Murtaza Lukmani es experto de Google en analíticas de marketing y atribución. Trabaja con grandes empresas en Europa, Oriente Próximo y África para actualizar sus estrategias de atribución y así mejorar sus operaciones.
Todo el mundo pospone cosas que sabe que tiene que hacer, tareas personales o profesionales que parecen demasiado difíciles o abrumadoras. A veces, no sabemos dar el primer paso.
Con las empresas pasa lo mismo. En los departamentos de marketing, sobre todo, actualizar el modelo de atribución de marketing de una marca es una de esas tareas que se suelen posponer.
Una gran parte de las empresas siguen usando el modelo de atribución al último clic, aunque conocen sus limitaciones para reflejar comportamientos de compra reales. Este modelo puede desvirtuar la asignación presupuestaria y las decisiones de compra de medios, lo que lleva a las marcas a destinar demasiado presupuesto a los canales favorecidos por el modelo de último clic y pasar por alto otros canales que pueden aportar resultados positivos.
Nos encontramos en un punto de inflexión: los cambios relativos a la privacidad y nuestro estilo de vida cada vez más digital están obligando a las empresas a replantearse su estrategia de atribución. Además, gracias a las mejoras en la tecnología y las herramientas que tenemos, ahora es más sencillo y eficaz adoptar modelos de atribución pensados para el futuro.
Aunque existen diferentes modelos de atribución de marketing, la atribución basada en datos puede dar resultados con una precisión que otros métodos no ofrecen. La atribución basada en datos usa el aprendizaje automático para descifrar cómo influyen los diferentes puntos de contacto del recorrido de compra del cliente en las conversiones, y el modelo distribuye la atribución en consecuencia. Este modelo está disponible en Google Ads desde el año 2014, pero ahora es cuando se va a incorporar a la nueva plataforma Google Analytics 4. El modelo funciona en distintos dispositivos, como smartphones y tablets, y en diferentes canales, como la Búsqueda, las redes sociales, aplicaciones, Display y YouTube. Además, ahora las marcas pueden usar una muestra relativamente pequeña de datos de conversión para entrenar al sistema: tan solo 3000 interacciones con anuncios y 300 conversiones durante el último mes son suficientes para que funcione correctamente. Estos datos son tan solo una parte de los que se necesitaban antes, y Google está trabajando para seguir reduciendo estos requisitos en los próximos meses.
Varias marcas de Europa, Oriente Próximo y África han empezado hace poco a implementar el modelo de atribución basada en datos en Google Ads y Google Analytics. Al principio puede parecer un proceso complicado, pero las marcas ya están viendo sus resultados. Te contamos sus historias y lo que han aprendido:
Geox: avanzando en la integración de las redes sociales
La marca italiana de calzado Geox ha dado un gran paso este año al unificar conjuntos de datos fragmentados para entender mejor cómo había contribuido cada canal de marketing al crecimiento de su negocio. En particular, la empresa quería saber cómo contribuían las campañas de pago en redes sociales a las ventas para poder optimizarlas.
La marca colaboró con la agencia Webranking para recoger grandes cantidades de datos sin procesar de sus redes sociales e incluirlos en la plataforma Search Ads 360 de Google. La estrategia para consolidar los datos y el posterior uso de un modelo de atribución basada en datos ayudaron a mejorar los informes y las decisiones de puja más importantes.
Geox pudo ver cómo contribuyen sus campañas de pago en redes sociales a las conversiones en diferentes dispositivos y, después, puso en marcha una estrategia de promoción cruzada: los consumidores que veían las campañas de pago en redes sociales también veían anuncios de pago en la Búsqueda, y a los que veían los anuncios de búsqueda también les mostraban las publicaciones de pago en redes sociales. Esa estrategia generó un incrementó del 6 % en el retorno de la inversión publicitaria (ROAS). Además, el sistema simplificado ayudó a reducir en un 30 % el tiempo que invertían en gestionar campañas.
"La integración de las redes sociales nos ha permitido conocer mejor el impacto de los datos de marketing en todos los canales y llegar a nuevas audiencias en la Búsqueda y las redes sociales", dice Giulio Salvucci, director global de Negocios Digitales e Innovación de Geox. "Gracias a esta estrategia, hemos aumentado la fidelización de clientes y las compras recurrentes".
Crédit Agricole Italia: buscando nuevas formas de crecer
La empresa de servicios financieros Crédit Agricole Italia se había inclinado predominantemente por la publicidad en la Búsqueda de Google basándose en los datos de un modelo de atribución de último clic que indicaba que los anuncios de búsqueda impulsaban las ventas. Por otra parte, la empresa no tenía del todo claro el valor de los anuncios de display, pero quería explorar opciones para mejorar el crecimiento y la eficiencia de su negocio. Por eso, decidió profundizar en el valor de la Red de Display.
