Introducción
Este artículo pretende aclarar qué es el Modelo de Atribución y qué influencia tiene en el proceso de seguimiento de conversiones.
Si utiliza el Marketing Digital para dar a conocer su marca, productos o servicios, seguro que se ha topado con este término. Es muy importante conocerlo y entender las diferencias entre los modelos.
¿Vamos?
Conversiones y modelo de atribución
Para entender qué es un modelo de atribución, primero tenemos que saber qué es la conversión.
Cada vez que se alcanza un objetivo en su página, ya sea una venta, una suscripción al boletín, la visualización de un vídeo, etc., se produce una conversión. - se produce una conversión.
Los principales objetivos de las empresas anunciadas son las ventas, en el caso del comercio electrónico, y la generación de contactos, para las empresas que se basan en clientes potenciales.
Con unos usuarios cada vez más conectados, es natural que las vías de conversión sean cada vez más complejas.
Lo que plantea la siguiente pregunta: ¿cómo saber cuándo se tomó la decisión de comprar (o registrarse)? Y ¿en qué plataforma, en qué dispositivo, a través de qué anuncio?
Así pues, el modelo de atribución es la regla que determina cómo se distribuye el crédito de conversión entre las distintas interacciones del cliente a lo largo de la ruta de conversión.
En otras palabras, se analiza todo el recorrido de compra del consumidor, desde el primer contacto hasta la finalización. Y, por último, se da diferente peso a cada una de estas etapas.
¿Qué son los modelos de asignación?
Cuando se trata de Google Ads, existen 6 modelos de atribución posibles. Estos son:
ModeloLast Click
Otorga todo el mérito (el peso) de la conversión al último punto de contacto con el cliente. Ignorando la influencia que las interacciones anteriores tuvieron en la compra.
El modelo del último clic se utiliza en la mayoría de las cuentas que Pareto evalúa antes de empezar a trabajar con nosotros.
Por ejemplo, una persona hace clic en un anuncio de Google Ads de una tienda concreta, pero no realiza ninguna compra ese día. Al día siguiente, decide volver al sitio web de la tienda tecleando directamente el sitio en su navegador. Ese día, realiza la compra.
En este modelo de último clic, el 100% de la conversión se atribuiría al canal Directo. Sin tener en cuenta el peso del anuncio en el que la persona hizo clic.
Modelo First Click
A diferencia del modelo del último clic, otorga todo el mérito al primer punto de contacto, sin tener en cuenta el impacto de las demás interacciones del usuario.
Modelo de reducción de tiempo
En este modelo, cuanto mayor era el crédito de conversión, más cerca estaba la interacción del momento de la conversión. Generando un resultado más cercano al modelo Last Click, pero teniendo en cuenta la influencia de todas las interacciones por las que pasó el cliente hasta llegar a la conversión.
Modelo lineal
El modelo lineal, por su parte, distribuye el peso de la conversión por igual entre todos los clics a lo largo del recorrido del usuario.
Por ejemplo, si una persona pasó por un anuncio de Facebook, luego por un anuncio de Google y finalmente fue directa, el peso de la conversión se dividiría por 3.
Modelobasado en la posición
Este modelo atribuye el 40% de la conversión al primer clic y el 40% al último clic, mientras que el 20% restante se atribuye a otras interacciones en el medio.
Este es el modelo más recomendado por Pareto para el seguimiento de las conversiones.
Con este modelo, esperamos abarcar y atribuir equitativamente todos los tipos de interacción de los usuarios con el sitio.
Modelo basado en datos
Se trata de un modelo propio de Google, que utiliza el aprendizaje automático para comprender el comportamiento de los clientes e identificar un patrón de atribución de créditos de conversión. Este modelo requiere amplios datos, lo que exige un mayor volumen de inversión.
¿Cuál es la importancia del Modelo de Atribución?
Asignar un peso de conversión a todos los clics que llevaron al usuario a la decisión final hace que Pareto Quantic comprenda mejor sus datos. Así podrá realizar ajustes más informados en tu cuenta.
Por eso Pareto no recomienda utilizar los dos primeros modelos presentados: Último clic y Primer clic. Ignoran una gran parte del recorrido de conversión del cliente.
Una vez que hemos establecido que a todos los clics se les debe atribuir una parte de la conversión, la pregunta es ¿cómo?
¿Cómo distribuir los pesos de conversión?
Es a través del primer contacto que los clientes empiezan a decidir si quieren o no hacer negocios con su empresa. Por tanto, tiene sentido dar más importancia a la primera impresión.
Por otro lado, el último clic es cuando el usuario cierra el trato. Así que también tiene sentido dar más peso a la interfaz final.
Así, a pesar de ser menos utilizado, el Grupo Pareto considera que el modelo basado en la posición es el que tiene la mejor regla de atribución.
Vale la pena señalar que, a pesar de estar totalmente basado en datos y utilizar el aprendizaje automático para asignar de forma inteligente el crédito por las conversiones, el modelo Data-Driven requiere una gran cantidad de información para funcionar con precisión.
En otras palabras, el modelo basado en datos no es aplicable a todas las empresas y sólo puede ser utilizado por las grandes cuentas.
Los modelos de atribución cambian la forma de ver los datos de conversión en la plataforma de anuncios de Google. No cambian tus resultados, sino tu perspectiva sobre qué puntos de contacto están generando conversiones.
Este tipo de información es esencial para la toma de decisiones a la hora de asignar sus recursos. De este modo, Pareto Quantic dispone de datos más completos para optimizar su cuenta y buscar un mejor rendimiento.
Conclusión
En este artículo, presentamos qué es el modelo de atribución y cuál es su importancia a la hora de analizar el rendimiento de la conversión.
Hemos visto que cambian la forma de ver el peso de cada canal con el que el cliente entra en contacto antes de finalizar la compra, pero que no cambian los datos en sí.
Por lo tanto, puede estar seguro de que el seguimiento global de su negocio sigue siendo el mismo. Esto significa que cambiar el modelo de atribución no cambia la visión de su negocio en su conjunto. Tampoco lo hacen los datos que ve en Google Analytics.
Este cambio permite a la inteligencia artificial de Pareto asignar sus recursos de forma más eficiente, aportando mejores resultados a su negocio.
En otro artículo, mostramos cómo existe una discrepancia en los datos de conversión entre plataformas. Especialmente cuando se trata de Facebook.
Si quieres saber más sobre la Tasa de Conversión, te recomendamos este otro artículo que hemos preparado para ti.
