Álvaro Butragueño Country Sales Manager de Eulerian

Modelos de atribución: del last clic al machine learning… sin volverse loco

Si atendemos a otros artículos que se han escrito sobre el mundo del Marktech (o marketing tecnológico, que a veces no se sabe, como el huevo o la gallina, qué fue primero, si el marketing o la tecnología…), se suele hablar de la conveniencia de tener una buena colecta, una buena herramienta de análisis, una buena DMP (Data Management Platform), etc… Pero creo que nadie debería dárselas de contar con un buen modelo de atribución. Porque puede variar tanto entre personas, industrias, mercados…

¿Y qué es un modelo de atribución? Vayámonos al mundo offline, y pensemos en una tienda de ropa. Los clientes entran, miran el escaparate, la ropa, los jerséis, y buscan su talla. En un momento dado le preguntan a uno de los múltiples vendedores de la tienda si le puede atender y buscarle la prenda y la talla que busca. El vendedor la encuentra, le acompaña a la caja, le cobra y listo. El cliente queda contento porque ha comprado lo que buscaba y el vendedor también, ya que se ha ganado un 5% de comisión a cobrar a fin de mes.

Traslademos ahora este ejemplo al mundo online. Los vendedores ya no son personas, sino banners, anuncios o recomendaciones (por ejemplo) que están vendiendo el producto por la red. Cuando alguien ve un anuncio en el periódico, hace clic y compra el producto. El cliente contento (una vez más) y también el vendedor, porque piensa que se lleva la comisión pactada.

Aquí, a diferencia del mundo real, normalmente varios vendedores han estado interactuando con el cliente. En la tienda física esto no sucede, porque si el vendedor ve venir a otro a inmiscuirse en su venta, le despacha con cajas destempladas. En cambio, en online, los vendedores no saben si otro vendedor ha estado atendiendo al mismo cliente, incluso al mismo tiempo. Por lo tanto, un modelo de atribución es la regla que decide qué vendedor se lleva la comisión en caso de que varios vendedores hayan hablado con el cliente. Tan simple como esto.

El modelo de atribución más básico o tradicional, y que más se sigue usando, es el last clic. Quiere decir que se le va a pagar el 100% de la comisión al que ha tenido la última interacción con el cliente. Este modelo sigue siendo útil y válido para muchas situaciones, y muchas empresas lo siguen utilizando. Es fácil de entender y de configurar. Ahora bien, ¿Es justo?

Muy al hilo de este last clic, está el first clic. Aquí no se premia al que consigue vender el producto, sino al que consigue traer al cliente por primera vez. Esto puede ser útil en algunas situaciones, como cuando se tenga claro el lifetime value del cliente una vez conoce la marca. Lo que a la tienda le interesa es que vengan a verle, porque sabe que, tarde o temprano, acabarán comprando. También existen otros modelos, como el last clic de pago (que excluye los canales gratuitos), o last clic excluyendo SEM… Aquí podríamos hablar de las complejidades de cada negocio y en el mejor uso concreto de cada uno. Pero no vamos a entrar ahora en ello.

Modelos de atribución a medida

El siguiente escalón sería poder configurar un modelo de atribución cuyas reglas vayan más allá del simple último canal que ha interactuado con el cliente. Por ejemplo, segmentado por medio (afiliación, display, RTB, RRSS, …).

Imaginemos que tenemos diferentes medios y que queremos atribuir las ventas a nuestra red de afiliación en función de si ha sido el último canal de contacto con el cliente (last clic). Pero sólo si nos trae un cliente nuevo, es decir, que no exista en nuestro CRM o en nuestra base de datos de clientes. Aquí hemos introducido una condición importante, porque ya no sólo se basa en el comportamiento del cliente navegando por la web o por otras páginas, sino que también depende de un parámetro interno que el modelo de atribución tiene que consultar dentro de nuestro propio entorno.

