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Hace algo más de 10 años los profesionales de Marketing Digital empezamos a poner en duda el Modelo de Atribución Last-Click, modelo propio de las herramientas de Analítica Web que permiten medir, entender y optimizar la navegación y el comportamiento de los usuarios en un Sitio Web concreto (Site-Centric Approach), pero que no tienen en cuenta el «Pre-Click», es decir lo que sucede antes de que los usuarios interactúen con las piezas de las distintas acciones tácticas/campañas, o visiten el Sitio Web, lo que dio paso a enfoques de medición distintos, y en concreto a uno más avanzado conocido como Modelo de Atribución Multi-Touch (MTA).

Qué es Multi-Touch Attribution

Multi-Touch Attribution o MTA es un enfoque de medición dirigido a hacer un seguimiento de todas y cada una de las tomas de contacto, con o sin interacción, que los usuarios tienen con los anuncios a través de sus diferentes dispositivos, con el fin de determinar la contribución ejercida por estos (los anuncios) a lo largo de los Paths To Purchase (Paths de Compra). Pero, la realidad es que el Modelo de Atribución Multi-Touch se ha ido encontrando con ciertas dificultades y retos: la fragmentación de la actividad de navegación de los usuarios fruto del auge y la consolidación del móvil como dispositivo de acceso y uso de Internet, que empresas como Google o Amazon entre otras tomaron medidas hace años para desactivar la medición de terceros a nivel usuario, que las acciones de Marketing Tradicional no se sincronizaban del todo correctamente con la Atribución Digital, y que la entrada en vigor en Mayo de 2018 del GDPR (Reglamento General de Protección de Datos) conlleva la obligación de protección de la privacidad del usuario.

Atribución, Privacidad del Usuario Individual y «Cookieless»

Como es ya sabido por todos, a finales del año 2023 Google bloqueará las cookies de terceros o third-party cookies en su navegador Chrome, algo que ya han hecho otros navegadores, concretamente Safari (Apple) y Firefox (Mozilla). Pero “Cookieless” no significa que se erradique el uso total de las cookies, de hecho, las cookies propias o first-party cookies seguirán existiendo y estando en uso.

Según Statcounter Google Chrome posee una cuota de mercado a nivel mundial de alrededor del 65% del total navegadores. Por otro lado, las cookies de terceros han sido la columna vertebral sobre la que se ha construido el negocio de la publicidad digital durante los últimos 25 años, por lo que entre GDPR y un mundo sin third-party cookies la Atribución Multi-Touch se encuentra en un momento delicado, y se volverá ineficaz e ineficiente entre canales, ya que requiere de la identificación de usuarios a nivel cookie o IDs. Por consiguiente, será realmente difícil para la mayor parte de las empresas y organizaciones el desarrollar o mantener dicho enfoque de medición.

De todas formas, desde mi punto de vista todo lo anterior no significa que la Multi-Touch Attribution deje de tener un valor importante para la optimización diaria en otros ecosistemas, concretamente en ecosistemas cerrados como el de Google, Facebook, Amazon u otros, ya que estos ecosistemas cerrados se caracterizan por trabajar con datos de first-party, por contar con el consentimiento de sus usuarios para el uso de sus datos personales, y por tener registrados los distintos dispositivos que estos (sus usuarios) utilizan diariamente, pudiendo de esta manera mantener una visión unificada de cada usuario, así como rastrear sus múltiples tomas de contacto e interacciones.Sin embargo, el problema para la mayor parte de las empresas vendrá cuando los usuarios a los que se dirigen tomen contacto, con o sin interacción, con acciones tácticas llevadas a cabo en más de un ecosistema cerrado, o en paralelo en otros sitios web, a través de acciones de eMail Marketing, o con Campañas de Publicidad en Televisión o Exterior. Por ello, y dado que eso es lo normal en una estrategia, el reto al que nos enfrentamos es realmente complejo, y necesitamos por lo tanto de una solución que permita comprender el rendimiento de los esfuerzos tácticos (Mix de Medios) sin realizar un seguimiento específico de cada usuario, y en esta dirección existen ya diferentes propuestas, entre las cuales podemos destacar, el Attribution Reporting de Google, el Private Click Measurement (PCM) de Apple, y el Interoperable Privacy Attribution (IPA) de Firefox y Meta (Facebook).

Pero, dado que estos planteamientos son de momento propuestas, quizás es interesante que empecemos también a pensar en otras alternativas, y en este sentido es posible que otra nueva realidad pueda ser la Incrementalidad, ya que es una solución de medición «Cookieless», que podría determinar si los elementos del anuncio tienen algún valor incremental para una conversión, y puede responder a preguntas como el impacto del Marketing Offline en las Ventas Online y viceversa.

Qué es la Incrementalidad

La incrementalidad es la medición de resultados suplementarios de negocio que una campaña o acción táctica impulsa en su conjunto.

Desde mi punto de vista uno de los problemas que tiene en general la Atribución como enfoque de medición es que solo tiene en cuenta la contribución ejercida por los esfuerzos actuales, y la realidad es que muchas marcas «recogen fruto» de los esfuerzos llevados a cabo en años pasados (Branding), por lo que yo diría que la Atribución tiene un enfoque de medición cortoplacista por no contemplar el valor histórico, algo que la Incrementalidad sí tiene en cuenta e integra.

El objetivo de un Modelo de Incrementalidad sería centrarse en medir y analizar la evolución de aspectos concretos de negocio respecto a un punto de referencia. Y es que teniendo en cuenta que la estrategia es el conjunto de acciones tácticas dirigidas a alcanzar un objetivo donde unas alimentan a otras y todas se retroalimentan entre sí, cuantos más canales de Marketing estemos integrando en la estrategia, más complejo será entender la contribución ejercida por cada uno de ellos. Por ello quizás es interesante centrarnos en buscar la incrementalidad en el mix de esfuerzos, dando pesos a acciones y objetivos, para tratar de encontrar indicadores de éxito en base a la salud de la marca, algo en lo que la Inteligencia Artificial, el Machine Learning y los Modelos Estadísticos nos podrían ser de gran ayuda.

Post también publicado en Ideaspropias, La Opinión de Nacho Carnés