Hoy hablamos con Rafael Jimenez, fundador y CEO de Adinton, una startup que lleva 7 años desarrollando soluciones de marketing de atribución y que han llevado todo su conocimiento a un modelo de marketing predictivo.
Los seres humanos estamos pre-programados para asignar causas a nuestras acciones y comportamientos y también aplicamos esta forma de pensar a lo que nos rodea.
Sobre este tema estudió mucho el psicólogo Fritz Heider, que allá por finales de los años 50 publicaba un libro donde sugería que las personas observamos a los demás, analizamos su comportamiento y generamos nuestras propias teorías para explicar sus acciones. A esto lo llamamos atribución.
Para Heider aplicamos dos grandes tipos de atribución. Por un lado, la atribución externa que es en las que buscamos las causas de las acciones en situaciones forzosas. Mientras que la atribución interna se da en las situaciones en las que culpamos a las características y personalidad del individuo.
A mediados de los años 60, Edward Jones y Keith Davis sugerían que las personas tendemos a pensar que las acciones de los demás son intencionales en lugar de accidentales. Cuando vemos a los demás comportarse de determinada forma, buscamos una correspondencia entre su comportamiento y sus motivaciones.
En definitiva, a los humanos nos cuesta pensar que las cosas pasan porque si, sin mayor motivo o pensamiento, y eso que vivimos en un Universo absolutamente lleno de caos.
Con la transición del marketing tradicional al marketing digital, se empezó a disponer de muchos más datos acerca del comportamiento de los usuarios ante los anuncios y su relación con las ventas finales. De esta forma, empezó a crecer el interés por aplicar este tipo de enfoques a cuantificar la influencia de cada tipo de publicidad o estrategia de marketing en las decisiones de compra de nuestros clientes.
Así surgió el concepto de atribución dentro del marketing, el ser capaces de visibilizar cómo influencia cada acción de marketing en las compras de cada uno de nuestros usuarios para posteriormente tomar decisiones acerca de en qué canales invertir más o como optimizar nuestros costes de captación.
Según se ha ido complicando el stack del marketing digital con más canales y opciones, también se ha ido complicando la forma en la que atribuímos las ventas. Hemos pasado de tener pocos canales, pero muy dominantes, que nos permitían hacer una asignación directa de impacto o interacción publicitaria a venta, a un momento donde el mix de canales y la interacción de nuestros compradores con los mismos es tan compleja que resulta casi imposible extraer conclusiones sin hacer análisis de datos mucho más profundos.
Así, hemos pasado de modelos de atribución de fuente única, donde atribuíamos la venta al canal donde el usuario había realizado el último click o el primer click, a modelos de atribución fraccionada donde se intenta modelar cómo interviene cada canal a lo largo de todo el proceso de venta, asignándole un porcentaje de la venta a cada interacción. Dentro de estos modelos fraccionados, encontramos desde submodelos relativamente simples que reparten el peso de los canales a partes iguales, a modelos que van decayendo con el tiempo, y modelos que tienen en cuenta muchísimas más variables.
En los últimos años, estos modelos fraccionados se han ido complicando tanto que han surgido los modelos algorítmicos o probabilísticos que utilizan técnicas estadísticas o de aprendizajes para determinar la probabilidad de conversión y la importancia relativa de cada punto de contacto con el cliente en la venta final.
En definitiva, la atribución es una de las grandes patas del marketing que no tenemos resueltas y que pone en tela de juicio el análisis que hacemos de todas nuestras campañas y resultados.
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