En este webinar tuvimos la oportunidad de charlar con Adrián Larraga, de Numéricco, sobre cuáles son los retos más comunes de atribución en ecommerce y algunas posibles soluciones. Te contamos cuáles fueron los puntos más destacados que se trataron y te damos la oportunidad de volver a verlo.
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Optimizando la atribución: el camino hacia un ecommerce más rentable
Comprender con precisión el impacto de cada canal, campaña y fuente de tráfico es clave para mejorar la rentabilidad de un ecommerce. Sin una atribución bien optimizada, se corre el riesgo de tomar decisiones basadas en datos sesgados y desperdiciar inversión en estrategias ineficientes.
Mejorar la atribución no solo permite identificar qué canales generan tráfico de calidad, sino que también ayuda a optimizar la inversión en captación, mejorar la experiencia del usuario y, en última instancia, alcanzar los objetivos de negocio con mayor precisión.
¿Qué nos permite una atribución optimizada?
Tomar decisiones basadas en datos
Uno de los beneficios más claros, directos y, puede que obvios, de tener una atribución saneada y correctamente construida es contar con datos fiables y reales acerca de los canales, las fuentes, los medios y las campañas que mejor funcionan para atraer tráfico de calidad.
Esto es precisamente lo que va a ayudarnos a que sepamos identificar los diferentes puntos de contacto, independientemente de si son online y offline, y podamos tomar decisiones informadas que nos permitan priorizarlos, optimizarlos y sacarles el máximo provecho.
Conseguir objetivos de negocio
Todo lo que mencionábamos acerca de una mejor toma de decisiones tiene como objetivo principal el ayudarnos a alcanzar nuestras metas de negocio, las cuales en el caso de los ecommerce tienen que ver sobre todo con el aumento de las ventas y el rendimiento económico obtenido a través de la tienda online.
En este sentido, la atribución es precisamente aquello que nos va a llevar a incrementar los beneficios gracias a:
- La identificación, y priorización, de los canales más efectivos y eficientes
- La reducción de costes derivados de la sobrevaloración de algunos canales
- La mejor gestión de la inversión en captación de tráfico
- La optimización de campañas de pago gracias a un análisis preciso de su rendimiento
Mejorar la experiencia de los usuarios
Conocer mejor a los usuarios y poder identificar patrones de comportamiento y preferencias dependiendo del canal de procedencia, implica también ser capaces de llevar a cabo estrategias de marketing personalizadas y de personalizar el contenido, las promociones y cada punto del camino hasta la conversión.
Si quieres descubrir qué técnicas te permitirán optimizar la atribución de tu ecommerce para lograr tus objetivos de negocio, ¡no te pierdas el webinar completo!
Transcripción del webinar
Antón: Lo primero de todo, daros las gracias a todos los que estáis aquí hoy con Aditu y con Numérico en este webinar sobre atribución en e-commerce. Muchas gracias por asistir. La verdad es que para mí es un lujo contar con los dos ponentes de hoy: por un lado, Alazne, una de nuestras consultoras senior en analítica avanzada. ¿Qué tal, Alazne?
Alazne: Buenos días a todos.
Antón: Muy bien. Alazne va a cubrir el grueso de la presentación, y por otro lado tenemos el lujo de contar con Adrián Larraga, de Numérico. ¿Qué tal, Adrián?
Adrián: Buenos días, muy bien.
Antón: Adrián lleva toda la parte digital dentro de la agencia, y es una gozada colaborar con ellos. Si me pasas la diapositiva, vemos un poco la agenda de hoy: es una presentación de unas 30 diapositivas aproximadamente. Primero comentamos rápidamente quiénes somos —muchos ya nos conocéis, pero por repasarlo— y después entramos a fondo con todo lo referente a analítica digital en torno a la atribución. Empezará Adrián y luego seguirá Alazne; la idea es que sea una charla dinámica, casi una conversación entre ambos, así que haced todas las preguntas que queráis. Abajo, en el pie de la ventana de Zoom, tenéis un apartado de preguntas y respuestas donde podéis ir dejando vuestras dudas; yo estaré moderando el webinar, haciendo alguna intervención, rescatando preguntas a lo largo de la sesión, y al final hay también un apartado especial para resolverlas.
Sin más, vamos a por ello. Lo primero, comentaros brevemente que Aditu está especializada en analítica avanzada de datos para marketing digital —solo nos dedicamos a esa parte— y trabajamos por proyectos a medida, tanto para clientes directos como para agencias, tecnológicas o consultoras con las que colaboramos. El webinar de hoy está englobado dentro del área de data analytics, concretamente en la parte de análisis y visualización de datos. Entendemos nuestro servicio en tres fases del viaje del dato del usuario a través de los activos digitales de una compañía: consentimiento y aceptación, la parte analítica y de visualización avanzada, y una tercera parte de activación del dato para acciones de marketing. Por eso este webinar con Numérico tiene mucho sentido, porque ellos están especializados en desarrollo y diseño de productos digitales perdurables en el tiempo.
Si me pasas la diapositiva, Alazne… este es un pequeño resumen. Adrián, ¿quieres matizar algo de lo que acabo de decir? Es tu compañía, y seguro que lo explicas mejor que yo.
