En el complejo ecosistema del marketing digital, donde los clientes interactúan con una marca a través de múltiples puntos de contacto antes de realizar una conversión, la pregunta de «¿qué canal o campaña es el responsable de una venta?» se vuelve cada vez más desafiante. Para los profesionales del marketing y los analistas de datos, los modelos de atribución multicanal avanzados son la clave para desentrañar esta complejidad y comprender el verdadero impacto de cada punto de contacto en el viaje del cliente.

Tradicionalmente, muchos marketers han dependido del modelo de atribución de «último clic», que asigna el 100% del crédito de una conversión al último canal con el que el cliente interactuó. Si bien es sencillo, este modelo ignora por completo la contribución de los canales que introdujeron al cliente a la marca, nutrieron su interés o lo ayudaron a avanzar en el embudo de ventas. Los modelos de atribución multicanal, por el contrario, distribuyen el crédito entre todos los puntos de contacto en el viaje del cliente, ofreciendo una visión mucho más precisa del rendimiento de cada canal. Esto incluye desde el «primer clic» (el canal que inició la interacción), hasta los clics intermedios y el último clic. Comprender estos modelos es vital para tomar decisiones informadas sobre la asignación de presupuestos. Google Analytics proporciona una buena introducción a los diferentes modelos: Modelos de atribución – Google Analytics.

Fuente: https://www.appsflyer.com/es/blog/measurement-analytics/marketing-roi/
Tipos de Modelos y Aplicación Práctica para el ROI
Existen varios tipos de modelos de atribución multicanal, cada uno con sus propias ventajas y desventajas, y su elección debe basarse en los objetivos específicos del negocio. Los más comunes incluyen:
- Primer Clic: Atribuye el 100% del crédito al primer punto de contacto. Útil para entender qué canales inician el viaje del cliente.
- Lineal: Distribuye el crédito por igual entre todos los puntos de contacto. Proporciona una visión equitativa de todos los canales.
- Deterioro del Tiempo: Asigna más crédito a los puntos de contacto que ocurrieron más cerca del momento de la conversión. Útil para ciclos de ventas más cortos.
- Basado en la Posición (en forma de «U»): Asigna un porcentaje mayor de crédito al primer y último punto de contacto, distribuyendo el resto uniformemente entre los intermedios. Reconoce la importancia de la iniciación y la conversión final.
- Basado en Datos (Data-Driven Attribution – DDA): Este es el modelo más avanzado y el futuro de la atribución. Utiliza algoritmos de machine learning para analizar los datos históricos de conversión y asignar el crédito de forma dinámica a cada punto de contacto basándose en su contribución real a la conversión. Este modelo es superior porque se adapta a los patrones únicos de cada negocio, revelando verdaderas correlaciones que los modelos basados en reglas podrían pasar por alto.

Fuente: https://www.orangemantra.com/blog/roi-in-digital-marketing-guide-to-success/
La implementación de modelos de atribución avanzados impacta directamente en el ROI digital. Al comprender qué canales están contribuyendo realmente a las conversiones en cada etapa del embudo, los marketers pueden optimizar sus presupuestos, reasignando la inversión a los canales de mayor rendimiento y aquellos que contribuyen al inicio o la nutrición del cliente. Esto puede significar invertir más en SEO o contenido para la fase de concienciación, o en publicidad de retargeting para la fase de consideración. Además, permite identificar ineficiencias y áreas de mejora. Herramientas de marketing analytics modernas ofrecen capacidades de DDA, que requieren un volumen significativo de datos para ser precisas. Para una inmersión más profunda en los modelos de atribución y su impacto, Hubspot ofrece un análisis valioso: Modelos de atribución en marketing digital. Al dominar estos modelos, los profesionales estarán seguros de las métricas superficiales, logrando una verdadera optimización del gasto publicitario.










