Modelo de atribución de marketing
Atribuir el éxito a esfuerzos de marketing específicos mediante «modelos de atribución» de marketing es una parte importante de este proceso. Permite a los profesionales del marketing identificar qué estrategias son más eficaces para impulsar las conversiones a corto y largo plazo.
Esa respuesta puede cambiar en función del tipo de modelo de atribución utilizado para las campañas del cliente. Algunos modelos de atribución pueden centrarse en la última parte del embudo de ventas, mientras que otros atribuyen la conversión a canales de marketing anteriores.
Ciertas actividades, como el remarketing o el marketing por correo electrónico, pueden pasarse por alto cuando se mide el éxito del marketing basándose en el primer clic. Por el contrario, las actividades de la parte superior del embudo, como el marketing de contenidos, podrían reducirse si el ROI sólo se calcula en función del último clic.
Al considerar un solo canal de forma aislada, los profesionales del marketing pueden pasar por alto las sinergias entre las distintas acciones de marketing. Esto significa que no podrán evaluar con precisión qué canales están aportando más conversiones o ingresos y ajustar su gasto en consecuencia.
Modelo de atribución Aprendizaje automático
El modelo de atribución es uno de los elementos más críticos que lo hace posible. Le ayuda a comprender mejor a qué interacciones de marketing y puntos de contacto deben atribuirse las conversiones.
Desafortunadamente, la implementación de modelos de atribución no siempre es tan fácil como parece, ya que cada modelo de atribución es único en la forma en que da crédito a las conversiones. Un modelo de atribución concreto para una marca puede ser totalmente inadecuado para otra.
También conocido como el modelo de atribución del último contacto, este modelo de atribución acredita todas las conversiones al último punto de contacto antes de la conversión. En otras palabras, la interacción publicitaria más reciente y la palabra clave respectiva obtienen todo el crédito de conversión, independientemente de cualquier otra interacción en el recorrido del usuario.
No importa si la primera interacción del usuario con su marca comenzó con una búsqueda genérica centrada en un producto o servicio o con una búsqueda de marca. Nada de esto se tiene en cuenta, y el punto de conversión final obtendrá todo el crédito.
Este modelo de atribución le ayudará a asignar crédito a los clics de los anuncios como inicio de un recorrido del usuario que da lugar a una conversión. Así sabrá qué palabras clave incitaron al usuario a comprometerse con su anuncio y cuáles generaron compromiso.
Ejemplo de modelo de atribución
La mayoría de los anunciantes están acostumbrados a medir el éxito de su publicidad en línea sobre la base del «último clic». Esto significa que atribuyen todo el mérito de una conversión al anuncio en el que se ha hecho clic en último lugar y a la palabra clave correspondiente. Sin embargo, esto ignora las otras interacciones que los clientes pueden haber tenido a lo largo del proceso.
Decaimiento temporal: Da más crédito a las interacciones con anuncios que se produjeron más cerca en el tiempo de la conversión. El crédito se distribuye utilizando una vida media de 7 días. En otras palabras, una interacción publicitaria 8 días antes de una conversión obtiene la mitad de crédito que una interacción publicitaria 1 día antes de una conversión.
Basado en datos: Distribuye el crédito para la conversión basándose en sus datos anteriores para esta acción de conversión. Se diferencia de los otros modelos en que utiliza los datos de su cuenta para calcular la contribución real de cada interacción a lo largo de la ruta de conversión. El modelo «basado en datos» es el modelo de atribución predeterminado para la mayoría de las acciones de conversión. Más información sobre la atribución basada en datos
Usted tiene un restaurante llamado Ristorante Abigaille en Florencia, Italia. Un cliente encuentra su sitio haciendo clic en sus anuncios después de realizar cada una de estas búsquedas: restaurante toscana», «restaurante florencia», «restaurante 3 estrellas florencia» y «restaurante 3 estrellas abigaille florencia». Hace una reserva después de hacer clic en su anuncio que aparecía con «restaurante 3 estrellas abigaille florence».
Modelo de atribución lineal
Al igual que la atribución basada en datos, los modelos lineal, de decaimiento temporal y basado en la posición dividen una conversión en cada interacción con el anuncio. Dividir una única conversión entre todas las interacciones del anuncio en la ruta de conversión puede dar una idea más clara del valor de un anuncio. Además, todos los modelos permiten aprovechar las pujas automatizadas.
Las palabras clave y los anuncios que se encuentran al principio de la ruta de conversión (a menudo términos de búsqueda genéricos y creatividades) suelen comportarse de forma diferente a las palabras clave y los anuncios que se encuentran más adelante en la ruta de clics (como los términos de marca y las creatividades). La siguiente tabla muestra cómo puede diferir el comportamiento de las palabras clave de influencia temprana frente a las de influencia tardía.
Un modelo más agresivo, como el primer clic, cambiará las estadísticas de rendimiento para recompensar las interacciones de los anuncios que se produzcan antes en la ruta de conversión, mientras que un modelo más conservador, como el último clic, recompensará las interacciones de los anuncios que se produzcan más tarde en la ruta de conversión. Al decidir qué modelo utilizar, también puede tener sentido reevaluar los objetivos de rendimiento que tiene para su cuenta. Muchos anunciantes obtienen un mejor rendimiento con un menor coste por acción (CPA) para las interacciones de anuncios que se producen antes en la ruta de clics una vez que pasan a un modelo agresivo, como el primer clic. Si éste es su caso, considere la posibilidad de aumentar las pujas para obtener más volumen con su CPA anterior.