Por Linda Colorado
Head of data & analytics de Alkemy Latam
Un modelo de atribución es una herramienta que nos ayuda a entender qué tan importantes son los diferentes puntos de contacto que un cliente tiene con el marketing de una empresa antes de realizar una acción relevante, como una compra, el registro de sus datos o la descarga de un documento. En otras palabras, nos ayuda a distribuir el valor entre los diferentes canales de marketing que usa una empresa.
¿Por qué es importante un modelo de atribución?
Sin un buen modelo de atribución, no podemos ver cómo los esfuerzos de marketing en diferentes canales están funcionando juntos. Esto significa que tendríamos una visión limitada y posiblemente errónea de los resultados.
Por ejemplo, imaginemos una empresa de fast fashion que usa redes sociales y publicidad en buscadores para atraer clientes a su tienda en línea. Cada plataforma mostraría sus propias cifras de ventas, pero ninguna consideraría cómo interactúan entre sí. Supongamos que en los primeros 7 días del mes, las redes sociales reportan 200 ventas y los anuncios en buscadores 300 ventas. Pero el sistema de comercio electrónico muestra un total de sólo 400 ventas, 100 menos que la suma de las plataformas. Ninguna de las plataformas está equivocada, lo que falta es un modelo de atribución que identifique correctamente cómo cada canal contribuyó a esas 400 ventas.
¿Cómo se elige un modelo de atribución?
En Alkemy Latam ayudamos a nuestros clientes a seleccionar el modelo de atribución más adecuado. Para ello, consideramos dos aspectos clave: el tiempo que tarda un cliente en tomar una decisión y la complejidad de la estrategia de marketing.
Analizar el tiempo que el cliente necesita para decidir permite establecer una “ventana de atribución”, es decir, cuántos días antes de la conversión se deben considerar las interacciones. Por ejemplo, para una tienda de fast fashion una ventana de 15 días puede ser suficiente, mientras que para una cadena hotelera de lujo una ventana de 60 días podría ser más apropiada para cubrir todo el proceso de planificación de un viaje.
La complejidad de la estrategia de marketing determina el tipo de modelo de atribución a usar. Cuanto más compleja sea la estrategia y más canales estén involucrados, más detallado debe ser el modelo. Si la estrategia se centra en un solo canal o en una parte específica del embudo de ventas, se puede optar por un modelo más simple. Retomando el ejemplo de la cadena de fast fashion, en este caso se podría optar por un modelo sencillo de última interacción debido a la simplicidad de la estrategia.
Sin embargo, cuando el usuario pasa por un proceso de elección más complejo es necesario un modelo más robusto. Por ejemplo, para una cadena de hoteles de lujo que cuenta con una estrategia de comunicación a full funnel donde el usuario puede tomar hasta 3 meses para decidir la elección de compra y, por lo tanto, tener contacto con distintos canales de la estrategia, un modelo más complejo como el de Markov podría ser de mayor utilidad para la marca.
Tipos de modelos de atribución
Podemos dividir los modelos de atribución en dos grandes grupos: los heurísticos (basados en reglas simples) y los basados en datos.
Modelos heurísticos
Estos modelos son más fáciles de implementar porque utilizan reglas predefinidas para asignar valor a cada punto de contacto.
Ventajas:
• Simples y rápidos de implementar.
• No requieren conocimientos avanzados de estadísticas o programación.
• Funcionan bien con pocos datos.
Desventajas:
• No toman en cuenta el comportamiento real del usuario.
• No se adaptan con el tiempo.
Tipos de modelos heurísticos:
1. Última interacción: Todo el crédito se asigna al último canal con el que el cliente interactuó antes de la conversión. Es sencillo pero no valora las interacciones anteriores.
2. Primera interacción: Todo el crédito se asigna al primer canal con el que el cliente interactuó. Es útil para ver qué canales atraen a nuevos clientes pero ignora las interacciones posteriores.
3. Modelo lineal: Distribuye el crédito de manera uniforme entre todos los puntos de contacto. Es justo pero no distingue entre interacciones más o menos influyentes.
4. Decaimiento en el tiempo: Da más crédito a los puntos de contacto cercanos a la conversión bajo la idea de que las interacciones más recientes tienen mayor impacto.
5. Basado en la posición: Asigna crédito según la posición del punto de contacto en el recorrido del cliente, valorando tanto la atracción inicial como la decisión final.
Modelos basados en datos
Estos modelos usan análisis de datos avanzados y algoritmos complejos para determinar el valor de cada punto de contacto.
Ventajas:
• Se adaptan a las necesidades específicas de cada negocio.
• Analizan el comportamiento real de los clientes y se ajustan a cambios en éste.
• Consideran variables como el tipo de canal y la duración de la interacción.
Desventajas:
• Necesitan grandes cantidades de datos para ser precisos.
• Requieren conocimientos avanzados de programación y estadísticas.
• Son más costosos de implementar debido a su complejidad.
Tipos de modelos basados en datos:
1. Modelo de Markov: Utiliza cadenas de Markov para entender cómo se mueve un cliente de un canal a otro y calcula la importancia de cada canal en el proceso de conversión.
2. Atribución basada en datos: Usa el aprendizaje automático para analizar datos históricos y entender cómo los diferentes puntos de contacto contribuyen a las conversiones, ajustando automáticamente la importancia de cada uno.
3. Modelo de regresión logística: Utiliza un modelo estadístico binario que evalúa distintas variables (como el tipo de canal, la duración de la sesión, etc.) para determinar la probabilidad de conversión o no conversión del cliente.
En Alkemy Latam recomendamos el modelo de Markov y el modelo basado en datos debido a la adaptabilidad de estos algoritmos para estrategias de marketing complejas, lo que ayuda a optimizar la inversión en cada canal de manera más efectiva.
Si deseas obtener más información, no dudes en contactarnos al correo info@alkemy.mx
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