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.

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:

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.

¿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

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.

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.

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?

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

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.

Step 3: Nos 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.

Step4: Atribuimos valores a cada step.

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