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Sobre los modelos de atribución en marketing

A estas alturas, a nadie se le escapa que todo departamento de marketing debe demostrar, en términos económicos, la efectividad de sus acciones y decisiones. Antes, decíamos que lo que no se puede medir no se podía mejorar. Ahora, lo que no se puede medir no existe.

La excusa de “nos ayuda en términos de imagen o de brand awareness” ya no es aceptada en la mayoría de las organizaciones. Tampoco basta ya con demostrar el retorno global de la inversión en marketing: el beneficio ha de poder medirse con un elevado nivel de granularidad, a nivel de canal, de campaña o de táctica. Así, no sólo es posible validar el rumbo general del área de marketing, sino que también podemos optimizar la inversión y sacar el máximo jugo al presupuesto existente.

Conocer el retorno de cada acción realizada o de cada canal parece sencillo, a primera vista. Por ejemplo si, en un comercio electrónico, invertimos 2.000 euros en una campaña de AdWords y tenemos bien configurado nuestro Google Analytics, podremos saber con precisión cuantos clicks han convertido y cuánta facturación han generado esos 2.000 euros. Fácil, ¿verdad? Pues no. Quizá nos conformemos con ese dato pero, a poco que pensemos en el asunto, nos daremos cuenta de que la realidad es mucho más complicada. Por ejemplo, podemos hacernos preguntas como estas:

  • ¿Alguno de esos clientes había visitado ya nuestra web antes de ver nuestro anuncio de AdWords?
  • ¿Alguno recibe nuestra newsletter o nos sigue en las redes sociales?
  • Alguno de los que hicieron click pero no compraron, ¿acabará por comprar en el futuro?
  • ¿Cuánto pesó en su decisión de hacer click -o de no hacer- el conocer nuestra marca previamente?
  • ¿Puede una venta futura producirse porque el cliente vio el anuncio y, aunque no hizo click, acabó por visitar nuestra web unos días después?

Atribuir una venta al último touchpoint con el que ha interaccionado el cliente es, en la mayoría de los casos, excesivamente simplista.

Existen pocos procesos de venta cortos, lineales e impulsivos. En la mayoría de los casos, para que un cliente llegue a comprar tiene que mantener contacto con nuestra marca varias veces, a menudo en varios canales distintos y, en no pocas ocasiones, con mucha separación en el tiempo. Ningún canal y ninguna acción, por separado, puede llevarse todo el “mérito” de una venta. El reparto perfecto de ingresos entre canales no es sencillo de alcanzar y, probablemente, no tenga sentido embarcarse en un reto tan ambicioso: basta con el reparto que refleje el caso más habitual del customer journey para ese producto o para ese segmento de mercado. A esas maneras de repartir los ingresos entre los diversos canales que participan en un proceso de venta los llamamos modelos de atribución.

Aunque el concepto de modelo de atribución es algo propio del marketing como disciplina global, seguramente Google Analytics es quien más ha contribuido a la popularización del concepto. De hecho, un buen punto para comenzar a pensar en este asunto es la explicación de Google sobre los diversos modelos de atribución que, de manera estándar, están disponibles en su sistema de analítica. Esta identificación entre modelos de atribución y Google Analytics ha llevado a que todo lo relacionado con atribución de marketing parezca circunscrito a las actividades de marketing digital. No obstante, a la hora de atribuir ingresos por canales no debemos olvidar todas aquellas acciones que realizamos más allá de los canales digitales y que tienen impacto en las decisiones de compra de nuestros clientes.

Tipos de modelos de atribución

En general, podemos decir que sólo existen tres grandes grupos de modelos de atribución:

  • Atribución a un único punto: se atribuye el 100% de los ingresos o del valor de la conversión a un único punto. Lo más habitual es que ese punto sea el primer touchpoint o el último.
  • Atribución a varios puntos, de manera rígida: el porcentaje del valor que se atribuye a cada canal o touchpoint varía en función de, por ejemplo, la posición que ocupa en el proceso de venta/customer journey o del tipo de canal del que se trate. Un modelo habitual de este tipo atribuye una parte importante del valor al primer y último touchpoint, repartiendo el resto a partes iguales entre los canales intermedios. También, el modelo del deterioro en el tiempo, que atribuye más valor a los canales más cercanos al momento de la compra. Obviamente, también cabe repartir el valor de manera lineal entre todos los canales.
  • Atribución a varios puntos, de manera dinámica: un algoritmo es el encargado de definir qué porcentaje del valor total se asigna a cada touchpoint. Un ejemplo sencillo sería un modelo de deterioro en el tiempo que calculara los porcentajes de atribución en función de la distancia en el tiempo entre el impacto y la conversión, pudiendo llegar a no asignar ningún valor a los impactos producidos antes de un umbral de días determinado. Los modelos más complejos tienen en cuenta la agrupación de canales dentro del journey, las características del cliente o características concretas de cada canal o táctica (p. ej. – si los clientes que han visitado una determinada landing page han convertido sensiblemente por encima de la media, un sistema inteligente asignará mayor peso a ese canal en todas las ventas en las que haya intervenido).

El principal riesgo de los modelos de atribución

Definir los modelos de atribución más adecuados a nuestras actividades de marketing es sencillo desde un punto de vista conceptual pero, si queremos aplicarlo de forma global y no limitarnos a los eventos registrados por una única herramienta de marketing digital como Google Analytics, todo esto puede complicarse mucho en la práctica, sobre todo si no contamos con una herramienta de marketing que nos ayude con todas esas actividades de atribución y de su posterior reporting.

Muchos CRM avanzados pueden ayudarnos en esta tarea pero las capacidades completas de atribución y analítica cross-channel suelen aparecer sólo en las herramientas de nivel empresarial de los fabricantes líderes del mercado (Oracle Eloqua, la suite IBM Enterprise Marketing Management, etc.) o en herramientas especializadas como Datalicious o Convertro, normalmente de coste elevado. Así que, en general, la información de atribución a la que tienen acceso la mayoría de los departamentos de marketing es parcial, incompleta y sujeta a errores por tanta intervención manual.

Si un modelo de atribución es una mera representación idealizada de un customer journey y, además, estamos de acuerdo en que la mayoría de los marketeros no cuentan con las herramientas adecuadas para llevar el control de sus modelos de atribución y analizar su validez, el mayor riesgo que corremos al usar modelos de atribución es poner en ellos más confianza de la que realmente merecen. Cuando manejemos cifras procedentes de un proceso de atribución de ingresos, preguntémonos siempre cómo se ha realizado esa asignación, qué asunciones se usaron al crear el modelo y qué casos sabemos que no están cubiertos correctamente por él. Debemos entender que un modelo de atribución no es más que un convenio, una herramienta para ayudarnos con el reparto de recursos y la valoración de nuestro ROI. No es la verdad absoluta, ni es algo que no sea susceptible de ser revisado y mejorado.

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