Ahora m谩s que nunca, los l铆deres de marketing y ventas est谩n analizando cr铆ticas d贸nde asignar sus recursos y c贸mo ocupar un personal de sus equipos.
El modelado de atribuci贸n es una de las mejores herramientas para proporcionar una gu铆a clara sobre lo que funciona y lo que no.
驴Qu茅 es la atribuci贸n de marketing?
La atribuci贸n de marketing es el enfoque para comprender c贸mo varios puntos de contacto de marketing y ventas influyen en el movimiento de las perspectivas de los visitantes, a conducir, al cliente.
Al implementar la atribuci贸n en su organizaci贸n, tendr谩 una mejor idea de:
- Qu茅 canales son m谩s influyentes durante las diferentes fases del ciclo de ventas.
- Qu茅 formatos de contenido son m谩s o menos impactantes en sus esfuerzos de habilitaci贸n de marketing o ventas.
- Qu茅 campa帽as impulsaron la mayor cantidad de ingresos y retorno de la inversi贸n (ROI).
- La secuencia m谩s com煤n de eventos en l铆nea o fuera de l铆nea con los que interact煤an antes de convertirse en un cliente.
驴Por qu茅 la atribuci贸n es importante en el marketing?
El an谩lisis de los datos de atribuci贸n le proporciona una comprensi贸n de qu茅 esfuerzos de marketing, ventas y 茅xito del cliente contribuyen de manera m谩s efectiva y eficiente a la generaci贸n de ingresos.
El modelado de atribuci贸n lo ayuda a identificar oportunidades de crecimiento y mejora, al tiempo que informa las decisiones de asignaci贸n de presupuesto.
Con modelos de atribuci贸n precisos, los especialistas en marketing pueden tomar decisiones m谩s informadas sobre sus campa帽as, lo que les ha permitido aumentar el ROI y reducir los presupuestos desperdiciados en estrategias ineficaces.
驴Cu谩les son los desaf铆os de la atribuci贸n de marketing?
Desarrollar un modelo de atribuci贸n perfecto que gu铆a todas sus decisiones es un resumen de tuber铆a para la mayor铆a de los especialistas en marketing.
Aqu铆 hay cinco desaf铆os que dan como resultado modelos de datos no concluyentes o un abandono total del proyecto:
Gesti贸n de canales cruzados
Este es un desaf铆o com煤n para los especialistas en marketing empresarial que tienen activos web en m煤ltiples sitios web, canales y equipos.
Sin la configuraci贸n adecuada de etiquetado de an谩lisis y configuraci贸n del sistema, sus actividades web pueden no ser rastreadas con precisi贸n, ya que un visitante pasa de un micro sitio de campa帽a al dominio principal.
O bien, es posible que no se rastree el cliente potencial, ya que van de su sitio web para obtener instrucciones para luego ir a su escaparate f铆sico para realizar transacciones.
Tomar decisiones basadas en peque帽os tama帽os de muestra
Para sitios web de tr谩fico m谩s peque帽os, los especialistas en marketing que usan datos de atribuci贸n pueden no tener conjuntos de datos estad铆sticamente significativos para generar correlaciones precisas para futuras campa帽as.
Esto da como resultado suposiciones defectuosas y la incapacidad de repetir el 茅xito anterior.
Falta de cumplimiento de seguimiento
Si sus modelos de atribuci贸n se basan en actividades fuera de l铆nea, puede necesitar importaciones manuales de datos o registro adecuado de las actividades de ventas.
A partir de mi experiencia en supervisar cientos de implementaciones de CRM, siempre hay cierto nivel de incumplimiento en las actividades de registro (como llamadas, reuniones o correos electr贸nicos). Esto conduce a modelos de atribuci贸n sesgados.
Problemas de MO ‘Modelos, MO’: cada plataforma de an谩lisis tiene un conjunto de cinco o m谩s modelos de atribuci贸n que puede usar para optimizar sus campa帽as.
Sin una comprensi贸n clara de los pros y los contras de cada modelo, la persona que construye los informes de atribuci贸n puede no estar estructurando o configur谩ndolos para alinearse con sus objetivos organizacionales.
Privacidad de datos
Dado que se promulgaron GDPR, CCPA y otras leyes de privacidad, los datos de an谩lisis contin煤an siendo m谩s oscuros cada a帽o.
Para las organizaciones que conf铆an en los visitantes de la web para optar por el seguimiento, el modelado de atribuci贸n sufre debido a la incapacidad de atraer el seguimiento de cada punto de contacto.
驴C贸mo se mide la atribuci贸n de marketing?
Medir la atribuci贸n se trata de dar cr茅dito a donde se debe. Hay docenas de herramientas de atribuci贸n para asignar cr茅dito al punto de contacto digital o fuera de l铆nea.
La medici贸n de la atribuci贸n comienza con la elecci贸n del modelo de datos que se alinea con sus objetivos comerciales.
Ciertos modelos de atribuci贸n favorecen las interacciones anteriormente en el viaje del cliente, mientras que otros otorgan el mayor cr茅dito hacia las interacciones m谩s cercanas a una transacci贸n.
