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Modelo de atribución, ¿alguien lo ha resuelto?

Modelo de atribución, ¿Con cual me quedo?

Lo mejor del marketing digital es que todo se puede medir, por eso que han surgido corrientes como el “data driven marketing”; Decisiones y presupuestos basados en datos, ¡Maravilloso!

Ahora bien, ¡Esto es un arma de doble filo! Todo marketer digital sabe de lo que hablo cuando te ves en la situación de tener que defender la inversión en anuncios en Instagram o Facebook ante el CEO o un cliente, cuando Google Analytics te dice que eso no es rentable y te saca un ratio de conversión del 0.01% (con suerte) para estos canales y te muestra “claramente” que Adwords es el REY. ¿Por qué no invertimos más en este canal?  Una decisión muy lógica y basada en datos, ¿no?

¡NO! Y aquí empieza la gran conversación de los modelos de atribución. Hay unos cuantos y francamente ninguno refleja la realidad. La única diferencia es que unos están menos equivocados que otros.

Hagamos un repaso de los modelos disponibles en Google Analytics:

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       Modelo de atribución Last Click: Esto significa asignarle la conversión al último canal por el cual ha llegado el usuario, normalmente el directo. Es evidente por qué este modelo no es muy válido. Si esto fuese real nadie gastaría 1€ en ningún anuncio ni de Facebook, ni de adwords. A menos que seas Apple o similar, la gente no tiene tu url guardada y de repente siente la urgencia de ir a comprar.

      Modelo de atribución Last non direct Click: aquí excluimos el canal del último click (uhum directo). Es un enfoque mejor pero aun así los ganadores suelen ser canales propios de la parte abajo del funnel: Orgánico, Campañas SEM de marca… Muchas empresas trabajan con este modelo de atribución ya que es el que viene por defecto en Google Analytics.

      Modelo de atribución First Click: Esto es todo lo contrario al last click, aquí todo el mérito se lo lleva el canal por el cual el usuario ha llegado a nuestra web por primera vez. El problema con este enfoque es básicamente el mismo que en last click pero al revés.

      Modelo de atribución Linear: Este modelo da la misma importancia a cada canal, independientemente de la posición que ocupa. Medalla de participación para todos los canales sin un claro ganador. Si basamos nuestro presupuesto en este modelo deberíamos hacer un reparto igual por canal… Creo que está claro por qué no nos sirve tampoco.

      Modelo de atribución Time Decay: este modelo es el preferido por muchos marketers y de todos los que hemos visto, probablemente el que mejor refleja la realidad. Este modelo da más peso al canal cuanto más cerca está de la conversión. Si nos tenemos que quedar con alguno de todos los mencionados, éste es el que mejor va a reflejar la realidad.

Esto no quiere decir que con este modelo de atribución tengamos toda la información. Sólo por el hecho que Google Analytics no tiene en cuenta el tema cross-device y otra serie de factores (pero eso da para otro post) ya nos enfrentamos a información incompleta, pero la razón principal es porque cada negocio es diferente. Dependiendo del ciclo de compra algunos canales tendrán más peso que otros y dependiendo de la estrategia que queramos seguir o la fase en la que estamos, buscaremos invertir más en un canal frente a otro. Por eso he dejado lo mejor para lo último: el Custom Attribution model.

      Modelo de atribución Custom: este es el modelo hecho a medida. Recomiendo este enfoque sólo cuando ya tienes una experiencia con los canales que usas para tu estrategia de paid y también un buen conocimiento del negocio porque necesitarás aportar una buena ración de sentido común para que te funcione. Aquí determinas tú mismo el peso que le quieres dar a cada canal. Para llegar a determinar el peso y más adelante el valor por canal necesitas hacer una serie de experimentos y acercarte cada vez más a la realidad con prueba y error.

Esto no es algo que se hace en una tarde y ya lo tienes, es un trabajo de optimización constante pero los resultados merecen la pena. Para los más inquietos prometo hacer otro post con una guía para el setup de tu modelo de atribución a medida.

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