NOVEDADES DE GOOGLE EN LA MEDICION DE DATA EN CROSS DEVICE

Miquel Trias, Analista de Google, nos ha hablado de cómo ven desde Google el problema del cross-device y cómo se puede resolver.

Hoy el cross-device es algo esencial, pues cada individuo utiliza una media de 3,3% dispositivos.

Multi device world complex

En 2007 solo teníamos PC, por lo que la medición era relativamente sencilla a través de las cookies. Hoy en día, con 3,3 dispositivos por usuario las cookies nos dan una visión parcial.

El crecimiento de búsquedas en mobile no deja de crecer:

mobile queries vs desktop graphic 2017

 

Y las expectativas de lo que la gente hace con el mobile cada vez son mayores. El 90% de las personas afirman que las tareas las completan utilizando más de un dispositivo y el 38% utiliza más de un canal.

 

Miquel Trias seminario IAB Cross device, Google

¿Qué es una conversion cross-device?

Cualquier conversion donde la cookie no vale. Por ejemplo cuando tenemos distintos dispositivos, navegadores o canales.

Hay dos grandes retos:

  1. Tener la foto global del comportamiento del usuario
  2. Saber atribuir el merito de cada conversion/venta a cada canal

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RETO 1: MEDICIÓN

Muestra una foto global de lo que hace el usuario. Las plataformas de medición se dividen en dos tipos:

  • Usuarios logados (double clic, Facebook, User ID, Google Analytics, Adobe Marketing Cloud)

Problemas: no siempre se logean y normalmente cuando lo hacen lo hacen al final de la compra. Además se extrapolan los datos de estos usuarios logeados, que no son mas del 40%, a la conducta de todos los usuarios del site.

  • Signal-based: probabilistic. No lo recomiendan desde Google. Se realiza mediante la relación de características entre dispositivos, como por ejemplo mismo Wifi.

soluciones para el cross device medicion

Las herramientas de medición de Google son 100% determinísticas: todos los usuarios están logados. Solo hay extrapolación con al menos un 95% de precisión y el usuario es siempre anónimo.

RETO 2: ATRIBUCIÓN

Consistiría en saber distribuir los méritos de la venta a cada medio que participa en el proceso.

Modelo de LAST-CLICK siempre beneficia al proveedor. Facebook te dice que el 100% de la atribución es suya, y Google Analytics de la ultima interacción. Adwords suya. Esto es erróneo en cualquiera de los casos.

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ATTRIBUTION + START BIDDING: Lo ideal es combinar datos de Google con usuarios de otras plataformas como Facebook.

Moviéndonos del last-click, ¿que modelo de atribución es el correcto?

WhatsApp Image 2017-09-11 at 1.30.41 PM (1)

El modelo mas justo es Data-driven: basado en machine learning. Asocia la atribución a aquel canal que si lo quitásemos no se hubiese producido la conversión.

 

¿POR QUÉ DATA DRIVEN?

  1. No es una caja negra: se basa en la teoría de juegos. Como redistribuyo mérito si varias personas han contribuido. Está basada en la película A Beautiful Mind, sobre el concepto de Shapley value.
  2. Es intuitivo
  3. Es un producto premium gratis para usuarios Adwords

Y aquí se resumen los 4 pasos del modelo:

Step 1: Se calcula el CR de una acción

WhatsApp Image 2017-09-11 at 1.30.41 PM (2)

Step 2: Cogemos el primer camino de conversión y formulamos un segundo camino sin una interacción concreta. En el primer path el CR es del 25% y en el segundo del 10%. Vemos que el paso que hemos quitado es importante. Si la tasa de CR no hubiese caído tanto, no seria un factor importante.

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Step 3Nos quedamos con ese dato del paso que hace reducir el CR y lo incluimos en el modelo multiplicado por un 2,5 en un modelo linear.

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Step4: Atribuimos valores a cada step.

whatsapp-image-2017-09-11-at-1-30-42-pm-1.jpeg

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El mundo del pasado es un mundo donde se utiliza last-clic.  Hoy se utilizan todos los touch points.

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