Atribución de análisis con Customer Journey Analytics

Es crucial entender que estos modelos basados en reglas sirven como pautas en lugar de prescripciones rígidas. Muchas plataformas de análisis permiten personalizar o crear modelos de atribución basados en reglas adaptados a necesidades empresariales específicas. La selección de un modelo o una combinación de modelos adecuados depende en gran medida de una serie de factores:

• Ciclo de ventas y complejidad de los puntos de contacto. Las empresas con ciclos de ventas cortos y pocas interacciones con la clientela podrían encontrar adecuados modelos más simples y de una sola fuente. Por el contrario, los ciclos más largos con numerosos puntos de contacto en varios canales suelen requerir enfoques multitáctiles más sofisticados.
• Objetivos empresariales y estrategia de canal. El objetivo principal que se mide (por ejemplo, generar conciencia o impulsar las ventas inmediatas) y los canales que reciben la mayor inversión (como la parte superior del embudo frente a la parte inferior del embudo) deberían influir en la selección del modelo. Por ejemplo, si se asigna un presupuesto significativo a actividades de la parte media del embudo de alto impacto, como conferencias, un modelo como el de forma de W que reconoce los hitos de la toma de decisiones podría ser más apropiado que un modelo simple lineal o en forma de U.
• Combinación de canales en línea y sin conexión Cuando una parte significativa de las interacciones de la clientela se produce sin conexión (como a través de anuncios impresos, visitas a la tienda o centros de llamadas), el seguimiento de estos puntos de contacto presenta desafíos inherentes para los modelos de atribución puramente digitales. Para ayudar a tener en cuenta estas lagunas, es posible que debas adaptar los modelos o considerar métodos complementarios, como la integración de datos sin conexión agregados cuando sea posible o la utilización de enfoques estadísticos más amplios como el modelado de combinación de marketing.
• Capacidades del software. Diferentes herramientas de análisis ofrecen una variedad de modelos integrados y opciones de personalización. Es esencial comprender las capacidades y limitaciones de la plataforma de software elegida, incluidas las configuraciones predeterminadas como las tasas de decaimiento temporal. Algunas plataformas priorizan la oferta de una amplia selección de modelos para adaptarse a diversos casos de uso, reconociendo que los diferentes usuarios dentro de una organización, como los analistas digitales, las personas que compran medios y el personal responsable de marketing B2B, pueden tener diferentes necesidades de atribución.

Las plataformas de análisis avanzadas son el motor de la atribución moderna, ya que automatizan cálculos complejos, integran datos de fuentes dispares y proporcionan las interfaces necesarias para obtener información procesable. Al evaluar posibles herramientas de atribución, plataformas o soluciones de análisis de recorrido de cliente más amplias, las organizaciones deben mirar más allá de las características superficiales y evaluar una serie de capacidades esenciales.

• Flexibilidad y sofisticación del modelo. La plataforma debe admitir diversos enfoques de modelado de atribución estándar (como primer contacto, último contacto, lineal, decaimiento temporal y basado en la posición) para satisfacer diferentes necesidades analíticas. Para encontrar información más detallada, busca compatibilidad con técnicas de atribución avanzadas, como el modelado de combinación de marketing. La capacidad de crear modelos personalizados adaptados a una lógica empresarial específica también es muy valiosa.
• Integración completa de datos. El verdadero poder de una plataforma radica en la combinación de datos de todo el espectro de canales de marketing e interacción con la clientela, que incluye medios de pago, propios y ganados, tanto en entornos en línea como sin conexión. Busca una amplia gama de integraciones predefinidas con tecnologías de marketing estándar (por ejemplo, CRM como Salesforce, plataformas publicitarias como Google Ads y empresas proveedoras de servicios de correo electrónico) y API sólidas para conexiones personalizadas.
• Capacidades de IA y aprendizaje automático. Las plataformas líderes incorporan cada vez más la IA y el aprendizaje automático para mejorar el análisis. Esto puede ir desde potenciar los modelos de atribución algorítmica hasta proporcionar análisis predictivos (que pueden ayudar a prever resultados, predecir el abandono, etc.) y recomendaciones prescriptivas (por ejemplo, sugerir cambios de presupuesto para la optimización).

• Respaldo omnicanal. Para las empresas con una actividad multicanal significativa, la plataforma debe poseer sólidas capacidades para la atribución de marketing omnicanal. Esto incluye funciones para una sólida resolución de identidades multidispositivo, la vinculación de comportamientos en línea con interacciones sin conexión (como datos de centros de llamadas o compras en tienda) y el suministro de una visión unificada del recorrido de cliente en todos los puntos de contacto.
• Cumplimiento de la privacidad y gobernanza de datos. Las plataformas deben tener funciones que respalden el cumplimiento de la privacidad, como herramientas para gestionar el consentimiento de quien las usa y cumplir con normativas como el RGPD y la CCPA. El respaldo de técnicas que mejoran la privacidad, como el seguimiento del lado del servidor, también puede ser una consideración importante.
• Informes, visualización y usabilidad. Los datos solo son valiosos si se comprenden y se actúa en consecuencia. Evalúa las capacidades de elaboración de informes y paneles de la plataforma por su claridad, facilidad de uso y capacidad para visualizar datos complejos de forma eficaz. Aunque a menudo es beneficioso tener ciertos conocimientos sobre datos, las plataformas deben ser fáciles de usar para el personal responsable de marketing y minimizar la curva de aprendizaje.
• Asistencia técnica, experiencia y comunidad de la empresa proveedora. Evalúa la disponibilidad de servicios profesionales, asistencia técnica, documentación completa, recursos de formación y una comunidad activa, ya que pueden ser fundamentales para implementar con éxito y maximizar el valor de una plataforma de atribución avanzada.
• Revisión y adaptación continuas. La atribución de análisis no es una configuración única. Las estrategias de marketing evolucionan, surgen nuevos canales y el comportamiento de la clientela cambia. Por lo tanto, los modelos y las configuraciones de atribución deben revisarse y ajustarse periódicamente (por ejemplo, trimestralmente) para garantizar que sigan siendo relevantes y precisos.