Adrián: Has hecho un resumen perfecto. A fin de cuentas, nuestro propósito, nuestra propuesta, es el acompañamiento y el impulso, desde un ámbito estratégico y con un apoyo muy fuerte en la tecnología, de marcas y negocios digitales que necesitan ir un paso más allá de donde están ahora. Iremos viendo, conforme avancemos en el webinar, que una parte fundamental para nosotros es la toma de decisiones basadas en datos: somos muy de cultura de datos internamente, aunque nuestro papel no sea la analítica avanzada, como sí lo es el vuestro. Por eso aquí estamos dos figuras que se complementan a la perfección.
Antón: Fenomenal, Adrián, pues así es, encantados. Mira, en este ratito, mientras hacíamos las presentaciones, ha seguido sumándose gente al webinar, así que ya somos un grupo muy interesante. Para los que acabéis de llegar: vamos a arrancar, y tenéis abajo la sección de preguntas y respuestas donde, si las vais dejando, las iré recogiendo a lo largo de la sesión.
Vamos a por ello, Alazne. Si pasas la diapositiva, estamos con este primer punto que, por lo que habíamos comentado, le toca un poquito a Adrián, desde su visión mucho más global del ecosistema e-commerce y digital para un cliente, en torno a la atribución.
Qué es la atribución (y por qué es un tema de negocio)
Adrián: Genial, pues vamos a por ello. El objetivo de esta introducción es calentar motores y, sobre todo, conocer entre todos cuál es el punto de partida cuando hablamos de atribución —un tema que, personalmente, creo que se habla muy poco; nos centramos mucho en las soluciones finales, pero no en de dónde parte todo—.
Cuando hablamos de atribución, nos referimos a ese proceso mediante el cual, en nuestro negocio digital y en nuestra área de analítica, se van asignando los valores de las conversiones finales —ventas, registros, suscripciones, captación de leads— a los diferentes canales, o, como a mí me gusta más decir, a los puntos de contacto entre los que interactúa el usuario con la marca. Es un tema muy importante porque cada vez contamos con más canales: estamos en una era en la que hablamos continuamente de omnicanalidad, de comercio unificado, de conocer cada vez mejor al usuario. Hay sectores con procesos de compra más impulsivos y otros más complejos, y, como especialistas en e-commerce, tenemos que entender muy bien qué papel cubre cada canal o acción que activamos, porque, si no tenemos esa visión de cómo interactúan las conversiones finales con cada canal, es como ir con una venda en los ojos, intentando matar moscas a cañonazos.
Más allá de que los modelos de atribución nos digan si es el canal orgánico, el de Ads o el de email el que más convierte, lo que realmente nos aportan es una visión completa de todo el recorrido que lleva a cabo un usuario desde que conoce nuestra marca, empieza a considerar nuestra oferta, y finalmente lleva a cabo una acción de conversión.
Si pasamos a la siguiente, Alazne… Es lo que venía diciendo, de hecho, en una pequeña introducción que hice al presentar Numérico: la atribución no es única y exclusivamente un tema de analítica, es un tema de negocio. Porque, si no tenemos en cuenta cómo interactúan los usuarios con cada uno de nuestros canales, ¿cómo vamos a tomar decisiones para optimizar nuestras estrategias?
Voy a poner un ejemplo para que se entienda rápido: imaginemos que hay una persona que compra a través de nuestro e-commerce, y que, al analizar nuestros datos durante un periodo concreto, vemos que el 80% de las conversiones se atribuyen al canal orgánico. Si pensamos en cómo ese usuario ha llegado a comprar a través de ese canal, seguramente nuestra estrategia no se limita al SEO: también estaremos trabajando el social ads, campañas de email marketing, fidelización, reactivación… ¿Cómo vamos a atribuir todas esas conversiones a un solo canal? Tenemos que tener en cuenta todo el recorrido.
El punto de partida no es solo entender que la atribución es un proceso de asignación a un único canal, sino estar plenamente convencidos de que, detrás de una conversión, hay toda una serie de puntos de contacto y una relación entre una marca y una persona —digo «persona» porque cada vez le tengo más manía a la palabra «usuario»; cuando hablamos de experiencia de usuario, en realidad estamos hablando de personas—.
En este sentido, para nosotros la analítica digital es crucial, porque siempre partimos de los datos para conocer los comportamientos que después tenemos que optimizar a través del diseño de ese producto digital, que sería nuestro núcleo en Numérico —no solo para optimizar el customer journey, sino también para saber cómo el negocio digital está captando, reactivando y fidelizando a sus usuarios—. Porque, de lo contrario, podríamos llegar a pensar que estamos mejorando la vida de las personas a través de nuestro negocio cuando, si tenemos datos poco fiables —lo veremos a continuación, es uno de los grandes problemas a los que nos podemos enfrentar—, es probable que estemos tomando decisiones equivocadas. Por eso, aunque en nuestro caso no seamos expertos en analítica avanzada, como sí lo son los compañeros de Aditu, partir siempre del dato y apoyarnos en el recorrido del negocio es crucial para encontrar palancas de crecimiento.
