Cómo usar la atribución algorítmica para gamificar la conversión e impulsar el crecimiento del embudo completo

¿Cómo impulsar un crecimiento rentable si no está seguro de dónde asignar sus dólares de marketing? En el mundo cada vez más fragmentado de hoy, donde los viajes del comprador abarcan múltiples dispositivos, canales y puntos de contacto antes de generar una conversión, esta pregunta sigue siendo más importante que nunca.

La respuesta es la atribución algorítmica.

Con el crecimiento acelerado de los nuevos canales digitales y la tecnología, los consumidores se han vuelto más inteligentes (con períodos de atención cada vez más cortos). Según un estudio de Cisco, un cliente necesita un promedio de 56 puntos de contacto para realizar una compra. Para los especialistas en marketing que buscan obtener una imagen completa del rendimiento, ahora es el momento de dar el paso hacia formas más completas de medición de marketing.

¿Qué es un modelo algorítmico de atribución multitáctil (MTA)?

La atribución de un solo toque ha sido el modelo principal durante varios años; su facilidad de uso y popularidad proviene de sus vínculos con Google Analytics. Sin embargo, un modelo de atribución de un solo toque otorga el 100 % del crédito de conversión a un solo punto de contacto sin poder evaluar el impacto de cada punto de contacto individual (y las acciones que el usuario realizó durante esa sesión) que conducen a una conversión. A continuación se muestran algunos ejemplos de modelos de atribución de un solo toque:

• Último toque: otorga el 100% del crédito al último punto de contacto de marketing antes de la conversión
• Último clic: otorga el 100% del crédito al "último clic" antes de la conversión
• Primer contacto: otorga el 100% del crédito al primer punto de contacto de marketing (el canal o actividad que adquirió al cliente)
• Primer clic: da el 100% del crédito al “primer clic”

En resumen, simplemente no tiene sentido asignar ciegamente crédito a un único punto de contacto de conversión sin ton ni son. Es probable que ya esté invirtiendo sus dólares publicitarios en diferentes canales y campañas, entonces, ¿por qué no ser ese comercializador con visión de futuro y comenzar a asignar crédito, en función de los datos, a cada acción del usuario en función de su verdadera contribución a la conversión?

Los modelos algorítmicos de MTA son la nueva mejor práctica para asignar el crédito más preciso y relevante posible a los puntos de contacto del cliente al ampliar la comprensión de los especialistas en marketing de cómo las interacciones de los diferentes canales están afectando directamente el rendimiento del marketing. Este es un ejemplo de cómo sería un recorrido típico del cliente:

Al medir de manera óptima el rendimiento de cada punto de contacto (y las acciones del usuario durante esos puntos de contacto), se ha demostrado que el MTA algorítmico es mucho más superior en comparación con los modelos de primer o último toque.

Profundizando más, la atribución algorítmica busca diferencias en la forma en que los clientes que realizan conversiones interactúan con el marketing frente a aquellos que no convierten, lo que permite a los especialistas en marketing gamificar objetivamente el crédito para esos compromisos de mayor conversión. Esencialmente, busca patrones entre audiencias rentables y audiencias no rentables. Cuando encuentra patrones consistentes en la secuencia de personas que se convierten, se enfoca más en esos patrones.

Consideraciones clave al elegir un modelo de atribución que funcione para su negocio principal

Google Ads y Google Analytics utilizan actualmente un enfoque basado en datos (DDA) para la atribución multitoque, que otorga crédito por las conversiones en función de cómo las personas interactúan con sus diversos anuncios y deciden convertirse en sus clientes. Pero no solo debe considerar usar un DDA o un modelo de MTA de terceros, debe dar un paso más y agregar "conversiones suaves" como puntos de contacto que alimentan sus plataformas. Una conversión suave común sería que un cliente agregue al carrito, mostrando un interés demostrable en su producto o servicio. Si bien muchos especialistas en marketing ya rastrean ese evento en Google Analytics para ayudar con el remarketing, uno podría profundizar más al asignar el abandono del carrito como un objetivo en la plataforma para rastrear dónde están perdiendo clientes. Este es un ejemplo de un visitante que interactúa con varias conversiones blandas antes de realizar una compra:

Pasó 30 segundos en el sitio → visitó más de 3 páginas de detalles del producto → miró las reseñas de los productos en la página → agregó al carrito → comenzó el pago → compra

En lugar de asignar el 100% del valor al punto de contacto final (compra), los especialistas en marketing deben pasar a un modelo de MTA algorítmico que tenga en cuenta otras conversiones blandas que existieron en esa ruta de conversión. Ciertas métricas y características que son esenciales para el núcleo del algoritmo incluyen:

• Teniendo en cuenta todos los canales de marketing activos
• La naturaleza del punto de contacto (por ejemplo, hacer clic, descargar, registrarse)
• El nivel de participación del usuario en el sitio (por ejemplo, el tiempo que pasa en la página)
• Adaptarse a la evolución de la combinación de medios

Al adoptar esta visión más holística de sus clientes, puede introducir estos datos en sus técnicas de ofertas automáticas y manuales y optimizar las campañas en consecuencia. La combinación de compartir el crédito a través de MTA y asignar valores a las conversiones blandas a través de la atribución algorítmica puede conducir a la gamificación definitiva del marketing de rendimiento.

