Una empresa puede conseguir una venta después de que el cliente descubra un producto en Instagram, lo busque en Google y finalmente compre mediante un enlace recibido por correo electrónico. Si los tres canales participaron en el recorrido, surge una pregunta: ¿a cuál deberíamos asignarle el crédito de esa venta?
Los modelos de atribución multicanal permiten analizar este problema utilizando diferentes reglas para distribuir el crédito de una conversión entre los puntos de contacto registrados. Su utilidad está en comprender cómo cambia la valoración de los canales según el método elegido, sin confundir esa distribución con una prueba de que cada canal provocó la compra.
En esta guía aprenderás qué son los modelos de atribución, cómo funcionan, cuáles son sus principales diferencias y cómo aplicarlos a un ejemplo comercial. También encontrarás una plantilla Excel gratuita para comparar modelos de atribución multicanal y analizar cómo se distribuyen las conversiones y los ingresos entre distintos canales.
Qué son los modelos de atribución multicanal
Los modelos de atribución multicanal son métodos que establecen cómo se asigna el crédito de una conversión entre las interacciones registradas durante el recorrido de un cliente.
Una conversión puede ser una compra, una reserva confirmada, una solicitud de cotización o cualquier acción importante que la empresa haya definido previamente como objetivo de medición.
En marketing también se utiliza el término atribución multitoque, conocido en inglés como multi-touch attribution (MTA). Ambas expresiones describen el análisis de distintas interacciones que pueden participar en el camino hacia una conversión.
Por ejemplo, una tienda de artículos para el hogar registra este recorrido:
- El cliente descubre un producto mediante una publicación de Instagram.
- Dos días después, visita la tienda desde una búsqueda orgánica en Google.
- Posteriormente, recibe un correo electrónico con información del producto.
- Hace clic en el correo y completa una compra de $120.000.
Un modelo de último contacto asignaría todo el crédito al correo electrónico. Uno de primer contacto lo asignaría a Instagram. Un modelo lineal repartiría el valor entre las tres interacciones.
La venta sigue siendo la misma. Lo que cambia es la manera de distribuir su crédito entre los canales registrados.
Para qué sirven los modelos de atribución multicanal
Estos modelos ayudan a comprender cómo participan los canales de marketing en los recorridos que terminan en conversión. Son especialmente útiles cuando una empresa combina redes sociales, buscadores, campañas pagadas, correo electrónico y otros medios digitales.
Sus principales aplicaciones son:
- Reconocer canales de descubrimiento: identificar qué interacciones suelen aparecer al comienzo de los recorridos registrados.
- Analizar canales de cierre: observar cuáles aparecen inmediatamente antes de las conversiones.
- Comparar recorridos: distinguir compras que ocurren después de una sola interacción de aquellas que involucran varios contactos.
- Revisar la medición comercial: detectar cuándo las conclusiones dependen demasiado del modelo utilizado.
- Formular mejores preguntas: identificar canales que merecen una evaluación adicional antes de modificar la inversión.
Este análisis complementa la gestión de los canales digitales de comunicación y ventas, porque permite examinar cómo se relacionan las interacciones de distintos medios con los resultados comerciales registrados.
Sin embargo, un canal con mayor crédito atribuido no necesariamente es el que genera más ventas adicionales ni el que ofrece mayor rentabilidad.
Cómo funciona la atribución multicanal
Para aplicar un modelo de atribución es necesario identificar qué se quiere medir, qué interacciones se registran y cómo se distribuirá el crédito entre ellas.
1. Definir la conversión
La empresa debe establecer qué acción representa el resultado que quiere analizar. En un ecommerce podría ser una compra confirmada; en una empresa de servicios, una solicitud de cotización o una reserva.
Es importante no mezclar objetivos distintos sin diferenciarlos. Una compra y una solicitud de información pueden tener valores comerciales diferentes.
2. Identificar los puntos de contacto
Un punto de contacto es una interacción registrada entre el cliente y la empresa. Puede tratarse de un clic en un anuncio, una visita desde un buscador o el acceso mediante un enlace de correo electrónico.
