En el mundo del ecommerce, donde cada clic cuesta dinero, saber dónde y cómo invertir en publicidad digital es clave. Sin embargo, si estás usando un modelo de atribución obsoleto, probablemente estés desperdiciando buena parte de tu presupuesto. Aquí es donde entra el Modelo de Atribución Multi-Touch para rescatarte.

Primero, ¿Qué es un Modelo de Atribución?

Piensa en el camino que sigue un usuario antes de comprarte algo. Puede que haya visto un anuncio en Instagram, luego buscó tu producto en Google, después vio un video en YouTube y, finalmente, hizo clic en un anuncio en Facebook antes de comprar.

Un modelo de atribución es la regla o conjunto de reglas que decides usar para darle crédito a esos puntos de contacto en el recorrido del usuario. En otras palabras, responde la pregunta: "¿Qué canal tuvo el mérito de la compra?"

¿Qué es un Modelo de Atribución Multi-Touch?

Mientras que algunos modelos le dan todo el crédito a la primera o última interacción, el Modelo de Atribución Multi-Touch distribuye el valor de la conversión entre todos los puntos de contacto del recorrido. Es como repartir una pizza entre todos los que ayudaron a hacerla, no solo al último que le puso el queso.

Imagina que estás vendiendo zapatillas deportivas online. Un usuario ve un anuncio en TikTok, luego busca "las mejores zapatillas para correr" en Google, se inscribe en tu newsletter, recibe un código de descuento por email, y finalmente hace clic en un anuncio de retargeting en Facebook antes de comprar.

Si usas un modelo de "último clic", Facebook se lleva todo el crédito. ¿Pero qué pasa con TikTok, Google y el email? Cada uno tuvo un rol clave, y si solo optimizas Facebook, podrías perder compradores potenciales que nunca llegaron hasta ahí.

¿Por qué los Ecommerce Deberían Optar por un Modelo Multi-Touch?

Si vendes online, cada interacción cuenta. Usar un modelo de atribución Multi-Touch te ayuda a:

✅ Entender mejor el camino real de tus clientes.

✅ Asignar presupuesto a los canales que realmente impulsan ventas.

✅ No depender solo del último clic y dejar de sobrevalorar un solo canal.

✅ Optimizar tus anuncios en función de datos reales, no supuestos.

Lo que Hace Ineficientes a los Demás Modelos

• Modelo de último clic: Solo le da crédito al último punto de contacto, ignorando todo lo que pasó antes.
• Modelo de primer clic: Solo valora el primer impacto, sin importar lo que pasó después.
• Modelo lineal: Divide el crédito equitativamente entre todos los puntos, pero no todos los impactos tienen el mismo peso.

Con estos modelos, podrías estar tomando decisiones equivocadas y malgastando presupuesto en anuncios que no tienen impacto real.

Cómo el Multi-Touch Evita el Desperdicio Publicitario

Si solo mides conversiones por último clic, podrías pensar que tus anuncios de retargeting en Facebook son lo único que convierte y dejar de invertir en awareness (como TikTok o Google). ¿Resultado? Menos personas entran a tu embudo de ventas y, a la larga, vendes menos.

Ejemplo: Digamos que tu ecommerce vende mochilas. Notas que los anuncios de Google Ads tienen pocas conversiones directas, pero cuando analizas el modelo Multi-Touch, te das cuenta de que Google genera la intención de compra y luego Facebook Ads cierra la venta. Si solo optimizas por último clic, podrías apagar tus anuncios en Google, perdiendo compradores potenciales.

Con Multi-Touch, puedes ver que Google es esencial en la fase de descubrimiento, por lo que decides mantenerlo activo y ajustar el presupuesto entre canales según su impacto real.

Cómo el AI Media Manager Usa el Modelo de Atribución Multi-Touch para Optimizar el Presupuesto en Paid Media

La gestión manual de presupuestos publicitarios puede ser ineficiente y propensa a errores. Un AI Media Manager automatiza este proceso usando el modelo de atribución Multi-Touch para tomar decisiones en tiempo real sobre la distribución del presupuesto.

• Detecta patrones de conversión: Analiza cómo cada canal impacta en las ventas y ajusta la inversión según el rendimiento real.
• Optimiza en tiempo real: Si un canal empieza a perder eficacia, el AI Media Manager redirige el presupuesto a otros canales con mejor rendimiento.
• Distribución inteligente de la inversión: No sobreinvierte en retargeting si las primeras interacciones (como Google o TikTok) son las que realmente generan intención de compra.
• Evita el desperdicio publicitario: No asigna presupuesto a audiencias saturadas o anuncios que no generan conversión real.

En definitiva, el AI Media Manager toma decisiones basadas en datos y no en suposiciones, asegurando que cada dólar invertido en Paid Media genere el mejor retorno posible.

La importancia de mapear el User Journey

Para maximizar la eficiencia en Paid Media, es fundamental mapear cada interacción del usuario con los anuncios. El AI Media Manager analiza detalladamente cómo los usuarios interactúan con los diferentes canales y formatos publicitarios, registrando patrones de comportamiento que permiten tomar decisiones informadas.

Con este enfoque, se pueden ajustar estrategias de segmentación y creativos en tiempo real, asegurando que cada anuncio llegue al usuario correcto en el momento preciso. Además, gracias a la visualización de datos a través de gráficos Sankey, se obtiene una representación clara del flujo de interacciones y su contribución a la conversión final.

Si estás invirtiendo en Paid Media sin usar un Modelo de Atribución Multi-Touch, es como jugar a la ruleta con tu presupuesto publicitario. Este modelo te da claridad, mejor asignación de presupuesto y evita que malgastes dinero en estrategias que no aportan al proceso de conversión.

¿Listo para tomar decisiones basadas en datos reales y optimizar cada dólar invertido en publicidad digital? ✅

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