Modelos de atribución en Marketing
O los errores más comunes que cometemos desde marketing por no desarrollar un rol técnico que apoye la construcción de datos para la estrategia.
El manejo de los modelos de atribución tienen un símil al decir que tanto manejas excel, muchos se sienten insuperables al manejar un buscarV, luego conocen un buscarH y vuelve la humildad a sus almas, de hecho esta pregunta es para ti, sabes para qué funciona un buscarH ¿? Y si tu respuesta es ni idea, déjame decirte que existe una función mejorada llamada buscarX.
Ni quien sabe programar en excel logra dominar el 60% de lo que comprende el universo de excel, esto mismo sucede en marketing y debemos aceptarlo, nos cuesta aún hoy en día construir la correlación de indicadores, comprender el estímulo de una táctica a otra.
Tener dashboard atractivos e interesantes por el ego de la empresa y área, cuando debemos aprender a analizar nuestros números en tablas, python y el nuevo invitado IA (inteligencia artificial) y sí, esto ya debe ser parte de los skills de los marketeros.
Pero primero 🔥🔥🔥
Te invito a descargar el recurso que ha construido nuestro partner principal de esta gran newsletter HubSpot, esta no es otra guía más llena de teoría.
Echa un vistazo al día típico de un profesional del marketing que aprovecha la IA para ser más productivo y conseguir mejores resultados.
Con ejemplos prácticos para crear campañas personalizadas en minutos, analizar datos para tomar mejores decisiones o automatizar las tareas más aburridas del día a día.
Todo esto condensado en una guía práctica realizada por HubSpot y que puedes descargar totalmente gratis desde el siguiente enlace.
En la buena práctica, desde que creamos la estrategia digital deberíamos tener el primer modelo de atribución ya definido para identificar progresivamente si vamos por buen camino o la estrategia está cambiando, pero lo más importante el porqué.
Esa es la respuesta que se vuelve compleja contestar desde los diferentes niveles de jerarquía en el área de marketing.
Sin herir egos, pero cuando te encuentras en una junta o weekly presentando los números de las campañas y te lanzan preguntas de: ¿Más dinero impulsaría obtener mejores leads? Nos lleva a contestar bajo un escenario equivocado, por qué también la pregunta nace de un escenario descontextualizado.
Puede que la forma en como medimos la calidad del lead desde un inicio este mal, puede estar interesado, pero cuando ingresa a interactuar con el producto encuentra banderas rojas que no le permite avanzar.
Nos acostumbramos a analizar ratios, tiempo y cantidades para deducir la calificación del impacto de la audiencia de una campaña.
Pero no incorporamos las suficientes herramientas y procesos para comprobar lo que nos dice esos números.
Te doy un ejemplo sencillo:
Tenemos una campaña de ads con objetivo tráfico a landing page.
Si lo vemos desde la perspectiva de GA4 nos concentramos en analizar, tiempo en la página, nuevos usuarios y si llegas a ser un poco más senior, cantidad de eventos que configuraste de forma precisa en TAG.
Los números nos puede dar un panorama bueno o malo, pero un mapa de calor más grabaciones nos puede ayudar a identificar esas banderas rojas de las que te hablo, aquí es donde le da sentido a mirar los números de la siguiente forma y repítelo mentalmente con voz fuerte después de cada párrafo como en los villancicos: Realidad aterrizada (porque estamos en Navidad 🎄)
El tiempo elevado no siempre refleja interés e interacción positiva, la landing puede ser tan compleja y mal comunicada que los usuarios se quedan un buen tiempo tratando de entenderla, el indicador es bueno, la realidad en la grabación y mapa de calor es otra. Realidad aterrizada.
Tasa de rebote alta, la naturaleza del indicador es que la cagamos y es una pésima landing, pero si tu proceso fue tan limpio y sencillo, donde una landing corta con un solo formulario representa una visita ágil y sin peros, eso, negativo se convierte en positivo, por qué Realidad aterrizada.
Entonces en este orden de ideas para lograr contestar preguntas con datos de lo que está sucediendo con los usuarios que recorren el funnel, lo primero que debe suceder es contextualizar a la empresa y líderes acerca de nuestros escenarios de medición y atribución para estimular preguntas enfocadas.
Existe aproximadamente más de seis modelos que podemos implementar, pero viene nuestra palabra favorita, depende, depende de lo que quieras medir y que corresponda a la acción.
¡Me adelanté mucho! Solo para estar todos alineados:
Un modelo de atribución en marketing es un sistema de reglas y escenarios que mide el journey del usuario desde el punto cero de contacto hasta la fidelización, decretando cual es la medición exitosa para medir el rendimiento de la estrategia del negocio.
