Data y medición

Modelos de atribución: por qué el último clic te miente

Un modelo de atribución es la regla que decide a qué canal se le anota una venta. El último clic, que viene por defecto en casi todas las plataformas, premia siempre al final del recorrido y esconde lo que generó la demanda. El modelo correcto depende de qué decisión vas a tomar con ese dato.

Una carrera de postas en grafito donde varios corredores se pasan el testigo y solo el último lo lleva en naranja

Lo que importa

  • El último clic no es un modelo neutro: le da el 100 % del crédito al canal que cerró y cero al que generó la demanda semanas antes.
  • Ningún modelo de atribución mide causalidad. Todos reparten crédito sobre algo que ya pasó; para saber qué generó la venta hace falta medir incrementalidad.
  • Si cada plataforma cuenta sus propias conversiones, la suma reportada supera a las ventas reales del negocio. Unificar la fuente va antes que elegir el modelo.
  • El modelo correcto se elige por la decisión: mover presupuesto entre canales pide un modelo multi-touch; juzgar una creatividad se resuelve con el dato de la plataforma.

Tu reporte dice que la venta la trajo Google. El equipo de contenido sabe que esa persona apareció tres semanas antes por un artículo, la siguió por email y recién al final buscó tu marca. Las dos cosas son ciertas: lo que cambia es el modelo de atribución, la regla que decide a quién se le anota el gol. Elegirla sin pensar es mover presupuesto hacia el canal equivocado con cara de estar usando datos.

Qué premia cada modelo

Un modelo de atribución reparte el crédito de una conversión entre los contactos que la precedieron. Los que vas a encontrar en cualquier plataforma:

  • Último clic. Todo el crédito al último contacto. Premia a los canales de cierre: búsqueda de marca, retargeting, email de carrito. Es el default de casi todas las herramientas y el más fácil de leer mal.
  • Primer clic. Todo al primero. Premia el descubrimiento y esconde lo que sostuvo la decisión durante semanas.
  • Lineal. Reparte parejo entre todos los contactos. Honesto y poco informativo: trata igual a una impresión que a una demo agendada.
  • Basado en posición. Más peso al primero y al último, el resto se reparte. Un punto medio razonable cuando el recorrido es corto.
  • Data-driven. La plataforma reparte con su propio modelo. Sirve, con una letra chica grande: solo ve lo que pasó adentro de esa plataforma.

El problema que ningún modelo resuelve

Todos reparten crédito sobre algo que ya ocurrió. Ninguno responde qué habría pasado sin ese canal, que es la única pregunta que justifica un presupuesto. Esa respuesta es otra medición, con grupos de control y no con reglas de reparto: es la diferencia entre incrementalidad y ROAS.

Y hay un problema anterior al modelo. Si cada plataforma cuenta sus conversiones con su propio criterio, la suma de lo reportado supera a las ventas reales del negocio, y nadie sabe cuál creer. Antes de discutir modelos, todos los canales tienen que reportar sobre la misma base de datos, con las ventas offline incluidas.

Cómo elegir sin volverte loco

  1. Empieza por la decisión, no por el modelo. Escribe qué vas a hacer distinto según el resultado.
  2. Si la decisión es mover plata entre canales, usa un modelo multi-touch y mira la serie en el tiempo, no la foto del mes.
  3. Unifica la fuente: una sola definición de conversión para todas las plataformas.
  4. Lo que mueve la aguja, valídalo con un test de incrementalidad antes de escalar.

Un modelo de atribución bien elegido ordena la discusión. Lo que la termina es medir sobre tus propios datos, que es exactamente el trabajo de una agencia de data marketing.

Preguntas frecuentes

¿Qué es un modelo de atribución en marketing?

Es la regla que reparte el crédito de una conversión entre los puntos de contacto que la precedieron. Si una persona vio un anuncio, leyó un artículo y después compró desde un email, el modelo decide cuánto de esa venta se le anota a cada canal. No es un dato objetivo: es un criterio que eliges y que cambia cómo se ve el rendimiento de cada canal.

¿Cuál es el mejor modelo de atribución?

No hay uno mejor en abstracto: depende de la decisión. Para repartir presupuesto entre canales conviene un modelo multi-touch que reconozca el recorrido completo. Para comparar dos creatividades dentro de una misma plataforma alcanza con el dato de esa plataforma. Y para decidir si un canal se sostiene o se corta, ningún modelo alcanza: eso se mide con un test de incrementalidad.

¿Por qué las plataformas reportan más conversiones que las ventas reales?

Porque cada una se atribuye la venta si tuvo algún contacto dentro de su ventana de atribución, sin saber qué hicieron las demás. Si tres plataformas tocaron al mismo comprador, las tres cuentan la misma venta y la suma da el triple. Por eso el número que manda es el del negocio, con todos los canales reportando sobre una sola base de datos.

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