Los beneficios de optimizar la atribución
Alazne: Muy bien, pues yo creo que podemos ahora matizar un poco mejor los beneficios de optimizar la atribución, de manera general —recuperando un poco lo que comentaba Adrián sobre qué podemos sacar de optimizar la atribución y ese seguimiento del customer journey—.
Lo primero que conseguimos con una atribución optimizada es tener datos fiables, que al final nos digan qué canales, fuentes, medios y campañas funcionan mejor, y que nos permitan tomar decisiones de negocio informadas, basadas en datos reales, más eficaces y eficientes. Estas decisiones suelen estar orientadas a los objetivos de negocio de cada uno —en el caso de los e-commerce, normalmente incrementar las ventas—, así que podemos identificar qué canales funcionan mejor para conseguirlo, priorizarlos, y conseguir un mix de canales óptimo que nos permita alcanzar nuestras metas. Y, por último, como comentaba Adrián, si mejoramos la experiencia de las personas que entran en contacto con nosotros, conociéndolas mejor —qué prefieren, qué cosas no les gustan, qué puede frenar esa conversión—, podemos crear experiencias personalizadas para cada una de ellas y, al final, conseguir un mayor número de ventas e incrementar el ROI.
Antón: Madre mía. La verdad es que, para alguien que está más en la parte de negocio, marketing o comercial, como puedo ser yo, esto puede llegar a ser un desafío: la atribución es un topic tan complejo que a veces parece casi un sueño llegar a tenerla bien medida. Somos conscientes de que es imposible tener una atribución 100% efectiva; hay plataformas que no hablan entre ellas. Para entender esto mejor, creo que en la siguiente diapositiva tienes bien definido qué es la atribución, qué son problemas de atribución y qué no lo son, ¿verdad?
Qué es —y qué no es— un problema de atribución
Alazne: Eso es. Aquí lo primero es saber identificar si tenemos un problema de atribución: hay cosas que la afectan, pero que realmente no son incidencias que podamos solucionar, ni pueden considerarse problemas directos de atribución. Hemos preparado esta diapositiva precisamente para ayudar a hacer esa distinción.
Cosas que sí son problemas de atribución: cuando una conversión se asigna al canal que no es —por ejemplo, algo que debería atribuirse al canal orgánico y de repente se va a email—; cuando vemos una cantidad excesiva de tráfico directo sin razón aparente, o un corte brusco en cómo se venía asignando la atribución; cuando, en algún punto del recorrido del usuario, perdemos la capacidad de seguir con qué canal ha interactuado o qué punto de contacto ha producido la conversión; y cuando estamos captando datos parciales, es decir, hay un corte en el recorrido, o directamente no tenemos datos de atribución.
Antón: Perdona, perdona, es que por aquí saltaba una pregunta, y como es la primera del webinar estaba emocionado viendo que la gente está participando. Creo que es más para Adrián: está relacionada con el diseño y desarrollo web, con UX, en la que también sois especialistas. La pregunta, resumida, es: ¿en qué medida tener bien medidos estos impactos, tener bien ejecutada la atribución, puede ayudar al diseño web y a toda la parte de UX?
Adrián: Es muy buena pregunta, y precisamente por eso en Numérico apostamos por esa cultura del dato: nos ayuda a conocer al usuario con un dato cuantitativo, y, si el modelo de atribución está bien trabajado, es un dato fiable en el que podemos confiar para la toma de decisiones o para empezar a barajar hipótesis que den forma al producto. De hecho, en muchas ocasiones, si detectamos alguno de los problemas que acaba de comentar Alazne —cierta discrepancia entre canales a lo largo de un periodo, o que casi todo se atribuye a tráfico directo—, ya levantamos la mano y decimos: cuidado, que el punto de partida de los datos no es el más favorable; igual tenemos que recurrir a otras técnicas de investigación que ayuden a asentar la base del diseño o la búsqueda de oportunidades para mejorar el producto.
Antón: Estás muteado… sí, sí, me estaba dando cuenta de que estaba ahí hablando como pez fuera del agua. Gracias, Adrián. Perdón, Alazne, por haberte interrumpido; podemos avanzar.
Alazne: Sí, sí, seguimos, pero, como digo, cualquier pregunta es bienvenida. Hemos comentado qué son problemas de atribución, pero también hay que ver qué no lo son, porque muchas veces se confunden, y eso nos lleva a tomar acciones sin sentido que acaban perjudicando la atribución de verdad, o creando un problema que antes no existía.
No son problemas de atribución: ver diferencias entre distintas plataformas —si entro a Google Ads y a Facebook, y luego a GA4, y veo conceptos de atribución distintos, no pasa nada: cada herramienta mide y reporta los datos de forma diferente, así que debemos esperar incoherencias, no hay nada que solucionar ahí—. Tampoco lo es ver diferencias entre distintas versiones de una misma herramienta —esto se vio muy claro en la transición de Universal Analytics a GA4, que cambió muchísimo la forma de procesar los datos, así que no son comparables entre sí—. Tampoco lo son las imprecisiones derivadas de estimaciones estadísticas —modelos predictivos, umbrales, el famoso muestreo—: siempre que hay una estimación o un modelo automático de por medio, no será 100% precisa por definición, y eso no indica un problema. Y, por último, las limitaciones tecnológicas: cuando los datos vienen de un dispositivo iOS, hay un blocker de por medio, o el usuario ha rechazado las cookies y no podemos hacerle seguimiento completo, es normal que se pierdan datos de atribución por el camino; afecta a la atribución, sí, pero no es algo que podamos solucionar, porque no tenemos esa capacidad.
