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La importancia de los casos de uso

La práctica hace maestros. Muchas veces nos sabemos muy bien la teoría y lo que queremos conseguir, pero al ver las implicaciones y las necesidades de forma global que implica alcanzar nuestro objetivo, parece una montaña. Empezamos el proceso hacia ese objetivo y, como es habitual, las urgencias del día a día, cambios y situaciones inesperadas, incidencias o complicaciones varias, hacen que perdamos el foco y nos desviemos o no seamos capaces de adaptarnos. De ahí, la importancia de hacer las cosas de una forma práctica con objetivos más cortos y separados pero que, al final, traten de contribuir al objetivo final, esto sería de forma muy genérica los llamados casos de uso.

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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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