¿En qué consiste el modelo de atribución?

¿Por qué un cliente compra un producto determinado? ¿Por qué lo hizo en ese momento? ¿Por qué lo compró en una tienda y no en otra? ¿Influyó en su decisión alguna campaña de publicidad?

Responder es fundamental para optimizar la inversión publicitaria y demostrar a los departamentos financieros que cada euro o dólar gastado en publicidad tiene un retorno justificable. Para ello, se han desarrollado distintos métodos de análisis y modelos estadísticos. Uno de los más conocidos es el marketing mix modeling (MMM), pero existen otros enfoques, como el modelo de atribución (del inglés attribution model). En términos simples, el modelo de atribución es una técnica que analiza el recorrido que sigue un cliente antes de realizar una acción deseada (como una compra, una suscripción o una visita a una web), y busca identificar, a través de los datos, qué impactos publicitarios influyeron en esa decisión. Los anunciantes recopilan información sobre el comportamiento online de sus clientes y la conectan con los diferentes canales donde se hicieron campañas: redes sociales, Google Ads, email marketing, etc. El objetivo final es asignar un valor concreto (en dinero o impacto) a cada canal que haya influido en la conversión. Con suficiente tiempo y datos, esta técnica permite distinguir entre las ventas que iban a ocurrir de todos modos (por estacionalidad o tendencias) y las que se generaron gracias al marketing.

¿Es lo mismo que ‘last touch attribution’?

No exactamente, pero se parecen. Tanto el modelo de atribución como el modelo de atribución múltiple (multi-touch attribution) intentan entender cada punto de contacto que pudo influir en una compra. Pero tienen un sesgo natural hacia el último contacto (last touch), es decir, la última interacción publicitaria que tuvo el cliente antes de convertir. Ese último contacto suele ser un anuncio de paid search (como en Google), y no un anuncio de televisión o una campaña de reconocimiento de marca. Esto lleva a que se dé demasiado crédito al marketing de performance (como Google Ads) y se minimice el valor de la publicidad más más alta en el funnel de conversión (como el branding).David Walters, analista de Gartner, explica: “Se termina asignando mucho mérito al marketing de conversión, y eso dificulta justificar las campañas más orientadas a construir marca”.

Limitaciones y desafíos

El modelo de atribución se basa en datos del recorrido del cliente, que antes se obtenían principalmente a través de cookies de terceros (datos recopilados por plataformas como Google o Meta). Sin embargo, desde que Apple lanzó su actualización de privacidad en 2021 (iOS 14.5), el acceso a ese tipo de datos se ha vuelto mucho más limitado. Por eso, algunas herramientas, como las de Adobe, han empezado a usar modelos probabilísticos, que estiman el impacto de cada canal basándose en datos históricos, llenando así los vacíos que dejan las cookies ausentes. Entonces, ¿por qué no usar solo el "marketing mix modeling"? Porque el tiempo importa. MMM es útil para ver tendencias amplias y a largo plazo, pero suele ofrecer resultados una vez por semana o incluso menos. En cambio, el modelo de atribución puede brindar datos casi en tiempo real sobre cómo está funcionando una campaña digital. Herramientas como Google Analytics o Adobe permiten hacer este seguimiento casi al instante. Rhys Jackson, director de soluciones técnicas en la agencia PMG, lo resume así: “Si lanzas una campaña digital y quieres saber cómo va funcionando en tiempo real, el modelo touch-based attribution puede darte una respuesta, o al menos una pista”. En la práctica, muchas empresas combinan ambos enfoques según sus necesidades. Por ejemplo, Vinted, la plataforma de compraventa de moda y tecnología, antes centrada en performance marketing, ahora también invierte en campañas de marca a largo plazo. Su director de marca, Andrew Smith, comenta: “Seguimos de cerca tanto las métricas de eficiencia como las de performance. Pero también nos interesa ver hacia dónde apuntan los indicadores más generales y a largo plazo”.

¿Por qué está aumentando el uso del modelo de atribución?

El modelo de atribución se ha convertido en el método estándar para evaluar campañas digitales, y estas no dejan de crecer. Además, si una marca no invierte en televisión, probablemente tampoco necesite un modelo complejo que mida el impacto de la notoriedad de marca. En productos con ciclos de decisión cortos, basta con una atribución más simple para optimizar la inversión. Pese a que el modelo tiene sesgos, como cualquier herramienta estadística, los expertos saben hacia qué lado tiende: suele subestimar el impacto de los canales de marca, pero brinda pistas concretas sobre lo que más influye en las ventas en el corto plazo. En conclusión, los departamentos de marketing hoy en día están bajo presión para demostrar que cada euro invertido da sus frutos. Según Gartner, los presupuestos de marketing han caído en promedio al 7,7% de los ingresos totales de las empresas, frente al 9,1% del año anterior. Por eso, aunque el modelo de atribución no dé todas las respuestas, sí ayuda a justificar decisiones, ajustar campañas y entender mejor qué funciona y qué no.