La empresa necesita relacionar esos contactos con el recorrido correspondiente. Contar visitas por canal de forma aislada no permite reconstruir automáticamente la secuencia que siguió cada cliente.
Si el negocio utiliza varios medios para comunicarse con sus clientes, también puede revisar los principios de la comunicación integrada de marketing, que aborda la coordinación de mensajes y canales.
3. Establecer la ventana de atribución
La ventana de atribución determina qué interacciones anteriores a una conversión podrán considerarse dentro del análisis.
Por ejemplo, si se establece una ventana de 30 días, las interacciones registradas fuera de ese periodo no recibirán crédito bajo esa regla, aunque hayan tenido alguna relación con el conocimiento previo del producto.
No existe una ventana universalmente correcta. Su elección depende del ciclo de compra, la disponibilidad de datos, el objetivo de medición y las reglas de la plataforma utilizada.
4. Aplicar el modelo de atribución
Una vez identificadas las interacciones elegibles, el modelo distribuye el crédito según una regla definida o mediante un procedimiento estadístico.
En un modelo sencillo, el crédito puede asignarse al primer contacto, al último o repartirse entre todos. En modelos más avanzados, la distribución puede depender de patrones identificados en los datos.
La calidad del resultado depende tanto del modelo como de la información disponible. Una regla correctamente aplicada sobre recorridos incompletos puede ofrecer una visión parcial del comportamiento de los clientes.
Cuáles son los principales modelos de atribución
Los modelos pueden clasificarse en métodos basados en reglas y métodos basados en datos. Los primeros utilizan criterios previamente definidos para repartir el crédito; los segundos emplean técnicas estadísticas o algoritmos para estimar una distribución.
Modelo de atribución de primer contacto
Asigna el 100 % del crédito a la primera interacción registrada dentro del recorrido considerado.
Si un cliente llega por Instagram, luego utiliza Google y finalmente compra mediante Email, el modelo atribuye toda la conversión a Instagram.
Ventaja: permite observar qué canales aparecen al inicio de los recorridos que terminan en conversión.
Limitación: no reconoce mediante crédito las interacciones posteriores que pudieron acompañar la consideración o el cierre de la compra.
Modelo de atribución de último contacto
Asigna el 100 % del crédito a la última interacción elegible antes de la conversión.
En el recorrido Instagram → Google → Email, el correo electrónico recibe todo el crédito.
Ventaja: es fácil de calcular e interpretar y permite examinar los contactos inmediatamente anteriores al resultado.
Limitación: puede dejar sin crédito a medios que participaron al comienzo o durante las etapas intermedias del recorrido.
Debe distinguirse entre último contacto registrado y último clic no directo. Algunas plataformas, como Google Analytics 4, aplican reglas específicas para el tratamiento del tráfico directo y determinadas interacciones publicitarias.
Modelo de atribución lineal
Distribuye el crédito en partes iguales entre todas las interacciones elegibles del recorrido.
Si se registran tres puntos de contacto, cada uno recibe un tercio del crédito. Con una venta de $120.000, cada interacción recibe $40.000 de ingresos atribuidos.
Ventaja: reconoce todos los contactos incluidos y permite construir una comparación sencilla entre canales.
Limitación: supone que las interacciones tienen la misma importancia para distribuir el crédito, aunque hayan cumplido funciones diferentes.
Además, si un mismo canal aparece varias veces, puede recibir varias participaciones. Por eso es importante establecer si la unidad de reparto será cada interacción o cada canal único.
Modelo de atribución por declive temporal
Asigna mayor crédito a las interacciones más cercanas temporalmente a la conversión y reduce progresivamente el peso de las anteriores.
Por ejemplo, una búsqueda realizada pocas horas antes de comprar podría recibir más crédito que una interacción registrada varias semanas atrás.
Ventaja: permite representar una regla en la que la proximidad temporal tiene mayor peso.
Limitación: esa mayor ponderación es un supuesto del modelo; no demuestra que el contacto más reciente haya tenido un efecto causal mayor.
El resultado depende de la función de decaimiento y del periodo utilizado para reducir los pesos. No existe un porcentaje único aplicable a todos los negocios.
