La multi–atribución en el eCommerce.

Autor: Affilired
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El modelo de atribución perfecto, el gran reto de los eCommerce.

Desarrollar un modelo de atribución completo y objetivo para medir y optimizar las conversiones es una de las tareas más complejas a las que se puede enfrentar un profesional del eCommerce.
Muchos de vosotros habréis invertido una cantidad considerable de tiempo y dinero buscando la mejor forma de medir la contribución a las conversiones de los partners y proveedores de la manera más equitativa y eficiente. Pero siempre hay información que se pierde por el camino y que nos aleja de la objetividad a la hora de optimizar la inversión en marketing o justificar gastos.

Cualquier modelo de atribución tiene sus características, por ello, en este artículo vamos a perfilar los principales modelos de atribucion. Pero antes, empezaremos por el principio.

¿A qué llamamos atribución y para qué sirve?
La atribución es el conjunto de normas o factores que se tienen en cuenta para medir la efectividad de las diferentes campañas de publicidad, asignando valores a cada canal en función de su contribución a la venta u objetivo, con la finalidad de optimizar nuestras campañas de marketing online.
La atribución no debe sin embargo confundirse con un modelo de pago, sino que es una forma de entender a nuestros usuarios, la influencia de los distintos canales en ellos -y por tanto su comportamiento- y, finalmente, de análisis y optimización de nuestra campañas.

Pros y contras de los modelos de atribución más comunes:
Existen unos modelos básicos y otros bastante más sofisticados. Mientras se sigue avanzando en el desarrollo de un modelo que responda a las necesidades de todos los players, todavía existen muchas limitaciones de precisión, y cada aproximación tiene sus ventajas y desventajas.

Last click o última interacción:
Este modelo atribuye todo el valor de conversión al último click.
Pros: Es el modelo de atribución más común y por tanto el más extendido. Dentro de sus limitaciones, tenemos la seguridad del aporte de dicha interacción.
Contras: no se tiene en cuenta el customer journey o la navegación previa hasta llegar al last click.

First Click o primera interacción:
Este modelo aplica justo al contrario que el last click y atribuye la conversión a la primera interacción.
Pros: ninguno, excepto que los registros son útiles para conocer a través de qué canales nos conoce el usuario.
Contras: es un gran error, ya que atribuye el merito a una interación que no tiene porque haber influido en la decisión de compra, ignorando el resto.

Lineal:
Este modelo asigna el mismo valor a todos los canales.
Pros: es sencillo de aplicar, premiando a todos por igual sin distinción.
Contra: al asignar el mismo valor a todos los canales se distorsiona la realidad, ya que no valora la contribución real de cada interacción.

Time Decay o deterioro en el tiempo:
Este modelo tiene en cuenta todos los canales que han participado, pero ofreciendo más valor a los últimos.
Pros: se le da más importancia a los últimos porque ya están más cerca de la compra y se sobreentiende que incentivan más a la conversión.
Contras: no es del todo cierto este planteamiento, ya que el primer o primeros canales también tienen su importancia, puesto que han dado a conocer el producto o servicio.

Position Base o según la posición:
Se le da toda la importancia a los primeros y a los últimos canales, cerca de un 40% a cada uno y el 20% restante se reparte entre los otros canales.
Pros: parece el más acertado, puesto que atribuye mayor importancia al primer y último canal pero sin obviar el resto.
Contra: no todos los customers journeys encajan en este patrón, por lo que no deja de ser un modelo incompleto.

Atribución personalizada o según factores:
En este modelo es el propio anunciante quien asigna valores a cada canal o interacción, basándose en los factores que asume como más valorables y otorgando un peso distinto a cada interacción en base a éstos. Podemos por ejemplo valorar el nivel de user engagement generado por cada interacción según métricas tales como la duración de la visita, el número de páginas vistas o la intencionalidad de compra (microconversiones).
Pros: es el más exacto, otorgando un valor real y medible a cada interacción.
Contras: es el modelo más complicado de aplicar y requiere de experiencia previa con los otros modelos.

No existe el modelo perfecto, pero tal vez un modelo de atribución personalizado parezca el más válido. Analizando bien el customer journey de cada usuario -que puede ser altamente variable para cada marca o producto-, se deben aplicar las reglas y atribuir los valores que se consideren más acertados en los diferentes canales. Cada negocio debe, a partir de estos modelos base, crear el suyo propio. Y aún así, seguiría quedando un importante margen de error, ya que todavía existen 2 grandes handicaps: la dificultad de medición y análisis del modelo offline y del uso de los multidispositivos.

Es imprescindible para avanzar en la buena dirección unir el impacto online con el offline y aunar los diferentes dispositivos, ya que los consumidores están cada vez más alejados de estas brechas.
El proceso de consumo ha cambiado, ahora el cliente puede ver el producto en una app móvil, ir a la tienda, probar el producto y por último realizar la compra en el PC.
El consumidor está buscando la omnicanalidad incluso sin saberlo, hecho que nos obliga a correr para poder alcanzarlos, porque el comprador omnichanel convierte hasta un 20% más que el tradicional.

La clave de todo, nada nuevo y a su vez un gran reto: analizar, optimizar, testear, medir… y volver a analizar.