En el panorama actual del marketing, altamente competitivo, la capacidad de rastrear, medir y optimizar las campañas en todos los canales nunca ha sido tan crucial. Los directores generales y los vicepresidentes de marketing están sometidos a una presión cada vez mayor para demostrar el impacto tangible en el negocio de cada dólar gastado en publicidad. Los métodos de atribución tradicionales a menudo se quedan cortos, ya que pasan por alto la complejidad de los viajes de los clientes modernos. Entra en escena la atribución multitoque basada en IA,un cambio de juego que promete una visión más precisa y holística del rendimiento.
En este artículo, analizaremos por qué la IA está revolucionando el modelado de la atribución, cómo la atribución entre dispositivos y entre canales se está convirtiendo en el nuevo estándar y por qué las pruebas de incrementalidad son la clave para medir el verdadero impacto del marketing. Tanto si dirige una empresa a gran escala como una startup ágil, estas ideas le ayudarán a mejorar su estrategia de marketing de resultados. Prepárese para descubrir consejos prácticos, ejemplos reales y una mirada al futuro de la Analítica Web.
Durante años, los profesionales del marketing se han basado en modelos de atribución de último clic o de un solo contacto. Aunque estos modelos son sencillos, no reflejan el recorrido completo del cliente. Un cliente potencial típico puede interactuar con varios puntos de contacto -campañas de correo electrónico, anuncios en redes sociales, anuncios de display, búsquedas orgánicas- antes de convertirse finalmente. Los modelos tradicionales a menudo ignoran estos pasos intermedios, lo que conduce a una visión distorsionada de los canales que realmente impulsan las conversiones.
Los principales escollos de los modelos de un solo toque son los siguientes:
Aquí es donde la atribución multitáctil impulsada por la IA adquiere protagonismo. Mediante el análisis de grandes volúmenes de datos a lo largo de todo el recorrido del cliente, los algoritmos de IA identifican patrones y ponderan la importancia de cada punto de contacto. El resultado es un modelo integral que ofrece una visión sin precedentes sobre qué canales, mensajes y creatividades mueven la aguja.
Cómo la IA mejora la atribución multitáctil:
Consejo práctico: Empiece por integrar los datos de su CRM, plataformas publicitarias y análisis web en un almacén de datos centralizado. A partir de ahí, aplique herramientas basadas en IA (como soluciones de atribución basadas en aprendizaje automático) para obtener información sobre cada etapa del embudo.
A menudo, los clientes cambian de dispositivo durante el proceso de compra: navegan en el móvil, comparan productos en una tableta y, por último, realizan la conversión en un ordenador de sobremesa. Los modelos de atribución tradicionales a menudo tienen dificultades para unir estas rutas fragmentadas, lo que conduce a datos inexactos y oportunidades perdidas.
Con la atribución entre dispositivos, puede realizar un seguimiento del comportamiento del usuario en diferentes pantallas, identificando el papel que desempeña cada dispositivo en el proceso de conversión. Este nivel de detalle ayuda a los responsables de marketing a asignar con confianza los presupuestos a los puntos de contacto más influyentes, impulsando el ROI y reforzando la fidelidad a la marca.
El consumidor actual es bombardeado con mensajes de marketing a través de las redes sociales, los motores de búsqueda, el correo electrónico, las redes de display y más. Confiar en un único canal para las conversiones no sólo es arriesgado, sino casi imposible. La atribución entre canales proporciona una visión unificada de cómo cada canal contribuye a una conversión, ilustrando cómo interactúan y se refuerzan mutuamente.
Por ejemplo, un posible cliente puede ver primero su marca en LinkedIn, suscribirse a un boletín de noticias por correo electrónico y, por último, hacer clic en un anuncio de retargeting antes de realizar una compra. Un enfoque multicanal reconoce la interacción entre estos canales, dando a cada uno su parte del mérito.
