Modelos de Atribución: ¡Deja de engañarte, utiliza otros modelos para entender tus conversiones!

Aunque en el imaginario de muchos una conversión es simplemente una persona que ve un anuncio, hace click y realiza la acción deseada, la verdad es que ese escenario es el más raro y, en muchas ocasiones, este realiza varias interacciones en distintos momentos y a través de distintos medios hasta que finalmente realiza la acción deseada . Ahí es donde surge la gran pregunta de, ¿qué fue lo que generó la conversión? ¿fue esa campaña de remarketing que ayudó a traer de vuelta al usuario? ¿fue ese post que generó una primera visita orgánica? ¿o fue ese anuncio de búsqueda que captó la atención en el momento preciso? La respuesta es tan compleja como quieras si no entiendes los modelos de atribución y te vamos a explicar lo mínimo que debes saber.

Los modelos de atribución básicos son una herramienta que tiene como objetivo atribuir la conversión según distintos criterios. Los más comunes son:

– Interacción : se refiere al método o medio por el cual un visitante llegó a tu web.

– Última interacción : es el método utilizado por defecto en Analytics y Adwords. Se atribuye la conversión al medio por el que llegó el usuario cuando realizó la conversión. Independientemente de cuántas o cuáles fueran las interacciones anteriores. Es como si todo el mérito del gol en el fútbol se le diera al delantero sin atribuirle ningún mérito a los otros 10 jugadores que llevan 80 minutos corriendo para que éste marque el gol.

– Última interacción no directa : es igual que el anterior, solo que si la última visita es directa (llegó poniendo el dominio en el navegador) no se cuenta. Por ejemplo, la penúltima interacción puede ser vía email antes de que el usuario regresara como directo y realizara la conversión. En este caso será el email el que se atribuya la conversión.

– Primera interacción : en este caso será la primera vez que el usuario interactuó con la web la que se llevará la atribución.

– Lineal : se distribuirá de forma uniforme entre todos los medios que interactuaron dando igual importancia a cada uno.

El mayor problema de no entender esto es que, si no lo tienes claro, puedes estar incurriendo en errores como dejar de invertir en estrategias que generan la mayor parte de las primeras interacciones.

Esta herramienta la puedes encontrar disponible tanto en Google Analytics como en Google Adwords. La principal diferencia es que en Analytics tendrás toda la interacción de todas las fuentes de tráfico mientras que en Adwords solamente verás las interacciones de la propia cuenta. Esto hace que la visión sea muy limitada y, el consejo, es utilizar la herarmietna de Analytics para tener una visión completa.

Otro punto que es importante entender es que no todos los medios tienen la misma naturaleza e influencia en cada momento del proceso de decisión del consumidor. Hay medios que tienden a estar más al principio del ciclo y otros que normalmente están en las últimas interacciones. Algunos ejemplos:

-Medios propensos a generar la primera interacción:

-Medios propensos a generar la última interacción:

¿Quiere decir eso que unos sean mejores que otros? ¡No! Es como si a un portero de fútbol lo juzgaran por cuantos goles marca en una temporada y no cómo de bueno es evitando que le marquen a su equipo. Un equipo con el mejor delantero del mundo probablemente no ganaría nada si también contara con el peor portero porque terminarían marcándoles más goles de los que el delantero pudiera hacer. Exactamente igual pasa con el marketing digital y, por eso, hay que entender el papel que juega cada medio para no terminar jugando sin portero!

Lo primero que debes saber es que Adwords atribuye la conversión al último click. Por ello, y para un análisis más profundo, puedes utilizar la herramienta de “Atribución” para conocer las interacciones y el comportamiento que llevó a la conversión. Entre los muchos informes, estos son algunos de los más útiles que puedes encontrar:

Conversiones post-click : una conversión de este tipo ocurre cuando ha habido un click previo al que trajo la conversión. Conocer los clicks que contribuyen a la conversión tiene como ventaja que puedes evitar pausar palabras clave que, aunque no generen el último click, sí logren traer al usuario por primera vez. La gran pregunta es qué hubiera pasado si no hubieramos pagado por ese primer click y simplemente enfocáramos todo el presupuesto sobre el último click, ¿lograríamos más o menos conversiones? ¿era realmente tan determinante el primer click?

Conversiones post-impresión

Para las campañas con anuncios gráficos las conversiones posimpresión nos dice qué cantidad de usuarios que han convertido han visto los anuncios en la red de display, pero no han hecho click en ellos. Esta métrica nos permite conocer el impacto que tienen esas campañas en el proceso de decisión.

Este informe es mucho más pobre que el de Google Analytics porque solamente incluye los datos de Adwords y no permite ver todas las posibles interacciones del usuario. La parte positiva es que permite saber cuáles han sido las interacciones por campaña, grupo de anuncios y palabra clave.

¿Sabes cuánto tiempo en días o horas tarda un usuario en convertir desde el primer click o primera impresión hasta que realiza la conversión?

Este informe da respuesta a eso y el tiempo necesario desde la primera interacción para que vuelva y convierta.

Idea: utiliza promociones de tiempo limitado para que los usuarios sientan la necesidad de volver.

¿Sabes cuántos clicks o impresiones necesita un usuario hasta realizar la conversión?

Este informe te ayudará a tomar decisiones para conocer mejor cómo se comporta el usuario y los puntos de contacto que necesita antes de tomar la decisión.

Debes analizar si las primeras interacciones realmente tienen intencionalidad de compra o simplemente están haciendo una investigación premilinar. Puedes analizar los términos de búsqueda y la concordancia para establecer si esos clicks pudieran ser más rentables en otras palabras que estén más cercanas a la decisión final.

También te puede ayudar a tomar decisiones sobre la limitación de frecuencia en remarketing o cuándo debes interpretar un click como fraudulento. En el sigiuente ejemplo puedes ver como los usuarios que convirtieron después del tercer click no suman más del 1,5%: