Panel de Attribution attribution-panel

El panel Atribución es una forma sencilla de generar un análisis comparando varios modelos de atribución. El panel le proporciona un espacio de trabajo dedicado para utilizar y comparar modelos de atribución.

Customer Journey Analytics mejora la atribución al permitir lo siguiente:

En su lugar, utilice

Para usar un panel Atribución:

Entrada de panel

Puede configurar el panel Atribución con esta configuración de entrada:

Salida de panel

El panel Atribución devuelve un conjunto completo de datos y visualizaciones que comparan la atribución para la dimensión y métrica seleccionadas.

Visualizaciones de atribución

La siguiente visualización forma parte de la salida del panel.

Modelos de atribución

Un modelo de atribución determina qué elementos de dimensión obtienen crédito por una métrica cuando se ven varios valores dentro de la ventana retrospectiva de una métrica. Los modelos de atribución solo se aplican cuando hay varios elementos de dimensión establecidos dentro de la ventana retrospectiva. Si solo se establece un elemento de dimensión, ese elemento de dimensión obtiene un 100% de crédito, independientemente del modelo de atribución utilizado.

Icono

Modelo de atribución

Definición

Último contacto

Otorga un 100% de crédito al punto de contacto que se produce más recientemente antes de la conversión. Este modelo de atribución suele ser el valor predeterminado para cualquier métrica en la que no se especifique lo contrario en un modelo de atribución. Las organizaciones suelen utilizar este modelo en el que el tiempo de conversión es relativamente corto, como con el análisis de palabras clave de búsqueda interna.

Primer contacto

Otorga un 100% de crédito al punto de contacto que se ve por primera vez dentro de la ventana retrospectiva de atribución. Las organizaciones suelen utilizar este modelo para comprender la imagen de marca o la adquisición de clientes.

Lineal

Otorga el mismo crédito a cada punto de contacto que se visualice y que conduzca a una conversión. Resulta útil cuando los ciclos de conversión son más largos o requieren una participación del cliente más frecuente. Las organizaciones suelen utilizar este modelo de atribución para medir la efectividad de las notificaciones de aplicaciones móviles o con productos por suscripción.

Participación

Otorga un 100% de crédito a todos los puntos de contacto únicos. Dado que cada punto de contacto recibe un 100 % de crédito, los datos de métricas suelen sumar más del 100 %. Si un elemento de dimensión aparece varias veces separadas y conduce a una conversión, los valores se deduplican al 100%. Este modelo de atribución es ideal en situaciones en las que desea comprender a qué puntos de contacto se exponen más los clientes. Los medios suelen utilizar este modelo para calcular la velocidad de contenido. Las organizaciones comerciales suelen utilizar este modelo para comprender qué partes de su sitio son esenciales para la conversión.

Mismo contacto

Otorga un 100% de crédito al mismo evento en el que se produjo la conversión. Si un punto de contacto no se produce en el mismo evento que una conversión, se agrupa en "Ninguno". Este modelo de atribución a veces se equipara a no tener ningún modelo de atribución. Resulta útil en escenarios en los que no desea valores de otros eventos que afecten a cómo una métrica da crédito a los elementos de dimensión. Los equipos de producto o diseño pueden utilizar este modelo para evaluar la eficacia de una página en la que se produce la conversión.

En forma de U

Otorga un 40% de crédito a la primera interacción, un 40% de crédito a la última interacción y divide el 20% restante en cualquier punto de contacto intermedio. Para las conversiones con un solo punto de contacto, se otorga un 100% de crédito. Para las conversiones con dos puntos de contacto, se otorga un 50% de crédito a ambos. Este modelo de atribución se utiliza mejor en escenarios donde se valora más la primera y la última interacción, pero no se desea descartar por completo las interacciones adicionales intermedias.

Curva J

Otorga un 60% de crédito a la última interacción, un 20% de crédito a la primera interacción y divide el 20% restante en cualquier punto de contacto intermedio. Para las conversiones con un solo punto de contacto, se otorga un 100% de crédito. Para las conversiones con dos puntos de contacto, se otorga un 75% de crédito a la última interacción y un 25% de crédito a la primera. Similar a la Forma de U, este modelo de atribución favorece la primera y la última interacción, pero favorece más intensamente la última interacción.

J inversa

Otorga un 60% de crédito al primer contacto, un 20% al último contacto y divide el 20% restante en cualquier punto de contacto intermedio. Para las conversiones con un solo punto de contacto, se otorga un 100% de crédito. Para las conversiones con dos puntos de contacto, se otorga un 75% de crédito a la primera interacción y un 25% de crédito a la última. Similar a la Forma de J, este modelo de atribución favorece la primera y la última interacción, pero favorece más intensamente la primera interacción.

Deterioro de tiempo

Sigue un declive exponencial con un parámetro de semivida personalizado, con un valor predeterminado de 7 días. El valor de cada canal depende de la cantidad de tiempo que transcurra entre el inicio del punto de contacto y la conversión final. La fórmula utilizada para determinar el crédito es 2^(-t/halflife), donde t es la cantidad de tiempo entre un punto de contacto y una conversión. A continuación, todos los puntos de contacto se normalizan al 100%. Ideal para escenarios en los que desea medir la atribución con un evento específico e importante. Cuanto más tardía sea la conversión después de este evento, menor será el crédito.

Personalizado

Permite especificar los pesos que desea dar al primer punto de contacto, al último punto de contacto y a cualquier punto de contacto intermedio. Los valores especificados se normalizan al 100% incluso si los números introducidos no suman 100. Para las conversiones con un solo punto de contacto, se otorga un 100% de crédito. En el caso de interacciones con dos puntos de contacto, se omite el parámetro central. Los puntos de primer y último contacto se normalizan al 100% y el crédito se asigna en consecuencia. Este modelo es ideal para los analistas que desean un control total sobre su modelo de atribución y tienen necesidades específicas que otros modelos de atribución no satisfacen.

Algorítmico

Utiliza técnicas estadísticas para determinar dinámicamente la asignación óptima de crédito para la métrica seleccionada. El algoritmo utilizado para la atribución se basa en el dividendo de Harsanyi de la teoría de juegos cooperativa. El dividendo de Harsanyi es una generalización de la solución del valor de Shapley (llamada así por Lloyd Shapley, economista ganador del Premio Nobel) para distribuir crédito entre los jugadores en un juego con contribuciones desiguales al resultado.
En un nivel superior, la atribución se calcula como una coalición de actores a los que debe distribuirse equitativamente un excedente. La distribución del superávit de cada coalición se determina de acuerdo con el superávit creado previamente por cada subcoalición (o los elementos de dimensión que participaban antes) de manera recursiva. Para obtener más información, vea los artículos originales de John Harsanyi y Lloyd Shapley:
Shapley, Lloyd S. (1953). A value for n-person games. Contributions to the Theory of Games, 2(28), 307-317.
Harsanyi, John C. (1963). Un modelo de negociación simplificado para un juego cooperativo de n personas. International Economic Review 4(2), 194-220.

Ventana retroactiva

Una ventana retrospectiva es la cantidad de tiempo que una conversión debe devolverse en el tiempo para incluir los puntos de contacto. Si se establece un elemento de dimensión fuera de la ventana retrospectiva, el valor no se incluye en ningún cálculo de atribución.