El marketing mu­l­ti­ca­nal bien concebido es, a menudo, la base del éxito en el ámbito de los negocios online. En especial para las tiendas online, hallar el mix correcto es un factor decisivo para imponerse a los co­m­pe­ti­do­res. Además, cada canal tiene sus pe­cu­lia­ri­da­des y durante el customer journey se suelen emplear di­fe­re­n­tes puntos de contacto pu­bli­ci­ta­rios en los cuales el cliente se topa con el producto o la marca. La im­po­r­ta­n­cia de cada uno de ellos en la decisión de compra final es variable. De forma que ¿cómo puedes averiguar cuáles son los más im­po­r­ta­n­tes para tu negocio?

De­fi­ni­ción

Los modelos de atri­bu­ción o at­tri­bu­tion models son un in­s­tru­me­n­to de marketing online que permite obtener pre­vi­sio­nes y re­co­me­n­da­cio­nes apli­ca­bles a futuras medidas de marketing a partir de re­su­l­ta­dos an­te­rio­res. El principio de atri­bu­ción sigue el pro­ce­di­mie­n­to de asignar co­n­ve­r­sio­nes o ventas a ciertos canales de todo el proceso de co­n­ve­r­sión/ventas con el fin de de­te­r­mi­nar su valor concreto para la co­me­r­cia­li­za­ción.

Elegir el mejor modelo de atri­bu­ción co­n­tri­bu­ye, en de­fi­ni­ti­va, a un mejor reparto del pre­su­pue­s­to destinado al marketing y a un aumento del ROI (Return on In­ve­s­t­me­nt) o retorno de la inversión. En las si­guie­n­tes secciones te ex­pli­ca­mos cómo funciona esto y cómo difieren entre sí los di­fe­re­n­tes modelos.

¿Qué es un modelo de atri­bu­ción?

La mayoría de empresas basan sus es­tra­te­gias en el llamado marketing mix en el que se engloban el email marketing, la pu­bli­ci­dad en bu­s­ca­do­res o SEA, SEO (op­ti­mi­za­ción para motores de búsqueda), los enlaces de afiliados y las redes sociales. El público objetivo determina cómo se es­ta­ble­cen las prio­ri­da­des y se di­s­tri­bu­ye el co­rre­s­po­n­die­n­te pre­su­pue­s­to, donde la pu­bli­ci­dad SEA, con sus anuncios pagados en los bu­s­ca­do­res, tiene el mayor peso. Los pro­fe­sio­na­les del marketing quieren sacar el máximo partido de cada canal porque, al fin y al cabo, lo que importa es la re­n­ta­bi­li­dad del capital. Está claro que, como vendedor, quieres sacar el máximo provecho posible de cada canal y los modelos de atri­bu­ción te ayudan a co­n­se­gui­r­lo. Además del customer journey como visión de conjunto, los modelos de atri­bu­ción también pueden uti­li­zar­se para registrar y analizar los distintos puntos de contacto (tou­ch­poi­nts) en los que el cliente entra en contacto con la marca. En el mejor de los casos, esto puede pro­po­r­cio­nar in­fo­r­ma­ción sobre qué puntos de contacto fueron decisivos para la decisión de compra y qué pro­po­r­ción de las ventas fue generada por cada una de las medidas.

Nota

Los puntos de contacto (tou­ch­poi­nts) en un customer journey difieren de una marca a otra, pero también de una campaña a otra. Un viaje del cliente con los puntos de contacto social media-marketing, re­ta­r­ge­ti­ng o pu­bli­ci­dad de display, así como SEO o SEA se daría en el siguiente ejemplo:

Un usuario...

- conoce un producto por medio de un post pa­tro­ci­na­do en una red social.

- pasado un tiempo y gracias al re­ta­r­ge­ti­ng le llega un anuncio

- y busca el producto y sus pro­vee­do­res en Google.

- Los re­su­l­ta­dos orgánicos o un anuncio lo conducen a la tienda, donde fi­na­l­me­n­te compra un producto y se convierte en cliente (co­n­ve­r­sión).

¿Qué tipos de modelos de atri­bu­ción existen?

Los modelos de atri­bu­ción permiten asignar di­fe­re­n­tes valores a los puntos de contacto, ayudando así a de­te­r­mi­nar cuáles son los canales más im­po­r­ta­n­tes y prio­ri­ta­rios.

De­pe­n­die­n­do de su co­n­tri­bu­ción a los re­su­l­ta­dos, a cada canal se le otorga un valor monetario. El baremo determina la di­s­tri­bu­ción u op­ti­mi­za­ción del pre­su­pue­s­to de marketing. A co­n­ti­nua­ción, ex­pli­ca­mos algunos de los modelos de atri­bu­ción que se derivan de las prácticas de marketing.

First click at­tri­bu­tion (modelo de atri­bu­ción por primera in­ter­ac­ción)

Con este clásico modelo de atri­bu­ción, el cien por cien del valor de co­n­ve­r­sión se asigna al primer clic o canal con el que el cliente ha in­ter­ac­tua­do.

