Un cliente te descubre a través de una búsqueda orgánica. Dos semanas después, hacen clic en una publicación social. Luego regresan a través de un anuncio de búsqueda pagado, abren un correo electrónico y finalmente escriben su dirección en el navegador antes de comprar.
Un viaje. Una venta de $100. Cinco canales lo tocaron.
Ahora haga una pregunta sencilla: ¿qué canal generó los ingresos?
No hay una respuesta neutral escondida en los datos. Sólo existe una regla para asignar crédito. Cambie la regla y la misma venta contará una historia diferente.
Esa es la parte que los informes de atribución a menudo hacen que sea demasiado fácil olvidar.
Un viaje, cinco puntos de contacto
Para un ejemplo concreto, utilice esta ruta:
- Búsqueda Orgánica, 28 días antes de la compra
- Social Orgánico, 14 días antes de la compra
- Búsqueda paga, 7 días antes de la compra
- Email, 2 días antes de la compra
- Directo, en el momento de la conversión
El orden y el tiempo permanecen fijos. El valor de compra se queda en $100. Sólo cambia el modelo de atribución.
Actualmente, Zenovay admite cinco modelos en la vista de ingresos: último toque, primer toque, lineal, basado en posición y caída de tiempo. Ejecutamos este ejemplo a través de la misma función de asignación utilizada por el producto.
Esto es lo que informa cada modelo.
| Modelo | Búsqueda orgánica | Redes sociales orgánicas | Búsqueda de pago | Directo | |
|---|---|---|---|---|---|
| Último toque | $0 | $0 | $0 | $0 | $100 |
| Primer toque | $100 | $0 | $0 | $0 | $0 |
| Lineal | $20 | $20 | $20 | $20 | $20 |
| Basado en posición | $40 | $6.67 | $6.67 | $6.66 | $40 |
| Decaimiento temporal | $2.37 | $9.50 | $18.99 | $31.16 | $37.98 |
Ninguna de estas filas cambia la venta. Cada fila responde a una pregunta diferente al respecto.
El último toque pregunta quién cerró
El último toque da todo el crédito al canal final conocido. En este viaje, Direct recibe los $100 completos.
Esto puede resultar útil cuando la pregunta es operativa: ¿qué hizo que el cliente regresara en el momento de comprar? También es sencillo de explicar y funciona cuando solo está disponible la visita actual.
Pero puede hacer que el descubrimiento desaparezca. Organic Search presentó el producto. Las redes sociales, la búsqueda paga y el correo electrónico mantuvieron el viaje en marcha. El informe todavía les da cero.
Hay otro problema con Direct. Una visita directa suele ser real, pero no significa necesariamente que el cliente llegó sin influencia previa. Es posible que hayan recordado la marca después de ver los toques anteriores. El último toque no puede expresar esa historia cuando todo lo asigna a la visita final.
El primer toque pregunta qué canal inició el recorrido
El primer toque invierte la historia. La búsqueda orgánica recibe los 100 dólares completos porque fue el primer canal conocido en el viaje.
Esta vista es útil para el descubrimiento. Ayuda a responder qué canales atraen a nuevas personas al camino mensurable. Puede resultar especialmente útil a la hora de evaluar contenidos, comunidades o campañas cuya función principal sea crear conciencia.
Su punto ciego es el cierre. Es posible que una visita temprana haya presentado al cliente, pero un correo electrónico posterior o una campaña paga pueden haber hecho el trabajo que convirtió el interés en acción. El primer toque no puede compartir ese crédito.
Lineal se niega a elegir
La atribución lineal divide la venta de manera uniforme entre los cinco canales distintos. Cada uno recibe $20.
Este es el modelo más tranquilo del set. Reconoce cada toque medido y evita afirmar que una posición es siempre más importante que otra.
Esa justicia es también su suposición. Un clic rápido en las redes sociales recibe el mismo crédito que el correo electrónico abierto dos días antes de la compra. La igualdad de crédito no es la ausencia de un juicio. Es un juicio que todos los toques medidos merecen el mismo peso.
El modelo basado en posición premia el principio y el final
El modelo basado en la posición de Zenovay otorga el 40 por ciento al primer canal y el 40 por ciento al último. El 20 por ciento restante se reparte entre los canales del medio.
En nuestro ejemplo, la Búsqueda Orgánica y la Directa reciben $40 cada una. Las redes sociales orgánicas, la búsqueda paga y el correo electrónico comparten los $20 restantes.
Este modelo se ajusta a una intuición de marketing común: el descubrimiento y la conversión son lo más importante, mientras que el medio ayuda. Preserva ambos extremos del viaje sin ignorar todo lo que hay entre ellos.
