{"id":4460,"date":"2015-07-20T08:35:26","date_gmt":"2015-07-20T06:35:26","guid":{"rendered":"http:\/\/www.digitalresponse.es\/blog\/?p=4460"},"modified":"2015-07-20T08:35:26","modified_gmt":"2015-07-20T06:35:26","slug":"caso-practico-atribucion-de-conversiones-en-email-marketing","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.digitalresponse.es\/en\/caso-practico-atribucion-de-conversiones-en-email-marketing\/","title":{"rendered":"Caso pr\u00e1ctico de atribuci\u00f3n de conversiones en Email Marketing"},"content":{"rendered":"

En este post vamos a mostrar, a trav\u00e9s de un caso real, cu\u00e1n distintos pueden ser los resultados (en conversiones) atribuibles al canal email seg\u00fan el modelo de atribuci\u00f3n que utilicemos. Para ilustrarlo hemos tomado como referencia las conversiones en el per\u00edodo del 1 de junio al 7 de julio seg\u00fan nos muestra Google Analytics y el ESP.
\n\"resumen_modelos\"<\/a>
\n\u00daLTIMA INTERACCI\u00d3N<\/strong>
\nSeg\u00fan este modelo hubo 820 conversiones<\/strong> que se produjeron tras hacer click en el email. Dicho de otro modo, hubo 820 usuarios que convirtieron directamente desde el email sin que mediara ning\u00fan otro canal hasta la conversi\u00f3n.
\nLa ventaja de un modelo como este es que nos da una visi\u00f3n muy exacta de las conversiones atribuibles al email con toda seguridad, sin embargo, es cierto que no es excesivamente restrictivo como veremos en los siguientes modelos.
\n

