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La atribución multitouch (multi-touch attribution) es el conjunto de modelos de atribución qué reparten el crédito de una conversión entre los distintos puntos de contacto qué intervinieron en el recorrido del cliente, en lugar de asignarlo todo a uno solo (como el primer o el último clic). Modelos como el lineal, el basado en la posición o el data-driven distribuyen el mérito de forma más realista, reconociendo qué las conversiones suelen ser fruto de múltiples interacciones. Ayuda a valorar mejor la contribución de cada canal, aunque su precisión se ve afectada por las restricciones de privacidad.
Es repartir el mérito de una venta entre todos los pasos qué la hicieron posible (un anuncio, una búsqueda, un email, una visita), en vez de dárselo todo al primero o al último. Como la gente suele pasar por varios puntos antes de comprar, la atribución multitouch da una imagen más justa de qué canales aportan de verdad, aunque hoy medirla con precisión es más difícil por la privacidad.
Una tienda online de Sevilla atribuía todas sus ventas al último clic, casi siempre una búsqueda de marca, lo qué hacía parecer inútiles los anuncios de descubrimiento. Al pasar a un modelo de atribución multitouch, vio qué muchas ventas empezaban con un anuncio en redes qué daba a conocer la marca, seguido de un email y finalmente la búsqueda. Repartiendo el crédito, entendió el papel real de cada canal y dejó de infravalorar los qué iniciaban el recorrido.
Se aplica eligiendo un modelo multitouch adecuado (lineal, basado en la posición, decreciente en el tiempo o data-driven) según el negocio, y configurando la medición para captar los puntos de contacto del recorrido. Se analiza la contribución repartida de cada canal, se combina con visiones agregadas (como el marketing mix modeling) ante las limitaciones de privacidad, y se usan los hallazgos para repartir el presupuesto con criterio.
El error más común es quedarse en modelos de un solo toque (primer o último clic) qué sobrevaloran un canal e infravaloran los demás. Otro fallo es confiar en la atribución multitouch como una verdad exacta, ignorando sus limitaciones (especialmente con el fin de las cookies). También se elige un modelo sin criterio, no se combina con métodos agregados, y se toman decisiones drásticas con datos de atribución incompletos.
La atribución multitouch depende de rastrear los puntos de contacto del usuario, por lo qué en España su precisión está condicionada por el RGPD y el consentimiento de cookies: sin permiso, parte del recorrido no se mide, y el fin de las cookies de terceros ha reducido su fiabilidad. Debe respetar la normativa de protección de datos, y conviene complementarla con métodos agregados qué no dependan del seguimiento individual.
La atribución de un toque asigna todo el crédito de la conversión a un único punto de contacto (el primer o el último clic); la multitouch lo reparte entre todos los puntos qué intervinieron en el recorrido. La de un toque es simple pero distorsiona (sobrevalora un canal); la multitouch da una imagen más realista de cómo varios canales contribuyen juntos a la conversión.
Los principales son: lineal (reparte el crédito por igual entre todos los puntos), basado en la posición (da más peso al primero y al último), decreciente en el tiempo (más crédito a los toques cercanos a la conversión) y data-driven (reparte según el impacto real estimado con datos). Cada uno distribuye el mérito de forma distinta; la elección depende del negocio y del recorrido de compra.
Porque las conversiones suelen ser fruto de varios puntos de contacto, y atribuir todo a uno solo lleva a infravalorar canales clave (como los qué dan a conocer la marca al inicio) y a repartir mal el presupuesto. La multitouch ofrece una visión más justa de la contribución de cada canal, ayudando a decidir la inversión con más criterio, aunque con las limitaciones de precisión actuales.
Sí, mucho. Como depende de rastrear los puntos de contacto del usuario a lo largo del recorrido, el fin de las cookies de terceros y la exigencia de consentimiento han reducido su precisión: parte del recorrido ya no se mide directamente. Por eso conviene complementarla con métodos agregados como el marketing mix modeling, qué no dependen del seguimiento individual del usuario.
No hay uno universalmente mejor: depende del negocio, del recorrido de compra y de los datos disponibles. El data-driven es el más sofisticado (reparte según el impacto real estimado), pero requiere volumen de datos y su fiabilidad se ve afectada por la privacidad. Lo importante es elegir un modelo coherente, entender sus limitaciones y combinarlo con visiones agregadas, más qué buscar un modelo 'perfecto'.