Capitulo 1: Comprender y elegir un modelo



Resumen

Variables
Single-Touch (STA)
Multi-Touch (MTA)
Marketing Mix Modeling (MMM)
Complejidad del recorrido del cliente
Recorridos simples con

pocos puntos de contacto

Recorridos complejos con

varios puntos de contacto

Impacto a largo plazo de los canales de marketing, incluidos los canales offline.
Caso de uso principal
Evaluar el impacto de

un solo punto de contacto

Valoración del Customer Journey y de

todos o parte de los puntos de contacto de marketing

que lo componen
Modelización del

impacto de factores exógenos

en el desempeño comercial.


Recomendaciones para asignación de presupuesto

Análisis de puntos de contacto
Análisis del primer, último o punto intermedio de contacto
Considera todos los puntos de contacto con ponderación flexible
Trabaja principalmente en los gastos publicitarios. Adecuado para un análisis de alto nivel
Disponibilidad de datos

En tiempo real y determinista


En tiempo real y determinista


Actualización semanal o mensual del conjunto de datos

Contexto preferido
Campañas de tipo respuesta directa, análisis de un impacto único
Vista holística de las interacciones multicanal
Planificación estratégica, asignación de presupuesto, inclusión de datos offline y factores exógenos
Personalización del algoritmo
Sí
Sí
Sí
Granularidad de los insights
Muy granular -

Segmentación de desempeño posible al nivel más detallado (hasta el banner o palabra clave)


Segmentación recomendada = Canal de Marketing, Soporte Publicitario o Tipo de Estrategia

. No recomendado para análisis a nivel inferior a la campaña

Segmentación recomendada = Canal de Marketing, Soporte Publicitario o Tipo de Estrategia

. No recomendado para análisis a nivel inferior a la campaña
Ejemplos de algoritmos
Primer Clic Pagado, Último Clic Pagado,

Último Clic Pagado Excluyendo Marca


Markov

, Shapley, Lineal

Modelo econométrico

Ideal para...
Identificar

los puntos clave de contacto

como la concienciación inicial o la conversión directa

Distribuir el crédito en todos los puntos de contacto para una evaluación más justa del mix de medios


Decisiones estratégicas de alto nivel, asignación de presupuesto multicanal

Prueba de un nuevo socio

Recomendado para una lectura simple y rápida del desempeño, independientemente del presupuesto invertido


Riesgo de que el desempeño del socio probado sea "aplastado" por el de otros socios con un historial más rico en puntos de contacto


No recomendado

Limitaciones

Ignora la complementariedad de los canales


Requiere al menos 30 días de historial de datos para obtener una medida eficaz


Medición de correlación, no causalidad - debe complementarse con pruebas de incrementalidad o MTA


Modelos de Atribución Single-Touch (STA)



Cuándo utilizarlos

  • Adecuados para recorridos de clientes simples con pocos puntos de contacto, o cuando deseas evaluar el impacto de un único punto de contacto.
  • Más adecuados para campañas en las que es fácil identificar un punto de contacto inicial o una conversión.
  • Los modelos Single-Touch son recomendados para responder a preguntas específicas como:
  • ¿La afiliación canibaliza el desempeño de mis otros canales?
  • ¿El SEM Marca canibaliza el desempeño de mis otros canales?
  • También son recomendados en pruebas puntuales de nuevos dispositivos de medios.

Elegir el mejor modelo

  • Modelo "Primer Clic Pagado": Usar si necesitas entender qué canales originan el compromiso del cliente, por ejemplo, identificando los canales que generan más concienciación.
  • Modelo "Último Clic Pagado": Usar si el último punto de contacto se considera el más responsable de la conversión, útil en campañas de respuesta directa.
  • Modelo personalizado: Personalización del árbol de decisión según las necesidades específicas del cliente:
  • Con o sin post-impresión,
  • Priorización o despriorización de ciertas interacciones (ej.: clic campaña CRM),
  • Exclusión de palabras clave de marca,
  • ...

Recomendación de Eulerian:
El modelo de último clic pagado es útil porque es el más utilizado en la industria publicitaria (históricamente), y el más fácil de implementar y explicar.

Además, Eulerian permite la creación de una Cartera de Modelos de Atribución (máximo 8), para abordar problemáticas específicas de negocio.

Ejemplos:
Último clic pagado excluyendo palabras clave de marca: Analiza la canibalización causada por SEM Marca.
Último clic pagado excluyendo clics in-session: Analiza la canibalización causada por la Afiliación.
Último soporte pagado con post-impresión excluyendo CRM: Considera impresiones publicitarias excluyendo campañas CRM.


Modelos de Atribución Multi-Touch (MTA)



Cuándo utilizarlos

  • Ideal para recorridos de clientes complejos con múltiples puntos de contacto en diferentes canales, donde es crucial entender el recorrido completo del cliente.
  • Proporcionan una visión global de cómo contribuyen las distintas interacciones a la conversión.

Elegir el mejor modelo

  • Modelo basado en datos (Markov o Shapley): Adecuado para modelos estadísticos personalizados que se adaptan a los recorridos de los clientes.
  • Algoritmo de Markov: Considera el "efecto de eliminación" para evaluar la contribución de cada canal al simular su ausencia. Ideal para mixes de medios ricos en campañas y puntos de contacto.
  • Algoritmo de Shapley: Divide el crédito de manera equitativa entre todos los puntos de contacto según su contribución, considerando todas las interacciones posibles.
  • Modelo lineal: Útil cuando todos los puntos de contacto son de igual importancia.
  • Modelo en U: Ideal cuando el primer y último punto de contacto tienen mayor valor, pero los puntos intermedios también contribuyen.
  • Modelo con depreciación temporal: Útil para interacciones recientes que conducen a conversiones, especialmente en productos con períodos de consideración cortos.

Recomendación de Eulerian:
Se recomienda un modelo Multi-Objetivos MTA basado en el algoritmo de Shapley para abordar tanto conversiones como visitas calificadas.

Marketing Mix Modeling (MMM)



Cuándo utilizarlo

  • Eficaz para medir el impacto de las inversiones en medios a largo plazo, incluidos los canales offline.
  • Útil cuando no se dispone de datos a nivel de usuario o cuando las restricciones de privacidad limitan el seguimiento detallado.
  • Ideal para analizar un mix de medios que incluya datos offline para decisiones estratégicas de alto nivel, especialmente en la asignación de presupuesto multicanal.
  • Integra factores exógenos (clima, estacionalidad, notoriedad de marca) para comprender su correlación con los resultados comerciales.

Elegir el mejor modelo
Los equipos de AM de Eulerian desempeñarán un papel de asesoramiento para ayudarle a seleccionar el mejor modelo MMM entre las diferentes iteraciones de modelos ofrecidas.