De la atribución a la contribución

Grafo complejo extraido de http://www.math.ucsd.edu/~fan/complex/

De la atribución a la contribución

No existe ninguna verdad fuera del mundo de las matemáticas. […] la filosofía ha muerto, porque de lo que no se puede hablar, mucho mejor es callarse

Tractatus Logico-Philosophicus  L. Wittgenstein []

 

Es difícil opinar acerca de algo después de tan lapidaria sentencia, no obstante, y dado que nos moveremos por la componente matemática del estudio de atribuciones en  campañas de marketing, desafiaremos al Wittgenstein aún a riesgo de socavar los fundamentos de la lógica.

Si en los entornos clásicos, la comunicación del usuario con los diferentes canales se realizaba a través de unos procedimientos establecidos, con pasos perfectamente definidos y con poco margen de interacción entre ellos, con la irrupción en el ecosistema de la empresa del entorno digital, donde el hipervínculo socava las jerarquías, las posibles interacciones de un cliente con la empresa a través de sus activos digitales se convierte cada vez más y más compleja. El enfoque CRM clásico, donde la información es estructurada a partir de grandes bases de datos diseñadas para almacenar y, posteriormente, estudiar y mejorar el customer journey, deja paso a grandes volúmenes de datos que, como comentamos en anteriores posts, tienen sus propias características, aumentando la entropía del propio sistema de información y forzando a la evolución en la forma de abordar el análisis.

Es en este contexto, donde la extracción de información de entre los datos se manifiesta como una estrategia acertada para la identificación de patrones subyacentes al sistema, que a su vez nos permitan interpretar y explicar su comportamiento. Si, además, esta estrategia se basa en fundamentos matemáticos tiene todos los ingredientes para ser óptima. Solamente tendríamos que añadir una última premisa para poder avanzar por esta senda. Esta premisa no es otra que asumir que los datos NO son aleatorios, es decir, que todas las interacciones recogidas en nuestros canales digitales obedecen a un motivo, subyacente, oculto y escurridizo, pero con un porqué esencial, y dado que la filosofía ha muerto, solo nos quedan las matemáticas y, concretamente, la estadística para explicarlo.

La pregunta más recurrente que se lanza hoy desde los departamentos de Marketing tiene que ver con la definición de modelos de atribución que permitan determinar nuestro mix de medios para optimizar la inversión publicitaria realizada en cada uno de esos canales y puntos de contacto del cliente con los activos digitales implicados en la misma. Hasta ahora, ningún modelo de los planteados es al mismo tiempo consistente ni completo, de tal modo que bien el modelo es demasiado reduccionista, eliminando de la ecuación interacciones intermedias y quedándose con el primer / último toque, o bien intenta repartir la atribución entre todos los canales de formas heurísticas, con distribuciones equivalentes entre canales, ponderadas según tiempos en los que se realiza la iteración  u otros métodos igualmente inconsistentes [en un sentido matemático].

La irrupción del Digital Big Data en el estudio de los modelos de atribución permite profundizar en estos modelos complejos que subyacen en cada campaña, donde priman tanto los toques realizados en cada canal como las interrelaciones entre ellos o las conversiones en las que participa el canal directa o indirectamente. Este enfoque ya cuenta, dentro de la disciplina del Digital Big Data, con varios algoritmos y estrategias de acercamiento al problema, que van desde la teoría de juegos hasta las redes complejas. Aunque todavía tienen un camino por delante que recorrer, se vislumbra claramente como una de las líneas de disrupción del Big Data en el campo del Marketing de Campañas y el mundo de la compra programática.

De esta forma, el modelo de atribución que se quiera obtener tiene que apoyarse previamente en un modelo de contribución, entendiendo éste como un modelo complejo que podemos representar como un enorme grafo de relaciones entre canales, hits y conversiones; donde cada canal tendrá un peso determinante en base a su comportamiento como tal y en relación al comportamiento e interrelación con el resto de canales. Lógicamente, este modelo, por su propia naturaleza, es más costoso de generar y más complicado de analizar, pero solo a partir del estudio del modelo de contribución, se puede avanzar en generar un modelo de atribución más consistente y completo que los actualmente usados y que atribuya con menor margen de error el valor de venta y conversión a cada canal.

¿Y tú?, ¿sigues atribuyendo sin pensar, primero, en contribuir? Me gustaría conversar sobre tus experiencias y opiniones al respecto.

 

Fuente de la imagen destacada: Grafo complejo extraído de http://www.math.ucsd.edu/~fan/complex/

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