Modelos de Atribución. Principales Fallos en su Aplicación.

Juan, un ingeniero de telecomunicaciones que trabaja en el BBVA, y trabaja ahora en la nueva App del banco, entra en Expansion.com. Le impacta una caretera desplegable (el formato que ocupa toda la pantalla) y clica en una oferta de fibra de 300 MB. 3 días después se encuentra un email en su bandeja de entrada de gmail y clica, y por último, 7 días después busca la marca “masmovil” (el operador que ofrece la oferta) en Google. ¿Sólo aplico la conversión final a Google?

Pues va a ser que no. Esto es una de las cosas que han aprendido muchos de los clientes actuales que buscan nuevas formas de medir todo su impacto publicitario. El último click no vale. Ahora, una vez dicho eso, necesito un modelo de atribución que me permita proporcionar un valor a cada uno de los impactos a los que se enfrenta el usuario hasta llegar a la venta.

Ahora, hay que tener en cuenta varias cuestiones importantes a la hora de que ese modelo de atribución te ayude en realidad a tomar decisiones y ver dónde estás tirando tu dinero:

• El último click no sirve. Ya sé que lo ha dicho Google durante mucho tiempo (cookie estándar en Google Search), pero luego no lo dice en otras partes. Doubleclick, su adserver tiene modelos de atribución hace mucho (entre 6 y 8 de forma estándar). Y además, su discurso ha variado porque ahora Youtube o Adsense se verían afectados si sólo se tiene en cuenta el último click.
• Una vez estimado que el último click no es una nueva medida, habrá que tener en cuenta todos los clicks del proceso de compra. El modelo dependerá del producto y del sector, porque hay ventas que se alargan durante 4 meses (formación) y otras que no durarán más de un mes (aseguradoras), pero tendrás que decidir si te decides por un modelo líneal (mis conversiones se distribuyen entre todos los clicks de forma proporcional) o bien más valor a los primeros o a los últimos clicks.
• ¿Tengo que tener en cuenta las impresiones y no sólo los clicks? Sí, sería lo lógico, pero hay que limitarlo dentro de variables razonables. Por ejemplo, valoraré las impresiones, pero lo vincularé a su visionado real. Por ejemplo, si el 50% no se ve, entonces no lo tendré en cuenta. Ahora, quizás pueda ponderar incluso los banners en función de su tamaño, porque no es igual un impacto de un interstitial que de un botón 100x100, por mucho que lo haya visto. Si no tienes en cuenta las impresiones, perjudicarás al canal display especialmente o bien a social.
• Tengo en cuenta sólo los clicks de pago o los naturales también. Las visitas en SEO se deberían tener en cuenta porque es un paso más dentro del proceso de conversión. Da igual que sea una visita anterior al impacto publicitario o después, ya que nos servirá para ver, si no hay venta inmediata, si mi campaña de pago ha empujado la venta.
• Calcular la importancia de las ventas off. Según estudios de Dialog Tech, un 35% de las empresas no incluyen estos puntos de ventas en sus modelos. Aquí nos encontramos con 2 posibilidades:

1. Las ventas que se producen por call center. Se tienen que vincular necesariamente, ya que muchos canales como display y social son muy de llamada. Son impactos en usuarios pasivos que no están buscando ese producto o servicio, y que necesitan mayor explicación, o bien el click se realiza desde móviles y no podemos pedirle muchos datos y tienen que terminar la venta un call center.
2. Estudios omnicanal. Son realizados por grandes de la tecnología, como Google, donde ha realizado estudios que relacionan las ventas en tiendas físicas (como Sprinter) con las búsquedas previas en el móvil. Recordemos que Google es de los pocos que pueden asociar las búsquedas en tiempo real, con la localización por gps (son los dueños de Android y multitud de aplicaciones donde le damos acceso a estos datos).

Como vemos, hay muchas cuestiones que hay que pensar bien, para que veamos todas las posibilidades de captar la trayectoria total de un usuario, para no quedarnos con datos escasos que nos hagan equivocarnos en nuestras decisiones de marketing.