MODELO DE ATRIBUCIÓN INDIVIDUAL diciembre / 2012
Una forma de aumentar la eficacia de las campañas de marketing online
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1. INTRODUCCIÓN Tanto en el campo de la investigación del impacto publicitario, como en la práctica publicitaria en sí, se ha llegado a la conclusión de que, en el marketing online, no se deben evaluar los diferentes canales publicitarios de forma aislada. Hoy en día el comportamiento de los consumidores se orienta hacia un modelo multimedia, lo que hace que la interacción de los usuarios con las marcas y sus productos se produzca a través de múltiples canales, dando lugar a multitud de puntos de contacto con los diferentes medios publicitarios del anunciante. Por este motivo, a la hora de evaluar el impacto publicitario, no resulta productivo valorar los diferentes canales por separado en términos de efectividad o inefectividad absoluta. Por el contrario, resulta mucho más conveniente contemplar “el todo” y analizar en conjunto cómo y cuándo emplean los consumidores los diferentes canales durante las diferentes fases del proceso de compra. Durante el proceso de evaluación, nos alejamos del correspondiente canal, para tomar como base de partida el concepto de conversión. En este sentido, los modelos de atribución ayudarán a determinar la contribución de cada canal a la conversión. Mientras que las campañas de Display de gran alcance resultan efectivas para centrar la atención de los consumidores sobre nuevos productos, las consultas específicas en motores de búsqueda suelen encontrarse a la cola del proceso de toma de decisión. De acuerdo al modelo Last-Cookiewins (última cookie gana), ampliamente extendido, a las búsquedas finales (search en buscadores) se les suelen atribuir más conversiones de las que en realidad les “pertenecen”. Por eso, este principio no es adecuado para evaluar correctamente la efectividad y eficacia de los diferentes canales.
La opción correcta sería optar por enfoques alternativos, que resulten de interés tanto para anunciantes, soportes y agencias. Sin embargo, debido a que según los diferentes modelos de atribución obtendremos diferentes CPOs, todo anunciante debería plantearse la siguiente pregunta: ¿qué modelo se adapta mejor a mi situación individual?
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2. MODELOS DE ATRIBUCIÓN HABITUALES Los modelos de atribución convencionales empleados en la actualidad adjudican la conversión a los diferentes canales según el orden en el que se produce el contacto con el correspondiente medio publicitario.
Modelo Last-Cookie-wins
100%
100%
75%
El modelo Last-Cookie-wins atribuye siempre las conversiones al último punto de contacto del customer journey.
50% 25% 0%
Modelo First-Cookie-wins
100% 75%
El modelo First-Cookie-wins adjudica siempre las conversiones al primer punto de contacto del customer journey.
100%
50% 25% 0%
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Modelo equitativo o uniforme
50% 25%
25%
25%
25%
25%
0%
Este modelo distribuye el porcentaje de cada conversión de forma equitativa entre todos los puntos de contacto. Por ejemplo, si la publicidad llega al usuario a través de cuatro puntos de contacto diferentes, a cada uno de ellos se le atribuirá un 25 por ciento del éxito de la conversión.
Modelo de reducción en el tiempo
50% 25%
35%
30%
20%
15%
0%
Modelo de aumento en el tiempo
50% 25%
15%
20%
35%
30%
0%
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En este modelo, la ponderación de los puntos de contacto se va reduciendo con el paso del tiempo. Cuanto más cerca se encuentra un punto de contacto de una conversión, menor será su ponderación. En este sentido, la ponderación de un punto de contacto se determina de forma individual.
La ponderación aumenta cuanto mayor sea el lapso temporal. Cuanto más cerca se encuentra un punto de contacto de una conversión, mayor será su ponderación. En este sentido, la ponderación de un punto de contacto se determina de forma individual.
Modelo U
50%
40%
25%
40% 40%
10% 10%
10% 10%
40%
0%
La eficacia de cada canal individual dependerá del modelo de atribución utilizado:
Punto de contacto 1:
Clic sobre Display Banner (visualización del banner con clic)
Punto de contacto 2:
Clic sobre AffiliatePartner (visualización del banner con clic)
Punto de contacto 3:
Punto de contacto 4:
SEM con clic sobre el producto
Introducción de URL con venta
En el modelo U, el primer punto de contacto y el último tienen preponderancia sobre el resto. El primer punto de contacto, por su efecto llamada, y el último, por su implicación en la toma de decisiones finales. El resto de puntos de contacto se valorará en menor medida que el primero y el último. En este sentido, la ponderación de los puntos de contacto también se realiza de forma individual.