\"\u00daltima<\/a>
\u00daltima Interacci\u00f3n<\/figcaption><\/figure>
\nPRIMERA INTERACCI\u00d3N<\/strong>
\nOtro punto de vista distinto es aqu\u00e9l en el que tomamos en consideraci\u00f3n el peso que la recepci\u00f3n de un email, la lectura del asunto, su apertura y el click tienen a lo largo del customer journey del usuario. Es decir, \u00bfinfluye en el usuario la interacci\u00f3n con el email de modo que condicione (en mayor o menor grado) un proceso de compra ulterior? Es razonable pensar que s\u00ed. Por ejemplo, puede suceder que el usuario que ha recibido un email lea el asunto y por el motivo que sea no lo abra. Si hemos sido capaces de transmitirle informaci\u00f3n de valor, por ejemplo el inicio de las rebajas, es probable que acuda \u00abdirectamente\u00bb al e-commerce cuando est\u00e9 en disposici\u00f3n de navegar; o puede que vea un anuncio de nuestra marca y, condicionado por el email que recibi\u00f3 anteriormente, decida interactuar con este anuncio. En casos como este es evidente que el email puede afectar a otras interacciones que culminen en una conversi\u00f3n (entendemos que el email, por su naturaleza \u00abpush\u00bb, responde bien a comportamientos como el que acabamos de describir). Los modelos de este tipo se llaman de \u00abprimera interacci\u00f3n\u00bb, puesto que se atribuye el 100% del valor de la conversi\u00f3n al primer canal con el que el cliente ha interactuado. Seg\u00fan el ejemplo que estamos comentando, nos encontrar\u00edamos con que ha habido 1.275 conversiones<\/strong> atribuibles al email.En este modelo no se atribuye al email ning\u00fan peso cuando se encuentra en un punto intermedio del customer journey.
\n
\"Primera<\/a>
Primera Interacci\u00f3n<\/figcaption><\/figure>
\nMODELO LINEAL<\/strong>
\nEn el modelo lineal se atribuye el mismo porcentaje a los distintos canales que han intervenido el la senda a la conversi\u00f3n. Por ejemplo, si un usuario ha interactuado con un banner y visitado el site y no ha convertido, al cabo de dos d\u00edas recibe un email y accede de nuevo al site a trav\u00e9s de \u00e9l sin convertir, y tres d\u00edas m\u00e1s tarde busca en google la marca, accede al site y convierte, seg\u00fan este modelo el el banner, el email y google se repartir\u00e1n en la misma proporci\u00f3n la venta (una tercera parte cada uno).\u00a0Seg\u00fan este modelo hubo 1.003 conversione<\/strong>s atribuibles al email.
\n
\"Modelo<\/a>
Modelo lineal<\/figcaption><\/figure>
\nDETERIORO DEL TIEMPO<\/strong>
\nGoogle explica que en este modelo \u00ab\u2026se basa en el concepto de deterioro exponencial y valora principalmente los puntos de contacto m\u00e1s cercanos al momento de la conversi\u00f3n. De forma predeterminada, el modelo Deterioro del tiempo tiene una duraci\u00f3n de mitad de valor de siete d\u00edas, es decir, el punto de contacto que se produzca siete d\u00edas antes de una conversi\u00f3n recibe la mitad del valor de aquel que ocurra el mismo d\u00eda de la conversi\u00f3n. De la misma manera, el punto de contacto que se produzca 14 d\u00edas antes recibe una cuarta parte del valor de aquel que ocurra el d\u00eda de la conversi\u00f3n. El deterioro exponencial se prolonga en funci\u00f3n de la ventana al pasado, cuyo valor predeterminado es de 30 d\u00edas\u00bb<\/em>. Es decir, el email tendr\u00e1 un mayor peso en las conversiones cu\u00e1nto m\u00e1s cercano haya sido al momento de la conversi\u00f3n. Seg\u00fan este modelo hubo 1.018 conversiones.<\/strong>
\n
\"Deterioro<\/a>
Deterioro en el tiempo<\/figcaption><\/figure>
\nSEG\u00daN LA POSICI\u00d3N<\/strong>
\nEste modelo combina los de primera y \u00faltima interacci\u00f3n. En lugar de atribuir las conversiones al email seg\u00fan est\u00e9 en la primera o \u00faltima interacci\u00f3n, se reparte entre ambas. Un ejemplo habitual es asignar el 40% del cr\u00e9dito a la primera y a la \u00faltima interacci\u00f3n, y el 20% a las interacciones intermedias. Seg\u00fan este modelo, al email se le atribuyeron 1.033 conversiones.<\/strong>
\n
\"Seg\u00fan<\/a>
Seg\u00fan la posici\u00f3n<\/figcaption><\/figure>
\n\u00daLTIMO CLIC INDIRECTO<\/strong>
\nEn este caso las conversiones que provienen de tr\u00e1fico directo no se atribuyen al tr\u00e1fico directo si no a la \u00faltima interacci\u00f3n indirecta. Por ejemplo, supongamos que un usuario accede al site tras interactuar con un email pero no convierte. Dos d\u00edas despu\u00e9s accede directamente al site y realiza una compra. Este modelo atribuir\u00e1 la conversi\u00f3n al email por tratarse del \u00faltimo clic \u00abindirecto\u00bb. Seg\u00fan este modelo, las conversiones atribuibles al email fueron 1.514<\/strong>
\nSi comparamos las conversiones seg\u00fan la \u00faltima interacci\u00f3n con las del \u00faltimo clic indirecto, encontramos que en el segundo modelo son casi el doble (820 vs 1.514). La interpretaci\u00f3n que hacemos de estos datos es que el email sirve es un canal muy v\u00e1lido para comunicar (hacer branding).
\n
\"\u00daltimo<\/a>
\u00daltimo clic indirecto<\/figcaption><\/figure>
\nTRACKING DEL ESP<\/strong>
\nLo m\u00e1s habitual es que los ESP tengan un sistema de tracking basado en cookies a trav\u00e9s del cual se asignan las conversiones a una campa\u00f1a cuando se producen dentro de los 30 d\u00edas posteriores. Aqu\u00ed se incluyen todas las variantes, desde usuarios que han hecho click en el email y han comprado, hasta otros que han hecho click pero han convertido d\u00edas despu\u00e9s tras acceder al site directa o indirectamente a trav\u00e9s de alg\u00fan otro canal.
\nNo es de extra\u00f1ar que sea en este sistema en el que aparecen un mayor n\u00famero de conversiones, en concreto 1.908.<\/strong>
\nNosotros consideramos que los modelos basados en el \u00faltimo clic directo y la primera interacci\u00f3n<\/strong> son bastante equilibrados. Atribuir todas las conversiones en las que ha participado el email, ya sea directa o indirectamente como hacen los ESP puede resultar excesivo (por exceso), mientras que la \u00faltima interacci\u00f3n no contempla un impacto real que s\u00ed tiene el email a lo largo de la senda hacia la conversi\u00f3n.\u00a0\u00bfQu\u00e9 modelo consider\u00e1is mejor?<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

En este post vamos a mostrar, a trav\u00e9s de un caso real, cu\u00e1n distintos pueden ser los resultados (en conversiones) atribuibles al canal email seg\u00fan el modelo de atribuci\u00f3n que utilicemos. 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