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Uso del modelado de atribución en Google Analytics

Practical eCommerceWednesday, 29 May 2019

La atribución de marketing es el proceso de identificar fuentes o canales que condujeron a un resultado deseado, como una venta o una suscripción. La atribución puede complicarse cuando varios canales contribuyen.

Por ejemplo, un consumidor puede primero hacer clic en un enlace en Facebook para ver un producto en un sitio de comercio electrónico. Ella podría volver a visitar esa página de producto desde una promoción por correo electrónico. Finalmente, puede hacer clic en una lista de búsqueda orgánica, evaluar el producto y consumar la compra. La decisión de cuál de esas fuentes (Facebook, correo electrónico, búsqueda orgánica) es responsable de la venta es la atribución.

Google Analytics ofrece modelos de atribución en Conversiones> Atribución> Herramienta de comparación de modelos. Hay un puñado de modelos para elegir. Puedes comparar modelos para establecer la efectividad de cada fuente.

En esta publicación, describiré el modelo de atribución en Google Analytics.

Modelos de atribución predeterminados

Última interacción es el modelo más común. Atribuye la conversión completa al último toque. En el ejemplo anterior, un consumidor primero visitó un sitio web de Facebook, luego de un correo electrónico y, finalmente, de una lista de búsqueda orgánica, cuando completó la compra. La última interacción atribuiría la venta completa a la lista de búsqueda orgánica. Este modelo le dice qué fuente cerró el trato. Ayuda a establecer el mensaje o la promoción que convenció al consumidor a comprar.

Primera interacción asigna el 100 por ciento de la compra a la primera fuente que llevó al usuario al sitio web. En el ejemplo anterior, la primera fuente es Facebook. La primera interacción es útil en el conocimiento de la marca.

La atribución lineal asigna una ponderación igual a todos los puntos de contacto. En nuestro ejemplo, la atribución lineal asignaría el 33 por ciento a cada uno de Facebook, correo electrónico y búsqueda orgánica. Este modelo es útil al calcular el retorno de la inversión, ya que le da valor a cada fuente contribuyente.

La atribución de Decadencia de tiempo es similar a Lineal, donde todas las fuentes reciben crédito. Sin embargo, con Time Decay, las fuentes más cercanas al momento de la venta recibirán un porcentaje mayor. Esto es útil si el seguimiento del tiempo de la conversión es importante. Por ejemplo, un comerciante con una venta de fin de semana podría usar Time Dec

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