  • Pro: es ideal para campañas que tienen como objetivo dar a conocer mejor una marca o un producto.
  • Contra: ofrece poco margen de op­ti­mi­za­ción y poco co­no­ci­mie­n­to del impacto en las co­n­ve­r­sio­nes y los ingresos; no tiene en cuenta todos los demás canales y medios pu­bli­ci­ta­rios.

Last click at­tri­bu­tion (modelo de atri­bu­ción por última in­ter­ac­ción)

El último clic o canal se considera el punto de contacto más im­po­r­ta­n­te y se le asigna el cien por cien del valor de co­n­ve­r­sión total.

  • Pro: es una he­rra­mie­n­ta útil para los pro­fe­sio­na­les del marketing que solo están in­te­re­sa­dos en las co­n­ve­r­sio­nes y, por lo tanto, no tienen que co­n­si­de­rar otras acciones que no estén re­la­cio­na­das con la co­n­ve­r­sión.
  • Contra: ignora la in­flue­n­cia de otros canales y medios pu­bli­ci­ta­rios del customer journey uti­li­za­dos antes de la co­n­ve­r­sión.

Linear at­tri­bu­tion (atri­bu­ción lineal)

Con el modelo de atri­bu­ción lineal, la pro­po­r­ción de co­n­ve­r­sión y fa­c­tu­ra­ción se asigna por igual a todos los canales del customer journey.

  • Pro: es la forma más sencilla de analizar las campañas de marketing con un enfoque mu­l­ti­ca­nal; ideal para optimizar todo el customer journey.
  • Contra: a todos los puntos de contacto se les asigna exac­ta­me­n­te el mismo valor, incluso si su pa­r­ti­ci­pa­ción en la co­n­ve­r­sión es muy desigual. Apenas existe la po­si­bi­li­dad de optimizar de­te­r­mi­na­das áreas de forma selectiva.

Time decay at­tri­bu­tion (atri­bu­ción de deterioro en el tiempo)

En el modelo time decay, que se basa en el concepto de di­s­mi­nu­ción ex­po­ne­n­cial, la de­pe­n­de­n­cia temporal determina el valor del canal. Cuanto más cerca esté un canal o un punto de contacto de la co­n­ve­r­sión, mayor será su pa­r­ti­ci­pa­ción monetaria. No­r­ma­l­me­n­te, el periodo medio de vida es de siete días. Un punto de contacto siete días antes de la co­n­ve­r­sión recibe la mitad del valor que un punto de contacto el mismo día de la co­n­ve­r­sión.

  • Pro: determina la im­po­r­ta­n­cia de cada in­ter­ac­ción en el customer journey, pero da mayor peso a los puntos de contacto que realmente im­pu­l­sa­ron la co­n­ve­r­sión.
  • Contra: demasiado adaptado a la op­ti­mi­za­ción de la co­n­ve­r­sión; los puntos de contacto in­flu­ye­n­tes al principio del customer journey reciben muy poca atención si el ciclo de ventas incluye una larga fase de decisión.

Position-based at­tri­bu­tion (modelo de atri­bu­ción según la posición)

En este modelo de atri­bu­ción, que es una mezcla de atri­bu­ción de primer y último clic y que a menudo se denomina modelo de bañera o modelo en U, los puntos de contacto primero y último se cla­si­fi­can como su­pe­rio­res a los demás. Tanto al principio, como al final del proceso de compra, se le asignan acciones mo­ne­ta­rias fijas (40 por ciento por defecto). Las etapas in­te­r­me­dias comparten el resto del valor de co­n­ve­r­sión.

  • Pro: este modelo asegura que todos los puntos de contacto se tengan en cuenta, pero se centra en la op­ti­mi­za­ción de la primera y última in­ter­ac­ción; la po­n­de­ra­ción se puede ajustar de forma pe­r­so­na­li­za­da.
  • Contra: existe el riesgo de que dos puntos de contacto de muy bajo valor se cla­si­fi­quen demasiado alto.

Data-driven at­tri­bu­tion (modelo de atri­bu­ción basado en datos)

Los modelos de atri­bu­ción basados en datos deben mapear el co­m­po­r­ta­mie­n­to de los clientes de la manera más precisa y detallada posible. Para ello, los al­go­ri­t­mos in­te­li­ge­n­tes procesan los datos de los clientes en tiempo real con el fin de de­te­r­mi­nar y ajustar re­gu­la­r­me­n­te el valor de cada uno de los puntos de contacto.

  • Pro: se trata de un modelo muy dinámico que incluye todos los procesos del customer journey y que ajusta re­gu­la­r­me­n­te las po­n­de­ra­cio­nes de cada una de las in­ter­ac­cio­nes.
  • Contra: requiere una base de datos muy grande; no hay control real sobre la jerarquía de los puntos de contacto.
Nota

Por supuesto, también puedes definir tu propio modelo para que se adapte es­pe­cí­fi­ca­me­n­te a los objetivos de tu empresa o campaña y que esté co­n­tro­la­do por un algoritmo. Con este modelo de atri­bu­ción pe­r­so­na­li­za­do, se define la po­n­de­ra­ción de cada uno de los canales en pa­r­ti­cu­lar en función de di­fe­re­n­tes factores como la posición, la de­pe­n­de­n­cia temporal o el tráfico existente. También puedes definir di­fe­re­n­tes modelos de atri­bu­ción para di­fe­re­n­tes grupos de clientes (clientes nuevos o clientes exi­s­te­n­tes) o grupos de productos.