Según el modelo Last-Cookie-wins, los canales Display Advertising y Marketing de Afiliación no cuentan en la conversión, mientras que en el modelo First-Cookie-wins, se le atribuiría la conversión al canal Display Advertising. En un modelo de distribución equitativa, a cada punto de contacto se le atribuiría un 33,3 por ciento de la conversión.
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3. ¿QUÉ MODELO DE ATRIBUCIÓN CONVIENE EMPLEAR? En caso de que el proceso de toma de decisiones del consumidor sea muy breve, los modelos de atribución desempeñarían un papel secundario. Por ejemplo, en la compra de un libro, en el 95% los customer journey se componen exclusivamente de un punto de contacto. En estos casos, la diferencia entre los resultados de los diferentes modelos de atribución es simplemente marginal. En el sector de los viajes, el panorama es completamente distinto. En este caso, el proceso de toma de decisiones del usuario puede durar hasta varias semanas. Durante la fase de búsqueda, el usuario puede consultar servicios online muy diferentes, como blogs, portales, comparadores de precios, etc. De esta forma, el usuario entra en contacto con multitud de medios y formatos publicitarios. En estos casos, el modelo de atribución tiene un impacto importante en el presupuesto y por tanto en el resultado global. La desventaja de los modelos estándar expuestos anteriormente es que están sujetos a determinadas suposiciones y que son de naturaleza estática: en aquellos modelos en los que los puntos de contacto final se ponderan más que el resto (Last-Cookiewins, modelo de aumento en el tiempo), se parte de la base de que la publicidad visualizada al final del proceso de toma de decisiones ejerce una mayor influencia sobre el resultado que el resto. Aquellos modelos que atribuyen mayor importancia a los puntos de contacto iniciales (First-Cookie-wins, modelo de reducción en el tiempo) presuponen un mayor efecto branding al inicio del proceso de toma de decisiones, haciendo que dicho efecto sea determinante para la decisión del usuario. El modelo U, así como el modelo equitativo, son una mezcla del resto de modelos. Además, por medio de este tipo de modelos se presupone que existen determinados canales con los que, tarde o temprano, el usuario entrará en contacto durante el proceso de toma de decisiones. Por ejemplo, lo habitual es que la búsqueda de una marca en concreto se realice al final de dicho proceso. En realidad, no es una afirmación del todo errónea, aunque sí muy limitada, ya que en la evaluación de la efectividad de los diferentes canales de marketing existen múltiples factores que también desempeñan un papel importante, como por ejemplo, el tipo de interacción (clic/view), el tipo de medio publicitario, el tamaño, la disposición del mismo y muchos otros aspectos.
En este sentido, la solución reside en aquellos modelos que se adaptan de forma individual al anunciante en concreto. Estos modelos son dinámicos y no se limitan a la secuencia en la que se producen los puntos de contacto. Por el contrario, podría decirse que lo que permiten es analizar en detalle los factores arriba indicados. 6
4. EL MODELO DE ATRIBUCIÓN INDIVIDUAL El modelo de atribución individual de QUISMA es un patrón de evaluación que, al contrario que las pautas generales, se encarga de determinar el valor exacto de aportación de cada uno de los canales de marketing a un customer journey satisfactorio (conversión). Sobre esta base, las conversiones serán divididas y distribuidas proporcionalmente entre los respectivos puntos de contacto. Para determinar la contribución de cada canal, se tienen en cuenta diversos factores:
Factor principal
• Efectividad del canal
Determinación del valor de aportación de cada uno de los canales en las conversiones generadas.
Para determinar la eficiencia de cada canal se emplean modelos que tienen en cuenta el customer journey en su totalidad, incluyendo incluso los customer journey que no han generado una transacción. De esta forma, el resultado final tiene en cuenta, tanto los Path-to-Conversion como los Path-to-nonConversion.
Otros factores
• Tipo de interacción: Diferente ponderación del tipo de interacción dependiendo de si se trata de un clic o view.
