Para poder tomar decisiones estratégicas es necesario comprender el recorrido real que realiza un cliente. Pero, como aseguraría todo especialista en SEO, es extremadamente difícil medir el impacto de una sola activación digital, por no hablar de la compleja red de puntos de contacto no lineales que se producen entre una marca y el cliente.
¿Por dónde empezar? Tradicionalmente, con el objetivo de optimizar las campañas y obtener el máximo rendimiento, los profesionales del marketing han recurrido a modelos de atribución de primer y último contacto. Como veremos a continuación, cada enfoque tiene sus ventajas, pero cuando se combinan el resultado es mucho más efectivo: atribución multicontacto.
En este artículo desarrollaremos como los modelos de atribución de primer y último contacto pueden aplicarse conjuntamente para revelar las contribuciones de cada canal – incluida la búsqueda orgánica- y tener una mayor comprensión sobre el recorrido del cliente, desde el momento de “conocimiento” hasta la conversión.
El recorrido del cliente describe las distintas etapas por las que pasa al interactuar con un producto, servicio o marca. Comienza con el conocimiento o descubrimiento inicial de la oferta por parte del cliente y se extiende a lo largo de todo el ciclo de vida de su relación con la marca. Este recorrido suele constar de cuatro fases clave:
La evaluación de los puntos de contacto implica recopilar y analizar datos. La información basada en datos permite a los profesionales del marketing tomar decisiones informadas, priorizar mejoras basadas en el comportamiento real de los clientes y asignar recursos de forma eficiente. Sin embargo, cuando se utiliza un único modelo de atribución sólo podremos conocer una parte de la historia. El análisis completo del recorrido del cliente requerirá el uso de la atribución multicontacto.
Existen muchas fórmulas de atribución multicontacto utilizadas. En el caso que hoy nos ocupa, analizaremos el valor de combinar modelos de atribución de primer y último contacto para comprender mejor el valor de cada punto de contacto a lo largo del recorrido del cliente.
La atribución al primer contacto hace hincapié en la primera interacción de un usuario con la marca. Este punto de contacto inicial puede producirse en varios canales, como las redes sociales, la búsqueda orgánica o a través de enlaces de referencia. Aunque está muy lejos de la conversión final, los sistemas de atribución de primer contacto tienen algunas ventajas:
Por otro lado, la atribución de último contacto sólo tiene en cuenta la interacción final de los clientes antes de que se produzca la conversión. Aunque se trata de una métrica relativamente unidimensional, la atribución de último contacto ofrece algunas ventajas:
Aunque cada modelo de atribución ofrece información única, la combinación de la atribución de primer y último contacto proporciona una visión mucho más completa y detallada del recorrido del cliente que nos permite comprender el “journey” de conversión al completo, y tomar las decisiones más adecuadas para cada una de las fases. En otras palabras, los modelos de atribución multicontacto nos facilitan una gran cantidad de información sobre el recorrido de los usuarios, y nos permite tomar mejores decisiones en cuestiones como:
Cuando utilizamos la atribución al primer contacto, los clics se contabilizan en función del primer canal redirigió a los usuarios a un determinado sitio web. El uso de esta metodología permite comprender mejor el valor de cada canal a la hora de generar una redirección inicial de los usuarios a la web. Sin embargo, cuando se utiliza un modelo típico de atribución al último contacto, los clics se asignan al canal en el que los usuarios realizaron la interacción definitiva. En este último escenario, es habitual que se tienda a sobrevalorar la capacidad de aquellos canales que se enfoquen a generar resultados en las fases finales del funnel.
Por su parte, los modelos de atribución multicontacto combinan el enfoque de los modelos descritos anteriormente, tanto el de primer contacto como el del último, permitiendo una mejor ponderación del papel de cada canal a lo largo del recorriendo del cliente. De esta forma podemos tener una visión más realista del valor de cada canal, desde la fase de “conocimiento” hasta la conversión final. Así se mitiga el riesgo de sobrevalorar la última interacción o infravalorar la primera.
En la atribución típica de último contacto, las tasas de conversión se basan en el último canal co/n el que interactuó el usuario. Esto tiende a evaluar más positivamente los canales y activaciones de la última etapa del “journey” del usuario, ignorando y subestimando, en cierto grado, el impacto y la relevancia de los que pertenecen a la primera etapa.
No obstante, al analizar las tasas de conversión asociadas a las activaciones de primer contacto, y los canales empleados, es posible comprender mejor el valor y funcionamiento de estas.
Llegados a este punto, es el momento de examinar el impacto que puede llegar a tener el primer punto de contacto de los usuarios en relación con las tasas de conversión que se producen en el último contacto. Para ello, vamos a comparar la tasa de conversión típica del canal con la de cuando la búsqueda orgánica era el primer punto de entrada. Esto nos permite medir el valor de las activaciones implementadas en relación con la fase inicial del funnel, y evaluar su impacto en el rendimiento de la fase final.
En este caso concreto, comprobamos que casi todos los canales tenían una tasa de conversión más alta cuando la búsqueda orgánica era el primer punto de entrada:
Al igual que analizamos el impacto de los canales vinculados con el primer contacto en las tasas de conversión, se pueden llevar a cabo análisis para determinar el efecto del primer punto de contacto en el valor posterior de los pedidos, o de la compra realizada.
En este escenario, descubrimos que cuando la búsqueda orgánica era el primer punto de contacto, casi todos los canales de último contacto experimentaban un aumento en el valor medio del pedido.
Al comparar la atribución de ingresos entre el primer contacto y el último, los profesionales del marketing pueden comprender mejor qué parte de los ingresos generados se atribuye a otro canal. Esto resulta especialmente útil para comprender el papel de cada canal a la hora de guiar a los usuarios a lo largo del proceso de conversión.
Por ejemplo, el equipo de especialistas de DAC descubrió que el 38% de los ingresos generados por búsqueda orgánica, de primer contacto, se atribuyeron posteriormente a otros canales:
A menudo, el contenido de las primeras etapas del viaje se infravalora cuando se mide a través la óptica propia de de la atribución asociada al último contacto. Este tipo de contenido normalmente genera menos conversiones inmediatas. Es por eso que la medición que se realiza bajo la óptica del último contacto atribuye estas conversiones al canal o canales donde los usuarios han realizado sus últimas interacciones.
Sin embargo, cuando se toma como referencia una línea temporal más amplia, descubrimos que los usuarios que visitan el blog tienden a repetir su visita pero esta vez para completar una compra. Por ende, si solamente se hubiera utilizado la atribución de último contacto no se habría descubierto esta tendencia.
Más allá de analizar si los usuarios del blog convierten o no, también podemos observar el impacto en las conversiones. Al estudiarlo en detalle detectamos que los usuarios que visitan el blog convierten en mayor proporción, tienen más páginas vistas por visita y una tasa de rebote mucho menor.
El marketing digital se encuentra en constante evolución y e hace más esencial disponer de un conocimiento preciso sobre la forma en la que los clientes interactúan con las marcas. Los modelos de atribución de primer contacto y último contacto ofrecen diferentes ventajas, desde la optimización de las estrategias de concienciación hasta el perfeccionamiento de las campañas centradas en la conversión. Al aprovechar la información que proporcionan estos modelos de atribución y superponerlos, los profesionales del marketing pueden crear campañas más eficaces y específicas que, en última instancia, generan mejores resultados y maximizan el retorno de la inversión.