Diego Mainez

Diego Mainez

Data & CRO Consultant

Gauss Attribution: llevando tu atribución a otro nivel

28 septiembre 2021
2 minutos

¿Te imaginas que la venta de un coche de 30.000€ o la matriculación de un alumno de 15.000€ estén asignadas un canal como las impresiones? ¿O poder ver cuántas veces el usuario visita tu web entre el lead y la compra final? ¿O construir tu story telling por tipología de producto en base a las necesidades del usuario? 

Los consumidores son bombardeados con mensajes publicitarios a través de canales tradicionales y digitales, de modo que su viaje desde su búsqueda inicial de un producto o servicio hasta la compra del mismo, es cada vez más complejo. Las estrategias omnicanal buscan dar al consumidor una experiencia única y consistente a través de todos los canales del funnel de ventas. Esto enriquece la experiencia del consumidor pero dificulta a los directores de marketing determinar qué canal o campaña publicitaria produjo la conversión. La comprensión del recorrido del cliente en su totalidad es clave ya que de otra manera puede conducir a esfuerzos fallidos de segmentación o retargeting, lo que en última instancia puede disminuir la confianza e impedir la decisión del cliente de realizar una compra repetida.

¿Quién hizo la venta? ¿Y qué hizo que los clientes compraran? Gauss Attribution da respuestas a estas importantes preguntas y construye diferentes modelos analizando todos los puntos de contacto, en todos los canales, para comprender cuánto contribuyó cada interacción a la venta. Te contamos en este artículo un poco más en detalle en qué consiste esta solución.

Para llevar a cabo la medición del usuario durante todo el proceso, y cuando decimos todo, es todo, contemplamos desde la impresión de un banner publicitario, la navegación web, la compra y en los casos de las webs enfocadas en lead gen la trazabilidad llega hasta la compra final, pasando si fuese necesario, por el call center.

En este proceso son clave dos puntos:

  • Identificador de usuario único
  • Integración de todas las fuentes de datos en Google Big Query

Además, Gauss Attribution nos permite aislar lo que ocurre en el journey del usuario entre el lead y la compra final o la matriculación, si necesita de la realización de algún touch point con algunos de los activos digitales del cliente o si ya no vuelve a ellos.

Una vez se tiene el dashboard con toda la información de atribución por canal, campaña, número de touch point hasta las diferentes conversiones, comparativas de first clic vs last clic, filtrado por dimensiones, modelos avanzados, call center, entre otros, podremos sacar conclusiones relevantes para el diseño y planificación del story telling, ver como se comportan canales de ataque frente a canales de defensa, comprobar si es útil realizar inversión en social media o display, y un sinfín de cosas más.

Recuerda que, dependiendo de diferentes factores tales como objetivos de negocio, ciclo de venta o nivel de madurez, Gauss Atributtion recomienda un modelo diferente para el reporta y el análisis.

Por ejemplo, en negocios digitales de captación de leads donde prevalecen las landings de campaña creadas para tal fin, se obtiene un 70% de los leads captados con un solo touch point, por lo que a priori el modelo de atribución recomendado será más sencillo que en negocios con estrategias omnicanal con múltiples canales. 

Además, es importante saber que un lead captado en un solo touch point nos habla de un éxito en la creación y optimización de la landing, un éxito en la creación del anuncio, un éxito en el ajuste de la puja y un éxito en la estrategia de búsqueda de la keyword, y con ese porcentaje de objetivos captados con un solo touch point podremos ‘’KPIzar’’ el éxito de tus campañas.

Si estás interesado en la solución Gauss Attribution y quieres saber cómo poder implementarlo en tu caso concreto, no dudes en contactar con Making Science a través de info@makingscience.com. ¡Te esperamos!