¿Qué es la atribución multicanal y por qué es esencial?
La atribución multicanal (AMC) es el proceso de identificar y asignar un valor o crédito específico a los diversos puntos de contacto con los que un cliente interactúa a lo largo de su recorrido antes de completar una conversión. Estas conversiones pueden variar desde una compra final hasta el registro en un formulario o cualquier otro objetivo de negocio relevante.
En el panorama actual del marketing, donde los clientes interactúan con las marcas a través de múltiples canales y dispositivos, la AMC se ha vuelto esencial por varias razones:
- Permite comprender qué canales y tácticas contribuyen realmente a los resultados, lo que facilita la optimización del gasto en marketing.
- Ofrece una visión holística del comportamiento del cliente, revelando sinergias y efectos combinados entre canales.
- Ayuda a justificar el valor del marketing al conectar las inversiones con resultados medibles y financieramente relevantes.
Sin embargo, a pesar de su importancia crítica, solo un 28% de los profesionales considera que sus estrategias de atribución son "muy exitosas" en el logro de objetivos estratégicos, según un informe de Ascend2.
Tipos de atribución multicanal
Cuando hablamos de atribución nos podemos estar refiriendo a 3 problemas distintos:
Atribución multicanal Online-2-Store (AMC-O2S)
El estudio del impacto offline (ventas, reservas, llamadas, donaciones, etc.) que tienen las acciones de marketing y publicidad online. Un ejemplo es el cálculo de cuántas compras en tienda física son provocadas por campañas SEM.
Vale la pena leer este case study de HP, que detalla un experimento O2S.
Atribución multidispositivo (AMC-EMD)
Entender cómo el usuario percibe una marca a lo largo de varios dispositivos y cuál es el efecto que causan todos estos impactos sobre los resultados finales. El reto es cómo repartir la atribución en cada uno de estos entornos.
Atribución entre canales digitales (AMC-ECD)
La mayoría de la gente se refiere a esto cuando habla de atribución multicanal. Estudia cómo cada canal digital (orgánico, social, remarketing, email, search, etc.) impacta sobre la conversión final.
El reto es decidir qué crédito dar a cada canal de la ruta de conversión, especialmente en rutas complejas con 4, 5 o más interacciones previas a la conversión. Esto es lo que buscan resolver los modelos de atribución multicanal.
Modelos de atribución multicanal
Vamos a centrarnos en la AMC-ECD, que podemos realizar de forma relativamente fácil con herramientas de analítica web como Google Analytics.
Algunos modelos comunes son:
Modelo de última interacción
Atribuye el 100% de la conversión al último canal. Es simplista y poco útil, ya que ignora las interacciones previas. Muchas herramientas lo usan por defecto, pero es un modelo a evitar.
Modelo de último clic indirecto
Atribuye todo el crédito a la última campaña previa a la conversión, entendiendo como campaña cualquier canal excepto el tráfico directo. Google Analytics lo usa por defecto en informes que no sean de embudo multicanal.
Modelo de último clic de Adwords
Atribuye el 100% a la última interacción con un anuncio de Adwords antes de la conversión. Solo tiene sentido si queremos maximizar el valor de Adwords, ignorando otros canales.
Modelo de primera interacción
El caso inverso al de última interacción. Atribuye el 100% a la primera interacción, ignorando todo lo posterior. Puede ser útil para campañas de lanzamiento de productos desconocidos, pero en general no es muy informativo.
Modelo lineal
Asigna el mismo valor a cada canal de la ruta de conversión. Útil para campañas de mantenimiento de contacto, pero da poca información sobre el peso real de cada canal.
Modelo de deterioro del tiempo
Valora más los puntos de contacto cercanos a la conversión. Por defecto, un impacto 7 días antes vale la mitad que uno el mismo día, y uno 14 días antes vale una cuarta parte. Es ajustable y suele dar mejores resultados que los anteriores.