Modelo de atribución basado en posición
Distribuye el crédito según el lugar que ocupa cada interacción dentro del recorrido. Una variante conocida asigna el 40 % al primer contacto, el 40 % al último y distribuye el 20 % restante entre los contactos intermedios.
Con tres interacciones, la distribución sería 40 % para la primera, 20 % para la segunda y 40 % para la última.
Ventaja: permite reconocer tanto el comienzo como el cierre del recorrido, sin excluir los contactos intermedios.
Limitación: las ponderaciones son convenciones elegidas para el análisis, no estimaciones demostradas de la influencia real de cada interacción.
La regla debe adaptarse para recorridos de una o dos interacciones, documentando cómo se asigna el 100 % del crédito en esos casos.
Modelo de atribución basado en datos
Los modelos basados en datos utilizan procedimientos estadísticos o algoritmos para estimar cómo distribuir el crédito entre interacciones, en lugar de utilizar exclusivamente porcentajes fijos.
Por ejemplo, la atribución basada en datos de Google Analytics 4 emplea aprendizaje automático para analizar patrones en recorridos con y sin conversión, considerando diferentes características de las interacciones.
La investigación académica también ha estudiado métodos como las cadenas de Markov y el valor de Shapley para analizar recorridos y contribuciones de canales. Estas aproximaciones no deben confundirse con el algoritmo específico de Google Analytics.
Ventaja: puede aprovechar relaciones presentes en los datos que una regla fija no representa.
Limitación: requiere información adecuada, depende de los supuestos y métodos utilizados y puede ser más difícil de interpretar o reproducir.
Un modelo avanzado no garantiza automáticamente una medición correcta de causalidad, especialmente cuando existen interacciones no observadas o diferencias entre los usuarios que reciben cada acción de marketing.
Comparación de los modelos de atribución multicanal
La siguiente tabla resume qué criterio utiliza cada modelo y cuál es su principal limitación.
| Modelo | Cómo asigna el crédito | Principal limitación |
|---|---|---|
| Primer contacto | 100 % a la primera interacción | Ignora los contactos posteriores |
| Último contacto | 100 % a la última interacción elegible | Ignora los contactos anteriores |
| Lineal | Partes iguales entre interacciones | Supone pesos equivalentes |
| Declive temporal | Mayor peso a interacciones recientes | Depende de una regla temporal elegida |
| Por posición | Pesos según la posición del contacto | Utiliza ponderaciones convencionales |
| Basado en datos | Estimaciones mediante métodos estadísticos o algoritmos | Depende de datos, supuestos y metodología |
No existe un modelo que sea el mejor para todas las empresas. Cada método responde a una lógica de distribución diferente y puede ofrecer una lectura parcial del recorrido.
Ejemplo práctico de atribución multicanal paso a paso
Supongamos que una tienda online vende artículos de decoración. Una clienta realiza una compra de $120.000 después de tener tres interacciones registradas.
| Orden | Canal | Interacción registrada |
|---|---|---|
| 1 | Visita la tienda desde una publicación | |
| 2 | Google orgánico | Regresa al sitio mediante una búsqueda |
| 3 | Entra desde un correo y compra |
Para simplificar el ejercicio, consideramos las tres interacciones elegibles dentro de una misma ventana de atribución. Todas las cifras corresponden a un ejemplo ficticio.
Paso 1. Aplicar el modelo de primer contacto
La primera interacción corresponde a Instagram. Por tanto, este canal recibe el 100 % del crédito:
Instagram: $120.000. Google: $0. Email: $0.
Paso 2. Aplicar el modelo de último contacto
La última interacción registrada fue el acceso desde el correo electrónico.
Instagram: $0. Google: $0. Email: $120.000.
Paso 3. Aplicar el modelo lineal
El valor se divide entre las tres interacciones:
Crédito por interacción = $120.000 ÷ 3 = $40.000.
Cada canal recibe $40.000 de ingresos atribuidos.
Paso 4. Aplicar el modelo basado en posición
Utilizamos la regla 40/20/40: 40 % para el primer contacto, 20 % para el intermedio y 40 % para el último.
