Conocer el retorno de cada acción realizada o de cada canal es lo más importante para optimizar la inversión publicitaria. Los modelos de atribución nos ayudan a disponer de información sobre el peso que tuvo cada acción y cada canal en el proceso de venta o conversión.
La atribución de las conversiones no es tarea sencilla, ya que en muchas ocasiones es difícil discernir el motivo real que llevó al usuario a realizar la acción. Es decir, se sabe que en la mayoría de los casos en los que se produce una conversión, ha sido necesario que el usuario haya mantenido un contacto reiterado con la marca, incluso a través de diferentes canales y en un período dilatado de tiempo. Por tanto, en muy pocas ocasiones un único canal es el responsable de esa conversión o venta.
¿Qué son los modelos de atribución?
Son un sistema para asignar un valor de contribución al objetivo de ventas o conversiones de cada uno de los canales que intervienen en el customer journey o experiencia de cliente.
Tipos de modelos de atribución
Pero no es sencillo: existen modelos se atribución estándares y es probable que ninguno de ellos nos dé una información certera al cien por cien. Lo importante será elegir aquél que mejor se ajuste a los objetivos de cada negocio, y también podemos crear un modelo personalizado con la info específica para nuestro negocio.
Último clic. En este caso, el mérito se le asigna al último canal que ha impactado al usuario de manera directa antes de la conversión y obvia al resto de canales. La desventaja de este modelo es que obvia el resto de canales, por lo que no podemos cuantificar su influencia y, por tanto, su importancia en la conversión.
Último clic Adwords. Este modelo otorga el mayor peso a Adwords, incluso si el último clic se ha producido en otro canal. Se trata de un modelo impulsado por Google, debido a que le beneficia, pero ni es realista ni nos permite saber el peso que el resto de canales tuvo en el proceso.
Último clic indirecto: Este modelo descarta el tráfico directo y atribuye todo valor de conversión al último canal en el que el usuario hizo clic antes de realizar una compra o una conversión. Este modelo es el utilizado por Google Analytics cuando atribuye un valor de conversión a los informes que no sean de embudo multicanal. La desventaja es que obvia el resto de canales, incluyendo el de clic directo.
Primer clic. Se produce el caso contrario. Con este modelo se presupone que el responsable de la conversión fue el primer canal de interacción, asumiendo que fue este primer contacto el que desencadenó la acción. Tampoco parece muy acertado deducir que el primer impacto fue el desencadenante de la conversión, pues da por hecho que no fue otro canal, y eso no se puede afirmar con rotundidad en ningún caso.
Atribución lineal. Es aquel que asigna el mismo peso a todos los canales que han influido en el proceso de conversión, independientemente de donde provenga el último clic. Al tener en cuenta todos los canales por igual, da una idea aproximada de cuáles han sido los responsables de la conversión, pero por el contrario no nos permite saber cuál de ellos ha aportado más valor en el proceso.
Deterioro del tiempo. Se trata de un modelo basado en el concepto de deterioro exponencial que otorga más valor a aquellos impactos más cercanos al momento de la conversión. Este modelo otorga la mitad del valor al punto de contacto ocurrido siete días antes de la conversión con respecto a aquel que se produzca el mismo día de la conversión, y va perdiendo valor de semana en semana hasta un máximo de 30 días de antelación a la compra.
Según la posición. Se trata de un híbrido de los modelos de último y primer clic, dividiendo entre ambas el 80% del crédito y asignando el 20% a las interacciones intermedias. Más salomónico, pero también inexacto.
Cómo crear un modelo de atribución personalizado
Al margen de los tipos de modelos de atribución anteriormente descritos, Google permite, a través de su herramienta de comparación de modelos, crear hasta 10 modelos personalizados que utilicen las reglas que en cada caso se les indiquen. Esta funcionalidad es muy útil de cara a poder ajustar lo máximo posible a las necesidades de nuestro negocio un modelo de atribución personalizado. En la página de Ayuda de Analytics detallan paso por paso cómo crear un modelo de atribución personalizado.
Como veíamos al principio, modelos de atribución hay muchos, y ninguno va a ser capaz de asignar con certeza el mérito a uno u otro punto de contacto. Los enumerados aquí son los que Google considera predeterminados, pero el gran reto del performance marketing son los modelos de atribución avanzados, ya que sólo así seremos capaces de afinar todo lo posible y conocer el peso real que cada canal tuvo en el proceso de conversión, una información muy valiosa de cara a poder optimizar nuestras campañas.
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Fuente: Google Analytics