Dicho esto, aquí tenemos un listado de posibles problemas de atribución y de cosas que lo parecen sin serlo; lo primero es saber diferenciarlos y actuar en consecuencia: si es un problema, lo optimizamos; si no lo es, vemos qué opciones tenemos, pero, de entrada, hay que identificarlo correctamente.
¿Por qué hay tantos problemas de atribución? Aquí tengo un listado, pero básicamente es recuperar lo que comentaba Adrián: cada vez los usuarios tienen recorridos más complejos —van saltando de la tienda física al móvil, luego al ordenador, descargan la app…—, un recorrido con múltiples puntos de contacto que hace muy difícil no perder de vista la atribución. También hay que tener en cuenta que seguir al usuario implica usar distintas herramientas y plataformas, con lo cual los datos quedan repartidos en distintos sitios, y es muy difícil unificarlos para tener una visión completa. Y, por supuesto, están las limitaciones técnicas que comentábamos: cada vez el usuario está más preocupado por la protección de sus datos, y es más propenso a utilizar cualquier tecnología que le ayude a protegerlos.
Antón: Entiendo, estos son los principales motivos. Para alguien con un perfil como el mío, más vinculado a marketing digital y comercial —no tengo el conocimiento técnico que puede tener Adrián para desarrollos de producto o campañas, ni el tuyo, Alazne, de analítica avanzada—, lo que interpreto es: por un lado, hay plataformas que no comparten información entre ellas, así que ese problema de atribución va a seguir existiendo siempre, y vamos a tener que ser nosotros quienes otorguemos cierto valor a las conversiones que genera cada herramienta digital —desde una newsletter hasta una mejora en el blog, un test A/B, o las campañas de Meta Ads o programática—. Eso tiene que ver con un porcentaje de atribución que yo, como director de marketing digital, tengo que ir otorgando a cada canal, y eso da para otro webinar. En el de hoy vamos a hablar de… vale, pero, para poder definir bien mi modelo de atribución, lo primero que tengo que hacer es medir bien las cosas, y, simplemente midiendo bien, ya hay cosas que saltan por sí solas, sin necesidad de construir un modelo de atribución sofisticado. De eso va el webinar de hoy, ¿no, Adrián? Más o menos, ¿el resumen podría ser así?
Adrián: Sí, estupendo. Y voy a añadir un matiz: muchas veces nos centramos en que la tecnología, las integraciones, no hablan entre sí, pero, en muchas ocasiones, el problema es que los equipos no hablamos entre nosotros: cada uno utiliza su reporting, su modelo de atribución, o incluso defendemos a capa y espada «oye, si yo soy el SEO, todo es orgánico, son mis conversiones y no las tuyas». Muchas veces ahí perdemos la verdadera esencia de generar negocio y crecimiento: hablar, unificar, estandarizar y trabajar todos a una, porque, en estos recorridos tan complicados, cada punto es crucial, desde el primero —entrar por los ojos con un anuncio impactante— hasta el último —que el checkout vaya perfecto y no le haga perder el tiempo a alguien que ya tiene la tarjeta en la mano—. Quería añadir ese matiz porque, aunque tengas la herramienta perfecta, si no la utilizas bien, también puedes tener muchos problemas.
Antón: Está claro, está claro. Sí, sí… uf, yo, en una vida anterior, estuve trabajando en una agencia partner de Facebook, y claro, toda la atribución se la llevaba Google, porque eran los clics. Entonces mi rol siempre era un poco de evangelizar, diciendo: «Facebook, haciendo un símil futbolístico, está en el medio del campo, es el que da los pases, porque genera mucho tráfico a la web y luego la gente vuelve; y ahí, cuando alguien busca algo concreto en Google, evidentemente Google Ads se lleva la conversión. Pero, ¿de quién es el éxito, del que ha dado el pase o del que ha rematado de cabeza delante de la portería?» Por eso digo que, por un lado, está en ser capaces de dar el valor adecuado a cada canal en función del recorrido del cliente —si inicia una primera aproximación, empieza a considerar el producto, acaba comprándolo, o repite—, y, por otro, en ser capaces de medir bien todo esto para tomar esa decisión.
Si te parece, vamos a avanzar un poquito, Alazne; hay alguna pregunta más por aquí, pero las voy leyendo mientras avanzas y luego os las suelto.
Alazne: Vale, chicos, sin problema. Venga, pues vamos a por ello.
Soluciones básicas para mejorar la atribución
Empezamos con el punto de las soluciones que hay para mejorar la atribución. Como decía Antón, nunca vamos a tener una atribución 100% precisa —siempre habrá limitaciones o factores externos que lo impidan—, pero sí podemos tener una atribución optimizada que nos permita obtener todos los beneficios que hemos comentado. Hemos creado tres bloques: soluciones básicas, avanzadas y novedosas.
