La atribución de conversiones es uno de los aspectos más importantes a la hora de elaborar cualquier tipo de estrategia de marketing digital. Es esencial elegir el modelo de atribución correcto para analizar los resultados de nuestras campañas.
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¿Qué es un modelo de atribución?
Un modelo de atribución es un conjunto de reglas utilizado para asignar un valor a cada uno de los canales de comunicación por los que pasa el usuario antes de realizar una conversión.
El modelo de atribución nos permite obtener y analizar el customer journey, es decir, el camino que ha seguido el usuario desde que ha entrado en el sitio web por primera vez hasta que ha realizado la conversión.
Por poner un ejemplo, en un ecommerce la conversión podría ser la venta de un producto. Gracias al customer journey, podríamos conocer todos los canales de comunicación con los que ha interactuado el usuario antes de realizar la compra del producto.
¿Para qué sirven los modelos de atribución?
Vivimos en un entorno multicanal, es decir, un entorno en el que las empresas impactan y se comunican con sus clientes o clientes potenciales a través de diversos canales, como pueden ser los buscadores, redes sociales o correos electrónicos entre otros.
Un modelo de atribución adecuado nos permitirá conocer que canales atraen más usuarios y cuales generan más conversiones. De esta forma, podremos ajustar y modificar nuestra estrategia de marketing para centrar nuestros esfuerzos en aquellos canales que ofrecen mejores resultados.
Tipos de modelos de atribución
Existen muchos tipos de modelos de atribución. Cada uno de ellos asigna un valor diferente a los canales por los que pasa el usuario antes de la conversión. No existen un único modelo correcto, puesto que cada empresa tiene unas características diferentes y debe encontrar el modelo que mejor se adapta a su negocio, en función de la estrategia, de los objetivos comerciales y del producto o servicio ofrecido.
Última interacción
El modelo de atribución de última interacción o de último click otorga el 100% del valor de la conversión a la última interacción de la empresa con el cliente antes de completar dicha conversión.
Por ejemplo, si un usuario accede primero a nuestro sitio web a través de un anuncio de Facebook y, días más tarde, vuelve a la página a través del buscador y convierte, ésta conversión se adjudicará por completo al canal orgánico, “ignorando” la asistencia de Facebook Ads.
Este es el modelo de atribución predeterminado de muchas plataformas de análisis de datos, incluyendo Google Analytics. Así pues, si estás analizando alguno de los informes de conversión que ofrece Google Analytics por defecto, probablemente estarás viendo el modelo de atribución de última interacción.
Último clic indirecto
El modelo de último click indirecto asigna el valor de la conversión de la misma forma que el modelo de última interacción, pero en este caso se ignora cualquier interacción directa que se produzca antes de la conversión.
Nos encontramos ante una interacción directa cuando el usuario accede a la página web escribiendo manualmente la URL o haciendo click en un enlace guardado.
Cuando el usuario accede directamente al sitio web, éste ya conoce la empresa, de forma que puede ser útil eliminar esta interacción para asignar el valor de la conversión al canal que realmente trajo la conversión.
Último clic de Google Ads
Este modelo es especialmente recomendable para aquellas empresas que centran sus esfuerzos en la búsqueda pagada o Google Ads.
Lo que hace el modelo es asignar el 100% del valor de la conversión al último anuncio de Google Ads en el que el usuario ha hecho click antes de convertir.
El modelo de último clic de Google Ads nos permite evaluar de una forma más adecuada el rendimiento de nuestra estrategia de publicidad en Google Ads.
Primera interacción
El modelo de atribución de primera interacción o de primer click otorga el 100% del valor de la conversión a la primera interacción entre la empresa y el cliente.
Por ejemplo, si el usuario accede por primera vez al sitio web a través de un resultado orgánico en los buscadores y, posteriormente, entra a través de un anuncio de Instagram y convierte, el 100% de la conversión será asignado a la búsqueda orgánica sin importar lo que suceda después.
Atribución lineal
El modelo de atribución lineal reparte el valor total de la conversión entre todos los canales con los que ha interactuado el usuario antes de realizar la conversión. El reparto se hace en partes iguales entre todas las interacciones.
Si el usuario accede a través de un anuncio en Facebook, después a través de un anuncio en Google, y finalmente entra y convierte a través de un enlace en un correo electrónico, los tres canales se repartirán el valor de la conversión.
Deterioro del tiempo
Este tipo de distribución reparte en valor de la conversión entre los diferentes puntos de contacto entre la empresa y el cliente, pero lo hace teniendo en cuenta el momento en el que ocurrió dicho contacto.
De esta forma, las primeras interacciones tienen un menor valor que aquellas que se producen más cerca de la conversión. Así pues, el primer punto de contacto será el que reciba un menor valor y el último será considerado el canal más importante en la conversión del cliente.
Según la posición
La atribución por posición se conoce también como atribución en forma de U, ya que la gráfica de distribución de valor adopta la forma de esta letra. El modelo da un mayor valor a la primera y a la última interacción, y reparte el resto entre las demás interacciones.
Por ejemplo, si un usuario accede a través de nuestro perfil de Twitter, después nos encuentra a través de un anuncio de Google Ads, y finalmente accede y convierte a través del perfil de Facebook, Twitter y Facebook, es decir, el primer y tercer contacto recibirán un 40% del valor de la conversión, mientras que Google Ads recibirá el 20% restante.
Modelos de atribución personalizados en Google Analytics
A pesar de contar con modelos de atribución predeterminados, los cuales pueden ser útiles en la mayoría de las ocasiones, también es posible y recomendable crear y aplicar modelos personalizados con nuevas reglas de atribución que se adapten por completo a las características del negocio.
Para crear un modelo de atribución personalizado adecuado es necesario analizar el customer journey de nuestros usuarios para entender que debemos pedirle a nuestro modelo. Si ninguno de los modelos predeterminados se adapta a nuestras necesidades, será necesario crear uno personalizado.
Para crear un modelo de atribución personalizado en Google Analytics hay que seguir los siguientes pasos:
- Hacer click en el selector de modelos y pulsar sobre la opción Crear nuevo modelo personalizado.
- Escribir un nombre para el nuevo modelo.
- Elegir un modelo predeterminado para utilizarlo como punto de partida para el modelo personalizado.
- Configurar una ventana al pasado, es decir, el periodo de tiempo a considerar para atribuir la conversión. Este valor será de entre uno y 90 días.
- Configurar el ajuste de crédito para impresiones si se desea personalizar la forma de valorar las impresiones.
- Configurar el ajuste de crédito según la interacción de los usuarios para distribuir el valor de conversión en función de las métricas de implicación.
- Configurar la aplicación de reglas de crédito personalizado para definir las condiciones que identifican los puntos de contacto entre el cliente y la empresa en la ruta de conversión. Esta identificación puede realizarse en función de la posición de la interacción o de la campaña o tipo de ruta de la conversión.
Tras definir los puntos de contacto que se desea identificar, será necesario indicar como se distribuirá el valor de la conversión de cada uno de ellos. - Hacer click sobre el botón Guardar y aplicar para poder comenzar a utilizar el nuevo modelo de atribución.
Resumiendo, existen diferentes modelos de atribución que nos permiten analizar la forma en que los usuarios interactúan con los diferentes canales de comunicación utilizados por la empresa. Utilizando el modelo de atribución adecuado podremos determinar cuales son los canales que atraen un mayor número de conversiones para ajustar nuestra estrategia y potenciarlos.
