Por qué el modelo de atribución last-click tiene los días contados, con Kraz

Los cambios recientes que Google Ads ha realizado en cuanto al valor de la conversión han afectado notablemente al mundo del paid media, dentro del marketing y han traído a la luz un debate que lleva años sobre la mesa: la legitimidad del modelo last-click en las campañas publicitarias.

El last-click, entendido como un modelo que atribuye todo el valor de la conversión al último punto de contacto antes de efectuar una compra, está pasado de moda. En un mundo tan saturado de impactos de las marcas en miles de formatos y canales diferentes, este modelo ya no funciona. Así lo explica Kraz, agencia MMM cuyo trabajo es analizar y entender el valor de los datos para garantizar la máxima eficiencia publicitaria, e incrementar positivamente los resultados de negocio.

El last-click, un modelo de atribución obsoleto

Hasta ahora, el modelo last-click era el modelo de atribución por excelencia, sin embargo, a pesar de la sencillez que otorgaba este tipo de medición al proceso de análisis de la efectividad de los anuncios, tiene los días contados, ya que la información que facilita es incompleta, poco fiable. 

El modelo actual de last-click no representa la realidad del consumidor actual, que navega entre dispositivos y plataformas de forma simultánea. Esto quiere decir que el impacto de marca ya no es solamente de un canal, sino que el usuario potencial ve la publicidad y las acciones de la marca en la televisión, las redes sociales, los periódicos, opiniones en blogs, pantallas interactivas, podcast etc. 

En este sentido, es evidente que, a día de hoy, otorgar todo el peso de decisión de compra solamente al último impacto ya no tiene sentido, ya que el camino de consideración de compra de los consumidores está construido por miles de impactos, hasta que deciden comprar. El último anuncio sobre el que actúa es aquel que se muestra en el momento indicado, cuando el usuario ya ha tomado casi al completo la decisión y confía en la marca y el producto, ¿pero cómo ha llegado hasta esa madurez de compra? Gracias a la contribución de los impactos previos de marca en otros canales.

La nueva era de análisis en publicidad en e-commerce, el data-driven

Esta convivencia y contribución de acciones simultáneas en múltiples canales dificulta determinar el peso de cada uno en las conversiones finales. Para obtener una respuesta clara sobre ello llegan como respuesta los nuevos modelos de data-drive como el marketing mix modeling. Estos modelos data-driven permiten dejar de lado la teoría del último clic y empezar a ofrecer resultados mucho más precisos, pasando de analizar solo el último impacto a analizar todos los datos sobre los diferentes puntos de contacto que llevan al usuario a realizar una compra. Es decir, valoran todo ese camino e impactos que llevaron al comprador a adquirir un producto que encontró en la web gracias a un anuncio. Se analiza desde cómo se miden las conversiones hasta la forma de mejorar las ofertas automatizadas en el proceso de compra de anuncios.

En estos modelos, el aprendizaje automático es fundamental, ya que esto es lo que evaluará los datos que forman parte de todo el proceso de conversión. Además, el path-to-purchase – este camino por los diferentes canales, dispositivos y fuentes de información que usan los consumidores hasta tomar su decisión final de compra – puede ser más corto o más largo de acuerdo al tipo de negocio. Por ejemplo, en las aplicaciones de comida rápida, las compras suelen ser bastante inmediatas, mientras que llegar a reservar un hotel puede tener un proceso mucho más largo hasta la elección final.

En este contexto, la consultora analítica Kraz, ubicada en Barcelona, apunta a que el modelo marketing mix modeling (MMM) es la clave, así como la variedad de técnicas de análisis de datos, el future engineering o la data argumentation. Todo esto sirve a la hora de ver cuál es el customer journey de cada conversión.

La importancia del MMM

Los modelos MMM permiten analizar este impacto real de cada uno de los canales de comunicación y facilitan que las empresas puedan tomar decisiones estratégicas relacionadas con las principales palancas de marketing y publicidad.

Estos modelos analizan cada uno de los impactos y su retorno real sobre la inversión, es decir, ayudan a averiguar cómo la publicidad online y offline impacta en el nivel de ventas presenciales, definiendo de forma científica cuánta facturación exacta tiene de retorno por cada euro invertido en publicidad en cada canal.

La agencia MMM Kraz trabaja con este tipo de proyectos, para ayudar a las empresas a entender el impacto que tienen todas estas palancas de marketing en la decisión final de compra, obteniendo un informe detallado sobre la forma óptima de llegar al cliente para seguir innovando en publicidad y que sus ventas no paren de crecer.

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