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La metodología de atribución basada en datos está formada por dos partes principales: 1) análisis de todos los datos de la ruta disponibles para desarrollar modelos de probabilidad de conversión personalizados y 2) aplicación de un algoritmo sofisticado a este conjunto de datos de probabilidad para asignar valor de conversión parcial a los puntos de contacto de marketing.
En este artículo:Desarrollar modelos de probabilidad de conversión de todos los datos de ruta disponibles
La atribución basada en datos utiliza todos los datos de ruta disponibles (incluidos los datos de los usuarios que realizan una conversión y los usuarios que no realizan conversiones) para descubrir qué influencia tiene la presencia de puntos de contacto de marketing concretos en la probabilidad de conversión de los usuarios. Los modelos de probabilidad resultantes muestran la probabilidad de que un usuario realice la conversión en cualquier punto concreto de la ruta, dada una secuencia concreta de eventos.
Asignar valor de conversión algorítmicamente a puntos de contacto de marketing
La atribución basada en datos aplica a este conjunto de datos de probabilidad un algoritmo basado en un concepto de la teoría del juego cooperativo denominado el valor de Shapley. El premio Nobel de economía Lloyd S. Shapley desarrolló el valor de Shapley como propuesta de distribución equitativa de la producción de un equipo entre sus miembros.
En el caso de la atribución basada en datos, los puntos de contacto de marketing (p. ej., Búsqueda orgánica, Display y Correo electrónico) del "equipo" analizado son los "miembros del equipo", mientras que la "producción" del equipo son las conversiones. El algoritmo de la atribución basada en datos computa las ganancias contrafácticas de cada punto de contacto de marketing, es decir, compara la probabilidad de conversión de usuarios parecidos expuestos a dichos puntos de contacto con la probabilidad que existe cuando uno de los puntos de contacto no se produce en la ruta.
El cálculo real del valor de conversión para cada punto de contacto depende de la comparación de todas las modificaciones distintas de los puntos de contacto y de su normalización. Esto significa que el algoritmo de la atribución basada en datos tiene en cuenta el orden de aparición de todos los puntos de contacto, y asigna un valor distinto de las diferentes posiciones de la ruta. Por ejemplo, si Display precede a Búsqueda de pago, el modelo es distinto de si Búsqueda de pago precede a Display.
Ejemplo
En el siguiente ejemplo de alto nivel, la combinación de Búsqueda orgánica, Display y Correo electrónico conlleva una probabilidad de conversión del 3%. Si se elimina Display, la probabilidad baja al the probability drops to 2%. El aumento del 50% observado con la presencia de Display sirve de base para la atribución.
Explorar el modelo basado en datos y analizar las implicaciones del ROI
Puede utilizar el informe Explorador de modelos para explorar las ponderaciones concretas que establece su modelo basado en datos en función del canal y de la posición. (Para obtener un análisis más detallado, puede descargar el modelo como archivo CSV). Con la Herramienta de comparación de modelos puede comparar modelos e identificar las oportunidades de optimización. El informe Análisis del ROI le permite entender las implicaciones del ROI en el modelo basado en datos.