- Instagram: $120.000 × 40 % = $48.000.
- Google: $120.000 × 20 % = $24.000.
- Email: $120.000 × 40 % = $48.000.
Paso 5. Comparar los resultados
| Modelo | |||
|---|---|---|---|
| Primer contacto | $120.000 | $0 | $0 |
| Último contacto | $0 | $0 | $120.000 |
| Lineal | $40.000 | $40.000 | $40.000 |
| Por posición | $48.000 | $24.000 | $48.000 |
En los cuatro modelos, el total atribuido es exactamente $120.000. No se han generado ventas adicionales por cambiar de método.
La diferencia está en qué canal recibe el reconocimiento de esa conversión. Si la empresa observara únicamente el último contacto, podría concluir que Instagram y Google no participaron en la venta, aunque ambos aparezcan en el recorrido registrado.
Ahora bien, tampoco sería correcto afirmar que Instagram produjo el 40 % de la compra simplemente porque el modelo por posición le asignó ese porcentaje. El crédito es el resultado de una regla, no una medición directa del efecto causal.
Cuando se analizan muchos clientes, el mismo procedimiento permite comparar los ingresos y las conversiones atribuidos a cada canal bajo distintos modelos. La plantilla Excel gratuita está planteada precisamente para facilitar esa comparación.
Cómo elegir un modelo de atribución para tu negocio
La elección debe comenzar con la pregunta que quieres responder, los datos disponibles y las limitaciones de la medición. No conviene seleccionar un modelo solo porque genera resultados más favorables para determinado canal.
| Necesidad de análisis | Punto de partida | Precaución |
|---|---|---|
| Examinar canales de descubrimiento | Primer contacto | No interpreta el recorrido posterior |
| Examinar contactos anteriores al cierre | Último contacto | No reconoce mediante crédito los contactos previos |
| Repartir el crédito entre todos los contactos | Lineal | Asigna pesos iguales por regla |
| Dar diferente peso al inicio y al final | Basado en posición | Sus porcentajes son convencionales |
| Considerar la proximidad temporal | Declive temporal | Depende de la función de ponderación |
| Analizar patrones con métodos estadísticos | Basado en datos | Requiere datos y metodología adecuados |
Para una pyme que está comenzando a analizar sus recorridos, puede resultar útil comparar primero los modelos de primer contacto, último contacto y lineal. Si las conclusiones cambian considerablemente, conviene investigar por qué antes de modificar campañas.
También es importante utilizar criterios consistentes. Comparar periodos con ventanas de atribución distintas, diferentes definiciones de conversión o cambios en el registro de canales puede producir diferencias que no provienen del desempeño comercial.
Cómo funciona la atribución en Google Analytics 4
Google Analytics 4 (GA4) permite analizar rutas hacia eventos clave y comparar modelos de atribución disponibles. Sin embargo, sus opciones actuales no son las mismas que ofrecían las antiguas herramientas de atribución de Google Analytics.
Según la documentación oficial de Google Analytics, los modelos disponibles en sus informes de atribución son:
- Atribución basada en datos: distribuye el crédito mediante un modelo que utiliza información de los recorridos registrados.
- Último clic en canales de pago y orgánicos: atribuye el crédito al último contacto elegible, normalmente excluyendo las visitas directas cuando existen otros contactos.
- Último clic en canales de pago de Google: prioriza el último clic elegible de Google Ads y utiliza la regla de último clic de canales de pago y orgánicos cuando no existe ese contacto.
Importante: los modelos de primer clic, lineal, declive temporal y basado en posición dejaron de estar disponibles como opciones de atribución en GA4 desde noviembre de 2023. Siguen siendo métodos válidos para ejercicios comparativos y análisis externos, pero no deben presentarse como modelos que actualmente pueden seleccionarse en esa plataforma.
Cómo consultar la comparación de modelos en GA4
Para consultar los modelos disponibles, la documentación oficial indica esta ruta:
- Ingresar a la propiedad correspondiente de Google Analytics 4.
- Abrir el apartado Publicidad.
- Acceder a Atribución > Comparación de modelos.
