Por Diana Palau, publicado en 2 marzo 2021
La atribución de conversiones es uno de los retos más complejos del marketing digital. Vivimos en un entorno multicanal y multidispositivo, y eso hace que sea muy difícil saber qué canales o qué acciones son los que están generando resultados. Como dijo hace muchos años el pionero del marketing John Wanamaker, "la mitad del dinero que invierto en publicidad es un desperdicio, el problema es que no sé qué mitad es".
Pero a diferencia de Wanamaker, nosotros sí que disponemos de los datos y las herramientas necesarios para saber qué mitad del presupuesto es la buena, o mejor aún, para que ninguna parte del presupuesto publicitario se desperdicie. Eso es lo bueno del entorno digital. Para darle sentido a todos estos datos, lo que necesitas es un modelo de atribución. Te contamos qué es, qué tipos hay y cómo acertar con el tuyo.
¿Qué es un modelo de atribución?
Un modelo de atribución es un sistema para vincular las conversiones a canales de marketing específicos, por ejemplo, anuncios en buscadores, publicidad nativa o publicaciones en las redes sociales.
Hoy en día, lo normal es que un usuario interactúe varias veces con la marca antes de comprar o realizar otra conversión objetivo. Por tanto, para medir correctamente los resultados de nuestras campañas de marketing, tenemos que diseñar algún método para saber qué peso tiene cada uno de los canales en la conversión final. Solo así podemos calcular el ROI de nuestras campañas de marketing.
La atribución correcta de los resultados de marketing se enfrenta a varios retos:
La combinación de interacciones online y offline. Por ejemplo, un usuario puede visitar una tienda física de la marca después de haber visto un anuncio de display y haber interactuado con la empresa en redes sociales.
Los viajes de cliente multidispositivo. Ordenadores de escritorio, portátiles, móviles, tablets... Los consumidores pasan de una pantalla a otra constantemente, por lo que es muy probable que un solo viaje de cliente se realice a través de varios dispositivos distintos. Es necesario ser capaz de distinguir entre dispositivos y personas.
La multicanalidad. Los usuarios no solo interactúan varias veces con la marca antes de comprar, sino que además lo hacen a través de diferentes canales: buscadores, redes sociales, aplicaciones... Tenemos que saber integrar toda esta información para tener una idea más clara de lo que está pasando.
Los modelos de atribución son una manera de solventar estos retos y saber con más precisión qué resultados estamos obteniendo con cada campaña. Así podremos replantear nuestras estrategias de marketing y asignar más presupuesto a los canales que realmente están funcionando.
¿Qué tipos de modelos de atribución hay?
Última interacción
Este modelo atribuye el 100% del valor de la conversión al último canal con el que el cliente ha interactuado antes de comprar o realizar una conversión, sin tener en cuenta posibles interacciones anteriores que haya tenido con la marca.
Se trata de un modelo muy sencillo, por lo que es fácil de manejar, pero con él corremos el peligro de sobresimplificar. Puede ser muy útil para marketers que lancen campañas dirigidas a usuarios en las últimas fases del embudo de conversión, con una intención de compra muy alta, o para modelos de negocio muy transaccionales (no hay una fase de consideración prolongada antes de la compra).
Último clic indirecto
Con este modelo excluimos el tráfico directo y atribuimos el 100% del valor de la conversión al último canal en el que el usuario ha hecho clic antes de convertir.
Si creemos que el tráfico directo a nuestra web procede de clientes que ya han entrado en contacto con la marca a través de otros canales, este modelo puede ser muy útil para descartar el "ruido" y centrarnos en los canales que realmente están impulsando las conversiones.
Cabe destacar que este modelo es el que aplica Analytics de manera predeterminada para atribuir el valor de conversión en los informes que no son de embudo multicanal.
Último clic de Google Ads
Este modelo está especialmente pensado para anunciantes que priorizan el SEM en sus estrategias. Así, el 100% del valor de la conversión se atribuye al anuncio de Google Ads más reciente en el que ha hecho clic el usuario antes de convertir.
Al igual que los modelos de atribución anteriores, se trata de un enfoque muy simplista, pero puede ayudarnos a evaluar el rendimiento de nuestra cuenta de Google Ads.
