La atribución te permite ver cómo las diferentes interacciones a lo largo del recorrido del cliente afectan a la conversión. Mientras que la atribución tradicional recoge eventos específicos y arbitrarios, la mejor atribución emplea el aprendizaje automático y modelos estadísticos avanzados para comprender el impacto preciso de cada punto de contacto.
El objetivo de los análisis es descubrir la información real de los clientes. Por ello, las organizaciones recopilan datos desde una cantidad de canales cada vez mayor, tanto en línea como offline. Pero mientras que, por sí solos, esos datos pueden decir mucho sobre lo que hacen los clientes, no es tan bueno como que te digan el por qué. O lo que es más importante, el efecto que esas interacciones tienen en su decisión de conversión.
Emplea la atribución. El objetivo de la atribución es comprender el valor de esta vista de email o video, ese anuncio publicitario o ese papel blanco en el recorrido de compra de cada cliente. Hipotéticamente, esto hace que sea más fácil decidir qué tácticas y contenido debes desarrollar. Pero, históricamente, muchas ofertas de atribución tuvieron dificultades para cumplir esa promesa. O solo midieron los medios de pago o solo se enfocaron en un solo canal como el sitio web. Si bien cualquier idea es valiosa, en el mundo complejo y multicanal actual, esto simplemente no es suficiente.
El mundo empresarial de hoy en día necesita más. Necesita ver qué funciona y qué no. Debe realizar el seguimiento de los intrincados movimientos de sus clientes a través de todos sus canales online y offline. Y necesita tener la capacidad de comparar esos recorridos para poner cada interacción en contexto.
En otras palabras, necesita la atribución para hacer lo que siempre se supone que debe hacer.
Con Adobe Analytics, la atribución cumple su promesa. De hecho, en el Forrester Wave for Digital Intelligence Platforms 2017, obtuvimos un puntaje perfecto en la atribución entre canales. Debido a que facilitamos la recopilación e integración de datos de prácticamente cualquier canal y priorizamos la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y el análisis predictivo, hacemos que la verdadera atribución sea una realidad.
Ofrecemos una amplia variedad de modelos de atribución avanzados basados en reglas (primer y último punto de contacto, lineal, algorítmico, etc.) que te ayudan a comprender tus inversiones en todos los canales: pagado, en propiedad y ganado. Incluso te permitimos hacer modelos personalizados que se ajusten a las necesidades específicas de tu organización.
«Al emplear los datos de atribución, estamos trabajando en el análisis predictivo, lo que nos permitirá encontrar una distribución ideal para la cotización de campañas y canales».
Alexander Gaertner, Director de Digital Analytics, DER Touristik
Un enfoque de aprendizaje automático para asignar valores de atribución a través de los diferentes canales de un caso de conversión exitoso. El análisis de atribución asigna automáticamente grosor a los puntos de contacto más importantes y proporciona un modelo mejor ajustado por canal en función de los patrones de interacción reales de los clientes.
Nuestro protocolo de medición abierto puede capturar datos de prácticamente cualquier fuente (es decir, voz, video, audio, automóvil conectado, Internet de las cosas, CRM, intranet, etc.) O bien, usa nuestra biblioteca de recopilación de datos para JavaScript y SDK de aplicaciones móviles.
Integra datos de un sistema de CRM o de cualquier otra fuente de datos empresariales online u offline (por ejemplo, niveles de programa de fidelidad) como una dimensión de análisis adicional.