Uso de un modelo MTA algorítmico para maximizar el retorno de la inversión en marketing

Si bien el atajo es simplemente usar Google Analytics de forma gratuita y operar a partir de su modelo de último clic para determinar de dónde provienen las conversiones, eso simplemente no es un reflejo real del viaje del cliente de hoy.

Un modelo algorítmico de MTA le permite identificar más que solo los canales que funcionan bien en cualquier punto de contacto dado. El verdadero poder de este enfoque es su capacidad para ayudar a los especialistas en marketing a comprender cómo funcionan sus canales de la mano para mover a los clientes a lo largo del embudo hacia una conversión final. Otras ventajas incluyen:

• Medición unificada: mejores conocimientos sobre los esfuerzos de marketing para una visión holística e integrada de las interacciones con los clientes
• Optimización en tiempo real: una comprensión granular de lo que funciona para llegar a la audiencia correcta en el momento correcto con el mensaje correcto
• Inversiones más inteligentes: potente información de marketing para tomar decisiones de gasto más inteligentes y obtener un mayor retorno de la inversión (ROI)

En pocas palabras: ayuda a los especialistas en marketing a descubrir qué funciona y qué no, y dedica fondos a los canales que proporcionan el ROI más alto. Si alguno de los siguientes se aplica a su negocio, debe utilizar un MTA algorítmico calificado:

1. Está comercializando a través de múltiples canales y redes: la atribución algorítmica no tendrá mucho valor agregado a menos que esté comercializando a través de múltiples plataformas publicitarias. En este punto, la ruta de compra de sus clientes no es tan sencilla, lo que significa que necesita una forma más sofisticada de informar la asignación de presupuesto en todas las plataformas publicitarias.
2. Está considerando o comprando activamente canales fuera de línea: en el momento en que participa en marketing fuera de línea, como medios impresos, ferias comerciales, etc., es el momento en que Google Analytics se vuelve inadecuado para alimentar datos relevantes. Si no puede medir su marketing fuera de línea, no tiene forma de saber dónde aumentar o reducir el gasto.
3. Su equipo ha establecido metas y expectativas realistas: los beneficios de un modelo algorítmico rara vez se obtienen de la noche a la mañana. Todos los equipos involucrados deben comprender que está construyendo la base de marketing necesaria para los próximos años, no para mañana. Es probable que durante los primeros meses, sus campañas se ejecuten sin optimizaciones algorítmicas para establecer un punto de referencia de rendimiento de referencia.
4. Debe mostrar cómo su marketing está produciendo resultados: en un mundo ideal, sería bueno canalizar los dólares de marketing en todos los canales posibles. Pero, en realidad, los especialistas en marketing tienen un presupuesto limitado y necesitan maximizar el ROI en todos los ámbitos. La solución: una estrategia de atribución algorítmica hace posible que los equipos de marketing optimicen sus campañas para generar más ingresos por cada dólar gastado y cortar cualquier táctica que tenga un bajo rendimiento.

Cómo elegir el software de atribución adecuado que se adapte a sus necesidades

El siguiente paso es buscar un software de atribución de marketing que le permita medir más que solo clics, recopilar conversiones de plataformas individuales e integrarlas para obtener datos de conversión generales precisos. Estos son algunos consejos para empezar:

• Considere herramientas de software que administren y rastreen modelos MTA complicados, como un panel de análisis o un mecanismo de informes que ofrezca detalles granulares y de alto nivel sobre el rendimiento de cada canal y punto de contacto.
• Busque soluciones que ofrezcan la capacidad de ver cómo se comportan los clientes e interactúan con su marca a través de múltiples canales. Tener un tablero centralizado proporciona la información precisa necesaria para el análisis de canales cruzados.
• Lo que es más importante, asegúrese de que el sistema canalice los datos de regreso a las plataformas. Si bien un modelo MTA sofisticado podría ayudar a los humanos a comprender mejor lo que funciona y lo que no, también debemos informar las ofertas automáticas que ocurren durante la subasta para desbloquear realmente los beneficios de MTA.

Recuerde que los datos por sí mismos son inherentemente inútiles; conducir a conocimientos prácticos es el objetivo final de cualquier negocio.

Aplicar y profundizar los conocimientos de los clientes a través de la optimización continua

El MTA algorítmico no es un evento de configurarlo y olvidarlo. Para liberar todo su potencial, es fundamental probar, analizar y optimizar continuamente su modelo para informar sus esfuerzos de marketing y asegurarse de llegar a los clientes correctos en el momento correcto.

Por ejemplo, la identificación y el seguimiento de conversiones blandas como el abandono del carrito puede generar información crucial y ser el primer paso para la optimización continua.

El propósito real de una estrategia de atribución algorítmica es ayudar a los especialistas en marketing a invertir en las experiencias que han demostrado impulsar el crecimiento. Si bien la realidad es que la mayoría de los especialistas en marketing tienden a tener una comprensión incompleta (o incluso falsa) de lo que motiva a sus consumidores, este enfoque puede ayudarlos a comprender con un grado mucho mayor de certeza qué papel tienen ciertas tácticas de marketing en sus segmentos de audiencia más amplios.

Los especialistas en marketing de éxito profundizan constantemente sus conocimientos y aprovechan los datos para probar el rendimiento. Un marco de marketing de rendimiento construido sobre una base sólida de aprendizajes clave, y alimentado por la interacción continua de datos y estrategia, hará maravillas para su marketing, relaciones con los clientes y resultados finales.

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