- Seleccionar el periodo y los eventos clave que se quieren analizar.
- Comparar los modelos disponibles utilizando dimensiones como grupo de canales, fuente, medio o campaña.
El informe permite examinar cómo cambia el crédito de conversión y los ingresos atribuidos según el modelo seleccionado. Puedes revisar el procedimiento en la guía oficial del informe Comparación de modelos de GA4.
La configuración del modelo de atribución de los informes puede afectar las métricas asociadas a dimensiones de tráfico relativas a los eventos clave. No modifica de la misma manera las dimensiones de adquisición del usuario o de sesión. Por eso, al comparar reportes, es necesario revisar qué dimensión y qué modelo se están utilizando.
Los resultados de la plantilla Excel de esta guía no tienen por qué coincidir con GA4. La plantilla utilizará reglas educativas explícitas, mientras que la plataforma puede aplicar criterios diferentes para identificar recorridos, tratar el tráfico directo, definir interacciones elegibles y asignar crédito.
Cómo aplicar la atribución multicanal en una pyme
Una pequeña empresa no necesita comenzar con un modelo estadístico complejo. El primer objetivo debería ser organizar la información disponible y comprobar si permite reconstruir recorridos de conversión con suficiente consistencia.
1. Selecciona una conversión relevante
Define si quieres analizar compras confirmadas, reservas, formularios comerciales u otro resultado. Evita mezclar acciones de valor diferente en una sola comparación sin identificarlas.
2. Organiza la identificación de canales
Utiliza nombres consistentes para fuentes y medios. El etiquetado de campañas mediante parámetros UTM puede ayudar a identificar el origen de determinadas visitas, pero no reconstruye por sí solo todo el recorrido del cliente.
3. Comprueba qué recorridos puedes observar
Revisa si realmente puedes relacionar distintas interacciones con una misma conversión. Los cambios de dispositivo, las restricciones de consentimiento, los bloqueadores y otros problemas de identificación pueden impedir una reconstrucción completa.
Si solo cuentas con ingresos totales por canal y no dispones de recorridos relacionados con conversiones individuales, no puedes aplicar correctamente un modelo multitoque completo sobre esos datos agregados.
4. Compara reglas sencillas
Comienza con primer contacto, último contacto y lineal. Posteriormente puedes incorporar el modelo basado en posición para observar cómo cambia la distribución.
La comparación debe utilizar el mismo conjunto de conversiones, las mismas interacciones elegibles y una ventana de atribución consistente.
5. Interpreta las diferencias antes de actuar
Identifica qué canales reciben más crédito según cada modelo, cuáles muestran variaciones importantes y qué información adicional necesitarías para evaluar su desempeño.
Por ejemplo, si Instagram recibe mucho crédito bajo primer contacto y poco bajo último contacto, puede ser útil investigar su papel en el descubrimiento de productos. Pero esa diferencia no demuestra cuánto ingreso adicional produce Instagram.
Si administras un ecommerce, puedes complementar este análisis con el embudo de ventas para ecommerce, que permite identificar en qué etapas se pierden oportunidades después de que las personas llegan a la tienda.
Limitaciones y errores frecuentes de la atribución multicanal
Los modelos de atribución pueden aportar información útil, pero sus resultados deben interpretarse considerando los límites de los datos y los supuestos del método.
Confundir crédito atribuido con ventas incrementales
Este es uno de los errores más importantes. Que un canal reciba crédito por una compra no demuestra que esa compra no habría ocurrido sin su intervención.
Una persona podría estar decidida a comprar y realizar una última búsqueda antes de completar el pedido. El buscador aparecería en el recorrido, pero su presencia no demuestra por sí sola que haya provocado la decisión.
La investigación de Danaher y van Heerde advierte que utilizar directamente los resultados de atribución para redistribuir presupuestos puede conducir a decisiones equivocadas.
Para analizar el resultado adicional de una campaña, revisa nuestra guía sobre cómo medir el impacto real de una campaña en las ventas, donde se explica el uso de grupos de comparación y la medición de incrementalidad.
