Un paso más allá en los modelos de atribución: Modelos Data Driven

Entender los modelos de atribución en el marketing digital 

¿Cómo saber qué canales, mensajes y ofertas tienen mayor impacto en la decisión de compra de tus clientes?  La respuesta a esta pregunta son los modelos de atribución

Los modelos de atribución son capaces de medir cuánto ha contribuido cada soporte o medio a la conversión final mediante un conjunto de reglas o datos. Este conjunto de prácticas, valora cómo interactúan tus usuarios con cada campaña de marketing digital , en qué punto pasan a la compra final y más allá. 

El objetivo es averiguar qué canales, mensajes y ofertas tienen el mayor impacto en la decisión de convertir.

La utilización de modelos de atribución permite cuantificar el éxito o el fracaso de cada iniciativa de marketing digital,  en función de la respuesta de los usuarios. También puede determinar el valor de cada individuo para tu marca según su interacción. 

Cuantos más datos tengas sobre cómo funcionan las campañas y cómo es la respuesta de los usuarios objetivo, más técnicos y precisos serán tus contenidos digitales y journeys, más refinados serán tus modelos de atribución y mejor perfilados estarán los segmentos en tus campañas de marketing. 

 

¿Por qué necesitamos un modelo de atribución multiplataforma?

Hay infinidad de buenas y concluyentes razones que demuestran los modelos de atribución son esenciales en las organizaciones, como por ejemplo: 

  • Los datos son cruciales para tomar decisiones de negocio acertadas, sobretodo teniendo en cuenta la amplitud de perfiles de usuarios, clientes, canales, etc.
  • Las tecnologías actuales nos permiten recoger mucha información de cada touchpoint (aplicaciones, sitios web, otros dispositivos conectados…)
  • La gran cantidad de datos dificulta la  gestión, organización y entendimiento, por lo que se hace necesario poder procesarlos de forma adecuada para sacar conclusiones
  • Muchos datos a día de hoy están separados entre distintos equipos y distintas herramientas, y se hace necesario compartirlos para tener una visión completa, integral y  unificada del customer journey del cliente
  • Los modelos de atribución ayudan a entender mejor al cliente y por tando, a crear experiencias más relevantes y atractivas: personalizadas.
  • Suponen una información valiosa a largo plazo y agilizan el trabajo interdepartamental
  • Contribuyen a eficientar los esfuerzos de marketing: mejorando el ratio de adquisición de clientes, la satisfacción del cliente o su retención
  • Son pieza clave para la predicción del “next-best action” que ofrecer al cliente y por tanto a incrementar el lifetime value del mismo.

 

Tipos de modelo de atribución

Hay dos grupos principales de modelos de atribución:

Modelos Heurísticos (basado en reglas fijas):

Distribuyen las conversiones, teniendo en cuenta el camino que los usuarios realizan hasta la conversión. Esta atribución lo hacen con criterios fijados de antemano. 

Tipos de atribución: 

  • Last Click
  • First Click
  • Lineal 
  • Time Decay
  • Position based

 

Modelos Data Driven (basado en datos):

Se basan en algoritmos matemáticos. Se diferencia de los modelos heurísticos en que utiliza los datos de conversión para calcular la contribución de cada canal.

Tipos de atribución: 

  • Modelo Shapley 
  • Cadenas de Markov
  • Regresión logística
  • Modelos probabilísticos  condicionales
  • Redes neuronales

 

Pero… ¿Cómo elegir el modelo de atribución adecuado para mi organización?  

No existe una respuesta correcta, ya que cada modelo depende de diversas variables como la madurez de la organización y los equipos, comunicaciones, target, canales, etc… 

Históricamente los modelos de atribución más usados han sido los heurísticos, utilizados como una forma de simplificar el “customer Journey” basando su comportamiento en una serie de reglas. Sin embargo, estos modelos aunque pueden ser una buena aproximación para comprender cómo se distribuyen los “touchpoints” atendiendo a reglas prefijadas, reducen el análisis del comportamiento de los usuarios limitando el comportamiento y no teniendo en cuenta las múltiples fuentes de datos disponibles. 

Es por esta razón que los modelos de atribución basados en datos como el de Modelo de Shapley y las cadenas de Markov son considerados más acertados por hacer uso de la estadística y la probabilidad matemática para determinar la posible distribución de conversiones entre los touchpoints.

 

 

¿Quieres saber cuál es el mejor modelo de atribución para tu organización?
Contacta con el equipo de Luce Innovative Technologies y te ayudaremos a definir el mejor modelo de atribución para tu organización.

 

 

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