Solución básica 1: usar correctamente los parámetros UTM. Nos sirven para identificar con precisión la procedencia del tráfico, y muchas veces perdemos ese beneficio porque no los usamos bien: ya sea con caracteres que la herramienta no entiende, o usándolos para medir elementos internos, sobrescribiendo el canal de origen real. Como tips generales: configurar siempre correctamente los parámetros básicos —source, medium y campaign— y, si queremos más precisión, usar también parámetros adicionales como content. Con esto evitamos la pérdida de información valiosa sobre el origen del tráfico —por herramientas externas, redirecciones, rupturas de sesión—, corregimos asignaciones al canal incorrecto, evitamos la doble contabilización de conversiones, y evitamos que usuarios recurrentes se contabilicen como nuevos. Os compartimos por el chat una guía para optimizar fácilmente estos parámetros: es una solución muy fácil, muy rápida, y con efecto prácticamente inmediato.
Adrián: Sí, este es el claro ejemplo de que en muchas ocasiones nos complicamos la vida nosotros mismos, olvidándonos de lo básico, porque las UTM llevan usándose toda la vida en el entorno digital. Y, para añadir algo rápido: a día de hoy los equipos suelen ser multidisciplinares, así que conviene estandarizar una guía única de uso de UTM para todos, porque, si una persona usa una mayúscula y otra una minúscula, a la hora de visualizar los datos se considerarán como dos fuentes diferentes. Es un ejemplo muy básico, pero muy útil para empezar a mejorar el modelo de atribución.
Antón: Fenomenal, tengo una pregunta, pero la voy a dejar para el final de las cuatro soluciones básicas que tiene apuntadas Alazne, así tenemos más visión de conjunto y la respondemos.
Alazne: Vale, sin problema.
Solución básica 2: integrar correctamente las plataformas. Muchas veces el problema no es que las plataformas no hablen entre sí, sino que hablan idiomas diferentes. Cuando las conectamos, estamos creando una integración, y el problema habitual es que no se ha configurado correctamente ese entendimiento mutuo. Un ejemplo muy sencillo: mucha gente usa bien las UTM, pero, al conectarlas con Google Ads, tiene activado el etiquetado automático; eso implica que las plataformas «se pelean», porque nosotros le decimos «usa las UTM» y Google Ads dice «no, yo pongo mi propio etiquetado», y no casan, rompiendo la atribución. Hay que entender bien qué configuraciones internas tiene cada plataforma y qué ajustes hacer al integrarlas. Esto soluciona muchos problemas: datos repartidos sin unificar, atribución imprecisa por plataformas que interpretan la contribución de forma distinta, seguimiento del usuario independiente del canal, minimización de errores humanos, evaluación real del impacto de cada canal, y visión global y consistente del recorrido. En el caso de Google Ads, por ejemplo, es tan sencillo como pulsar un botón para arreglar muchos de estos problemas.
Antón: Fenomenal, creo que ha quedado superclaro. Mira, voy a lanzar la pregunta: ¿cómo se realiza el seguimiento del recorrido del usuario en un sitio web, cuáles son los puntos de contacto clave y qué herramientas no pueden faltar? Es una pregunta que daría para una mañana entera, casi de consultoría, pero, de manera resumida, ¿podéis contarlo? Adrián, si te parece, ¿disparas tú?
Adrián: Sí, en esta diapositiva tenemos un ejemplo claro. Por un lado, Google Ads, que puede actuar tanto con campañas de reconocimiento y alcance de marca como con campañas de conversión, cubriendo tanto la primera fase de un journey como la última. Tenemos también HubSpot, que en la mayoría de los casos se usa como herramienta de email marketing y CRM, para calificar mejor los leads, captar suscriptores e introducirlos en la fase de consideración —la parte intermedia del funnel—, o incluso reactivarlos si ya son clientes. Luego está Meta, que cubriría todo el social ads, tanto con campañas de alcance y reconocimiento como con remarketing, cubriendo también todo el funnel. Y, por último, Shopify —una plataforma que en Numérico conocemos muy bien, porque somos Shopify Plus Partner—, que integra directamente toda la capa de negocio del e-commerce, y que hoy en día se está integrando bajo el concepto de comercio unificado, conectando el punto de venta online con los puntos de venta físicos a través de sistemas de punto de venta (POS). Con esta representación gráfica, y conectándolo todo con una herramienta analítica como Google Analytics o Adobe, tendríamos una trazabilidad muy completa —me atrevería a decir que más completa que el 75% de los e-commerce que existen hoy—, y bastaría con integrar estas cuatro herramientas, además de entender bien cómo cada canal y cada acción contribuyen y se complementan en el recorrido de compra.
Antón: Fenomenal, Adrián, está clarísimo.