Trabajar con recorridos incompletos
No todas las interacciones quedan registradas. Una persona puede conocer una marca mediante una recomendación, ver publicidad sin hacer clic, investigar desde otro dispositivo y comprar posteriormente.
Si la herramienta solo observa una parte del recorrido, la atribución se calculará sobre esa parte. No es correcto interpretar automáticamente los contactos registrados como la totalidad de las influencias comerciales.
No controlar las interacciones repetidas
Supongamos que un recorrido contiene Instagram → Instagram → Google. Un modelo lineal por interacción asignaría dos tercios del crédito a Instagram y un tercio a Google.
Esto no es necesariamente un error matemático, pero muestra la importancia de documentar cómo se contabilizan los contactos repetidos y si el reparto se realiza por interacción o por canal único.
Cambiar modelos y comparar resultados como si fueran equivalentes
Si una empresa utiliza último contacto durante un mes y primer contacto durante el siguiente, los resultados pueden cambiar aunque el comportamiento comercial sea similar.
Para comparar periodos es necesario mantener criterios equivalentes o recalcular ambos con una metodología consistente.
Redistribuir el presupuesto usando solo el crédito atribuido
Un canal puede recibir mucho crédito porque aparece frecuentemente en los recorridos, porque recibe clientes con alta intención de compra o porque el modelo favorece determinada posición.
Antes de aumentar o reducir inversión, conviene evaluar costos, margen, respuesta incremental, capacidad del negocio y calidad de la evidencia disponible.
Para llevar el análisis a resultados financieros, puedes complementar la medición con el retorno de la inversión en marketing (ROMI), teniendo presente que la rentabilidad incremental no se obtiene automáticamente de las cifras atribuidas.
Atribución multicanal vs. Marketing Mix Modeling e incrementalidad
Estos tres enfoques están relacionados con la medición del marketing, pero no responden exactamente la misma pregunta.
| Método | Pregunta principal | Información utilizada |
|---|---|---|
| Atribución multicanal | ¿Cómo asignamos crédito a los contactos registrados de una conversión? | Recorridos e interacciones |
| Marketing Mix Modeling (MMM) | ¿Cómo se relacionan distintas inversiones y otros factores con los resultados a lo largo del tiempo? | Datos históricos agregados |
| Pruebas de incrementalidad | ¿Qué resultado adicional produjo una intervención frente a lo que habría ocurrido sin ella? | Grupos tratados y de control u otros diseños causales |
La atribución organiza el crédito entre contactos observados. No determina por sí sola la cantidad de ventas adicionales que produjo cada canal.
El Marketing Mix Modeling (MMM) trabaja principalmente con datos agregados e incorpora variables como inversión publicitaria, promociones, precios y estacionalidad para analizar su relación con los resultados.
Las pruebas de incrementalidad buscan estimar el efecto de una intervención frente a un escenario de comparación. Cuando se diseñan adecuadamente, pueden aportar evidencia causal más sólida para determinadas decisiones.
Por tanto, estos enfoques pueden complementarse. La atribución ayuda a describir recorridos y distribuir crédito; los demás métodos pueden responder preguntas adicionales sobre el desempeño, los efectos y las decisiones de inversión.
Conclusión
Los modelos de atribución multicanal permiten analizar cómo se distribuye el crédito de las conversiones entre los puntos de contacto registrados. Su principal utilidad está en mostrar que la valoración de un canal puede cambiar según la regla utilizada.
Para una pyme, comenzar con modelos sencillos y comparar sus resultados puede ser más útil que utilizar una metodología compleja sin comprender sus supuestos. Lo fundamental es definir correctamente las conversiones, trabajar con datos consistentes e interpretar las diferencias con criterio.
La atribución no debe utilizarse como una prueba automática de causalidad ni como la única base para redistribuir presupuestos. Es una herramienta para comprender mejor los recorridos de conversión y formular decisiones que después deben contrastarse con información comercial y financiera adicional.
Descarga la plantilla
Utiliza nuestra plantilla Excel gratuita de modelos de atribución multicanal para registrar recorridos de conversión y comparar cómo se distribuyen los ingresos y el crédito entre canales mediante los modelos de primer contacto, último contacto, lineal y basado en posición. Podrás observar las diferencias entre métodos sin construir los cálculos desde cero.
