Modelos de atribución multitáctil

La atribución de último clic asigna el 100 % del crédito de una conversión al último punto de contacto de marketing antes de la compra, ignorando por completo todas las interacciones anteriores que influyeron en la decisión del cliente.

Esto genera un sesgo sistemático a favor de los canales de la parte baja del embudo, como las búsquedas de marca y el retargeting, y en contra de los canales de la parte alta del embudo, como la publicidad gráfica, las redes sociales orientadas a la notoriedad y el contenido, lo que provoca que las marcas inviertan menos de lo debido en notoriedad y demasiado en tácticas de conversión.

La atribución de primer clic asigna todo el crédito al primer punto de contacto con el que interactuó un cliente antes de realizar la conversión, centrándose por completo en aquello que impulsó la notoriedad y el descubrimiento iniciales.

Este modelo resulta especialmente útil para las marcas centradas en la adquisición, ya que permite comprender qué canales presentan a los clientes nuevos, pero ignora todo lo ocurrido entre el descubrimiento y la compra, por lo que es tan unidimensional como el modelo de último clic.

El modelo de atribución lineal distribuye por igual el crédito de la conversión entre todos los puntos de contacto del recorrido del cliente: si hubo cinco puntos de contacto, cada uno recibe el 20 % del crédito.

La atribución lineal reconoce que varios canales contribuyen a la conversión y es fácil de comunicar a las partes interesadas, pero su ponderación equitativa ignora las distintas funciones y el diferente peso persuasivo de cada punto de contacto.

El modelo de disminución temporal asigna más crédito a los puntos de contacto que tuvieron lugar cerca del evento de conversión, y el crédito disminuye exponencialmente cuanto más atrás en el tiempo se encuentra cada punto de contacto.

Este modelo refleja la intuición de que las interacciones recientes están más relacionadas causalmente con la decisión de compra que las primeras, por lo que resulta útil para ciclos de venta cortos. En ciclos de venta B2B largos, todavía puede infravalorar la notoriedad generada en la parte alta del embudo.

El modelo de atribución en forma de U, basado en la posición, asigna un 40 % del crédito al primer contacto, un 40 % al contacto de conversión del lead o al último contacto, y distribuye el 20 % restante por igual entre los puntos de contacto intermedios.

Este modelo reconoce la importancia tanto de la adquisición, representada por el primer contacto, como del cierre, representado por el último contacto, y al mismo tiempo concede cierto crédito a las interacciones de nutrición. Por ello, es popular entre los profesionales del marketing B2B que consideran importantes tanto los canales de adquisición como los de conversión.

El modelo en forma de W añade una tercera posición clave al modelo en forma de U: el contacto de creación de la oportunidad, es decir, cuando se abre formalmente una oportunidad de ventas. El crédito se divide en un 30/30/30 entre el primer contacto, el contacto de creación de la oportunidad y el contacto de cierre, y el 10 % restante se distribuye entre todos los demás.

Este modelo de tres hitos resulta especialmente adecuado para organizaciones B2B con etapas diferenciadas de traspaso de marketing a ventas y cuentas identificadas, en las que se producen varias interacciones de marketing antes de crear una oportunidad formal.

La atribución basada en datos, también llamada atribución algorítmica, utiliza el aprendizaje automático para analizar miles de recorridos reales de clientes y asignar un crédito fraccionario a cada punto de contacto según su contribución calculada a la probabilidad de conversión.

A diferencia de los modelos basados en reglas, la atribución basada en datos se deriva empíricamente de sus propios datos: aprende qué secuencias de puntos de contacto y combinaciones de canales se asocian con tasas de conversión más altas, pero requiere un volumen suficiente de conversiones, al menos 3.000 al mes, para ser estadísticamente fiable.

Utilice el modelo de último clic para tomar decisiones de asignación presupuestaria basadas en el rendimiento de las campañas de conversión. Utilice el modelo de primer clic para evaluar los canales de adquisición. Utilice los modelos lineal o de disminución temporal para obtener una visualización sencilla del embudo.

Utilice los modelos en forma de U o de W para embudos B2B de varias etapas. Utilice el modelo basado en datos como modelo principal cuando disponga de un volumen suficiente de conversiones: es el reflejo más preciso de la contribución real de cada canal en todos los patrones del recorrido del cliente.

GA4 utiliza de forma predeterminada la atribución basada en datos para las conversiones cuando hay suficientes datos y recurre al modelo de último clic cuando los datos son insuficientes. Puede cambiar el modelo de atribución en Administración > Configuración de atribución.

En Google Ads, cada acción de conversión puede tener su propio modelo de atribución. Cambiar del modelo de último clic al basado en datos en Google Ads suele aumentar el valor informado de los términos de búsqueda de la parte alta del embudo y orientar Smart Bidding hacia una audiencia más amplia.

El informe Comparación de modelos de atribución de GA4 permite ver, uno junto a otro, cómo asignarían el crédito a cada canal los distintos modelos de atribución, utilizando los mismos datos históricos de conversiones.

Este informe resulta muy útil para explicar a las partes interesadas las distintas opciones metodológicas de atribución y cuantificar qué reasignación presupuestaria estaría justificada si se cambiara del modelo de último clic al basado en datos.

Una ventana de lookback de atribución define hasta qué momento anterior a una conversión buscará un modelo de atribución los puntos de contacto que contribuyeron a ella. Algunas ventanas habituales son 7 días para clics, 30 días para clics y 1 día para visualizaciones en el caso de la atribución post-view.

Las ventanas más cortas subestiman las contribuciones de la parte alta del embudo y favorecen los canales utilizados cerca de la conversión; las ventanas más largas pueden atribuir mérito a canales tan alejados en el tiempo que su influencia real en la decisión de conversión resulta cuestionable. Para elegir la ventana adecuada es necesario comprender la duración real de su ciclo de compra.

Compruebe su comprensión de los modelos de atribución multitáctil.

Los modelos de atribución van desde los de un solo punto de contacto, como primer clic y último clic, hasta los multitáctiles, como lineal, disminución temporal, forma de U y forma de W, y los algorítmicos, como el basado en datos. Cada uno tiene distintas ventajas y casos de uso adecuados.

La atribución basada en datos es el modelo más preciso cuando se dispone de un volumen suficiente de conversiones; el informe de comparación de modelos de GA4 ayuda a cuantificar el impacto empresarial de cambiar la metodología de atribución.