Modelos de Atribución ¿Quién vende realmente en tu eCommerce?

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Si te preguntara cuánto dinero ha generado Facebook, Instagram o Google en tu proyecto de comercio electrónico ¿qué me dirías? ¿Serías capaz de detallarme cuantas ventas y dinero genera cada canal digital que usas (o no usas) o me dirías que no tienes ni idea? En este artículo te hablamos sobre los modelos de atribución enfocados a comercio electrónico y marketing digital.

Es importante aclarar que si no tienes la capacidad de analizar los datos del proceso de compra que siguen tus clientes antes de adquirir tus productos o servicios; o la empresa/agencia que es responsable de tu eCommerce no es capaz de detallarte esa información, tienes un problema muy importante, y sin ser muy alarmista te advierto que es probable que estés tirando el dinero a la basura, y si tienes campañas de publicidad activas y no eres capaz de calcular efectivamente el Retorno de esa Inversión (ROI) mejor coge tu dinero y quémalo. Total, es lo que ya estás haciendo.

En este artículo vamos a hablar sobre los modelos de atribución y su utilización en entornos digitales y los beneficios que aporta para mejorar la optimización de los recursos en eCommerce y aumentar claramente los ingresos generados por los canales online intentando siempre reducir al máximo los costes de marketing. Todo de la manera más práctica y sencilla posible (los modelos de atribución es un mundo muy complejo, pero vamos a intentar explicarlo de la mejor forma posible).

Lo primero, un modelo de atribución (explicado, en resumen) es un método en el cual analizamos el proceso de compra del cliente en cada punto de contacto, es decir, si antes de comprar en nuestro eCommerce el cliente ha pasado por 4 canales diferentes, los modelos de atribución nos ayudarán a obtener información relevante sobre qué es lo que ha pasado para que ese cliente nos eligiera.

Hay que tomar en cuenta que el ciclo de compra de un cliente típico puede ser muy sencillo, por ejemplo: Busco el producto en Google > Lo encontró > Lo compro; o puede llegar hacer muy complejo y extenso, por ejemplo: Vio el producto en un anuncio de Display > Al día siguiente lo busco en Google > Vio el producto > Busco referencias en la página de Facebook > Se fue a dar una ducha (desapareció) > Entro de nuevo directamente en la web > Inicio el proceso de compra pero lo abandono > Al día siguiente volvió a la tienda gracias a un email recordatorio de carro abandonado > lo compro.

Proceso de compra sencillo con 2 puntos de contacto

Proceso de compra más complejo con múltiples puntos de contacto 

Como ves, en el primer proceso de compra se ha realizado 1 contacto (busco el producto en Google) pero en el segundo ejemplo, el cliente realizó 5 contactos (Publicidad Display, Búsquedas, Interacción de Social Media, visita directa, visita desde email) antes de comprar, por lo que la siguiente pregunta sería ¿Quién es el responsable real de la venta? Y aquí es donde entra en juego la complejidad de los modelos de atribución.

Además, no podemos olvidar que no solamente tenemos que ser capaces de medir y hacer una trazabilidad de cada punto de contacto con el cliente en cada fuente de acceso, también hay que tener en cuenta que ese cliente es muy posible que también cambie de dispositivo, es decir, busque el producto o servicio en un móvil, pero lo termine comprando en un ordenador, por lo que esos saltos de despóticos también afectan a los modelos de atribución y por lo tanto al cálculo del Retorno de la Inversión.

Antes de comenzar…

Aunque en los entornos digitales casi todo se puede seguir y medir, también es cierto que las herramientas pueden presentar deficiencias en el seguimiento y la atribución, por ese motivo, es igual de importante realizar una supervisión permanente de los canales digitales que usamos en nuestra estrategia de marketing digital eCommerce, contar con las herramientas adecuadas y además tenerlas bien implantadas, por dar un ejemplo rápido, usar correctamente las etiquetas UTM para el seguimiento de las campañas de marketing (en otro artículo hablaremos en detalles sobre las etiquetas UTM, pero por ahora puedes consultar más aquí).

Si hablamos de tecnología, lo más lógico es hablar de Google Analytics como herramienta de seguimiento, análisis y atribución. Aunque también existen opciones más avanzadas y complejas como Attribution 360 también de Google.

En Google Analytics es posible encontrar de manera predefinida 7 tipos de modelos de atribución basados en el punto de contacto del cliente con nuestro eCommerce, además también podemos crear nuestros propios modelos basados en los objetivos de negocio y métricas clave que queramos.

En cuanto a los modelos predefinidos podemos encontrar:

Última interacción: En este caso, el 100% del valor de la venta o la transacción es asignado al último canal (incluyendo el tráfico directo) por el que paso el cliente antes de comprar. Por ejemplo, si el cliente antes de realizar la compra, visito la página web escribiendo la dirección en el navegador e inmediatamente compro y dicha compra es de 95€, el 100% del valor de la compra se otorgaría al canal directo.

¿Cuándo podemos usar este modelo de atribución? Principalmente en campañas o transacciones de productos o servicios que no requieran de una fase de consideración por parte del usuario. Es decir, aquellos sectores o campañas que la compra sea de manera inmediata o impulsiva.

Último clic indirecto:  Este modelo de atribución es el que normalmente viene por defecto en Google Analitycs y Google Ads (exceptuando el informe de embudo multicanal). En este modelo se descarta el tráfico directo y atribuye el 100% del valor de la conversión al último canal de marketing que haya interactuado el cliente antes de la compra o transacción.

La diferencia principal entre este modelo y el de última interacción, es que al descartar el tráfico directo podemos centrarnos en analizar el resultado de las acciones de marketing, ya que se entiende que antes de acceder de manera directa tuvo que ser impactado por algún otro canal previamente.