Preguntas frecuentes sobre modelos de atribución multicanal
¿Qué es la atribución multicanal en marketing?
Es el proceso de asignar crédito a los puntos de contacto registrados antes de una conversión. Permite analizar cómo diferentes canales participan en los recorridos que terminan en una compra u otra acción comercial definida.
¿Cuál es la diferencia entre atribución de primer y último contacto?
El modelo de primer contacto asigna todo el crédito a la primera interacción elegible del recorrido. El de último contacto lo asigna a la última. Ambos son sencillos, pero dejan sin crédito otras interacciones que pueden aparecer en el camino hacia la conversión.
¿Qué modelo de atribución es mejor para una pyme?
No existe un modelo universalmente mejor. Una pyme puede comenzar comparando primer contacto, último contacto y lineal, siempre que disponga de recorridos identificables. La elección depende del objetivo, los datos y las limitaciones que la empresa esté dispuesta a aceptar.
¿Google Analytics 4 permite usar el modelo lineal?
No como opción de atribución en sus informes actuales. Google retiró los modelos lineal, primer clic, declive temporal y basado en posición en noviembre de 2023. Es posible estudiar esas reglas fuera de GA4 mediante cálculos propios, siempre que se disponga de los datos necesarios.
¿Se puede calcular la atribución multicanal en Excel?
Sí. Excel permite aplicar reglas de atribución como primer contacto, último contacto, lineal y por posición a recorridos registrados. Sin embargo, una hoja de cálculo no reconstruye automáticamente interacciones que no fueron capturadas ni reproduce por sí sola los algoritmos de atribución basados en datos de plataformas como GA4.
¿Un canal con más conversiones atribuidas genera más ventas reales?
No necesariamente. Las conversiones atribuidas indican cómo un modelo distribuye el crédito de los resultados registrados. Para estimar cuánto negocio adicional produjo un canal se necesita un análisis causal adecuado, como una prueba de incrementalidad cuando sea viable.
Fuentes y referencias
La explicación se fundamenta en investigaciones académicas sobre atribución de marketing y en la documentación oficial de Google Analytics.
- Shao, X. y Li, L. (2011). Data-driven multi-touch attribution models. Proceedings of the 17th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, 258-264. https://doi.org/10.1145/2020408.2020453.
- Li, H. y Kannan, P. K. (2014). Attributing Conversions in a Multichannel Online Marketing Environment: An Empirical Model and a Field Experiment. Journal of Marketing Research, 51(1), 40-56. https://doi.org/10.1509/jmr.13.0050.
- Anderl, E., Becker, I., von Wangenheim, F. y Schumann, J. H. (2016). Mapping the customer journey: Lessons learned from graph-based online attribution modeling. International Journal of Research in Marketing, 33(3), 457-474. https://doi.org/10.1016/j.ijresmar.2016.03.001.
- Berman, R. (2018). Beyond the Last Touch: Attribution in Online Advertising. Marketing Science, 37(5), 771-792. https://doi.org/10.1287/mksc.2018.1104.
- Danaher, P. J. y van Heerde, H. J. (2018). Delusion in Attribution: Caveats in Using Attribution for Multimedia Budget Allocation. Journal of Marketing Research, 55(5), 667-685. https://doi.org/10.1177/0022243718802845.
- Gordon, B. R., Zettelmeyer, F., Bhargava, N. y Chapsky, D. (2019). A Comparison of Approaches to Advertising Measurement: Evidence from Big Field Experiments at Facebook. Marketing Science, 38(2), 193-225. https://doi.org/10.1287/mksc.2018.1135.
- Google Analytics. Empezar a utilizar la atribución. Documentación oficial sobre modelos y reglas de atribución.
- Google Analytics. Informe Comparación de modelos. Documentación oficial sobre consulta e interpretación de atribución en GA4.
- Google Analytics. Cambiar el modelo de atribución de los informes de eventos clave. Documentación oficial sobre configuración y modelos disponibles.
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