• Puntos de contacto: Diferente ponderación de los puntos de contacto según se traten de introducer, influencer o closer.
• Calidad de los medios publicitarios: Diferente ponderación
dependiendo de la calidad de los medios publicitarios. Por ejemplo, en el Display Advertising, se estima una ponderación diferente en función de si se trata de un banner independiente, una imagen en movimiento, un wallpaper, etc. En el SEM también se establece una ponderación diferente dependiendo de la calidad del keyword, la posición del anuncio, etc.
• Distancia temporal entre los puntos de contacto: Cuando, por ejemplo dentro de un espacio de tiempo definido, aparece la misma interacción repetidamente, ésta se computa sólo como una única interacción.
• Tipo de Customer Journey: Diferente ponderación del customer
journey dependiendo de si se trata de una venta, un registro o ambos. 7
Si contamos con estos datos, es posible elaborar un modelo de puntuación para evaluar los customer journey. El siguiente ejemplo pretende representar el funcionamiento de uno de estos modelos de puntuación. En este sentido, se tendrán en cuenta cinco customer journeys diferentes en los que únicamente computan los canales Display y SEM. Para simplificar el ejemplo, asumiremos que únicamente se contempla la efectividad del canal en el modelo. Figura 1
En el presente ejemplo, por medio del modelo Last-Cookie-wins, llegaremos a la conclusión de que al SEM se le atribuyen tres conversiones y dos al Display (véase la Fig. 1, últimos puntos de contacto antes de la conversión). Por tanto, veremos que el análisis de la efectividad del canal atribuye una contribución del 70% al SEM y del 30% al Display Advertising. Entonces, para cada uno de los customer journey, obtendremos los siguientes resultados:
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Ejemplo para determinar la aportación de cada uno de los canales a la conversión.
Para el primer customer journey representado en la Figura 2, la conversión se reparte entre el Display y el SEM. Al Display se le atribuye un 56,25% de la conversión y al SEM un 43,75%. En el segundo customer journey, al Display se le atribuye un 17,65% de la conversión y al SEM, un 82,35%. Figura 2
Para el primer customer journey representado en la Figura 2, la conversión se reparte entre el Display y el SEM. Al Display se le atribuye un 56,25% de la conversión y al SEM un 43,75%. En el segundo customer journey, al Display se le atribuye un 17,65% de la conversión y al SEM, un 82,35%. Si sumamos el valor de la aportación de cada uno de los canales a través de los diferentes customer journeys, obtendremos la aportación total a la conversión. Esto significa que, de las cinco conversiones obtenidas, al SEM se le atribuyen 3,261 partes y al Display, 1,739 partes. (Recuerde: según el modelo “Last-cookie-wins”, la proporción sería de 3:2.) De este modo, los CPOs resultantes, aunque muy diferentes de los obtenidos a través del modelo Lastcookie-wins, podrán emplearse de forma óptima en el reparto de los recursos presupuestarios. 9
Transposición del modelo a los customer journeys existentes y determinación del valor de la aportación de cada uno de los canales dentro del customer journey.
El modelo de atribución de QUISMA proporciona un patrón de evaluación individual que indica la efectividad y la eficacia de los distintos canales en relación a cada customer journey, cada punto de contacto y a la evaluación en general. El modelo también se puede ampliar con factores de rendimiento empresarial y económico. En caso de que conozcamos dichos valores para el customer journey, el control presupuestario puede ampliarse por medio de parámetros adicionales. En este sentido, la situación ya no sólo se analiza hasta la consecución de la conversión, sino que también se determina qué tipo de conversión resulta más rentable para la empresa. Así, podemos tener en cuenta los siguientes aspectos.
Factores económicos y empresariales
• Objetivos en cuanto al volumen de ventas
Ampliación del modelo dependiendo del customer journey en base al volumen de ventas que genera.
• Puntuación de los clientes
Precisión del modelo dependiendo de la evaluación del cliente por parte del anunciante. Optimización en base al Customer Lifetime Value y al Customer Equity.
