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IA, veo lo que has hecho ahí: modelos de atribución de marketing de última generación

Guía para una atribución eficaz del marketing – Parte 2

Tiempo de lectura 9 minutos

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Forrester: Impacto económico total de Optimove

Por qué es importante:

Esta entrada de blog explora el complejo ámbito de la atribución de marketing, centrándose en diversos modelos, el impacto de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, y la necesidad de prácticas basadas en datos. Hace hincapié en la necesidad de realizar pruebas continuas, integrar fuentes de datos y optimizar los puntos de contacto, proporcionando a los profesionales del marketing información valiosa para mejorar sus estrategias y lograr resultados significativos en el dinámico panorama digital actual.

Puntos clave:

  • Elegir el modelo de atribución de marketing adecuado es fundamental para los profesionales del marketing, ya que la atribución multitáctil basada en IA ofrece una visión holística y permite tomar decisiones basadas en datos.
  • Las tecnologías avanzadas, como la IA y el aprendizaje automático, revolucionan la atribución, proporcionando información precisa sobre el comportamiento de los clientes y optimizando las estrategias de marketing para el crecimiento de los ingresos.
  • Las herramientas basadas en IA automatizan el análisis de atribución, lo que ahorra tiempo y garantiza que los profesionales del marketing trabajen con información actualizada, lo que fomenta la agilidad para adaptarse a los cambios en el comportamiento de los clientes.
  • El desarrollo de una cultura basada en datos, las pruebas continuas y la integración de fuentes de datos son estrategias vitales para optimizar los puntos de contacto y mejorar la eficacia del marketing.

En el primer blog de esta serie de tres partes sobre «la atribución en la era del exceso (casi) de datos», hemos cubierto muchos de los aspectos básicos, es decir, lo que hay que saber antes de embarcarse en la aventura de crear el mejor modelo de atribución de marketing para su negocio. 

Hoy, naturalmente, daremos un paso más y analizaremos los diferentes modelos, tipos, métodos y enfoques de atribución, incluido el que consideramos superior, lo que requiere y el papel de la IA en todo esto.

Los modelos

En lo que respecta a la atribución de marketing, existen diferentes tipos y enfoques para asignar crédito a los puntos de contacto en el recorrido del cliente. Veámoslos: 

  1. Modelos de punto de contacto único: estos modelos se centran en un único punto de contacto.
  • Primera interacción: atribuye el mérito al primer punto de contacto que inicia la interacción con el cliente, haciendo hincapié en la concienciación y la atención.
  • Última interacción: atribuye el mérito al último punto de contacto antes de la conversión, destacando su papel directo en la compra o la conversión.
  • Último clic no directo: atribuye el mérito al último punto de contacto que no es un clic directo, excluyendo las visitas directas.
  1. Modelos basados en reglas de múltiples puntos de contacto: estos modelos tienen en cuenta múltiples puntos de contacto y aplican reglas predefinidas, y se presentan en varias formas.
  • Lineal: asigna el mismo crédito a todos los puntos de contacto, considerando que cada uno tiene la misma influencia en el proceso de conversión.
  • Decaimiento temporal: da más crédito a los puntos de contacto más cercanos a la conversión, asumiendo que tienen un mayor impacto en la decisión del cliente.
    • Basado en la posición: asigna más crédito al primer y último punto de contacto, distribuyendo el crédito restante entre los intermedios.
  1. Modelos algorítmicos o basados en datos: utilizan el aprendizaje automático y técnicas estadísticas para analizar los datos y asignar el crédito en función del impacto real en las conversiones. Estos modelos ofrecen una visión más precisa de la atribución.
  2. Modelos econométricos: utilizan técnicas estadísticas y matemáticas para medir las relaciones entre las actividades de marketing y los resultados, teniendo en cuenta factores externos y cuantificando el impacto de cada punto de contacto.

