Regístrate gratis
Cómo aplicar los modelos de atribución en Google Analytics

Cómo aplicar los modelos de atribución en Google Analytics

Los modelos de atribución en Google Analytics pueden aplicarse fácilmente utilizando la Herramienta de comparación de modelos. Podemos acceder a ella a través de la pestaña “Informes”, buscando en la columna de la izquierda “Conversiones” > “Atribución” > “Herramienta de comparación de modelos”. En este punto veremos una pantalla parecida a ésta:

Modelos de atribución en Google Analytics

Cuando aplicamos modelos de atribución en Google Analytics, obtenemos informes generados que nos permiten comparar los ingresos generados por cada canal o fuente de tráfico según los criterios que establezcamos y agrupar dichos canales a nuestra conveniencia. Incluso ofrece la posibilidad de crear modelos personalizados para dar respuesta al mayor número posible de estrategias empresariales.

En este punto, ¿cuál de los modelos de atribución en Google Analytics encaja mejor con nuestro negocio? La respuesta es algo complicada, ya que requiere un estudio pormenorizado de los objetivos y las acciones llevadas a cabo por la compañía, al igual que del origen de las inversiones en los distintos canales. A pesar de todo, a continuación vamos a realizar una aproximación acerca del momento idóneo para emplearlos:

  • Modelos de atribución en Google AnalyticsModelo de última interacción: atribuye el 100% del valor de la conversión a la última fuente de tráfico con la que el cliente ha interactuado antes de comprar. Es aconsejable en campañas diseñadas para captar usuarios en el momento de la conversión o para artículos que no necesitan una fase de consideración durante el proceso de decisión.
  • Modelos de atribución en Google AnalyticsModelo de último clic indirecto: es el modelo predeterminado que emplea Google Analytics para informes que no son de embudo multicanal, por lo que, además, supone una referencia práctica a la hora de establecer comparaciones con los resultados de otros modelos. Lo que hace este modelo es prescindir del tráfico directo y le otorga el 100% del crédito al último canal en el que el usuario ha hecho clic antes de convertir. Es recomendable si consideramos que nuestro tráfico directo lo obtenemos a través de una fuente diferente.
  • Modelos de atribución en Google AnalyticsModelo de último clic de AdWords: si lo que deseamos es identificar a los anuncios de AdWords que han generado el mayor número de conversiones, éste es nuestro modelo. Su objetivo es aplicar el 100% del valor de la conversión al último anuncio de AdWords en el que el cliente ha hecho clic antes de efectuar su compra.
  • Modelos de atribución en Google AnalyticsModelo de primera interacción: imputa el 100% del crédito a la primera fuente de tráfico con la que el usuario ha interactuado antes de realizar la conversión. Es recomendable para marcas desconocidas que pretenden dar a conocer sus productos o servicios.
  • Modelos de atribución en Google AnalyticsModelo lineal: reparte proporcionalmente el valor de la conversión entre todas las interacciones. Es útil para campañas que pretenden mantener la notoriedad y el contacto con el cliente durante todo el proceso de venta.
  • Modelos de atribución en Google AnalyticsModelo de deterioro del tiempo: asigna más valor a la última interacción y menor valor de forma gradual a las que se alejan más de la conversión. Es ideal para campañas de promociones de uno o dos días.
  • Modelos de atribución en Google AnalyticsModelo según la posición: le concede más valor a la primera y la última interacción, distribuyendo el valor restante, de forma equitativa, entre el resto de las interacciones, si es que se han producido. Es apropiada si queremos conocer los puntos de contacto de nuestra marca con los usuarios y, de ellos, cuáles resultaron en ventas.

Modelos de atribución en Google Analytics personalizados

Si, por el contrario, preferimos diseñar nuestro modelo personalizado desde cero, tendremos que hacer clic en el desplegable de modelos y seleccionar “Crear nuevo modelo personalizado”.

Modelos de atribución en Google Analytics

A continuación le daremos un nombre y elegiremos un modelo predeterminado, de los anteriormente mencionados, como punto de partida para customizarlo. Después tendremos unas configuraciones opcionales para detallar nuestro modelo:

  • Ventana al pasado: para especificar el periodo de la ventana de conversión usado para la atribución. Podrá ser de entre uno y 90 días.
  • Ajustar el crédito según la interacción de los usuarios: para aplicar varias reglas de ponderación según las métricas de interacción del sitio de la visita resultante. Podremos distribuir el crédito proporcionalmente en función del tiempo en el sitio web o el número de páginas por sesión.
  • Aplicar reglas de crédito personalizado: para establecer varias reglas de ponderación que amplíen considerablemente la forma en que está definido el modelo. Nos dará la posibilidad de escoger los puntos de contacto que deseemos identificar y, después, tendremos que indicar cómo se les distribuirá el crédito de la conversión respecto a otros puntos de contacto.

Por ejemplo, en caso de que consideremos que los puntos de contacto directos se han originado a través de otras acciones de marketing, probablemente nos interese disminuir el valor del canal directo. Para reducirlo a la mitad, podremos crear la siguiente regla de crédito personalizada:

  • Incluiremos una concordancia exacta “Posición en ruta” con “última”.
  • E incorporaremos una concordancia exacta “Fuente” con “directa”.
  • Además asignaremos un valor de 0,5 veces (la mitad) a otras interacciones de la ruta de conversión.

¡Bien! Ya has logrado configurar los modelos de atribución en Google Analytics.

Si todavía te queda alguna duda sobre la eficacia de los modelos de atribución, podemos mencionar las palabras del propio Google después de realizar un estudio: “El 72% de las agencias y los marketers encuestados coincidieron en que la atribución permite una mejor asignación del presupuesto entre los canales y un mejor rendimiento”.

display prospecting


Si te ha interesado este post, te recomendamos:

E-Commerce, Business Strategy, Increasing Traffic, adwords, HubSpot, Data, Ecommerce, Google Analytics, modelos, clics, crédito, informes, interacciones, Analytics, conversiones, atribución, canales, fuentes, herramienta, personalizado

CLIENT'S STORY

How Vodafone

increased click through rates by 94% with product feed emails

Download now
How Vodafone

Posted by Laura Mora