El modelado de atribución avanzado en Google Analytics es una técnica que permite a los analistas entender mejor cómo los diferentes canales de marketing contribuyen a las conversiones y al éxito general de una campaña. Este módulo se centrará en los conceptos avanzados de atribución, los diferentes modelos disponibles y cómo implementarlos y analizarlos en Google Analytics.

La atribución es el proceso de asignar crédito a diferentes puntos de contacto en el recorrido del cliente que llevan a una conversión. Esto ayuda a entender qué canales y estrategias son más efectivos.

1. Última Interacción: Asigna todo el crédito de la conversión al último punto de contacto.
2. Primera Interacción: Asigna todo el crédito de la conversión al primer punto de contacto.
3. Lineal: Distribuye el crédito de la conversión equitativamente entre todos los puntos de contacto.
4. Declive en el Tiempo: Asigna más crédito a los puntos de contacto más cercanos en el tiempo a la conversión.
5. Basado en la Posición: Asigna un porcentaje mayor de crédito a los primeros y últimos puntos de contacto, y distribuye el resto equitativamente entre los puntos de contacto intermedios.

1. Modelo Basado en Datos: Utiliza el aprendizaje automático para distribuir el crédito de la conversión basado en el comportamiento real del usuario.
2. Modelos Personalizados: Permiten a los analistas definir reglas específicas para la asignación de crédito.

1. Acceso a la Herramienta de Atribución:
   • Navega a Conversiones > Atribución > Herramienta de Atribución.
2. Seleccionar el Modelo Basado en Datos:
   • En la herramienta de atribución, selecciona "Modelo Basado en Datos" en el menú desplegable de modelos.

1. Acceso a la Herramienta de Modelos Personalizados:
   • Navega a Conversiones > Atribución > Modelos Personalizados.
2. Definir Reglas de Atribución:
   • Define las reglas específicas para la asignación de crédito según tus necesidades de análisis.
   • Ejemplo: Asignar un 40% de crédito al primer punto de contacto, un 40% al último, y el 20% restante distribuido equitativamente entre los puntos de contacto intermedios.

1. Uso de la Herramienta de Comparación de Modelos:
   • Navega a Conversiones > Atribución > Comparación de Modelos.
   • Selecciona los modelos que deseas comparar.
   • Analiza las diferencias en la asignación de crédito entre los diferentes modelos.

Supongamos que una empresa está ejecutando una campaña de marketing que incluye anuncios de búsqueda pagados, correos electrónicos y redes sociales. Queremos entender cómo cada canal contribuye a las conversiones.

1. Configurar el Modelo Basado en Datos:

   # No se requiere código específico, pero se debe configurar en la interfaz de Google Analytics.
   

2. Crear un Modelo Personalizado:

   # No se requiere código específico, pero se debe configurar en la interfaz de Google Analytics.
   

3. Comparar Modelos:

   • Selecciona "Modelo Basado en Datos" y "Modelo Lineal" en la herramienta de comparación de modelos.
   • Analiza cómo se distribuye el crédito de conversión entre los diferentes canales.

1. Accede a la herramienta de atribución en Google Analytics.
2. Selecciona el "Modelo Basado en Datos".
3. Observa cómo se distribuye el crédito de conversión entre los diferentes canales.

1. Accede a la herramienta de modelos personalizados en Google Analytics.
2. Define un modelo que asigne un 50% de crédito al primer punto de contacto y un 50% al último.
3. Guarda y aplica el modelo.

Solución al Ejercicio 1

1. Navega a Conversiones > Atribución > Herramienta de Atribución.
2. Selecciona "Modelo Basado en Datos" en el menú desplegable de modelos.
3. Observa y analiza la distribución del crédito de conversión.

Solución al Ejercicio 2

1. Navega a Conversiones > Atribución > Modelos Personalizados.
2. Define las reglas del modelo:
   • Primer punto de contacto: 50%
   • Último punto de contacto: 50%
3. Guarda y aplica el modelo.

El modelado de atribución avanzado en Google Analytics permite a los analistas obtener una visión más precisa de cómo los diferentes canales de marketing contribuyen a las conversiones. Al utilizar modelos basados en datos y personalizados, se puede optimizar la estrategia de marketing y mejorar el retorno de la inversión. En el próximo módulo, exploraremos técnicas avanzadas de segmentación para profundizar aún más en el análisis de datos.