Modelo según la posición
Atribuye un 40% a la primera y última interacción, y reparte el 20% restante entre las interacciones intermedias. Google lo recomienda para valorar los puntos de contacto que presentan la marca y los que resultan en ventas, pero no es óptimo por las limitaciones del modelo de primera interacción.
Implementación de modelos de atribución multicanal
Cómo implementar modelos de atribución multicanal en tu estrategia de marketing
La clave para una implementación exitosa de AMC-ECD es partir del modelo de deterioro del tiempo y luego crear un modelo personalizado basado en tu conocimiento del negocio y experiencia analizando datos.
Algunos pasos recomendados:
- Asegúrate de tener todas tus campañas marcadas con parámetros UTM para obtener datos completos de conversiones y CPA.
- En Google Analytics, ve a Conversiones > Atribución > Herramientas de comparación de modelos. Compara el modelo de deterioro del tiempo con otros modelos para entender cómo deberías redistribuir tu presupuesto en cada canal.
- Crea un nuevo modelo personalizado yendo a Administrar > Vista > Herramientas y elementos personales > Modelos de atribución. Parte del modelo de deterioro del tiempo y ajusta la ventana al pasado y las reglas de crédito según tus necesidades.
- Implementa cambios en función de los insights obtenidos, analiza los resultados y sigue iterando para optimizar continuamente tu estrategia.
Atribución multicanal basada en datos e inteligencia artificial
Ventajas de la atribución multicanal basada en datos y IA
Los modelos de atribución basada en datos (DDA) utilizan algoritmos de machine learning para analizar patrones reales de conversión y asignar crédito a cada punto de contacto según su contribución probabilística, eliminando las suposiciones de los modelos basados en reglas.
Según un estudio de Measured, los minoristas que implementaron DDA lograron mejoras significativas:
- +15-25% en ROAS (Return on Ad Spend)
- -30% en CAC (Coste de Adquisición de Cliente)
- +20% en crecimiento de nuevos clientes
Además, la IA permite analizar grandes volúmenes de datos, identificar patrones complejos y hacer análisis predictivos sobre qué estrategias funcionarán mejor.
Algunas tendencias clave son:
- Integración profunda de IA en plataformas de atribución
- Auge de modelos causales y Marketing Mix Modeling (MMM)
- Medición omnicanal verdaderamente holística
- Maduración de soluciones "cookieless"
Aplicaciones prácticas en eCommerce
Estrategias de atribución multicanal para tiendas en línea
Las tiendas online pueden aprovechar AMC para:
- Entender el impacto de canales como SEO, SEM, email marketing, redes sociales y afiliados en las ventas.
- Optimizar la inversión en cada canal según su contribución real.
- Personalizar la comunicación en función del recorrido del cliente.
- Identificar oportunidades de remarketing y up-selling.
Por ejemplo, un caso de estudio mostró cómo una tienda e-commerce aumentó su ROI un 20% al implementar un modelo MTA. Otro ejemplo de Geox logró un aumento del 6% en ROAS al adoptar DDA.
Conclusiones y recomendaciones finales
La atribución multicanal es esencial para optimizar el rendimiento de marketing en el complejo panorama actual. Aunque no hay una solución única, las mejores prácticas incluyen:
- Elegir el modelo adecuado según tus objetivos y adaptar modelos personalizados.
- Invertir en una recolección e integración de datos robusta.
- Aprovechar la IA y herramientas avanzadas para obtener insights accionables.
- Alinear tus prácticas con las normativas de privacidad.
- Adoptar un enfoque holístico que combine tecnología, datos y capacidad humana.
Recuerda que la atribución no es un proyecto puntual, sino un proceso continuo de aprendizaje y optimización. Las empresas que logren desarrollar una capacidad de atribución dinámica tendrán una ventaja competitiva sostenible.
Espero que este artículo te haya sido útil. Cuéntame en los comentarios qué estrategia de atribución estás aplicando y qué resultados has obtenido.
Publicado originalmente el 28 de mayo de 2018 y actualizado el 25 de abril de 2025.
Revisado y validado por Sarah Vercheval, Directora de Marketing en InboundCycle.