Marco Carola, responsable de Adquisición Online de Crédit Agricole Italia, decía que había llegado el momento de que la empresa diera un cambio a su estrategia. "Para seguir creciendo, necesitábamos modelos que reconstruyeran el recorrido del cliente y asignaran el valor adecuado a cada interacción en la Red de Búsqueda y la Red de Display", comentaba.
El banco empezó a usar un modelo de atribución basada en datos y combinó sus campañas de búsqueda y display para ver cómo influía la Red de Display en todo el recorrido del cliente. Trabajó con la agencia Hearts & Science para habilitar Smart Bidding, lo que permitió a la empresa implementar las pujas en tiempo real por espacios publicitarios online de la Red de Display y la Red de Búsqueda. Las pujas se fijaban basándose en el coste por adquisición objetivo y los resultados del modelo de atribución basada en datos ayudaron a optimizar continuamente la estrategia de puja.
Los resultados demostraron que la Red de Display atraía a los clientes en el embudo superior del recorrido de compra y, en definitiva, impulsaba las ventas. La empresa experimentó un aumento del 8 % en las conversiones y una disminución del 8 % en el coste por oportunidad de venta. Además, las conversiones en la Red de Display se incrementaron en un sorprendente 85 %. Ahora, la empresa ya ha integrado por completo la Red de Display en sus campañas y se está planteando un siguiente paso para incluir YouTube en su mix publicitario.
Apo-rot y DocMorris: buscando las palabras adecuadas
La farmacia alemana online Apo-rot, comprada recientemente por DocMorris, cambió del modelo de último clic al modelo de atribución basada en datos para obtener una visión exhaustiva del recorrido de compra de los clientes. El objetivo final era llegar a nuevos consumidores y aumentar las ventas. En Apo-rot sabían que una gran parte de sus clientes pertenecían a generaciones mayores y que, aunque a menudo usaban sus smartphones para buscar síntomas, terminaban haciendo sus compras en ordenadores. Esos clientes no buscaban inmediatamente marcas específicas, sino que usaban términos de búsqueda genéricos relacionados con la salud.
La atribución basada en datos supuso para Apo-rot una nueva forma de probar palabras clave de búsqueda que antes se habían considerado ineficientes desde la perspectiva del último clic. La marca implementó y evaluó 3000 nuevas palabras clave genéricas, como "cápsulas de jengibre", y observó que publicar anuncios que se activaran con esos términos de búsqueda aumentaba las ventas y la consideración de la marca por parte de los clientes. El rendimiento mejoró radicalmente, con un aumento del 40 % de las conversiones de compra en móviles y una disminución del 18 % en el coste por pedido.
"El modelo de atribución basada en datos nos ha ayudado a identificar que muchos de nuestros clientes estaban haciendo búsquedas en móviles y comprando después en ordenadores. Esto nos ha ayudado a asignar más presupuesto a la publicidad en móviles", comenta Lara Harter, responsable de Marketing Online de DocMorris. "También hemos aplicado el modelo de atribución basada en datos a nuestras otras marcas, DocMorris y Medpex, y estamos muy contentos con los resultados".
Ya es hora de no dejar las cosas para mañana. Las marcas que se movilicen ahora podrán obtener mejores insights sobre el recorrido de compra de los consumidores y llegar a los clientes con los mensajes adecuados en el momento oportuno. Además, el modelo de atribución basada en datos está diseñado para ayudar a las marcas a crecer y evolucionar dentro de un ecosistema digital centrado en la privacidad. Teniendo esto en cuenta, te damos tres consejos para sacar el máximo partido a la atribución basada en datos:
1. Fíjate objetivos claros
Decide qué quieres conseguir antes de elegir un nuevo modelo de atribución. Pregúntate si quieres llegar a nuevos clientes, aumentar las ventas, mejorar el ROAS o replantearte la eficiencia de un canal específico. Tu equipo debería fijarse objetivos claros desde el principio.
2. No te quedes solo con los informes
El modelo de atribución basada en datos te ofrece insights e informes sobre el recorrido del cliente, pero puedes ir un paso más allá. Puedes probar nuevos canales o palabras clave en tus campañas, renovar tus estrategias de puja y evaluar la efectividad que tienen. Este modelo de atribución es la base para mejorar tus resultados de negocio e incrementar las conversiones.
3. Prueba, aprende y amplía
En los cambios de estrategia no todo es blanco o negro. Puedes empezar con pruebas piloto en una marca, una cuenta o un mercado para ver qué valor aportan internamente. Después, cuando a todo el mundo le parezca bien, podrás ampliar el enfoque sabiendo que cuentas con tu equipo.