Alazne: Sí, hay un pequeño matiz: por un lado, hay que tener claro cuál es el indicador y a qué pregunta responde. Se suele hacer una pequeña guía: si quiero valorar si la gente está considerando un producto nuevo que estoy lanzando, ¿cómo lo mido? Como no puedo ir preguntando uno a uno, utilizo métricas como el número de páginas vistas, o el tiempo que pasa en una landing concreta que explica ese producto. Hay que hacer ese trabajo de traducir preguntas de negocio en comportamientos de usuario que respondan a ellas —esa sería otra sesión importante—.
Antón: Alazne, si te parece, seguimos adelante.
Solución básica 3: modelos de atribución. Alazne: Sí, perdón, es un poco un spoiler: otra de las cosas más sencillas de gestionar y optimizar son los modelos de atribución. Hay que entender cuándo usar cada uno, cambiar cuando el que estamos usando ya no corresponde a lo que necesitamos, y saber cómo varían los datos según el modelo elegido. Muchas plataformas optan por el modelo de último clic —sobre todo las herramientas publicitarias, porque quieren atribuirse el mérito—, pero lo ideal es tener una atribución basada en datos reales: saber la contribución real de cada punto de contacto a la conversión, para decidir si es eficiente, si hay que optimizarlo, o si conviene sustituirlo por otro. Al dejar el modelo de último clic por defecto y pasar a modelos más fiables y realistas, ganamos mucha visión sobre el recorrido real del usuario, cuántas veces ha estado en contacto con cada punto y qué le ha llevado a convertir, y podemos priorizar acciones y crear un mix de canales optimizado para nuestros objetivos.
Adrián: Aquí tenemos un claro ejemplo de la importancia de trabajar bien la omnicanalidad. En la introducción, cuando hablaba de esta problemática, me refería a esto: hace un par de años trabajábamos con último clic o primera interacción, y realmente perdíamos muchísima información, además de generar fricción entre equipos —»yo molo más porque soy el que convierto», cuando en realidad esa conversión puede deberse a que otro equipo ha hecho muy bien su trabajo dando a conocer la marca o el producto—. Con el modelo basado en datos, el avance ha sido enorme: en la gráfica se ve claramente cómo interactúan todos los canales en el peso de la atribución. Parece algo difícil de alcanzar, pero en realidad es bastante factible y natural. Es un poco absurdo quedarse en el último clic cuando tenemos acceso a modelos mucho más avanzados y fiables.
Solución básica 4: implementación de tracking. Alazne: Y entramos ya en la última de las soluciones básicas —está un poco entre básica y avanzada, pero pasa por la implementación de un tracking—. Al fin y al cabo, tenemos que ser capaces de medir: seguir al usuario en cada punto de contacto y conocer sus interacciones, lo cual implica implementar un tracking adaptado a cada plataforma. Es sencillo de conseguir y proporciona una visión completa de lo que sucede en cada canal: si está convirtiendo o no, a qué coste, y qué inversión ha hecho falta. Es la base para todo lo anterior. Entre los problemas que soluciona: pérdidas de datos al pasar de móvil a ordenador, atribución incorrecta al canal que no corresponde —complementando el modelo de atribución, porque ayuda a evaluar qué canal consigue más conversiones y cómo—, e inconsistencias entre plataformas que «hablan idiomas diferentes», creando un tracking unificado que mide todo bajo los mismos estándares.
Antón: Alazne, tengo una pregunta de un usuario relacionada con la diapositiva anterior, y, por otro lado, vamos un poco justos de tiempo entre comillas —nos estamos entreteniendo, y a mí me parece superinteresante, pero hay que tener en cuenta la hora que teníamos marcada—. La pregunta es: siempre ha tenido la duda de en qué se basan los modelos de atribución basados en datos para asignar un porcentaje de atribución a cada paso.
Alazne: La verdad es que es muy buena pregunta; no sé si la podemos contestar del todo ahora, pero al menos hago una avanzadilla. Es complicado, y merece su propio tiempo, pero, a modo general, es una medición interna que hace la propia herramienta: basándose en el histórico y analizando los datos de forma retroactiva, crea un modelo automatizado que determina la contribución real de cada punto de contacto. No solo nos ayuda a entender qué ha pasado, sino también a anticipar qué podría pasar y cómo deberíamos optimizarlo. Es un análisis retroactivo que se aplica al presente y que se puede proyectar a futuro.
Antón: Ya podemos entrar en mucho más detalle, pero nos llevaría al menos 15 minutos, por eso quería que quedara al menos apuntada la respuesta. El tema de modelos de atribución da para otro webinar, así que, si te parece, vamos a seguir con las soluciones avanzadas.
Soluciones avanzadas
Alazne: Vale, en este caso son soluciones un poco más complejas, que igual requieren de más pericia técnica, pero que son asumibles y tienen un impacto bastante considerable.
Solución avanzada 1: tracking multicanal y multiplataforma. Está ligada a la anterior: antes hablábamos de un tracking, y ahora de un tracking multicanal y multiplataforma. Tenemos que poder seguir al usuario allí donde vaya, midiendo cada punto de su recorrido, no solo online sino también offline. Esto no implica desestimar la medición propia que ya tienen algunas plataformas —por ejemplo, Shopify tiene la suya—, sino saber hacerlas convivir con una medición más personalizada que cubra sus lagunas. Con esto conseguimos una atribución consistente entre plataformas, datos completos en lugar de parciales, una visión general fiable ya no ligada solo al último clic, sino a una atribución basada en datos que considera todos los puntos de contacto, y la capacidad de identificar que un mismo usuario es el mismo usuario en distintos puntos del recorrido —por ejemplo, cuando se conecta desde el móvil y luego desde la tablet—.