Tipos de modelos de atribución
Cotidianos:
Último click (cuál fue la última acción en el canal que genero la estimulación final para llevar al usuario a la conversión)
Primer click (Como logramos capturar al usuario, bajo qué canal y táctica)
Lineal (El comunista, igualdad para todos, eso todo está funcionando)
Data driven o basado en datos (Comprende los patrones de usuarios vs los canales vs las tácticas)
Poco conocidos pero útiles desde la ciencia de datos:
Algoritmo de Markov
Atribución cooperativa
Atribución de la creación de negocios
Realmente cada modelo te sirve para analizar cada etapa de funnel si lo deseas ver así, dependiendo de la complejidad y extensión de sus tácticas y tus canales.
Gran parte de estos modelos los explico en mi curso de Tracking de datos para Marketers en Platzi donde traigo una analogía muy cool que te la resumo para que lo puedas correlacionar con nuestro tema y es: Si tu hijo, sobrino, primo que se encuentran en el colegio, se ganó una medalla de honor por rendimiento académico,
¿A quién le atribuyes el mérito de que lo logrará?
Los papás
El colegio
El tutor
Su dedicación
Esto mismo sucede cuando evaluamos nuestro embudo, podríamos decir que todo, porque es la suma de unos papás enfocados en su hijo, que le pagaron un tutor para mejorar su rendimiento, estimulando su disciplina para obtener ese logro.
Esto tiene sentido verdad ¿? En marketing solo si tienes una estrategia con canales, buyers, productos impecables, esto es el 1% de las empresas en la vida real y te puedo decir que ese 1% sigue teniendo desafíos en la atribución.
No te voy a mentir, este es un desafío de alto performance, que es muy interesante, no lo tomes como algo tedioso o imposible, por qué esto puede marcar tu crecimiento profesional y sobre todo que la caja resuene a nombre de marketing.
¿Cómo puedo ver el modelo de atribución en acción?
Si lo quieres fácil es de bolsillo, cash para obtener las herramientas que con un par de clicks de instalación y setup nos recopile la data para saltar de un modelo a otro sin tanto complique.
Estas herramientas son Segment, Mixpanel, Amplitude donde lo ideal sean licencias compartidas con el área de producto para un correcto setup si tu producto se basa en app o desarrollos propios.
El setup e intuición de lo que necesitas es algo que ya este tipo de herramientas nos provee y donde le invierten presupuesto de investigación.
Si no tienes presupuesto o tu ecosistema de activos no es tan avanzado, la vieja confiable es Google Analytics, por default te trae el modelo de atribución de Data driven
Más todo lo que debes ajustar y preparar en la estructura de datos para que lo puedas ver de forma fácil en tu dashboard.
Incluso entender la correlación de usar estos dos tipos de informes hacia la estrategia, analizar la comunicación vs. el recorrido técnico y encontrar las banderas para ir desbloqueando el camino del usuario.
Así que también en los modelos de atribución debemos sentar procesos por etapas, no es solo una tarea que enviamos al área de data science, debemos aprender a procesarlos y jugar con ellos para luego hacer una petición estándar sin dejar aún lado que todos nuestros dashboards deben ser interactivos.
Uno de los libros que llevo analizando y reflexionando en los últimos dos años es scribbles de David Uribe, de los pocos marketeros contados con los dedos de la mano que tiene un alto performance en data e inteligencia artificial.
Justo este modelo me ha llevado a reflexionar el tipo de preguntas que poco nos cuestionamos, pero que es donde podemos desatorar la estrategia, sabes con datos hoy en día:
¿Cuántas interacciones realiza en promedio un usuario para tomar una decisión de compra?
¿Cómo puedes identificar bananeros que se ocultan en la fachada de usuarios con alta interacción?
¿Cuál es la etapa vs. interacciones limite? Que debemos cuidar para que el CPA no se extienda más.
¿Estos marcos lo aplicamos a los cohorts? ¿Analizamos patrones entre cohorts? Y retroalimentamos esto a nuestros marcos iniciales de la estrategia.
Al final del ejercicio estamos ya obligados a comprender la construcción de los datos para encontrar las respuestas en nuestras estrategias digitales.
¿Cuál modelo de atribución te hace sentido? ¿Te sientes en la capacidad de implementarlo?
🧐¿Qué haría si?
🚨 Situación: Me solicitan un informe de experimentos y tácticas realizadas durante todo el año en marketing pero es demasiada información con diferentes formatos.
No olvides descargar la guía práctica de HubSpot de como un marketero usa la inteligencia artificial (IA) en su día a día.
🧠 Mi top 3 de herramientas recomendadas para esta semana:
➡️ Scribbles desde mi opinión es el mejor libro de modelos de datos para marketing, hace parte de mi plan de estudio y que debería ser materia base para todos los marketeros/as, escribele a David a su instagram para obtener una copia y dile que vas de mi parte 🫶🏻
➡️ Mentara con la IA se estan creando plataformas de aprendizaje practico para diferentes roles, coach sales, coach languages etc, pero este en especial me llamo la atención, sobretodo para el mundo startup, medir tu pitch para inversionistas.
➡️ Follow es una nueva forma de consumir el multicontenido de los feeds, otro intento más de crear un unificador de contenidos pero con la leve sensación que si va a triunfar.