«Del último clic al machine learning: el futuro de la atribución en la era de la IA»es el tema que propone Juan Gaillardou, Director de Creative Science & Media Labs de CSA.
Durante años, la atribución en marketing digital se ha basado en modelos rudimentarios, como el famoso «último clic», donde el crédito de una conversión se otorga al último punto de contacto del usuario. Sin embargo, en un entorno donde los consumidores interactúan con múltiples canales y dispositivos antes de tomar una decisión, este enfoque ha quedado obsoleto. Hoy, la inteligencia artificial (IA) y el machine learning están revolucionando la manera en que medimos el impacto de cada punto de contacto en el recorrido del consumidor.
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El problema con el último clic
El modelo de atribución de último clic simplifica en exceso la realidad del marketing digital. Ignora la contribución de otros puntos de contacto clave en la conversión, lo que lleva a decisiones ineficientes en la asignación de presupuestos y estrategias. En un ecosistema cada vez más complejo, donde las marcas interactúan con los consumidores a través de múltiples plataformas, se hace evidente la necesidad de modelos más sofisticados.
De la simplicidad a la inteligencia: la era del machine learning
La solución a este desafío radica en el uso de modelos de atribución avanzados, como el Marketing Mix Modeling (MMM) y la Atribución Multi-Touch (MTA), potenciados por inteligencia artificial. Estas metodologías permiten un análisis más preciso y dinámico del impacto de cada canal en las conversiones, optimizando las estrategias publicitarias en tiempo real.
1. Marketing Mix Modeling (MMM)
– Analiza datos históricos y factores externos (competencia, economía, tendencias) para medir el impacto de cada canal en las ventas.
– No depende de identificadores individuales, lo que lo hace ideal para un mundo sin cookies.
– Permite la optimización del presupuesto de marketing con una visión holística de la inversión publicitaria.
2. Atribución Multi-Touch (MTA)
– Evalúa la contribución de cada punto de contacto en el customer journey.
– Utiliza machine learning para asignar peso a cada interacción en función de su influencia en la conversión.
– Se adapta en tiempo real, permitiendo ajustes automáticos en las campañas.
El rol de Google Cloud y la IA en la nueva medición
Google Cloud ofrece herramientas avanzadas para implementar estos modelos de manera eficiente:
– BigQuery y Vertex AI: Permiten procesar grandes volúmenes de datos y aplicar modelos de machine learning para atribución.
– Google Analytics 4: Incorpora modelado de atribución basado en datos, dejando atrás el último clic y adoptando enfoques más dinámicos.
– Looker Studio: Facilita la visualización de insights en tiempo real, permitiendo a los equipos de marketing tomar decisiones informadas.
¿Qué significa esto para los marketers?
– Optimización de presupuestos: Al entender mejor el impacto de cada canal, los anunciantes pueden distribuir su inversión de manera más efectiva.
– Estrategias más precisas: El uso de IA permite predecir el rendimiento de las campañas y ajustar las tácticas en tiempo real.
– Mejor experiencia para el usuario: Al comprender cómo interactúan los consumidores con la marca, se pueden diseñar estrategias más relevantes y personalizadas.
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La era del último clic ha llegado a su fin. La atribución basada en inteligencia artificial y machine learning representa el futuro del marketing digital. Aquellas empresas que adopten estas tecnologías no solo optimizarán sus inversiones en medios, sino que también mejorarán su capacidad de comprender y responder a las necesidades de los consumidores en un mundo digital en constante cambio.