Antón: Superinteresante, Adrián, ¿cómo ves esto?
Adrián: Superinteresante y necesario, porque es vital recoger bien esta información, unificarla y estandarizarla al máximo, para luego hacer acciones de reactivación y remarketing —ahí es donde se puede disparar el ROI, si para una misma persona estás apareciendo con distintos tipos de anuncios y campañas—. Y esto no para de avanzar: estamos hablando de multicanal, multiplataforma, y, haciendo un pequeño spoiler, también vamos a hablar de conectar online y offline. A fin de cuentas, todo lo que sea poner nombre y apellidos a la información —aunque de por medio haya un identificador— nos va a ayudar a optimizar muchísimo el día a día.
Alazne: Venga, vamos a por la siguiente solución.
Solución avanzada 2: gestión avanzada de cookies (CMP). Cada vez tiene más importancia, porque los usuarios dan más prioridad a proteger su información personal, así que tenemos que adaptar el comportamiento de todas nuestras herramientas en función de sus permisos y preferencias. El problema es que muchas veces nos quedamos con la solución por defecto, o con el primer plugin gratuito que encontramos, y eso está mal hecho. Por ejemplo, Shopify viene por defecto con un banner de cookies que muchos activamos y usamos sin más, pero esa solución puede no ser completa: implica una medición fragmentada, poca granularidad, pérdida de datos de atribución, y ruptura de sesiones. De ahí la importancia de investigar y escoger un CMP que gestione correctamente toda esta parte; si no, además de incumplir con la legalidad —que no es el tema de hoy, pero también hay que tenerlo en cuenta—, perdemos información muy valiosa que puede perjudicar a la totalidad de los datos recopilados. Con una gestión correcta, incluso cuando un usuario rechaza las cookies, podemos recopilar cierta información y modelar los datos para sacar conclusiones útiles, aunque no tengamos toda la información.
Antón: Mira, tengo una pregunta que viene perfecta para esta diapositiva. Antes de hacerla, para manejar el timing: nos quedan todavía cuatro soluciones avanzadas, así que vamos a meterle candela, pero no puedo dejar de hacer esta pregunta: ¿cómo se maneja el cambio en los registros de GA4, la implementación de las cookies y el Consent Mode? ¿Cómo habéis lidiado con esto, y de qué forma se reporta esta disminución del seguimiento a los clientes? Esto da para otro webinar y creo que hemos escrito mucho, pero, si nos puedes hacer una respuesta rápida, te lo agradecemos.
Alazne: Vale, al final lo que hacemos es escoger una solución de CMP que se adapte a cada casuística del cliente, e integrarla correctamente con todas las herramientas y plataformas que use —Google Ads, Meta, conectores externos, HubSpot, etc.—. Lo que tenemos que controlar es cómo se recopila la información en función de las preferencias, y eso se gestiona a través del CMP. Una vez tenemos ese ecosistema correctamente configurado, lo que hacemos es potenciar que el usuario interactúe con el aviso de cookies: si acepta, perfecto, podemos seguirle con todos los datos; si rechaza, o no interactúa, solo tendremos datos parciales, o ninguno, dependiendo de cómo esté gestionado. Ahí lo importante es incentivar esa interacción, cuidando que el aviso cumpla todos los requisitos legales y de diseño, pero que a la vez sea lo suficientemente llamativo como para que el usuario se vea incentivado a interactuar, aceptando o rechazando, pero evitando que se quede en un limbo sin interactuar en absoluto, que es la peor situación posible.
Antón: Por aquí me están apuntando que hicimos precisamente un webinar sobre esto hace un par de meses, disponible en la web de Aditu, y además hay una guía publicada sobre la elección del CMP. Venga, pues vamos a pasar a la siguiente sección.
Solución avanzada 3: modelos multicanal online/offline. Alazne: Sí, esto es lo que antes hacía de spoiler, Adrián: los modelos online-offline. Al final, el usuario muchas veces va a la tienda física, luego a la app, luego vuelve a la web; son muchos puntos de contacto, online y offline, que tienen que estar unificados, porque es el mismo usuario el que nos ha conocido por distintas vías. Se trata de integrar herramientas que permitan identificar que es la misma persona —lo que comentaba Adrián de Shopify ayuda mucho aquí— y no perder ese recorrido unificado, sin dejar de lado la parte offline, que muchas veces se desestima si nos centramos solo en el online. Al final, esto nos permite gestionar mejor los esfuerzos: si el usuario ya me conoce, ¿para qué le voy a seguir impactando con campañas de reconocimiento? Lo que necesito es llevarle a la conversión.