Muchos anunciantes cuentan con diferentes artículos en su oferta de productos; artículos que, a su vez, también están asociados a diferentes márgenes y volumen de ventas. Por ejemplo, el surtido de productos de Amazon abarca desde la venta de calcetines hasta lavadoras. Así, podría decirse que la contribución al margen generada por cada uno de los productos es completamente diferente. Este tipo de datos pueden incluirse en la evaluación del journey. El modelo de atribución nos permitirá ponderar con más peso a aquellos canales o combinaciones de canales que puedan conducir a un mayor volumen de ventas. En este caso, la principal preocupación ya no es la conversión en sí, sino la contribución al margen generada por cada customer journey.
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5. ESTUDIO DE CASO RETAIL El modelo de atribución individual fue implementado, por ejemplo, en la elaboración de un patrón de evaluación para el sector “Retail”, que incluye los datos del customer journey de cinco empresas de retail. El modelo se calcula en base a la efectividad de los diferentes canales, el tipo de interacción (view o clic) y la posición del punto de contacto (introducer, influencer y closer). Los porcentajes de ventas de los distintos canales se determinan partiendo de esta base y se comparan con los resultados obtenidos por medio del método LastCookie-wins: Figura 3
Distribución de las ventas según la atribución LastCookie-wins
Figura 4
Distribución de ventas según la atribución individual
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Una comparación más directa nos permite descubrir claras diferencias en el porcentaje de ventas de los diferentes canales. Por medio de la nueva atribución, a los canales SEM Brand, Retargeting, Marketing de Afiliación y Buscadores de productos y comparadores de precios se les asignan menos conversiones que a través del modelo Last-Cookie-wins. Por el contrario, los canales SEO Genérico, Display Advertising y SEM Genérico aumentan su aportación. Esto implica un cambio en los CPOs: Resultado general de los canales Canal
Gasto total
SEA Brand
Ventas (Last Cookie)
CpO (Last Cookie)
Ventas (individual)
CpO (individual)
Variación CpO
1.020.000 €
699.682
1,46 €
611.224
1,67 €
14,47%
SEO Genérico
610.000 €
140.748
4,33 €
185.787
3,28 €
-24,24%
Retargeting
756.000 €
178.524
4,23 €
147.466
5,13 €
21,06%
1.629.000 €
236.794
6,88 €
195.592
8,33 €
21,07%
Display Advertising
1.076.000 €
44.892
23,97 €
95.887
11,22 €
-53,18%
SEA Genérico
3.603.000 €
199.965
18,02 €
279.951
12,87 €
-28,57%
Buscadores de productos y comparadores de precios
2.470.00 €
173.249
14,26 €
157.947
15,64€
9,69%
11.164.000 €
1.673.854
6,67€
1.673.854
Marketing de Afiliación
Total
6,67 €
Llegados a este punto y con objeto de mejorar la eficacia de nuestro presupuesto en marketing, podríamos realizar una nueva distribución o un cambio de distribución en base a los CPOs. En este sentido, el análisis se debe realizar de forma específica para cada canal. Algunos canales no son infinitamente ampliables o presentan una curva de coste marginal muy elevada (p. ej. SEM Brand, Retargeting).
En el anterior ejemplo de retail, la estrategia relativa a la distribución del presupuesto sería la siguiente: Canales cuyo presupuesto se debe reducir SEM Genérico, Buscadores de productos y comparadores de precios
Canales cuyo presupuesto se debe aumentar SEM Brand, SEO Genérico, Retargeting, Marketing de Afiliación y Display-Advertising 12
Debemos señalar que la distribución del presupuesto es un proceso heurístico, a través del cual nos iremos acercando paulatinamente al presupuesto ideal. Por medio de pequeños ajustes de presupuesto, las cuotas totales de las conversiones se irán optimizando continuamente.
6. CONCLUSIONES
Para poder sacar conclusiones acerca del retorno de la inversión de los diferentes canales de marketing online que utilicemos, es necesario desarrollar modelos de atribución individuales. Sólo de esta forma podremos incluir factores como la efectividad del canal, el tipo de interacción y la calidad de los medios publicitarios en la evaluación del rendimiento. Un modelo que no contempla la posición de los puntos de contacto de forma generalizada, permite que podamos establecer una valoración adecuada acerca de los canales de marketing online en relación a su efectividad y su eficacia. De esta forma, el control de los presupuestos se hace más efectivo, provocando un aumento de ventas y beneficios, que suele rondar los dos decimales.
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