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¿Qué es la atribución de marketing y por qué es crucial para los profesionales del marketing?

Cómo funciona la atribución de marketing

La atribución de marketing implica recopilar datos sobre las interacciones de los clientes a través de múltiples canales como medios pagadosLos resultados de las visitas directas se calculan a partir de los resultados de las búsquedas orgánicas, el correo electrónico, las redes sociales, las búsquedas orgánicas y las visitas directas. A continuación, pueden aplicarse varios modelos para asignar créditos:

  • Modelos de un solo toque:

    • **Atribución al primer contacto:**Asigna 100% del crédito al primer punto de contacto de marketing.
    • **Atribución de último toque:**Asigna 100% del crédito al punto de contacto final antes de la conversión. Suele ser el valor predeterminado en muchas plataformas de análisis, pero puede inducir a error.
  • **Modelos multitáctiles:**Estos intentan distribuir el crédito a través de múltiples puntos de contacto.

    • **Lineal:**Da el mismo crédito a cada punto de contacto en el viaje.
    • **Decaimiento temporal:**Da más crédito a los puntos de contacto más cercanos a la conversión.
    • **En forma de U (basada en la posición):**Suele conceder 40% al primer contacto, 40% al último contacto (o contacto de creación de clientes potenciales) y distribuye los 20% restantes entre las interacciones intermedias.
    • **En forma de W:**Similar a la forma de U, pero añade un punto de contacto significativo en el medio (por ejemplo, la creación de contactos), a menudo asignando crédito al primer contacto, la creación de contactos y la creación de oportunidades.
    • **Personalizado/Algorítmico:**Utiliza datos y aprendizaje automático para crear un modelo personalizado que asigna créditos en función del impacto real de cada punto de contacto, a menudo considerado el más preciso pero también el más complejo.

Comprender la Embudo de concienciación, consideración y conversión (ACC)ayuda a contextualizar dónde se producen estos puntos de contacto.

Principales ventajas de una atribución eficaz del marketing

Aplicar una buena estrategia de atribución ofrece importantes ventajas. Permiteoptimización del gasto en mediosmediante la identificación de los canales y las campañas que Retorno de la inversión publicitaria (ROAS)y en general ROI. Los vendedores obtienen ununa comprensión más profunda del recorrido del clienteLa información sobre los distintos canales se pone de manifiesto. Esto, a su vez, conduce amejora del rendimiento de las campañasmediante decisiones basadas en datos y máscálculo preciso del ROIpara iniciativas de marketing.

A pesar de sus ventajas, la atribución presenta varios retos.Seguimiento entre dispositivospuede resultar difícil, ya que los usuarios cambian entre teléfonos, ordenadores de sobremesa y tabletas. Incorporar con precisiónconversiones offline(por ejemplo, compras en tienda influidas por anuncios en línea) en los modelos de atribución digital es compleja, aunque las soluciones de atribución de publicidad online a offlineestán mejorando. La presencia dejardines amurallados(como las principales plataformas sociales) pueden limitar la visibilidad de los datos. Además,ciclos de venta largoscon numerosos puntos de contacto, habituales en B2B empresa a empresacontextos, hacen que la atribución sea más intrincada.

Por qué la atribución de marketing es importante para las marcas globales

Para las marcas globales, la atribución es vital para comprender los diversos comportamientos de los clientes en los distintos mercados. Ayuda a asignar presupuestos de forma eficaz en campañas internacionales y a adaptar las estrategias a las preferencias locales. Por ejemplo, los canales que impulsan las conversiones en un país pueden diferir significativamente en otro. Un marco de atribución sólido, complementado potencialmente por Modelización de la combinación de mediosofrece los conocimientos necesarios para sortear estas complejidades y maximizar el marketing global.ROI.

**Consejo profesional:**Comience con un modelo de atribución más sencillo, como el lineal o el de decaimiento temporal, y explore gradualmente modelos más sofisticados a medida que aumenten sus datos y sus capacidades analíticas. Ningún modelo es perfecto, así que céntrate en obtener información práctica en lugar de lograr una precisión absoluta.

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