Los modelos de atribución multicanal

James Thurber, uno de los principales humoristas del siglo XX escribió: «Es mejor saber algunas de las preguntas que todas las respuestas». Esta frase, que muy bien podría ser aplicada a diferentes ámbitos, es también un buen punto de partida de la correcta atribución de nuestras acciones de marketing en función de los objetivos que queremos alcanzar. Por ello, en vez de preguntarnos qué canal, acción, o departamento ha generado una determinada conversión, podríamos preguntarnos: ¿En qué medida han contribuido las diferentes acciones llevadas a cabo para que tal conversión finalmente sucediera?

Si nos remontamos a la esencia del comportamiento humano en relación a la toma de decisiones, podemos concluir que pocas veces una acción aislada representa una motivación única sobre la decisión final (véase la pirámide de Maslow). Es por ello que medir correctamente los impactos de los diferentes canales nos acercará más fielmente a la correcta interpretación de los datos. Así podremos maximizar la distribución de los limitados recursos de inversión.

Herramientas de analítica como Google Analytics nos proporcionan diversas maneras de evaluar la atribución de las conversiones entre los diferentes canales, mediante los embudos multicanal (MCF) y las herramientas de comparación de modelos.

Embudos multicanal

El modelo de atribución por defecto de Google Analytics es de última interacción. La atribución es para el último canal antes de producirse la conversión (búsqueda orgánica, búsqueda de pago, display…). Este modelo, si bien cumple su función para ofrecernos un acercamiento al valor del más importante momento previo a la conversión, otorga el 100% del valor de la conversión a esta última interacción.

Como podemos ver en la imagen, del total de las 709 conversiones, existen 299 en las que más de un canal ha contribuido a la consecución del mismo. Por lo tanto, el modelo de atribución por defecto no otorga valor a las 299 conversiones asistidas por otros canales.

Mediante esta funcionalidad podremos combinar hasta cuatro canales para determinar en qué medida ha contribuido un canal a generar conversiones en otro. En el caso de la imagen, un 9.36% del total de las conversiones de tráfico directo han sido precedidas por la visita a anuncio de búsqueda de pago.

Si queremos profundizar más para ver cuál es la relación entre las conversiones de última interacción y las asistidas por canal, lo haremos mediante el informe de conversiones asistidas:

Uno de los elementos que mejor nos puede indicar en qué medida la asistencia de un canal a las conversiones de otros es significativa, es el índice que nos ofrece la última columna. Éste nos muestra la relación entre conversiones asistidas y de última interacción.

Cuanto más se acerque a 1 la relación, mayor contribución tendrá el canal sobre las conversiones de otro. En el ejemplo mostrado, podemos apreciar como las campañas de display han generado más conversiones asistidas que de última interacción.  Esto nos permitirá evaluar de manera más certera la convivencia de impulso de determinados canales en nuestras campañas.

Pero si lo que queremos es establecer un modelo de distribución presupuestaria entre los diferentes canales en función del éxito de los mismos, disponemos de una herramienta que nos proporcionará información muy útil de cómo deberíamos hacerlo.

Herramienta de comparación de modelos

Esta herramienta es especialmente útil para realizar un análisis más acertado del Coste por Adquisición (CPA) en función del modelo y el efecto seleccionado.


En el ejemplo mostrado, comparando el modelo de última interacción con el que otorga la conversión al último clic de Adwords, podemos ver como el CPA se ha visto reducido tanto para campañas de Display como para búsqueda de pago. Este modelo nos permitirá realizar ajustes presupuestarios en función del CPA resultado de la intervención del canal en la conversión. Podremos comparar más adecuadamente los resultados obtenidos, tanto en número de conversiones como en CPA, con los ofrecidos por las herramientas específicas de gestión de campañas.

Además, podemos conocer el ROAS (Retorno de la inversión) del modelo de referencia con el último clic en Adwords. Se puede apreciar en la última columna en qué medida ha aumentado con el nuevo modelo. Por lo tanto, servirá como indicador para realizar ajustes presupuestarios, y elevar o reducir las partidas en función de un ROAS más cercano a la contribución real del canal analizado.


En definitiva, los modelos de atribución son unas herramientas muy eficaces para realizar una correcta asignación de recursos, determinar las conversiones asignadas a cada canal en función del tipo de negocio y del comportamiento del usuario. Ofrece además la posibilidad de crear modelos personalizados, que ayudarán a reducir las discrepancias con otras herramientas de gestión de canales específicos derivadas de los diferentes modelos de medición que asigna cada una de ellas.

Autor: Oscar Alvarez

Analítica

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