Elegir el modelo de atribución de marketing adecuado

Entonces, ¿qué modelo es el adecuado para usted? A la hora de elegir un modelo de atribución, tenga en cuenta estas preguntas clave: 

  1. ¿Cuáles son sus principales objetivos de marketing? Adapte el modelo a sus objetivos, como la adquisición de clientes, el conocimiento de la marca o la maximización del valor de por vida.
  2. ¿Cuál es la complejidad del recorrido del cliente? Analice la diversidad de puntos de contacto y los patrones de interacción entre los distintos canales.
  3. ¿Cuál es la duración de su ciclo de ventas? Los ciclos más largos pueden requerir un enfoque multitoque integral, mientras que los más cortos se benefician de modelos más sencillos.
  4. Y, por supuesto, ¿cuáles son las capacidades de su organización, tanto desde el punto de vista tecnológico como de habilidades?

Independientemente de cómo responda a estas preguntas, solo tendrán valor en correlación con lo bien que comprenda el recorrido del cliente, lo cual solo se puede lograr mapeando los puntos de contacto y las interacciones. Creemos que esta última parte es una tarea para la IA. 

En cualquier caso, analizar la interacción de los clientes en todos los canales y plataformas es imprescindible a la hora de crear el mejor modelo de atribución de marketing posible. Si bien los modelos basados en el primer contacto o en la posición pueden ser adecuados para la adquisición de clientes, los modelos multitáctiles ofrecen información sobre la retención y el valor de por vida.

Por encima de todo: atribución multitáctil 

En Optimove, defendemos el modelo de atribución multitáctil, ya que proporciona una comprensión precisa y completa de la influencia de los puntos de contacto. Seleccionar el modelo adecuado y adoptar el enfoque de Optimove permite aprovechar todo el potencial de sus esfuerzos de marketing, lo que se traduce en resultados medibles.

De este modo, podrá aprovechar la tecnología avanzada y la plataforma basada en inteligencia artificial de Optimove para la optimización continua y la toma de decisiones basada en datos. Esto le permitirá mantenerse adaptable y evolucionar su estrategia de atribución a medida que evolucionen el comportamiento de los clientes y el panorama del marketing. 

Sin embargo, en términos generales, la atribución de marketing multitoque proporciona una comprensión completa del recorrido del cliente, evaluando con precisión la contribución de cada punto de contacto a las conversiones. Entre sus ventajas se incluyen:

  1. Visión holística: tiene en cuenta todo el recorrido del cliente, proporcionando información sobre las interacciones con su marca.
  2. Información detallada: ofrece una comprensión detallada de la eficacia de los puntos de contacto, optimizando las estrategias de marketing.
  3. Distribución equilibrada del crédito: reconoce y acredita cada punto de contacto que ha influido en la decisión del cliente.

La atribución multitoque asigna crédito a múltiples puntos de contacto, reconociendo su impacto colectivo en la toma de decisiones del cliente. Representa con precisión cómo los esfuerzos de marketing trabajan juntos para impulsar las conversiones.

Las técnicas avanzadas implican el aprovechamiento de algoritmos de aprendizaje automático y la realización de pruebas A/B, ya que los algoritmos de aprendizaje automático analizan los datos históricos, los patrones de comportamiento de los clientes y las conversiones para determinar las ponderaciones óptimas de los puntos de contacto. Y pruebas A/B y grupos de control miden el impacto incremental de puntos de contacto o campañas específicos, perfeccionando las estrategias de atribución. 

Al adoptar el enfoque y las herramientas que permiten un modelo de atribución multitoque tan preciso, y al utilizar técnicas avanzadas para asignar pesos de atribución, obtendrá una visión más profunda del recorrido del cliente, optimizará los esfuerzos de marketing y tomará decisiones basadas en datos para crear campañas impactantes.

