Modelo de Atribución Basado en Datos: un ejemplo de Big Data aplicado al Marketing Digital. Metriplica

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Ejemplo de Uso del Big Data en el Marketing Digital
Modelo de Atribución Basado en Datos
Octubre 2017

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1. Introducción: Concepto Modelo de Atribución
2. Modelos de Atribución Clásicos
3. Modelo de Atribución basado en Datos
4. Papel esencial del Big Data
AGENDA

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PANELIST
Anna Fernández Blanchart
R&D Vertical Leader & Senior Analyst Consultant
at Metriplica

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Concepto Modelo de Atribución
¿A qué canal atribuimos cada una de las
Conversiones y su valor?
Conversion
Conversion
Conversion

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Modelos de Atribución Clásicos
Único: Toda la conversión se
asigna a un único
punto (first o last click)
Lineal: se reparte la conversión entre
todos los touchpoints del path
por igual
Custom: Se asigna arbitrariamente un
peso a cada touchpoint en
base a su posición en el path
y al conocimiento de negocio

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Modelos de Atribución Clásicos: Inconvenientes
Único: Una decisión bastante injusta
para los canales asistentes
Lineal: Supone todos los canales
igual de importantes en la
conversión
Custom: Las cosas cambian con el
tiempo, nuestra intuición no
siempre es acertada…
¡demasiado arriesgado!

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Modelos de Atribución basado en Datos
La conversión es como un deporte en equipo
Los distintos canales son importantes para la conversión a su
manera, y la mejor forma de cuantificar dicha importancia es
utilizando toda la información (datos) que tenemos tanto de
rutas de conviertes como de las que no lo hacen.

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Modelos de Atribución basado en Datos
100 conversiones 75 conversions
• Se elimina el canal en cuestión
• Se generan las simulaciones
• Las conversiones perdidas se
atribuyen a este canal
(Organic Search)
• Basado en datos
• Centrado en el cliente
(path to purchase)
• Tiene en cuenta tanto
los paths que terminan
con conversión como
los que no

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Modelos de Atribución basado en Datos
Distribución de conversiones entre canales

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Modelos de Atribución basado en Datos
Probabilidad de paso de un canal a otro

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Papel esencial del Big Data
• 9 meses de datos
• un total de 30.988.168 touchpoints
• realizados por 11.705.751 usuarios
• Con rutas de hasta 298 touchpoints de
longitud (mediana = 4)
• A lo largo de los distintos tipos de
dispositivos
• 2h de tiempo de procesado

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