Cristian Garcia

Digital Business Strategy

where data and creativity collide

Modelos de atribución Google Analytics

Una de las cosas más me gustó de Internet desde el primer día fue la transparencia que presentaba. Desde un punto de vista profesional, herramientas como Google Analytics o Adwords me entregaban tantos datos que al comienzo me mareaba.

Hoy, los modelos de atribución dan un paso lógico tratando de comprender qué rol jugó cada punto de contacto en el plan de medios previo a la conversión. Aquí intentaré reflexionar sobre esto, introduciendo el concepto y cómo se aplica.

Una de las cosas más complejas en Analytics es atribuir éxito a diferentes canales. Desde Internet, hasta radio o revistas ¿qué rol jugó cada medio?

Si hay 3 elementos a evaluar cuando hablamos de atribución -como dice Avinash Kaushik- podemos agrupar (1) el efecto de publicidad digital en conversiones offline (2) definir el impacto de nuestra publicidad en diversas plataformas como televisión, tablets o teléfonos y (3) el rol de diversas plataformas digitales en una conversión en particular.

Supongamos que hicimos una campaña de publicidad donde invertimos dinero en social media, búsqueda y referrals. Al final logramos 500 conversiones, que en este caso será un registro (correo, nombre y país).

Si ves que “tan largo es el camino” para convertir en Conversiones (GA) y un % importante tiene más de 1 path length, hay un problema de atribución. Dentro de GA hay una herramienta llamada Model Comparison Tool, la cual te ayudará a atribuir rol de tus diversos canales digitales en una conversión.

En la columna final, podras ver flechas verdes y rojas que te darán un indicador de qué medios están funcionando mejor.

Ahora, cuando se habla de los modelos de atribución hay varios. Para entenderlos, usemos un ejemplo de Google:

Un usuario encuentra tu sitio gracias a tu campaña de Adwords. Una semana después regresa al sitio tras hacerle click a tu fanpage de Facebook. El mismo día regresa una tercera vez a través de un click en un mail enviado en tu campaña de correos y horas después, el usuario regresa directamente al sitio para realizar una compra.

  • Modelo de atribución al último click: Todo los aplausos van para el último click. Sin embargo todos los clicks anteriores quedan en la sombra.
  • Modelo no lineal: Entrega todo el peso a la última “campaña” previa a la conversión. Aquí campaña es cualquier medio menos “directo” (cuando ingresas la url del sitio en tu navegador). Aquí el problema es que la campaña podría ser cualquier cosa, como social, referral, email o motores de búsqueda.
  • Modelo al ultimo click en Adwords: Todo el resultado es atribuido a una campaña en particular de Adwords.
  • Modelo de primera interacción - primer click: El mérito se lo lleva la plataforma que genero el primer click antes de convertir. Lo que pasó entremedio es todo un misterio.
  • Modelo lineal: Aquí, cada punto de contacto previo a la conversión tiene un % asignado. El problema es que los % son iguales para todos.
  • Modelo “de goteo”: Los puntos de contacto más cercanos al momento de la venta son los que reciben más crédito.
  • Modelo en base a posición: Aquí se le da el 40% a la primera interacción, luego 40% al último clic antes de la compra y el 20% restante se reparte entre los puntos de contacto intermedios.
  • Modelo personalizado: Aquí tu defines cuál es el escenario óptimo para medir tu negocio respondiendo a preguntas como “¿Qué tipo de comportamiento es óptimo? ¿qué rol juegan las micro-conversiones en mis ventas?

Ahora más que nunca es relevante medir las interacciones que llevan a mejorar tu negocio. Siempre:

  • Marca los parámetros de tu campaña
  • Evalúa # de conversiones pero mejor aún el CPA (costo por adquisición)
  • Siempre es bueno comenzar por un canal y no tener parálisis por análisis. La cantidad de números puede terminar mareando.

Listen to "Episode 2: How to Find the Right Attribution Model for Your Business" on Spreaker.

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