Modelos de Atribución en Marketing Digital: Guía Completa

Estamos seguros de que más de una vez has oído hablar sobre los modelos de atribución de Google Analytics y te han surgido un millón de dudas. Pues bien, no tienes de qué preocuparte. Es cierto que estos modelos pueden parecer algo confusos, sin embargo, merece la pena conocerlos. Por eso, hoy te traemos la Guía Definitiva de los Modelos de Atribución, con la que podrás convertirte en un auténtico experto. ¿Preparado?

¿Qué son los Modelos de Atribución? ¿Para qué sirven?

Para entender los modelos de atribución en Google Analytics, primero debes saber que es atribución. La atribución en el marketing se da cuando no se puede determinar la fuente principal de las conversiones. Los modelos de atribución son un conjunto de reglas que asignan el valor de las conversiones a un canal u otro, en función de la ruta que haya seguido el cliente.

En el mundo del marketing es fundamental entender cómo los usuarios interactúan con una marca online y qué factores influyen en su decisión de compra. Los modelos de atribución son herramientas muy valiosas que te permiten identificar y asignar valor a los puntos de contacto con los que cuenta tu recorrido de compra.

Esto se debe a que los modelos de atribución te permiten ver cómo están interactuando tus usuarios con tu sitio web, cuáles son sus intereses y qué están encontrando en tu página.

Los modelos de atribución en Google Analytics vienen para que los puedas configurar de manera manual o para que uses las plantillas que la herramienta pone a tu disposición.

Los modelos de atribución te ayudan a determinar los canales y tácticas de marketing que tienen más impacto en tu proceso de conversión. Cuando analizas el papel de cada canal en tu proceso de conversión, los modelos de atribución te permiten entender cómo los usuarios interactúan con tu marca a lo largo del proceso de compra. Cada análisis facilita medir con precisión el valor de cada uno de tus canales de marketing. Para tomar decisiones de negocio más inteligente es vital hacerlo basado en datos y hechos fundamentados y no en suposiciones o intuiciones.

El marketing de atribución te aporta las herramientas que necesitas para saber el rendimiento real de tus campañas y cómo interactúan entre sí. La atribución multi-touch o multicontacto nos permite saber cuáles de estos puntos de contacto están consiguiendo más beneficios.

Con la atribución multicontacto, puedes ser consciente de todas las interacciones que han llevado a una conversión, no solo de la primera o de la última. La atribución multi-touch no solo te permite saber de dónde proceden tus conversiones, sino también cómo de efectivas son tus campañas de notoriedad y branding.

Los viajes de cliente pueden ser complejos y no lineales, así que contar con modelos fiables que permitan mapearlos no tiene precio. Conocer de dónde proceden tus ventas es un elemento que deberías de tener en cuenta si es que no lo has tenido ya. Es importante conocer como el cliente potencial ha encontrado tu marca, cómo te ha buscado y que necesita de ti. Para conocer todos estos detalles, están los modelos de atribución.

Entender el rendimiento de los diferentes canales de marketing es fundamental para tomar decisiones inteligentes sobre tus presupuestos de marketing.

Tipos de Modelos de Atribución en Google Analytics

Algo que debes tener en cuenta al seleccionar alguno de los modelos de atribución en Google Analytics son las diferentes tendencias de los usuarios, pues dependiendo del tiempo que le tome a los usuarios ir de un punto a otro los modelos cambian.

El primero de los modelos de interacción en Google Analytics que te vas a encontrar es la última interacción. En este modelo puedes ver el valor total de una conversación atribuida al último punto de la ruta de conversión de los usuarios. Con este modelo, el valor total de las de las conversiones se asigna a la última interacción que no sea de tráfico directo.

Modelo de atribución última interacción

También conocido como modelo último clic, es el modelo preestablecido por Google Analytics siempre que se configura una conversión. Úsalo si necesitas conocer de forma directa cuál fue el canal responsable de lograr que un usuario pasara finalmente a la etapa de cerrado ganado.

Por ejemplo, imagina que el mismo usuario ha visto el anuncio publicitario en redes sociales, pero en lugar de hacer clic en este, ha decidido entrar al sitio web desde la barra de direcciones.

Desventaja: Ignora por completo el impacto de todos los demás puntos de contacto que pudieron ser cruciales para convencer al cliente o cerrar la venta.

Ventaja: Simple, fácil de medir y es el modelo por defecto en muchas plataformas (como Google Analytics 4 y Google Ads).

Modelo de atribución primera interacción

Este es un modelo funciona completamente al revés que el anterior. Dentro de este modelo el valor total de las conversiones se asigna al primer punto de contacto de los usuarios en la ruta del usuario. Este modelo es el opuesto al modelo de última interacción.

La idea de este tipo de modelos es ver en qué momento es la primera exposición de los usuarios a tu marca. En este modelo, todo el crédito de la conversión se asigna al primer punto de contacto que el cliente tuvo con la marca. Este tipo de modelo de atribución se enfoca en el primer punto de contacto o interacción que un cliente tuvo con una marca. Sirve para comprender cómo tus compradores llegaron a tu empresa por primera vez y te permite evaluar la efectividad de los canales de marketing que atraen a los clientes nuevos.

