Una característica de Google Analytics poco conocida (y utilizada) es el modelo de atribución. Sabemos que para una página web hay combinaciones de canales que convierten mejor que otros; aunque es complicado estimar la valía de cada uno. Es importante identificarlos positivamente y asignarles valores; así, es posible hacer un seguimiento y medir el alcance de los resultados de nuestros usuarios. Para conseguir que los datos tengan sentido, hay que escoger con exactitud el instrumento idóneo. Otorgar una estimación a las reacciones de los clientes a determinadas acciones de marketing, nos acerca a nuestro objetivo final; para lograrlo, veamos pues qué es un modelo de atribución dentro de Google Analytics y sus distintos tipos.
– Los Modelos de Atribución de Google Analytics
Un modelo de atribución es una regla, o conjunto de ellas, que fija cómo se ordena el valor de ventas y conversiones a los puntos de contacto de las distintas rutas de conversión. Son patrones predefinidos que ayudan a establecer la justa importancia de los distintos canales y acciones de marketing; dentro de un negocio, cumplen el cometido de acotar la conversión de los consumidores en la página web.
Un ejemplo. Hemos destinado recursos en varias campañas en redes sociales y publicidad display para generar ventas; la atribución muestra el peso exacto que tuvo cada canal en el proceso de toma de decisión, y cómo al final provocaron la conversión del cliente.
Por eso, los modelos de atribución de Google Analytics son un buen medio de optimizar la inversión en nuestro marketing digital. Deja perfilado perfectamente cómo ha funcionado cada uno de nuestros recursos o gastos en los canales; también, desempeña una importante labor a la hora de planificar presupuestos y en la toma de decisiones empresariales.
En el ámbito online, resulta negativo sobrevalorar una fuente de tráfico en nuestra web. Pero también sería perjudicial infravalorar un canal (aunque sea offline) que realmente tenga un peso importante en las conversiones. Si ya estamos analizando el tráfico web en nuestro site, es indispensable conocer y aplicar modelos de atribución; descubrir qué canales contribuyen a la compra final nos posibilita adaptar mensajes y presupuestos de manera eficiente.
– Activando los Modelos de Atribución en Google Analytics
Primero, debes implementar los objetivos para realizar el seguimiento y medir resultados de los usuarios. Al final, cada sitio web tienen un propósito específico: vender un producto o servicio, promocionar una página o aplicación, o interactuar con los visitantes; este propósito se logra cuando un usuario lleva a cabo una acción específica marcada previamente por nosotros.
Para ello, desde la Vista elegida de nuestra Propiedad en Analytics, entramos en
ADMINISTRADOR->VER->Objetivos:
Para configurar un modelo de atribución, desde el mismo menú bajamos hasta HERRAMIENTAS Y ELEMENTOS PERSONALES->Modelos de atribución:
Una vez configurado, Google Analytics nos ofrece además una herramienta para comparar cada modelo y ver cómo afecta a los resultados en los informes. Por supuesto, tenemos la opción de crear modelos personalizados, según tu estrategia particular o la de tu empresa.
Para acceder a esta herramienta, dentro de INFORMES->Conversiones->Atribución y seleccionamos la Herramienta de comparación de modelos:
En este momento, Google Analytics trae por defecto 7 modelos de atribución; normalmente, los modelos estándar se adaptan al tipo de información que estamos buscando conocer. Por supuesto, es importante seleccionar con precisión el modelo de atribución que mejor trabaja con tu objetivo de negocio; queremos tener la confianza de que conoceremos el comportamiento real de nuestra audiencia. Esto es esencial si en la estrategia tenemos previsto la captación de leads.
– Los 7 Modelos de Atribución de Google Analytics
En Analytics, hay 7 modelos base para empezar a trabajar inmediatamente. La elección del modelo se debería realizar estudiando y examinando las prioridades del proyecto y las definiciones de nuestra estrategia. Hay que comprender cómo es el viaje del usuario para aplicar el modelo idóneo y medir la huella dejada hasta la impresión final en el objetivo.
Vamos a ver en qué consiste cada uno, para poder seleccionar aquellos que realicen un mejor seguimiento en nuestra web:
1.- Modelo de Atribución de Última Interacción
Es el modelo predeterminado de Analytics y el más utilizado para analizar las primeras visitas; asigna el 100% del valor de la conversión al último canal con el que el cliente interactuó antes de realizar una compra.
Puede ser útil si has diseñado una campaña de anuncios para atraer a los usuarios en el momento de la compra; o si tus productos tienen un ciclo normal de venta sin fase de consideración.