Pongamos otro ejemplo. Estamos en una campaña de verano y queremos vender gafas de sol. Nuestra tienda vende otros muchos artículos: ropa, calzado, diferentes complementos, etc. Pero vamos a contratar a uno o varios proveedores de retargeting para que bombardeen a todo el mundo que pueda con nuestras gafas, ya que son un producto muy rentable entre todos los que ofrecemos. Puede suceder que un cliente que ha visto nuestra publicidad de gafas, acabe comprando un bañador en su lugar. Y eso “no nos interesa”. Si nos estamos gastando el dinero para vender gafas de sol es para algo. Bien, configuremos entonces un modelo de atribución en el que los condicionantes sean que el medio por el que llega a nuestra página sea la campaña de gafas de nuestro proveedor de RTB y que el producto comprado por lo menos incluya gafas. De esta manera, si el proveedor no cumple con su labor de vender gafas, no le atribuiremos la venta. Ahora bien, si nos compran gafas a secas o con algo más, por supuesto se la vamos a atribuir y recompensar.

Si se fijan, una vez más volvemos a atribuir el 100% de las ventas a un solo jugador dentro del entorno. Y volvemos a preguntar: ¿es justo? Vamos a verlo...

Multi-touch attribution

Claro, que Cristiano Ronaldo se lleve los méritos del gol, puede ser lícito. Pero si el balón no llega a sus pies de alguna manera, ya puede ser el mejor del mundo que no va a meter un gol en su vida si juega él sólo contra 11. La atribución, como muchos deportes, es un juego de equipo. El branding importa, las campañas en RRSS importan, comprar ciertas palabras en buscadores importa, hacer publicidad en el periódico importa… Todo importa. Pero en qué medida, es lo que el marketer tiene que decidir en función de tu estrategia.

La atribución multi toque (traducido literalmente al castellano) no es más que tener en cuenta a todos los jugadores implicados a lo largo del ciclo de vida de venta del cliente de principio a fin. Por lo tanto, la atribución ya no es del 100% a un solo canal (salvo que sólo haya una interacción, claro está), sino que se dividirá a lo largo de los n contactos que el cliente ha tenido desde que ha interactuado por primera vez hasta que ha comprado.

Pongamos por caso el customer journey siguiente: display-SEO-comparador-mailing-display-RTB. El cliente ha tenido seis contactos (touches). El primero en mostrarle la marca o producto ha sido el display, y al final ha sido una campaña de RTB la que le ha hecho comprar. La atribución multi touch se basa en ponderar entre todos aquellos toques que hemos tenido con el cliente en mayor o menor medida. Imaginemos que tenemos una marca muy potente, con muchísimo nombre. Está claro que las primeras interacciones con el cliente no las ponderaremos tanto como aquellas que empujan al cliente al final de nuestro túnel de conversión y hacen que acaben comprando. Si ya de por sí tenemos tanto poder de marca, no es necesario “premiar” a aquellos que nos traen un cliente por primera vez.

Otra empresa más salomónica puede decidir dividir la atribución a partes iguales entre todos los canales: si hay dos toques las dividen al 50%, si hay cuatro las dividen al 25%, y así sucesivamente. Al fin y al cabo, la atribución multi touch supone valorar, según los criterios de cada uno, la contribución de esos canales a los que no se les atribuía las ventas (o no tantas), pero que sí contribuyen a que el cliente dé el paso de compra.

Machine learning

Sin duda, uno de los temas de los que más se habla hoy en día, y que personalmente considero más disruptivos de los próximos años, es todo lo referente al machine learning. Sin ahondar mucho en el tema, que daría para escribir largo y tendido, hay que considerar la potencia que tiene en el entorno del Data Marketing.

Lo que el modelo de atribución basado en machine learning pretende, es reconocer los patrones de comportamiento de los usuarios analizando todos sus caminos, con capacidad de llegar a calcular un modelo de atribución incluso por cada usuario. Además, gracias a estos patrones, podemos identificar cuál o cuáles son los canales en los que tenemos que invertir para que el usuario prosiga su viaje hasta la compra con el mayor éxito posible.

Como parece fácil de comprender, este modelo abre una nueva puerta al mundo del marketing 1to1, al que se pretende llegar. Pero para todo ello, la tecnología es vital.

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