Modelos de atri­bu­ción: ejemplos de apli­ca­ción

En los apartados an­te­rio­res hemos explicado qué es el modelado de atri­bu­ción y qué tipos de modelos existen. Ahora bien ¿cómo pueden uti­li­zar­se en la práctica para optimizar el marketing y las campañas? Para responder a esta pregunta, los modelos de atri­bu­ción pre­se­n­ta­dos se aplicarán al siguiente escenario de ejemplo, en el que los términos de búsqueda in­tro­du­ci­dos por el usuario re­pre­se­n­tan los puntos de contacto re­gi­s­tra­dos:

En cada uno de los modelos de atri­bu­ción, la po­n­de­ra­ción re­s­pe­c­ti­va de las cuatro palabras clave es la siguiente:

  • Atri­bu­ción por primera in­ter­ac­ción: la primera in­ter­ac­ción es el criterio decisivo, por lo que la co­n­ve­r­sión se asigna al 100 % a la primera palabra clave “estancia en madrid”.
  • Atri­bu­ción por última in­ter­ac­ción: la última in­ter­ac­ción es el criterio decisivo, por el que la última palabra clave “4 estrellas hotel madrid linda” recibe el 100 % del valor de co­n­ve­r­sión.
  • Atri­bu­ción lineal: las cuatro palabras clave tienen exac­ta­me­n­te la misma cuota, el 25 %, en la co­n­ve­r­sión.
  • Atri­bu­ción de deterioro en el tiempo: la po­n­de­ra­ción de las cuatro palabras clave aumenta en orden de entrada. Mientras que “estancia en madrid” apenas tiene pa­r­ti­ci­pa­ción en la co­n­ve­r­sión, el modelo de deterioro en el tiempo atribuye la pa­r­ti­ci­pa­ción principal a la última frase de búsqueda “hotel de 4 estrellas madrid linda”.
  • Atri­bu­ción según la posición: si se­le­c­cio­nas la frase estándar para el modelo basado en la posición, el 40 % de la co­n­ve­r­sión vuelve a “estancia en madrid” y “hotel de 4 estrellas madrid linda” re­s­pe­c­ti­va­me­n­te. Por otro lado, “hotel madrid” y “hotel 4 estrellas madrid” tienen cada uno una pa­r­ti­ci­pa­ción del 10 % en la co­n­ve­r­sión.
  • Atri­bu­ción basada en datos: puesto que las di­s­tri­bu­cio­nes de este modelo de atri­bu­ción se crean in­di­vi­dua­l­me­n­te y pueden cambiar co­n­s­ta­n­te­me­n­te, no se pueden nombrar aquí valores concretos o re­le­va­n­tes.
Nota

El modelado de atri­bu­ción basado en palabras clave, como en este ejemplo, puede aplicarse de forma pre­de­te­r­mi­na­da para los anuncios de Google. Por lo tanto, si te anuncias con el servicio de Google Ads, no necesitas ninguna he­rra­mie­n­ta adicional para aplicar estos modelos a tus campañas. Una excepción son las in­ter­ac­cio­nes con anuncios en red para los que no se dispone de modelos de atri­bu­ción.

¿Qué ventajas ofrece un modelo de atri­bu­ción?

Muchos pro­fe­sio­na­les del marketing se co­n­ce­n­tran en el último clic o in­ter­ac­ción del cliente cuando analizan sus propias campañas. Por lo tanto, los canales uti­li­za­dos antes y las acciones rea­li­za­das durante el customer journey, así como su in­flue­n­cia en las co­n­ve­r­sio­nes, a menudo no se valoran su­fi­cie­n­te­me­n­te en la tasación. El modelado de atributos ofrece una salida elegante de esta uni­di­me­n­sio­na­li­dad y tiene, entre otras, las si­guie­n­tes ventajas:

  • Pro­po­r­cio­na una visión más profunda de las distintas etapas del customer journey que otras formas tra­di­cio­na­les de análisis.
  • Permiten optimizar todo el customer journey desde la primera hasta la última in­ter­ac­ción.
  • Cubren todo el rango de po­si­bi­li­da­des entre la mo­ni­to­ri­za­ción y la op­ti­mi­za­ción de campañas definidas de forma manual y altamente au­to­ma­ti­za­das.
  • Ayuda a optimizar el pre­su­pue­s­to a largo plazo y a invertir pri­n­ci­pa­l­me­n­te en los canales de marketing más potentes.
  • Permite una alta precisión de los datos y una mi­ni­mi­za­ción de factores pro­ble­má­ti­cos como la caída de cookies (cookies de afiliados por servicios de pu­bli­ci­dad) gracias al se­gui­mie­n­to mu­l­ti­ca­nal.
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