2.- Modelo de Atribución de Último Clic Indirecto
Este modelo excluye el tráfico directo para dar todo el valor de conversión al último canal en el que el cliente ha clicado antes de realizar una conversión; se recomienda si tienes claro que el tráfico directo viene de clientes que ya procedían de otro canal o fuente.
Se atribuye su valor a los demás canales. Puede ser de gran utilidad para comparar con los resultados de otros modelos si utilizas informes que no sean de embudo multicanal.
3.- Modelo de Atribución de Último Clic de AdWords
Nos otorga el 100% del valor de conversión al último anuncio de Google AdWords en el que el cliente ha hecho clic. Así, tendremos registrado cualquier anuncio de AdWords que han captado el máximo de conversiones.
Si tenemos recursos enfocados en CPC, el modelo nos puede servir para optimizar las keywords en función de los datos obtenidos.
4.- Modelo de Atribución de Primera Interacción
El modelo de Primera Interacción se centra en el primer canal con el que el cliente ha interactuado antes de la conversión.
Está enfocado hacia campañas que se lanzan para dar a conocer el producto, servicio o incluso la marca; se pone el peso en cómo llegó a la página por primera vez para calibrar nuestra labor con el branding.
5.- Modelo de Atribución Lineal
En este modelo de atribución, todas las interacciones y puntos de contacto tienen el mismo peso homogéneo durante el proceso de consideración.
El modelo Lineal está indicado para la búsqueda de fidelización de usuarios, mantener una estrategia de contacto con ellos y que, por supuesto, vuelvan a visitarnos.
6.- Modelo de Atribución de Declive en el Tiempo
Aquí se designa mayor valor a los puntos de contacto que más próximo están al momento de la conversión. Se fundamenta en el llamado «deterioro exponencial«: el punto de contacto que se produzca días antes de una conversión tiene menos valor comparado con el que ocurra el mismo día de la conversión.
Se orienta hacia procesos con períodos de deliberación breves; por ejemplo medir campañas con fecha límite, como promociones que duren un par de días o las ofertas de última hora.
7.- Modelo de Atribución Basado en Posición
Adjudica casi todo el peso en la primera y la última interacción, divide el resto entre las interacciones centrales (si existen).
Es útil para evaluar la acción que atrajo la visita a la web, y la que finalmente impulsó la conversión. Es un modelo que abarca casi el total de la campaña, y se obtiene una imagen evolutiva del embudo.
– Modelos de Atribución personalizados en Google Analytics
Como hemos comentado, también disponemos de la opción de personalizar nuestro propio modelo de atribución, bien desde la herramienta del administrador o desde el desplegable de modelos:
Tan sencillo como establecer un nombre y seleccionar un modelo predeterminado como base para el nuevo. Así, tenemos un punto de partida para editar según nuestros intereses; también existe la posibilidad de importarlo desde una galería prediseñada de otra cuenta.
– Personalizando nuestro modelo:
Se puede elegir entre Lineal, Primera interacción, Última interacción, Declive en el tiempo y Basado en posición como modelos de línea base. Para definirlo completamente, existen varias configuraciones para perfilar el nuevo modelo:
- Ventana al pasado. Establecer el lapso de tiempo (días) antes de la conversión; aquí podemos delimitar el particular declive exponencial en nuestra campaña.
- Ajustar el crédito según la interacción de los usuarios. Nos permite dividir el crédito de manera distributiva en función del tiempo en el sitio web o el número de páginas por sesión. Simplemente adaptamos la norma de ponderación en base a la interacción con el sitio web.
- Aplicar reglas de crédito personalizado. Precisar los requisitos que detallan los puntos de contacto en la ruta de conversión, en base a propiedades como la posición y campaña o tipo de ruta de conversión. Cuando tengamos delimitados y registrados los puntos de contacto, hay que marcar el reparto del crédito de conversión en comparación con otros puntos de contacto.
¿Por qué son interesantes los modelos de atribución? Nos permite asignar mejor el presupuesto entre los distintos canales, y así aumentar el rendimiento de los recursos en nuestra estrategia. Si queremos hacer una lectura fiable de nuestros datos, es aconsejable hacer un seguimiento completo; debemos tener una imagen de la secuencia completa del usuario, y sin duda estos modelos hacen su trabajo a la perfección. La combinación de una adecuada estrategia e informes de resultados fiables, provocan que hagamos un cálculo lógico de la rentabilidad de nuestras acciones. Si quieres hacer un comentario, estaré encantado de conversar contigo.