Un ejemplo claro sería, un cliente que visito la web por primera vez gracias a un resultado de búsqueda de Google, pero al día siguiente volvió a la web para comprar escribiendo la dirección en el navegado. Lógicamente, aquí atribuimos a Google el 100% del valor de la transacción ya que fue el canal que dio a conocer el producto o servicio antes de su compra (en el caso de haber utilizado el modelo de última interacción, el 100% de la conversión hubiera sido para el canal directo).

– Último clic de Google Ads: Con este modelo de atribución nos centramos principalmente en conocer el potencial retorno de la inversión de las campañas que tengamos en Google Ads, ya que se asigna el 100% del valor al último anuncio que el cliente haya hecho clic antes de comprar.

¿Cuándo es útil utilizar este modelo? Se recomendaría en aquellas ocasiones que queramos evaluar el rendimiento de los anuncios y las campañas, ya que de esta manera podemos conocer cuáles han sido los que mejores resultados han aportado, es decir, saber cuáles anuncios y campañas han ayudado a generar ventas.

– Modelo de primera interacción: Si consideramos que el canal que tuvo el primer impacto con el cliente es el responsable de la transacción, el modelo de primera interacción es tu modelo de atribución, ya que asigna el 100% del valor de la compra al primer canal con el que ha interactuado el cliente.

El modelo de primera interacción es ideal para utilizar en aquellas campañas que ayudan a dar a conocer el producto o servicio. Por ejemplo, si nuestra marca está en fase de lanzamiento y utilizamos campañas de Display o Redes Sociales para promocionarlas, con este modelo podemos saber cuál ha sido el responsable de dar a conocer mejor el producto y por lo tanto lograr que el cliente lo comprará.

– Modelo lineal: Este sencillo modelo atribuye de manera proporcional el mismo valor a cada canal por el que haya pasado el cliente antes de realizar la transacción. Es decir, si el cliente ha encontrado el producto en Google, luego lo vio en anuncio de Facebook, luego visito la web directamente y posteriormente vio un vídeo de Youtube y decidió comprarlo, al haber 4 puntos de contactos cada uno se llevaría el 25% del valor de la transacción.

El modelo de atribución lineal, se suele utilizar cuando nuestras campañas o modelo de negocio están pensados en mantener el contacto de manera frecuente con el cliente y los esfuerzos de marketing son similares en todos los canales.

– Declive en el tiempo: Si nuestro negocio cuenta con clientes que requieren de un periodo de tiempo muy corto para decidir comprar, este debe ser tu modelo de atribución. Basado en el concepto de deterioro exponencial, este modelo otorga mayor porcentaje de valor a aquellos canales más cercanos al punto de compra. Por ejemplo, si lanzamos una acción promocional con una duración limitada de tiempo, y utilizamos varios canales de marketing para promocionar y comunicar dicha promoción, el primer canal con el que interactúe el cliente, pongamos hace 9 días, tendrá menos valor que el canal que haya interactuado con el último día antes de la compra.

Un ejemplo práctico sería la campaña de Black Friday o Ciber Monday, durante esa semana si la empresa pone en marcha varias acciones de marketing, es lógico que los puntos de contactos con el cliente durante esa semana tengan más valor que los que hayan tenía lugar anteriormente.

– Según la posición: Este modelo de atribución nos permite asignar más valor a los puntos de contactos iniciales y finales, así como dividir el resto del valor entre los puntos de contactos medios que haya tenido el cliente antes de finalizar la compra. Por ejemplo, si nuestra empresa considera importante que los puntos de primera y última interacción son los más importantes dentro del proceso de compra, podemos otorgar por ejemplo un 35% a la primera y última interacción, dejando el 30% restante a los puntos intermedios.

Utilizando un caso práctico para este modelo, pongamos que un cliente ha visto un anuncio de Display y conoce el producto (se le otorga un 35% del valor de la compra cuando la haga), luego ve el producto en redes sociales, lo vuelve a buscar en Google, visita un foro de opinión (damos un 30% del valor entre todos estos puntos) y por último ve un anuncio de remarketing que lo ayuda a decidirse a realizar la compra (le damos un 35% del valor a este último punto de contacto), pues el modelo según la posición nos ayudará a conocer cuáles fueron los factores iniciales y finales para completar el proceso de venta (sin obviar los canales intermedios).

Ejemplo de modelo de atribución según la posición 

Modelos de atribución personalizados

Podríamos quedarnos con los modelos de atribución predefinidos por Google y seguramente hagamos un buen trabajo, sin embargo, existen ocasiones que es necesario crear modelos de atribución mucho más complejos que se adapten adecuadamente a las necesidades de análisis del negocio.

En el caso de FreshCommerce, agencia de comercio electrónico y marketing digital, somos especialistas en el análisis de datos y utilizamos diversas herramientas para lograr nuestros objetivos y el de nuestros partners.

Es posible crear modelos de atribución personalizados basados por ejemplo en el esfuerzo económico de cada canal, en el tiempo dedicado a cada uno o el número de personas que intervienen en una acción de marketing. Así como muchas variantes que pueden servirnos para mejorar el análisis de nuestro retorno.

Otros factores que influyen en el análisis de retorno de inversión

En próximos artículos vamos a comentar los factores que afectan al análisis del retorno de la inversión como, por ejemplo, el bloqueo de la trazabilidad por culpa de navegadores como Safari, AdBlocker, cambios y compras multidispositivos, entre otros que también deben ser tomados en cuenta para realizar un buen trabajo de análisis y atribución de ventas.

David Rivas

David Rivas

Especialista Marketing Digital at FreshCommerce
Especialista en Marketing Digital y Analítica, con especial dominio en servicios de Google. Formador y buscando siempre la manera de conectar a las empresas con los usuarios.
David Rivas

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