Modelos de atribución ad-hoc: más allá del último click

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Modelos de atribución ad-hoc: más allá del último click

Imagina que dispones de un formulario de compra de billete de avión, de una tarificación de un seguro de hogar o de la compra de un smartphone. Ahora, echa un vistazo a las fuentes de tráfico que te traen visitas a ese formulario: ¿qué canal es el que te aporta más?, ¿es posible que el usuario haya tenido más contactos con tu app o con tu página web antes del último click en el que decidió comprar?, ¿existe algún contenido en tu blog que detona el proceso de búsqueda por parte del cliente y que termina en una compra?

En digital podemos medir todas las interacciones de un usuario que preceden al momento de la compra. Y cuando podemos manejar grandes cantidades de datos sobre el mismo evento, es posible llegar a construir una simplificación de la realidad a partir del estudio de comportamientos homogéneos. Nunca llegaremos a estar a en la mente del comprador, pero podemos obtener ciertas conclusiones estadísticamente significativas de los pasos que siguió antes de su decisión de adquirir un producto o contratar un servicio. A esto le llamamos modelos de atribución, o más exactamente de contribución.

Si eres usuario de Google Analytics seguro que has podido echar un vistazo a algunos modelos predefinidos de atribución o modelos estándar. En este post, queremos ir un paso más allá y profesionalizar la función de atribuir éxitos en base a modelos ad-hoc.

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Disponer de un modelo de contribución personalizado que guíe la inversión en campañas de publicidad, etc., se ha convertido en un “must” para toda compañía con presencia en Internet. Los modelos estándar no bastan para representar una realidad compleja y, después de todo, ¿han llegado a accionarse?

Antes de nada, y para ponernos en situación, un modelo es una forma de explicar el comportamiento de una variable a partir del conocimiento de otras. En el caso de canales de marketing, se trata de poner en relación el número de consecuciones de un objetivo con las acciones que se han llevado a cabo para lograrlo.

Para la construcción de un modelo, se suele proceder de la siguiente forma: se toma un conjunto de datos, se buscan patrones en los datos, se toma otro conjunto de datos y se trata de ver si se repiten los mismos patrones. A este ejercicio de búsqueda de patrones se le suele llamar entrenamiento del modelo, y hacen falta muchos datos y de buena calidad para obtener un modelo fiable. Es por ello que la construcción de un modelo de contribución personalizado, no es algo que se pueda hacer de un día para otro: si no le das toda la información a tu modelo, no tendrá ninguna oportunidad de representar tu realidad.

Aquí te dejo unas pautas para ayudarte a construir el conjunto de entrenamiento en el que se va a basar tu modelo:

1) EXHAUSTIVIDAD

Establece uno o varios objetivos de conversión tanto online como offline, decide qué periodos de tiempo son más adecuados y empieza a recoger datos para poder entrenar tu modelo.

Recomendación: realiza un seguimiento continuo del rendimiento de tus canales.

2) COBERTURA

Aunque estés centrando tu esfuerzo en dos o tres canales, necesitas conocer la foto global, ya que todos los canales compiten y colaboran. Además, puedes detectar aspectos a mejorar, como deficiencias de medición, etc.
Recomendación: no limites el análisis a los canales de pago, estúdialos todos.

3) HOLÍSTICA

Cualquier acción que realices (un anuncio en la radio o en la televisión, una campaña de correo, etc.) puede actuar sobre el rendimiento de tus canales online. De la misma forma, tus canales online pueden ser la puerta de entrada de un cliente al que consolidarás en offsite (¿ha mirado un presupuesto en la web y ahora va a tu oficina? ¿ha solicitado que le llames?, etc.).

La consideración conjunta de todos estos factores es, por supuesto, uno de los pasos más complicados, pero no por ello debes permitir fracturas en tu modelo:

– Empieza por introducir algún objetivo de conversión offsite (¿está tu web preparada para tender el puente entre el visitante que solicita un préstamo online y el resultado final de la tramitación, esto es, si se le ha denegado o concedido?)

– Recoge datos de tus campañas offsite y compáralas con el rendimiento de tus canales (¿hay algún incremento de tus visitas SEO tras la emisión de un anuncio en TV?)

Recomendación: integra el online con el offline y el offsite.

4) CONTEXTO

Los modelos de primer y último toque, a pesar de constituir una solución naïve al problema de la atribución, dan una información crucial para tu negocio (¿cómo estableciste contacto con tus posibles clientes? ¿cómo se produjo, finalmente, la conversión que persigues?). No los desprecies, tenlos siempre presentes y presta también atención a:

– El resto de canales que han intervenido en la conversión, en cualquier momento de ésta.

– La forma en que los canales trabajan conjuntamente, qué combinaciones de canales se producen más.

Recomendación: establece un marco de referencia.

5) CONSISTENCIA

No te conformes con un análisis de alto nivel, después de todo, lo que quieres saber es cuánto dinero has de invertir y en qué forma para conseguir tus objetivos. Necesitas saber, por cada periodo de tiempo, cuál ha sido la inversión en cada canal y qué conversiones de tus objetivos te ha reportado.

Recomendación: pon en relación la inversión y el resultado.

6) ANÁLISIS

Ahora que has recopilado todos los datos, llega la hora de la verdad, ¿cómo interpretas tus resultados? (¿crees que tienes que mejorar tu posicionamiento SEO? ¿ha rendido positivamente tu campaña de Display? ¿necesitas darle una vuelta a tu campaña SEM para bajar su rebote? ¿ha sido adecuada la duración de una campaña?).

Los posibles aprendizajes se desprenden de tu insistencia en poder utilizar diferentes ópticas posibles como profesional digital.

Recomendación: analiza, analiza y analiza.

7) PROACTIVIDAD

Aunque tu modelo no es aún “explícito”, no es una “caja negra” en la que introduces tus objetivos de conversión y te dice la forma exacta en que has de invertir tu presupuesto, debes accionarlo y evaluarlo. ¿Cómo se hace esto? Es muy sencillo, sólo tienes que mirar tus datos y tratar de ajustar, mejor poco a poco, la importancia que le das a cada canal.

Si tus sensaciones son correctas, los resultados mejorarán; si te llevas una sorpresa, trata de averiguar la causa, quizás haya algo que no estás teniendo en cuenta: una campaña fuerte de la competencia, un evento con repercusiones negativas en tu reputación, etc.

Recomendación: toma el control de tus acciones y mantén la escucha activa.

Cuando tengas datos suficientes, podrás darle poder predictivo a tu modelo, pero antes de esto necesitas crear un ecosistema adecuado, tanto a nivel de medición, como de etiquetado de tus campañas, como de conocimiento profundo de tus objetivos de conversión. Obviamente, este ecosistema no es un ente aislado, sino que está sometido a factores que escapan a tu control, como las acciones de la competencia, etc. ¿Complejo? Por supuesto, pero eso no es excusa 🙂

El modelo de contribución que mejor se ajusta a tu negocio sólo puede construirse en base a los datos de tu negocio. Y necesitarás muchos datos para que sea un modelo sólido, así que, ¡lo mejor será que empieces cuanto antes!

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