La analítica es un eje fundamental en cualquier negocio. Pero, ¿Estás midiendo en todos los sitios de la misma manera? ¿Hay datos que no concuerdan entre los distintos sistemas de medición que tienes?
Esto puede deberse a como tengas configurado los modelos de atribución. En el artículo de esta semana me gustaría compartir contigo los distintos tipos de modelos de atribución que tienes disponibles, tanto en GA4 como en los canales de pago.
Qué son los Modelos de Atribución
Los modelos de atribución se podrían definir como “la manera” que tenemos de medir la repercusión de cada canal, en función de las condiciones que lleven asignadas cada modelo.
Pongamos un ejemplo para poder entenderlo,
En el caso que hayamos indicado primer clic, entonces el primer canal por el que entre el usuario (independientemente de por como convierta posteriormente) se le adjudicará la conversión.
Veamos en más detalle cada uno de los modelos de atribución que tenemos disponible a día de hoy, en función del canal,
Tipos de Modelos de atribución
Primer Clic
El primer clic, atribuiría toda la contribución a una conversión al primer canal en el que el cliente haya hecho clic.
Por ejemplo:
El usuario hace la siguiente ruta:
Búsqueda Orgánica > Búsqueda de Pago > Medios Sociales en este caso la conversión se la adjudicará al 100% a la búsqueda orgánica.
Esto funcionará muy bien, en el caso que lo que busques es medir el valor del primer clic o de la primera visita, es muy útil cuando el éxito se mide en un intervalo de atribución más amplio o cuando tienes un mayor período de consideración.
Lineal en canales de Pago y Orgánicos
En el caso de este modelo de atribución se trata de distribuir por igual la contribución a una conversión entre todos los canales en los que un cliente ha hecho clic antes de completar la conversión.
Aunque este modelo parece el más justo, en principio yo os recomendaría no hacerlo. Hay que saber distinguir cuál es el canal que mejor funciona, y cuál el que necesita un mayor esfuerzo o que directamente no está funcionando correctamente.
Declive en el tiempo
En este caso, la atribución se contabilizaría a los puntos de contacto que se registran en los momentos más próximos a la conversión. La contribución se distribuye tomando como base una “vida” de 7 días.
Basado en datos
La atribución basada en datos distribuye el valor de la conversión en función de los datos correspondientes a cada evento de conversión. A través del uso de algoritmos de aprendizaje se evalúan las rutas de conversión y sin conversión.
Este modelo trata de aprender incorporando factores como el tiempo transcurrido hasta la conversión, el tipo de dispositivo, entre otros,… a través de un enfoque contra fáctico, el modelo contrasta lo que ha ocurrido con los que “podría” haber ocurrido para determinar los puntos de contacto en los que más probable que se completen conversiones.
Conclusión
Los modelos de atribución se convierten en una pieza angular a la hora de medir. En más de una ocasión me he encontrado negocios con dos plataformas de medición y que no les encajan las métricas, de una a otra, debido a que medían de manera diferente.
También es conveniente que lo conozcas, por la sencilla razón de poder medir por ti mismo la publicidad que estás lanzando e incluso configurar el modelo de atribución a lo más “real” posible.
Espero que este artículo te haya sido interesante, si te has quedado con cualquier duda, recuerda que estoy a tu entera disposición.
¡Nos leemos la semana que viene y entre tanto y como siempre a darle fayer al marketing digital!
Referencias