Pero 40, 20 y 40 siguen siendo pesos elegidos. No son hechos observados en la mente del visitante.
El decaimiento temporal da más peso a lo reciente
La decadencia del tiempo da más crédito a los toques más cercanos a la conversión. Zenovay tiene una vida media de siete días. Un toque siete días antes de la venta recibe la mitad del peso bruto de un toque en el momento de la conversión. Un toque 14 días antes recibe un cuarto. Un toque 28 días antes recibe un decimosexto.
Después de normalizar esos pesos a lo largo de este recorrido, Direct recibe $37,98, Correo electrónico $31,16, Búsqueda paga $18,99, Social orgánico $9,50 y Búsqueda orgánica $2,37.
Esto es útil cuando es más probable que los toques recientes influyan en una decisión. También evita el duro precipicio del último toque, donde cada interacción anterior instantáneamente vale cero.
El modelo todavía incorpora una creencia: las interacciones recientes merecen más crédito y siete días es el ritmo correcto de deterioro. Eso puede encajar en un ciclo de compra y tergiversar otro.
El modelo debe seguir la pregunta.
Los equipos suelen preguntar qué modelo es el correcto. Una mejor pregunta es qué decisión debe respaldar el informe.
Utilice el primer toque cuando esté estudiando el descubrimiento. Utilice el último toque cuando esté estudiando la declaración final o el cierre. Utilice lineal cuando desee una vista neutral de todos los participantes medidos. Utilice la posición basada en cuando el primer y último toque sean estratégicamente importantes. Utilice el decaimiento del tiempo cuando lo reciente debería importar.
El movimiento peligroso es cambiar de modelo hasta que un canal preferido parezca bueno. Si una campaña paga decepciona en el último toque, cambiar a lineal puede hacer que sus ingresos aumenten sin cambiar una sola compra. El nuevo número puede ser válido bajo la nueva regla y aun así ser una base deficiente para compararla con la anterior.
Elija la pregunta primero. Mantenga el modelo visible. No compare períodos que utilicen reglas diferentes como si la medición no hubiera cambiado.
Los límites de la historia importan antes de la elección del modelo
Un modelo multitáctil solo puede asignar crédito entre toques que el sistema puede conectar.
En Zenovay, el seguimiento de cookies propias puede preservar un viaje a lo largo de varios días. El modo sin cookies tiene menos historial, por lo que su resultado multitáctil puede limitarse a las visitas que se pueden vincular dentro de la ventana disponible. La vista de ingresos marca esto como historial limitado cuando corresponde.
Eso no significa que el cálculo sea erróneo. Hace que el límite de la evidencia sea importante. Una asignación precisa sobre un camino incompleto todavía está incompleta.
El último toque es menos sensible a perder la historia anterior porque sólo necesita el toque final conocido. El primer toque cambia de significado cuando las visitas anteriores no están disponibles. La decadencia lineal, basada en la posición y en el tiempo puede redistribuir el crédito sólo entre los toques que pueden ver.
Lo que comparamos en la práctica
No utilizamos un modelo como máquina para descubrir la verdad. Comparamos modelos para encontrar dónde una conclusión es frágil.
Si la búsqueda orgánica funciona bien en el primer contacto, pero casi desaparece con el paso del tiempo, probablemente sea sólida en el descubrimiento y esté lejos de la conversión. Si el correo electrónico aumenta bruscamente con el paso del tiempo, puede estar ayudando al final del viaje. Si un canal sigue siendo significativo en los cinco modelos, la confianza en su papel es más fuerte.
Esta comparación es más útil que discutir sobre un ganador universal. El desacuerdo entre modelos es información.
Antes de actuar sobre un informe de atribución, ahora nos preguntamos cuatro cosas:
- ¿Qué pregunta empresarial nos hacemos?
- ¿Qué regla de asignación coincide con esa pregunta?
- ¿Cuánto historial de visitantes estaba realmente disponible?
- ¿Cambiaría la decisión bajo otro modelo razonable?
Si la respuesta a la cuarta pregunta es sí, la conclusión necesita más cautela, no más decimales.
La atribución es una lente, no un recibo
La venta de $100 ocurrió una vez. Los cinco informes no son cinco registros de transacciones en competencia. Son cinco lentes colocadas a lo largo de un mismo recorrido.
Una buena atribución hace que la lente sea explícita. Preserva la conversión subyacente, documenta la regla y permite al lector ver cuánto depende la respuesta de esa regla.
El objetivo no es encontrar un modelo que ponga fin a la discusión. Es elegir un modelo que haga honesta la discusión.