Aqu铆 hay un escenario de c贸mo medir la atribuci贸n de marketing en un modelo de atribuci贸n de primer toque (llegaremos a los diferentes modelos a continuaci贸n):
Un prospecto llega al sitio web a trav茅s de un anuncio de b煤squeda pagado y lee el blog.
Dos d铆as despu茅s, regresa al sitio y ve un par de p谩ginas de productos.
Tres d铆as despu茅s, regresa a trav茅s de una lista org谩nica de Google y luego se convierte en el sitio al registrarse para obtener un cup贸n de descuento.
Con un modelo de atribuci贸n de primer toque, el anuncio de b煤squeda pagado obtendr谩 el 100% del cr茅dito por esa conversi贸n.
Como puede ver, elegir el modelo “correcto” puede ser un problema pol茅mico, ya que cada modelo da un porcentaje de cr茅dito a una interacci贸n o colocaci贸n espec铆fica a lo largo del camino para convertirse en un cliente.
Si su negocio depende de la b煤squeda pagada, el SEO, fuera de l铆nea y otros canales, entonces es probable que una de las personas que trabaje en uno de esos canales se parecer谩 al superh茅roe, mientras que los otros especialistas en marketing parecen no estar apretando su peso. .
Idealmente, cuando elige una herramienta de atribuci贸n, podr谩 crear informes que le permitan comparar varios modelos de atribuci贸n, por lo que debe comprender mejor qu茅 canales e interacciones son m谩s influyentes durante ciertos per铆odos de tiempo que conducen a la conversi贸n o compra.
驴Cu谩les son los diferentes modelos de atribuci贸n de marketing?
Los especialistas en marketing pueden usar varios modelos de atribuci贸n de marketing para examinar la efectividad de sus campa帽as.
Cada herramienta de atribuci贸n tendr谩 un pu帽ado de modelos en los que puede optimizar las campa帽as y crear informes. Aqu铆 hay una descripci贸n de cada modelo:
Atribuci贸n de primer clic
Este modelo da cr茅dito al primer canal con el que interactu贸 el cliente.
Este modelo es popular para usar al optimizar para el conocimiento de la marca y las conversiones/compromiso de la parte superior del f煤nel.
Atribuci贸n de 煤ltimo clic
Este modelo otorga todo el cr茅dito al 煤ltimo canal con el que interact煤a el cliente.
Este modelo es 煤til cuando se busca comprender qu茅 canales/interacciones fueron m谩s influyentes inmediatamente antes de convertir/comprar.
La atribuci贸n de 煤ltimo clic es el modelo de atribuci贸n predeterminado para Google Analytics.
Atribuci贸n multit谩ctil/canal
Este modelo da cr茅dito a todos los canales o puntos de contacto con los que el cliente interactu贸 a lo largo de su viaje.
Este modelo se usa cuando busca dar peso de manera uniforme o a interacciones espec铆ficas.
Hay variaciones del modelo multit谩ctil que incluye tiempo de tiempo, lineal, en forma de U, en forma de W y en forma de J.
Personalizado
Este modelo le permite establecer el peso manualmente para canales o ubicaciones individuales dentro del viaje del cliente.
Este modelo es mejor para las organizaciones que tienen experiencia en el uso del modelado de atribuci贸n y tienen objetivos claros para qu茅 puntos de contacto son m谩s impactantes en el viaje de los compradores.
Herramientas de atribuci贸n de marketing
Hay varias herramientas diferentes disponibles para ayudar a los especialistas en marketing a medir y analizar la atribuci贸n de marketing. Algunas herramientas de atribuci贸n son caracter铆sticas dentro de las plataformas de automatizaci贸n de marketing o sistemas CRM como Active Campaign o Hubspot.
Otros son herramientas de atribuci贸n independientes que dependen de API o integraciones para atraer y analizar datos, como Triple Whale o DreamData.
A medida que eval煤a las herramientas, considere cu谩nto datos fuera de l铆nea o de ventas deben incluirse en sus modelos de atribuci贸n.
Para sistemas como HubSpot, puede incluir actividades de ventas (como llamadas telef贸nicas y correos electr贸nicos de ventas 1: 1) y datos de importaci贸n de listas fuera de l铆nea (de TradeShows).
Otras herramientas, como Google Analytics, no est谩n construidas de forma nativa para extraer ese tipo de datos y requerir铆an un trabajo de desarrollo avanzado para incluir estas actividades como parte de su modelo.
(Divulgaci贸n completa: trabajo con la agencia de socios mejor calificado de HubSpot, SmartBug Media).
Adem谩s, si necesita poder ver los puntos de contacto muy espec铆ficos (como se envi贸 un correo electr贸nico espec铆fico o un anuncio), entonces necesita un sistema de atribuci贸n de funnel completo que muestre este nivel de granularidad.
El modelado de atribuci贸n es una herramienta poderosa que los especialistas en marketing pueden usar para medir el 茅xito de sus campa帽as, optimizar los canales en l铆nea/fuera de l铆nea y mejorar las interacciones del cliente.
Sin embargo, es importante comprender las limitaciones de la atribuci贸n, los pros y los contras de cada modelo, y los desaf铆os con la extracci贸n de datos concluyentes antes de invertir grandes presupuestos para la tecnolog铆a de atribuci贸n.
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Imagen destacada: Yuriy K/Shutterstock
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