El papel del aprendizaje automático y la IA en la atribución 

Los algoritmos de aprendizaje automático mejoran la precisión de la atribución mediante el análisis de grandes cantidades de datos, la identificación de patrones y el descubrimiento de relaciones entre puntos de contacto y conversiones. Los profesionales del marketing pueden obtener una comprensión más profunda del impacto de los puntos de contacto y tomar decisiones de atribución informadas.

Las herramientas basadas en la inteligencia artificial también pueden automatizar el análisis y la optimización de la atribución. Estos sistemas analizan continuamente los datos de los clientes, realizan un seguimiento de los puntos de contacto y ajustan dinámicamente los modelos de atribución en tiempo real. La automatización ahorra tiempo y garantiza que los profesionales del marketing trabajen con información actualizada. 

Las técnicas de análisis avanzadas mejoran el análisis de atribución, incluyendo el modelado predictivo, la visualización de datos y el análisis estadístico. Estas técnicas revelan información, identifican tendencias y optimizan las campañas para lograr el máximo impacto.

Para impulsar el crecimiento de los ingresos utilizando técnicas de atribución avanzadas, debe:

  1. Desarrollar una cultura basada en datos: fomente la toma de decisiones basada en datos, permitiendo a los equipos tomar decisiones informadas basadas en la información de atribución.
  2. Probar y experimentar: pruebe continuamente diferentes modelos, estrategias y combinaciones de puntos de contacto para identificar enfoques eficaces para las conversiones.
  3. Integrar fuentes de datos: combine datos de diversas fuentes para crear una visión completa del recorrido del cliente.
  4. Supervisar y optimizar: realice un seguimiento periódico de los resultados de la atribución y el rendimiento de las campañas, y optimice los puntos de contacto basándose en conocimientos basados en datos para mejorar la eficacia del marketing. 

Esto le permitirá adaptar las estrategias de atribución a los cambios en el comportamiento de los clientes, los canales emergentes y la dinámica del mercado. El aprendizaje automático y la IA facilitan la agilidad al analizar y adaptarse continuamente a estos cambios.

Al aprovechar el poder del aprendizaje automático, la IA y la analítica avanzada, los profesionales del marketing obtienen una ventaja competitiva en el análisis de atribución. Estas tecnologías proporcionan información precisa sobre el comportamiento de los clientes, optimizando las estrategias de marketing para el crecimiento de los ingresos.

La IA ve lo que has hecho 

Elegir el modelo de atribución de marketing adecuado es fundamental en el complejo mundo del marketing. Las tecnologías avanzadas, como la IA y el aprendizaje automático, han revolucionado la atribución, convirtiendo la atribución multitáctil basada en IA en la opción superior. Al aprovechar estas tecnologías, los profesionales del marketing mejoran la precisión, automatizan el análisis y obtienen información más detallada sobre el comportamiento de los clientes.

La atribución multitáctil basada en IA proporciona una visión holística del recorrido del cliente y permite la toma de decisiones basada en datos. Con la IA como guía, los profesionales del marketing pueden optimizar las campañas, asignar los recursos de forma eficaz e impulsar el crecimiento de los ingresos.

En el panorama actual, basado en los datos, el modelo de atribución adecuado, respaldado por la tecnología y la IA, es esencial para que los profesionales del marketing prosperen. Al adoptar la atribución multitáctil impulsada por la IA, los profesionales del marketing liberan todo el potencial de sus esfuerzos de marketing y logran resultados significativos en un panorama digital en rápida evolución.

Forrester: Impacto económico total de Optimove

El estudio Total Economic Impact™ de Forrester muestra que la plataforma de marketing sin posiciones de Optimove impulsa un aumento del 88 % en la eficiencia de las campañas.

Rob Wyse

Rob Wyse es director sénior de Comunicaciones en Optimove. Como consultor de comunicaciones, ha influido en el cambio de la opinión pública y las políticas para impulsar las oportunidades de mercado. Entre los temas en los que ha trabajado se incluyen el cambio climático, la reforma sanitaria, la seguridad nacional, la transformación de la nube, la inteligencia artificial y otros temas de actualidad.

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