Modelos De Atribución y Ciencia De Datos En Marketing Digital

Cuando se lleva adelante la ejecución de un plan de marketing digital, una de las preguntas a responder está asociada al retorno de la inversión de los medios publicitarios donde se asignó presupuesto. La atribución de ventas es una problemática que plantea lo siguiente:

¿ Qué participación tuvo en la venta cada campaña con la cual interactuó un cliente antes de realizar la compra ?

Una solución simplificada que se utiliza de manera frecuente en la industria de eCommerce es atribuir el 100% de la venta a la última interacción.

Vamos a poner un caso hipotético de un cliente que realiza una compra luego de 4 días de conocer la oferta de un producto:

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Si atribuímos la transacción a la última campaña, estaríamos asumiendo que la venta fue generada por Google. Si generalizamos este razonamiento, estaríamos desencadenando una serie de decisiones en la forma en la cual se asigna el presupuesto de marketing:

  1. Incrementamos la inversión en Google porque tiene mayor retorno de la inversión.
  2. Disminuímos la inversión en Youtube y Facebook porque no generó conversiones.

El punto fundamental a plantear es si el cliente hubiese realizado la compra sin haber visto el video en Youtube. Además de ello, el click en Facebook: ¿ Se generó porque hubo algo en la mente del consumidor que fue fijado por el video y el interés en el producto quedó latente? ¿ O no hay relación alguna en ese comportamiento ?

Aquí es donde la complejidad del comportamiento humano entra en juego y uno comienza a pensar que la decisión de compra de un producto no está afectada sólo por la última pieza publicitaria vista. Hacer esta simplificación luego tiene consecuencias directas sobre el volumen de facturación.

Existen dos tipos de modelos de atribución bien diferenciados para atacar esta problemática: Modelos basados en reglas y modelos basados en algoritmos.

Modelos basados en reglas

Dentro de este grupo encontramos los modelos de atribución simple en donde un experto del área de marketing toma la decisión sobre cómo computar y asignar los créditos. Los más frecuentes son:

  • Last click: El 100% de la venta es generada por la última campaña publicitaria. Este tipo de atribución es la que está definida por default en Google Analytics y es utilizada de manera frecuente por muchos departamentos de marketing.
  • First click: El 100% de la venta es generada por la primera campaña publicitaria.
  • Linear: La participación se distribuye equitativamente. Esto quiere decir que si se genera una venta por $1000 y el cliente interactuó con 4 campañas, se concluye que cada campaña generó $250 de ingresos.
  • Position-based: El 80% de la venta es generada de manera equitativa por el primer y último click. El 20% restante se distribuye entre las interacciones intermedias.
  • Time decay: Se le asigna un porcentaje mayor de créditos a las campañas más recientes.

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Modelar el problema de esta manera tiene un nivel de subjetividad elevado, ya que estamos definiendo a priori cómo es el comportamiento del consumidor sin analizar en detalle cómo se da la sucesión de visitas.

Es necesario comprender en qué etapa de maduración se encuentra la organización para decidir el nivel de sofisticación de la medición: Si el nivel de inversión no representa una línea significativa en el estado de resultados, entonces gestionar con un modelo simplificado quizás sea suficiente por el momento. Sin embargo, cuando el volumen de inversión en marketing es considerable, se necesita tener un mejor control de los resultados y será necesario optar por otro tipo de soluciones para atribuir las ventas.

Modelos basados en algoritmos

Las actividades de marketing digital tienen la potencialidad de producir un elevado volumen de datos que sirven de input para analizar y comprender el comportamiento de sus visitas con el máximo nivel de granularidad. Con estos datos, uno podría computar cual es la probabilidad de concretarse una venta al haber interactuado con determinados medios publicitarios.

Vamos a poner un ejemplo concreto de una de las formas de modelar el problema. Contamos con una matriz de datos donde cada fila representa a un usuario, y cada columna es una variable binaria que indica si ese usuario llegó en algún momento al sitio a través de un medio publicitario. Además, contamos con una variable respuesta que deseamos estimar, donde se indica si el usuario realizó o no la compra.

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En base al planteo anterior, podemos asumir que las observaciones de la variable Compra siguen una distribución Bernoulli, sobre la cual podríamos ajustar un modelo de Regresión Logística. Este método es muy utilizado en diferentes disciplinas, como por ejemplo en medicina, donde se emplea para detectar la presencia de diabetes en función de un conjunto de factores de riesgo.

Luego de modelar la atribución de ventas con una regresión logística, es posible generar informes de fácil interpretación por los diferentes miembros de la organización para tomar mejores decisiones y definir cursos de acción basados en datos que permitan incrementar el rendimiento de la inversión en marketing.

En Clastia, los especialistas de Marketing, Data Science y IT trabajan en conjunto día a día para obtener insights basados en datos y desarrollar tecnología que permita mejorar iterativamente los resultados de compañías de comercio electrónico en Argentina y toda América Latina.

Si te interesa obtener más información sobre nuestro modelo de atribución y la tecnología de Marketing Intelligence que desarrollamos nos podés escribir a contacto@clastia.com y te responderemos a la brevedad !

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