Adrián: Sí, por añadir algo rápido: tener acceso a esta información nos permite activar datos de una manera brutal. Si sabemos que un usuario compra siempre online pero recoge en tienda, eso es un poder de información enorme; o, cuando compras en tienda física, ¿por qué preguntan si quieres recibir el ticket por email? Porque ese email es tu identificador único de acceso también en la tienda online. Es una forma de que esa integración analítica se lleve a cabo, permitiendo conocer intereses y comportamientos de compra, y activar acciones de personalización. Sin duda, creo que esto es el futuro y el presente de la analítica avanzada.
Alazne: Y, por añadir algo: si no tenemos ninguna intervención que automatice esa integración entre el canal online y offline, no pasa nada; hay muchas técnicas más manuales que pueden integrar esa información —una exportación manual de datos, una API, lo que sea—. No hace falta tener el típico ticket electrónico; hay muchas formas más sencillas de conseguir integrar la información.
Antón: Muy bien, pues venga, vamos a por la siguiente.
Solución avanzada 4: marketing mix modeling. Alazne: Esta está entre avanzada y novedosa, porque ahora mismo se están haciendo mayores esfuerzos en este sentido; de hecho, creo que fue ayer cuando Google lanzó una solución específica de marketing mix modeling llamada Meridian, así que es un tema bastante actual. Básicamente, es un mix: se combinan datos históricos, datos de inversión, factores externos como la estacionalidad, cambios económicos o acciones de la competencia, con los resultados obtenidos, y se construye un modelo automático capaz de predecir qué canales convienen más en cada momento. Esto ayuda cuando hay pérdida de visión multicanal, cuando hay pérdida de datos por bloqueo de cookies o blockers, permite medir la influencia real de un canal sobre otro —evitando esa fricción entre equipos que comentaba Adrián—, ayuda a diferenciar qué canal es más eficiente, y a gestionar mejor el presupuesto. La gran diferencia de este modelo es que sí tiene en cuenta factores externos que normalmente se nos escapan.
Soluciones novedosas
Antón: Superinteresante. Creo que nos quedan dos soluciones más, ¿eh? Y con esto vamos terminando.
Alazne: Sí, estas ya son las novedosas: soluciones que igual no llevan tanto tiempo en el mercado, pero a las que se les está dando mucha importancia últimamente.
CDP (Customer Data Platform). Aquí lo que creamos es un perfil único de usuario: hemos dicho que interactúa por distintas vías y plataformas, y lo que hacemos es compilar toda la información de cada interacción en un único perfil, viendo qué productos prefiere, qué dispositivo usa para cada cosa, sus rasgos sociodemográficos, etc. Esto evita tener datos separados del mismo usuario en distintas plataformas sin saber siquiera que es la misma persona, y, en recorridos multicanal, evita perder la información de cómo ha interactuado con cada punto, en qué orden y para qué. Nos da las pistas para crear esa experiencia personalizada de la que hablábamos al principio.
Adrián: Nosotros trabajamos con muchos clientes que cuentan con CDP, y es una pasada la de activaciones que se pueden hacer. Nosotros lo llamamos pasar de tener un e-commerce estático a tener un e-commerce dinámico, incluso proactivo, porque ese tracking, esa información, se empieza a recoger cuando el usuario es anónimo, luego se le pone nombre y apellidos, y todo ese recorrido de intereses, compras e histórico permite hacer segmentaciones avanzadas centradas ya en negocio, como el Customer Lifetime Value o un análisis RFM, para empezar a hacer acciones que realmente muevan la aguja. Integrar un CDP en la hoja de ruta del negocio es, sin duda, un muy buen horizonte.
Antón: Sí, nosotros estamos hablando con un cliente ahora mismo sobre este tema; al fin y al cabo es un acrónimo, Customer Data Platform, y se puede tirar de herramientas externas ya construidas —para marcas muy grandes—, o, como hacemos en Aditu, construir soluciones de CDP a medida para clientes más modestos, o con un producto muy específico.
Muy bien, chicos, pues creo que nos queda una cosita más, Alazne.
Rutas exclusivas. Alazne: Esta es la última: la configuración de rutas exclusivas. Ya conocemos la parte de las UTM, que crea una estructura parametrizada para dar pistas a la herramienta sobre qué canal, fuente y medio asignar, pero aquí tenemos las rutas exclusivas: podemos crear rutas específicas para cada landing, cada banner o cada elemento, que nos permitan medir con precisión real. Básicamente, es crear una URL distinta para cada elemento, evitando problemas derivados de blockers y similares. [Interrupción breve por un ruido inesperado] Perdón, un susto, pero no pasa nada. Es un cambio mínimo —cambiar una URL para hacerla exclusiva de ese recurso—; debería estar entre las básicas, pero no se suele utilizar tanto, así que la dejamos entre las novedosas. Con esto conseguimos esquivar bloqueadores o incidencias de seguimiento, evitar confusión cuando dirigimos tráfico a la misma landing desde distintos canales, y reducir el tráfico directo mal atribuido —por ejemplo, cuando se usan UTM para medir banners internos, que es una práctica incorrecta porque sobrescribe el origen real del usuario—. También permite medir correctamente canales no convencionales, como merchandising físico, códigos QR o flyers, asignándoles una ruta exclusiva cuando se escanean. Es de las soluciones más sencillas de implementar, y de las que más repercusión tienen.
