Los modelos de atribución nos dicen qué canal (normalmente digital) nos ha traído el cliente y, por tanto, a cuál debemos atribuirle el “éxito” de la inversión en captación. Solo así conseguiremos medir bien el ROI de nuestras inversiones de marketing. Hay tres grandes aproximaciones: last-click (es decir, se atribuye el cliente ganado al canal en el que hizo el último click), first click (al primer canal) y, por último, como no podía ser de otra manera, una combinación de los anteriores.
Hace un tiempo escuché una frase con la que no puedo estar menos de acuerdo “los modelos de atribución son hoy una asignatura superada.” Parece que en el actual mundo del big data, algunos piensan que por tener muchos datos, potentes equipos informáticos, un paquete de estadística tipo SPSS, STATA o Matlab, y un analista con un master en analytics, todo se puede medir con gran precisión.
Pues no es así. Y lo digo con conocimiento de causa, porque me he pasado 4 años de mi vida (mis años de Ph.D.) y bastante tiempo después programando modelos, uno de los cuales publiqué en el Journal of Marketing Research; quizá uno de los primeros modelos de atribución publicado en marketing.
Los modelos de atribución son un gran avance respecto a los modos tradicionales para medir la eficacia de la inversión publicitaria en Marketing, pero aún están en pañales. Por ejemplo, ¿qué pasa con la inversión offline? Muchos modelos la ignoran y solo incluyen datos de inversión y captación digital. Pongamos el ejemplo del caso de Harvard “BBVA Compass”, un banco que invierte una parte muy importante en patrocinar la NBA. ¿Tendrían el SEM o el display los mismos ratios de eficacia si el banco no invirtiese en patrocinios y su conocimiento de marca fuese menor? ¿Y si no hiciese publicidad en TV? Seguro que no. Por tanto, si los modelos no incluyen esa información, los resultados estarán sesgados.
En la era del big data podemos juntar a los datos on, datos off. Pero construir el modelo de atribución de nuestros sueños es muy complejo y la respuesta debe pasar por los “marketing mix models”, desarrollados en el mundo académico hace décadas, pero poco usados en la práctica. El problema es que pocas empresas tienen los recursos para contratar a los consultores que saben estimar estos modelos, y la falta de sofisticación analítica de los departamentos de marketing hará que no puedan diferenciar el buen análisis del malo. Vamos, que un consultor espabilado “te la dará con queso”
Además, la estadística y los datos llegan hasta donde llegan. No siempre se dan las condiciones para poder hacer una buena modelización y muchas veces modelos aparentemente complejos están mal diseñados. De hecho, incluso muchos modelos de atribución realizados por consultoras de relumbrón no resistirían a una crítica benigna de un académico breado en el asunto.
Por tanto, el motto “en Internet se puede medir todo” es una gran falacia. Internet nos da muchas métricas, pero estas no siempre dicen lo que creemos que dicen.
No querría que el lector pensara que estoy en contra del avance de estos modelos. Solamente digo que aún deben mejorar y que no podemos pensar que cualquier analista que sepa usar SPSS y tenga datos ya puede darnos un modelo útil. Hace falta mucho trabajo y práctica en las empresas, pero vamos en la buena dirección.
Los “marketing mix models”, cuando se estiman con datos de calidad y cuando los estiman personas rigurosas, son un gran avance respecto a los modelos tradicionales. Como decía el profesor del MIT, John Little: “todos los modelos están equivocados, pero algunos son útiles.” En los próximos años veremos más ingenieros en los departamentos de marketing. Serán bienvenidos. Poco a poco, iremos midiendo mejor, pero habrá cosas que nunca se puedan medir con exactitud. Seguiremos necesitando cierta intuición y el buen juicio de un directivo experto.
Foto: Pixabay
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