Estudio de caso:
Una empresa tecnológica B2B integró datos de varios dispositivos y canales en un único modelo de atribución. Descubrieron que sus anuncios de LinkedIn, aunque no impulsaban directamente un gran número de conversiones en el último clic, desempeñaban un papel fundamental en el conocimiento inicial. Al reconocer el valor de LinkedIn en el embudo inicial, optimizaron su gasto publicitario en consecuencia y obtuvieron un aumento del 20% en la calidad de los clientes potenciales en tres meses.
Los modelos de atribución son potentes, pero pueden dejar algunas preguntas sin respuesta: ¿Se habrían producido estas ventas de todos modos, sin la exposición al anuncio? Aquí es donde entran en juego las pruebas de incrementalidad. Al comparar el rendimiento de un grupo de prueba expuesto a una campaña de marketing con un grupo de control sin exposición, puede medir el verdadero incremento causado por sus esfuerzos de marketing.
Pasos para ejecutar eficazmente una prueba de incrementalidad:
Por ejemplo:
Un minorista de comercio electrónico realizó una prueba de incrementalidad de anuncios de display durante una campaña navideña. Dividió a su público en dos grupos: uno vio los anuncios con temática navideña y el otro no. Al comparar las tasas de conversión, el minorista identificó un aumento del 15% en las ventas atribuido directamente a los anuncios en pantalla. Estos datos les permitieron redoblar la apuesta por los anuncios de display en futuras promociones navideñas, maximizando así sus resultados de marketing de resultados.
Antes de lanzarse de cabeza a la atribución basada en IA, asegúrese de contar con una infraestructura de datos sólida. Es fundamental contar con una única fuente de información, a menudo una plataforma de gestión de datos (DMP) o una plataforma de datos de clientes (CDP). Este repositorio central debe albergar todos los datos relevantes de su análisis web, CRM, redes publicitarias y canales offline. Si los datos están aislados, la información también lo estará.
El éxito de los modelos de atribución no depende sólo de la tecnología, sino también de las personas y los procesos. Asegúrese de que sus equipos de marketing, ventas y análisis coinciden en los objetivos y las métricas. Fomente la comunicación abierta y las sesiones periódicas de intercambio de datos para que todos estén de acuerdo.
Aunque las pruebas de atribución e incrementalidad multitoque basadas en IA pueden ofrecer un valor enorme, también pueden ser complejas. Empiece con un proyecto piloto centrado en una línea de productos o segmento de mercado específicos. Una vez demostrado el éxito y la aceptación interna, amplíe el enfoque al resto de la organización.
El panorama del marketing está en constante evolución, con la aparición periódica de nuevos canales, dispositivos y comportamientos de los consumidores. Los modelos basados en IA no son soluciones de "configúralo y olvídalo". Programe revisiones periódicas para actualizar sus datos, volver a ponderar sus modelos e integrar nuevos puntos de contacto o canales. Su modelo de atribución debe ser una entidad viva y dinámica que crezca junto con su estrategia de marketing.
El modelado de atribución avanzado -impulsado por la IA, mejorado por la atribución entre dispositivos y entre canales, y validado mediante pruebas de incrementalidad- tiene el potencial de revolucionar la forma en que los responsables de marketing miden el éxito. Al adoptar estos enfoques, obtendrá una comprensión más clara del recorrido del cliente y una imagen más precisa de los puntos de contacto que realmente impulsan las conversiones.
¿Está preparado para llevar su estrategia de atribución al siguiente nivel? Comience por evaluar su configuración actual de análisis de sitios web y canalización de datos y, a continuación, explore las herramientas basadas en IA que se integran a la perfección con su pila de marketing existente. A medida que perfeccione su enfoque, no olvide el poder de las pruebas de incrementalidad para validar sus resultados y orientar futuras inversiones.
El camino hacia una mejor medición del marketing ya está aquí. ¿Dará usted el siguiente paso?
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