Attribution IQ y los nuevos modelos de atribución en Adobe Analytics

En el Summit de Londres se mencionó y, finalmente, a medianos de junio, la compañía lo anunció de forma definitiva. Adobe Analytics incorpora un nuevo módulo que espera ayudarte a comprender mejor el comportamiento de tus clientes ampliando el número de modelos de atribución disponibles.

Attribution IQ elimina la dependencia existente hasta ahora en los modelos first-touch y last-touch para permitirte cuantificar el valor de tus acciones de Marketing de forma más precisa y mejorar así tu ROI (Return of Investment). Así pues, el Analysis Workspace de Adobe Analytics cuenta con 10 modelos avanzados basados en reglas, ¿sabes cuáles son? ¿qué supone este cambio? Sigue leyendo para descubrir todos los detalles.

Attribution IQ

¿Por qué Adobe Analytics incorpora nuevos modelos?

La complejidad del entorno digital, con múltiples puntos de contacto, complica la atribución de cualquier conversión. Antes de comprar una chaqueta, el cliente puede haber sido impactado por una publicación patrocinada en Instagram, haber realizado una búsqueda en Google y haber abierto un correo electrónico con un cupón de descuento. ¿A qué canal le asignarás el crédito? No hay una respuesta correcta pero sí necesitas considerar las implicaciones de cada modelo disponible para optimizar tu inversión.

Anteriormente, Adobe sólo aplicaba first-touch o last-touch en el análisis del valor de los distintos canales, es decir, te perdías una parte importante del customer journey ya que no tenía en cuenta ningún otro punto. Con este nuevo módulo, tendrás más flexibilidad para conseguir desbloquear insights y responder a preguntas de negocio más específicas.

Attribution IQ: ¿Qué nos ofrece en el Analysis Workspace?

Attribution IQ cuenta con 10 modelos que pueden utilizarse con cualquier dimensión, métrica o evento (incluyendo Props y eVars), en tiempo real o retroactivamente. Además, la solución te facilita comparar tantos modelos como quieras, sin límites, para permitirte ir ajustándolos según tus necesidades. De esta forma, conseguirás ver el impacto de cada uno de ellos y las variaciones ocasionadas en tus resultados.

Los modelos de atribución se basan en un conjunto de reglas que describen cómo distribuir las conversiones entre los distintos hits en un grupo. Y a partir de la ventana de retrospectiva (lookback window) se establece qué conjuntos de hits se consideraran para aplicar cada modelo. Esta ventana puede configurarse de visita o de visitante en función de tus necesidades. Se recomienda, por ejemplo, de visitante para ciclos largos aunque, en realidad, ambas opciones pueden personalizarse.

Brevemente, aquí tienes los 10 modelos que ahora están disponibles en Attribution IQ:

  • First touch: El 100% de la conversión se asigna a la primera interacción. Puede ser muy útil, por ejemplo, para evaluar el impacto de campañas de awareness.
  • Last touch: El crédito se atribuye íntegramente al último punto de contacto antes de la conversión.
  • Linear: Se reconoce el mismo porcentaje de la conversión a todos los puntos de contacto participantes en el proceso.
  • Time Decay: Se atribuye un porcentaje de la conversión decreciente desde el último punto de contacto antes de la conversión hasta el primero.
  • Same Touch: El 100% del crédito se asigna al hit donde ocurrió la conversión.
  • U-Shaped: Se distribuye el mérito de la siguiente forma: 40% a la primera interacción, 40% a la última interacción y 20% dividido entre cualquier punto de contacto intermedio. Si sólo hay 2 puntos, se asigna 50% y 50%.
  • J-Shaped: Se atribuye el 60% de la conversión a la última interacción, el 20% a la primera interacción y el 20% restante a cualquier touchpoint intermedio. Si sólo hay 2 puntos de contacto, se reparte 75% al último y 25% al primero.
  • Inverse J: El 60% del crédito se asigna a la primera interacción, el 20% a la última y, finalmente, se divide el 20% restante entre cualquier interacción intermedia. Tal como veis, funciona a la inversa del modelo anterior.
  • Participation: Se reconoce el 100% de la conversión a todos los puntos de contacto participantes. Debes tener en cuenta que, con este modelo, se incrementará el número total de conversiones en comparación con el resto.
  • Custom: Te permite especificar el valor que quieres asignarle a cada interacción (3 porcentajes para el primer touchpoint, el último y el resto).

Además, Attribution IQ, como parte del Analysis Workspace, puede beneficiarse también de las funcionalidades basadas en Adobe Sensei que te permiten identificar anomalías estadísticas en tus datos, factores de contribución o diferencias en segmentos. Si configuras adecuadamente las alertas, recibirás una notificación cuando se produzca cualquier cambio relevante.

¿Cómo utilizar los nuevos modelos de atribución?

Quizás una de las formas más cómodas de trabajar con estos nuevos modelos es a través de las tablas de datos (freeform tables). Después de añadir tus canales de Marketing y la métrica elegida, verás que puedes modificar el tipo de atribución a nivel de columna a través de la opción “Use non-default attribution model”. A continuación, se te abrirá una ventana con los modelos disponibles y las dos opciones de lookback window.

Desde esta tabla, podrás comparar un modelo de atribución con otro arrastrando la métrica hacia un lado para crear una nueva columna y, después, editándola para introducir el nuevo modelo.

Además, puedes utilizar segmentos para trabajar sólo con datos de nuevos clientes o aplicar breakdowns con el objetivo de profundizar en un canal de Marketing específico. Si, en este desglose con los códigos de seguimiento por campañas, quisieras modificar el modelo que se está aplicando a display, por ejemplo, podrías hacerlo sin afectar al resto de canales. Los breakdowns están pensados para analizar con detalle aspectos específicos.

Attribution IQ también incorpora un nuevo panel con visualizaciones pre-construidas que te ayudaran a realizar análisis más rápidos. Solo necesitas añadir tus canales de marketing, la métrica seleccionada, el modelo que quieres aplicar y la lookback window. A partir de aquí, se crearán un conjunto de gráficos donde se compararán distintos aspectos. Por ejemplo, puedes utilizar el diagrama de Venn para ver con qué frecuencia un canal colabora con otro. Este panel te ayudará a explorar distintas rutas hacia la conversión y a detectar tendencias.

Finalmente, los modelos de atribución también están disponibles en el Calculated Metric Builder, la herramienta que te permite generar métricas calculadas. Cuando incluyas tu métrica, verás que esta opción aparece en el menú de configuración. De esta forma, podrás crear métricas que utilicen uno o varios modelos combinados (híbridos).

Si te interesa esta solución, Adobe ha creado distintos tutoriales en su canal de YouTube:

En este sentido, hay que recordar que Google también está trabajando en el lanzamiento de un producto específico de atribución, Attribution 360, que está en fase de pruebas. Probablemente conoceremos más detalles en los próximos meses.

Si quieres profundizar en este tema, te recomendamos este post donde te explicamos cómo plantear un proyecto de atribución en términos generales.

¿Ya has probado Attribution IQ? ¿Qué te ha parecido este nuevo módulo en el Analysis Workspace?