Desventaja: Ignora el rol de los canales que introdujeron al cliente a la marca o lo nutrieron a lo largo del camino.

Modelo de atribución último clic indirecto

Sin embargo, hay que tener en cuenta que no siempre es el más recomendable a la hora de analizar las rutas de conversión. Este modelo, a diferencia del modelo del último clic, lo que hace es descartar todo el tráfico directo.

Una semana más tarde vuelve a tu página buscando la Url de forma directa. Finalmente, dos días más tarde decide que quiere llevar a cabo la conversión, busca y hace clic en un anuncio de Google Ads.

Modelo de Último Clic de Google Ads

En este modelo, se asigna el valor de la conversión al último anuncio de pago en el que el usuario haya hecho clic antes de comprar.

Una semana más tarde vuelve a tu página a través de un anuncio de Google Ads. Finalmente, al día siguiente busca en un buscador y accede mediante un resultado orgánico.

Modelo de Atribución Lineal

Le otorga el mismo peso a todos los canales que han tenido algo que ver en el proceso de conversión del usuario. El modelo lineal de atribución le asigna un valor igual a cada uno de los canales de la ruta de conversión. Este tipo de modelo de atribución, a diferencia del modelo basado en tiempo, considera múltiples canales y puntos de contacto para asignar un valor a cada interacción con el cliente.

Tras una semana, vuelve mediante un anuncio de Google Ads. Por último, realiza la conversión entrando de forma directa. Este modelo le asignaría el mismo valor a Social, Búsqueda de Pago y Directo. El modelo de atribución lineal asigna un porcentaje igual de crédito de conversión a cada punto de contacto o interacción que un cliente tuvo en el camino hacia su conversión.

Desventaja: Asume que todos los puntos de contacto tienen la misma importancia, lo cual rara vez es cierto. Una simple vista de un anuncio display podría recibir el mismo crédito que una interacción profunda con un vendedor por chat.

Modelo de Atribución Deterioro del Tiempo

Tras una semana, vuelve mediante una campaña de Google Ads. En último lugar, realiza la conversión entrando de forma directa.

Modelo de Atribución Según la Posición

Este modelo le atribuye un 40% del valor al canal con la primera interacción y otro 40% al último. Este modelo asigna diferentes valores a cada punto de contacto en función de su posición. Por ejemplo, si este tuviera una posición lineal, se asignaría un tercio del valor de la conversión.

Pasada una semana, vuelve mediante una campaña de Google Ads. En último lugar, realiza la conversión entrando de forma directa.

Modelo personalizado

Aquel que reparte el mérito de la conversión de la forma que mejor se ajuste al negocio. Google Analytics no solo te permite utilizar todos los modelos de atribución que vienen preestablecidos, también te permite crear hasta diez modelos de atribución personalizados por vista, según las reglas que tú establezcas.

Este es el modelo más avanzado. Utiliza algoritmos de machine learning para analizar tus propios datos de conversión (tanto de rutas que convirtieron como de las que no) como es el caso de Google Analytics 4 y se apoyan en modelos matemáticos como la teoría del juego o por ejemplo Amplitude que utiliza el modelo de Márkov en el que la probabilidad de que ocurra un evento depende solamente del evento inmediatamente anterior. Calcula la contribución real de cada punto de contacto comparando las probabilidades de conversión.

Ventaja: Es el modelo potencialmente más preciso, ya que se basa en el comportamiento real de tus usuarios y no en reglas predefinidas.

Desventaja: Requiere un gran volumen de datos (conversiones e interacciones) y potencia computacional para que los algoritmos funcionen correctamente.

Ejemplo práctico de los diferentes Modelos de Atribución

Imagina el siguiente Customer Journey:

1. El usuario encuentra tu marca mediante un anuncio en redes sociales.
2. Una semana más tarde vuelve a tu página buscando la Url de forma directa.
3. Tras una semana, vuelve mediante una campaña de Google Ads.
4. En último lugar, realiza la conversión entrando de forma directa.

En este caso, cada modelo de atribución asignaría el valor de la conversión de la siguiente manera:

• Última interacción: Directo
• Primera interacción: Social
• Lineal: El mismo valor a Social, Búsqueda de Pago y Directo.

¿Cómo utilizar los Modelos de Atribución en Google Analytics?

Por defecto, te aparecerá Última interacción, pero si quieres cambiar a otro modelo únicamente tendrás que hacer clic encima.

Google Analytics no solo te permite utilizar todos los modelos de atribución que vienen preestablecidos. También te permite crear hasta diez modelos de atribución personalizados por vista, según las reglas que tú establezcas.

Para crear un modelo de atribución personalizado, puedes configurar:

• Modelo base.
• Ventana al pasado (opcional). Se trata de un período de entre 1 y 90 días anteriores a cada conversión.
• Ajustar el crédito según la interacción de los usuarios (Opcional). Gracias a esta opción podrás distribuir el crédito en función de las métricas de implicación.

Ahora que ya sabes cuáles son los principales Modelos de Atribución que puedes encontrar en Google Analytics, elige el que mejor se adapte a las necesidades de tu proyecto. ¡Lograrás una mayor efectividad en tu estrategia de marketing digital!