Di adiós a la conversión: Este es el motivo por el que no estás sacando el máximo rendimiento a tu modelo de atribución
La atribución se ha convertido en piedra angular de las estrategias de marketing digital. A través de una serie de reglas, que se conocen como modelos de atribución, los anunciantes pueden asignar un valor a los distintos puntos de contacto (touchpoints) con el consumidor a lo largo de su recorrido (customer journey) y lograr así entender la influencia de sus distintas acciones de marketing o sus canales.
Frente a modelos que solo se centran sobre el last clic, el último touchpoint del usuario, y que pierden toda la información anterior tanto a nivel de visitas como de todos los medios que han impactado al usuario, y la interacción que han tenido con la marca, el algoritmo de Neural.ONE permite evaluar la contribución de cada medio en la decisión final del usuario. De esta manera, es posible reconstruir todo el customer journey de las audiencias que han sido impactadas en una campaña publicitaria, desde la primera interacción del usuario, al recibir un anuncio en su móvil o desktop, por ejemplo, pasando por las búsquedas relacionadas con el anunciante, hasta finalmente seguir los pasos de conversión y generar el lead.
A medida que avanzan las herramientas y la tecnología para reconstruir el customer journey, el objetivo de un modelo de atribución no debe ser convertir más, sino optimizar los medios para impactar mejor al target y así elevar las posibilidades de conversión. Es decir, la conversión será la consecuencia de impactar a un target objetivo con calidad.
Mientras los modelos de atribución centrados en la conversión miden únicamente lo que ha convertido y, a partir de ahí, hacen un modelo de atribución “hacia atrás” sobre lo que ha hecho el usuario, un modelo centrado en el target se basa en optimizar la compra de medios para impactar sobre el target y, la conversión será la consecuencia de un buen marketing. De esta forma se estudia todo, lo que convierte y lo que no, entendiendo que todas las visitas son importantes ya que el objetivo del marketing es el impacto. Desde un punto de vista publicitario, si la impresión ha llegado al target la campaña habrá sido un éxito.
Los requisitos de un modelo de atribución orientado al target:
Muestra de datos a nivel usuario: No valen los datos agregados. Hay que tener en cuenta cada una de las visitas, qué ha hecho y cuál es su comportamiento.
Estudiar a la vez el path to conversion y el path to no conversion.
Tener una herramienta que analice cuáles son los diferentes dispositivos.
Análisis en tiempo real, para poder optimizar la campaña y sacar el máximo rendimiento de los learnings aprendidos.
Cualificar los impactos y las visitas para cada una de las campañas, para saber cuál ha sido su viewability.
Saber si las visitas son reales o bots, cuál es su bounce rate, cuánto tiempo pasa un usuario en la página, etc.
Diferenciar los modelos por producto y por tipo de cliente.
Incluir conversaciones online vinculadas a call centers.
Incluir datos de televisión y radio dentro del journey.
Lo primero que hay que tener en cuenta en un modelo de atribución basado en el target es la calidad de las impresiones en el target, es decir, cuáles se han visto, cuáles no, y cuál ha sido la exposición a la marca. Frente al modelo last clic, que solo presta atención a la conversión, con un modelo enfocado al target podemos saber si cada visita que se recibe es de calidad o no, o si es fraudulenta, qué eventos o qué pasos ha seguido cada usuario y cuál ha sido su comportamiento, tanto si el resultado del journey es un path to conversion o un path to no conversion. El objetivo es obtener todos los datos posibles de lo que es nuestro target y, si no ha convertido esta vez, cuando lo busquemos, sabremos dónde está y podrá convertir en la próxima campaña.
De esta manera, no se obtiene un único modelo de atribución por cliente. Lo que se consigue son muchos modelos de atribución por cada cliente o usuario, y cada uno de sus tipos de conversión y productos.