Primera interacción
Este modelo de atribución es el opuesto del primero: en lugar de atribuir el 100% del valor de la conversión a la última interacción, se atribuye al primer canal con el que el cliente ha interactuado, esto es, al momento en que "descubre" nuestra marca.
El modelo de atribución de primera interacción pone por tanto el énfasis en el primer contacto, así que resulta adecuado para marcas relativamente nuevas y cuyos esfuerzos de marketing estén centrados en darse a conocer.
Lineal
El modelo lineal atribuye el mismo valor a todas las interacciones entre el usuario y los canales de la marca, desde el primer contacto hasta la conversión.
Este modelo nos ayuda a tener una visión más integral de todo el viaje del cliente y a reconocer la importancia de los diferentes impactos. Puede ser interesante, por tanto, para anunciantes con buyer journey más complejos.
Declive del tiempo
Este modelo de atribución se basa en el concepto de "declive exponencial". Tiene en cuenta todos los puntos de contacto con el cliente a lo largo de su viaje, pero atribuye más valor a las interacciones más cercanas al momento de la conversión.
Por ejemplo, si empleamos el modelo "Declive del tiempo" en Google Ads, las interacciones tienen una semivida de 7 días. Esto significa que a los puntos de contacto que se sitúan 7 días antes de una conversión se les atribuye la mitad del valor que a los puntos de contacto que tienen lugar en el mismo día que la conversión. Las interacciones con 14 días de antigüedad tendrán un cuarto del valor de las recientes, y así sucesivamente.
Este es un modelo muy útil si tenemos ciclos de ventas con una fase de consideración corta.
Según la posición
El modelo de atribución según la posición es un híbrido entre el de primera interacción, el de última interacción y el lineal. El valor de la conversión se reparte entre todos los puntos de contacto, pero poniendo más énfasis en el primero y el último. Por ejemplo, podemos atribuir un 40% del valor de la conversión al primer contacto, otro 40% al último, y repartir el 20% restante entre los intermedios.
Este modelo de atribución permite obtener un buen equilibrio entre las ventajas de diferentes modelos, ya que refleja todo el viaje del cliente pero le da más peso a los momentos críticos.
Basado en datos
Hasta ahora, todos los modelos de atribución que hemos visto se basan en reglas, pero hay una opción más: los modelos de atribución basados en datos. En lugar de aplicar las mismas normas a todas las conversiones, estos modelos se basan en algoritmos matemáticos que analizan cada viaje de cliente por separado para valorar el peso real de cada canal.
En los últimos años, este tipo de modelos han ido ganando en popularidad gracias a las soluciones de inteligencia artificial y aprendizaje automático. A primera vista son los más precisos, pero todavía presentan varios inconvenientes. Por ahora, las herramientas de modelo de atribución basado en datos siguen siendo muy costosas y todavía no han conseguido resolver todos los retos de la atribución, como la combinación de impactos online y offline o la atribución multidispositivo.
¿Qué modelo de atribución debería escoger?
Como acabamos de ver, hay muchos tipos de modelos de atribución diferentes, y todos tienen ventajas e inconvenientes. Por tanto, lo primero que debes hacer es analizar cómo es el viaje de cliente de tu marca y cómo encaja con los diferentes modelos propuestos. Por ejemplo, no es lo mismo el viaje de cliente de una marca de comida a domicilio (cuyos clientes suelen tomar decisiones en el último momento) que de ordenadores (con procesos de consideración mucho más largos).
Si sigues teniendo dudas, puedes comparar diferentes modelos de atribución entre sí, aplicándolos a tus datos para ver qué resultados arroja cada uno. Para ello, puedes utilizar la Herramienta de comparación de modelos de Google, que te permite seleccionar hasta tres modelos de atribución diferentes a la vez y comparar los resultados en una tabla.
Para evaluar los resultados, busca el modelo de atribución que refleje mejor tus objetivos de marketing y tu modelo de negocio. También puedes hacer experimentos aumentando o disminuyendo el presupuesto de algunos de tus canales y ver cómo se refleja esto en los resultados.
Por último, recuerda que los modelos de atribución no son estáticos ni cerrados. No tienes por qué ajustarte al 100% a los tipos de modelos que hemos explicado anteriormente, sino que puedes crear uno personalizado que se ajuste mejor a las necesidades de tu marca. Lo importante es ser constante a la hora de medir los resultados e ir optimizando tu marketing para aprovechar cada vez mejor tu presupuesto.
