Descubra cómo atribuye el valor de conversión cada modelo de Embudos multicanal
Analytics ofrece los siguientes modelos de atribución predeterminados en la Herramienta de comparación de modelos de Embudos multicanal, aunque también puede crear sus propios modelos en dicha herramienta.
Modelos de atribución predeterminados
El modelo Última interacción atribuye el 100 % del valor de la conversión al último canal con el que ha interactuado el cliente antes de hacer una compra o completar una conversión.-
Cuándo resulta útil: este modelo es adecuado si sus anuncios y campañas están diseñados para atraer a los usuarios en el momento de la compra, o bien si su negocio es principalmente transaccional, con un ciclo de venta que no incluye ninguna fase de consideración.
El modelo Último clic indirecto ignora el tráfico directo y atribuye el 100 % del valor de conversión al último canal en el que ha hecho clic el cliente antes de realizar una compra o completar una conversión. Analytics usa este modelo de forma predeterminada cuando atribuye el valor de conversión en los informes que no son de Embudos multicanal.
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Cuándo resulta útil:
Dado que el modelo Último clic indirecto es el que se utiliza de forma predeterminada en los informes que no son de Embudos multicanal, los datos que se obtienen con él son muy útiles para hacer una comparación con los resultados de otros modelos.
Por otra parte, si considera que el tráfico directo procede de clientes que ya ha obtenido a través de otro canal, puede que le convenga excluir el tráfico directo y centrarse en la última actividad de marketing antes de la conversión.
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Cuándo resulta útil: este modelo es adecuado si quiere identificar y atribuir valor a los anuncios de Google Ads que han contribuido a completar más conversiones.
El modelo Primera interacción atribuye el 100 % del valor de la conversión al primer canal con el que ha interactuado el cliente.-
Cuándo resulta útil: este modelo es adecuado si publica anuncios o pone en marcha campañas que ayudan a dar a conocer el producto o la marca. Por ejemplo, si su marca no es muy conocida, puede valorar especialmente las palabras clave o los canales que hacen que la marca se muestre por primera vez a los clientes.
El modelo Lineal atribuye el mismo valor a cada interacción con los canales hasta que se completa la conversión.-
Cuándo resulta útil: este modelo es adecuado si el propósito de sus campañas es mantener el contacto con el cliente y la notoriedad de su marca durante todo el ciclo de ventas. En este caso, todos los puntos de contacto son igual de importantes durante el proceso de consideración.
Si el ciclo de ventas incluye una fase de consideración muy corta, el modelo Declive en el tiempo puede ser el adecuado. Este modelo se basa en el concepto de declive exponencial y atribuye más valor a los puntos de contacto más cercanos al momento de la conversión. El modelo Declive en el tiempo se basa en una semivida predeterminada de 7 días, lo que significa que a los puntos de contacto que se sitúan 7 días antes de una conversión se les atribuye la mitad del valor de un punto de contacto correspondiente al día de la conversión. De la misma forma, a los puntos de contacto que se sitúan 14 días antes de la conversión se les atribuye un cuarto del valor que a un punto de contacto correspondiente al día de la conversión. El declive exponencial continúa hasta el final de la ventana retrospectiva, cuya duración predeterminada es 30 días.-
Cuándo resulta útil: si pone en marcha campañas de promoción de uno o dos días, es posible que le venga bien atribuir más valor a las interacciones que se produzcan durante los días de la promoción. En ese caso, las interacciones que se hayan producido una semana antes tendrán poco valor en comparación con los puntos de contacto cercanos al momento de la conversión.
El modelo Según la posición permite crear un híbrido de los modelos Última interacción y Primera interacción. En lugar de atribuir todo el valor a la primera o la última interacción, divide el valor entre ellas. Es habitual asignar el 40 % del valor a la primera y a la última interacción, y el 20 % restante a las interacciones intermedias.
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Cuándo resulta útil: este modelo es adecuado si lo que más valora son los puntos de contacto en los que su marca se presenta a los clientes y los puntos de contacto finales que generan ventas.
El modelo Última interacción atribuye el 100 % del valor de la conversión al último canal con el que ha interactuado el cliente antes de hacer una compra o completar una conversión.
El modelo Primera interacción atribuye el 100 % del valor de la conversión al primer canal con el que ha interactuado el cliente.
El modelo Lineal atribuye el mismo valor a cada interacción con los canales hasta que se completa la conversión.
Si el ciclo de ventas incluye una fase de consideración muy corta, el modelo Declive en el tiempo puede ser el adecuado. Este modelo se basa en el concepto de declive exponencial y atribuye más valor a los puntos de contacto más cercanos al momento de la conversión. El modelo Declive en el tiempo se basa en una semivida predeterminada de 7 días, lo que significa que a los puntos de contacto que se sitúan 7 días antes de una conversión se les atribuye la mitad del valor de un punto de contacto correspondiente al día de la conversión. De la misma forma, a los puntos de contacto que se sitúan 14 días antes de la conversión se les atribuye un cuarto del valor que a un punto de contacto correspondiente al día de la conversión. El declive exponencial continúa hasta el final de la ventana retrospectiva, cuya duración predeterminada es 30 días.
El modelo Según la posición permite crear un híbrido de los modelos Última interacción y Primera interacción. En lugar de atribuir todo el valor a la primera o la última interacción, divide el valor entre ellas. Es habitual asignar el 40 % del valor a la primera y a la última interacción, y el 20 % restante a las interacciones intermedias.