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La mejor manera de crear un modelo de atribución

Automated machine learning: La mejor manera de crear un modelo de atribución

La mejor manera de crear un modelo de atribución
Man with hi-tech circuit theme
Giuseppe Tringali el

Hoy la posibilidad para las empresas de contactar con sus clientes ha crecido muchísimo. Por ejemplo email, redes sociales, banner, videos, aplicaciones, buscadores, la propia web, e.commerce, obviamente medios convencionales etc… En función de estas increíbles nuevas herramientas, las empresas deben hacerse algunas preguntas : ¿cómo llego a los clientes y qué canal elijo para cada uno de ellos?, ¿cuánto son realmente efectivas las campañas de marketing?, ¿cuáles son las prioridades y cómo debe repartirse el presupuestos?

Responder a estas preguntas no es fácil, pero puede ayudar explicar primero qué es un “Modelo de atribución“. La más común definición que he encontrado es:

“Un modelo de atribución es un conjunto de reglas por las cuales se asigna un determinado valor a los distintos canales por los que un usuario ha pasado antes de realizar una acción que interpretamos como una conversión”.

“Conversión” es el momento en el cual el consumidor compra después de su recorrido en los distintos canales. La atribución, por su parte, es el valor que se tiene que asignar a cada canal o iniciativa específica, de modo determinante para adoptar una estrategia de marketing adecuada.

Según McKinsey, se espera que el gasto global en medios alcance los 2,1 billones de dólares en 2019. Esta cifra significativa indica cuánto están dispuestas a invertir las empresas en los medios. Para cualquier empresa que desee hacerlo, la pregunta principal como decía antes es: “¿Dónde debería invertir?”. Para atribuir adecuadamente la influencia de todas las inversiones de marketing, las empresas necesitan una metodología de nivel empresarial capaz de cuantificar el impacto de cada punto de contacto en la venta.

Es importante identificar qué canales ofrecen mejores resultados, medibles por ROI. Para calcular el RETORNO DE LA INVERSIÓN con precisión, se deben identificar cuáles canales contribuyeron a cada conversión. Es importante dividir el valor de la conversión entre todos los canales involucrados, en lugar de contarlos dos veces asignándolos a diferentes canales. De lo contrario, los ROI se inflarán.

Existen varios modelos de atribución basados ​​en diferentes enfoques, pero con el mismo objetivo: definir qué canales son responsables de cada conversión. Entonces surge otra pregunta: “¿Cómo sé cuál es el mejor modelo de atribución?”. Echemos un vistazo profundo a dos posibilidades diferentes:

La primera posibilidad es la de LOS MODELOS DE ATRIBUCIÓN BASADOS EN REGLAS. Estos modelos tienen el límite de no considerar la mayoría de los datos. Precisan que existen varias estrategias, como el último clic, la disminución de tiempo, lineal, basado en la posición o primer clic..,

“Medium Corporation” explica que “Estos modelos se basan en reglas arbitrarias en lugar de datos. Esto implica que hay una infrautilización de la información, ya que se pueden extraer ideas relevantes de los datos históricos. Por lo tanto, los modelos de atribución basados ​​en reglas no son los más precisos y son menos fáciles de entender e implementar.”

La segunda posibilidad es el aprendizaje automático de las máquinas (aml). Este modelo puede producir mejores resultados. El desarrollo de un modelo de aprendizaje automático puede parecer no accesible para todos, ya que implica una capacidad considerable de datos e informática. La buena noticia es que esta barrera se está reduciendo, gracias a los nuevos servicios que ofrecen la posibilidad de alquilar servidores, que pueden usarse tanto para el almacenamiento de datos como para el procesamiento. A medida que el aprendizaje automático y la tecnología de datos en la nube se vuelven más accesibles y escalables, la construcción de su propio modelo de atribución multitáctil basado en datos es cada vez más realista.

Normalmente a los científicos de datos crear un modelo tradicional de aprendizaje automático les lleva tiempo. Esto puede conducir a una situación en la que, después de trabajar en un algoritmo durante algunos meses, para cuando está listo, ya puede estar obsoleto. Por lo tanto, el marketing necesita una forma más rápida de construir los algoritmos.

La solución es el Aprendizaje Automático Automatizado (AUTOMATED MACHINE LEARNING), una tecnología que construye automáticamente algoritmos a partir de datos históricos, a veces en tan solo unas pocas horas en lugar de días o meses. AML puede producir modelos de atribución de marketing sofisticados para realizar análisis complejos de “qué pasaría si” que cuantifican la efectividad de diferentes tipos de actividades de marketing y diferentes combinaciones de puntos de contacto de marketing.

Al utilizar puntos de contacto y resultados históricos, AML encuentra patrones automáticamente, creando un modelo que predice las ventas en función de los puntos de contacto que se aplican a cada cliente potencial. Usando el modelo, ejecutará una serie de escenarios de “qué pasaría si” usando diferentes puntos de contacto para predecir cómo las diferentes combinaciones de puntos de contacto afectan el proceso de las ventas.

Giuseppe Tringali Advisor of Board Alkemy Iberia

 

Θ  VERSIÓN EN INGLÉS:

Today the possibility for companies to contact their customers have grown a lot. For example email, social networks, banner, videos, applications, search engines, the website itself, e.commerce, obviously conventional media etcc … Based on this incredible new tools, companies must ask themselves some questions: how do I reach customers, through which channels? How much are marketing campaigns really effective? What are the priorities and how should the budgets be distributed?

Answering these questions is not easy, but it may help to explain that it is a “Attribution model”.

The most common definition I have found is: “An attribution model is a set of rules by which a certain value is assigned to the different channels through which a user has passed before performing an action that we interpret as a conversion.”

“Conversion” is the moment in which the consumer buys after his trip in the different channels.

THE ATTRIBUTION, IS TO SAY THIS VALUE THAT EACH CHANNEL OR SPECIFIC INITIATIVE MUST BE ASSIGNED, IS DETERMINANT TO ADOPT AN APPROPRIATE MARKETING STRATEGY. According to McKinsey, global media spending is expected to reach $ 2.1 trillion in 2019. This significant figure indicates how much companies are willing to invest in the media. For any company that wishes to do so, the main question as I said before is: “Where should I invest?” To properly attribute the influence of all marketing investments, companies need a business-level methodology capable of quantifying the impact of each point of contact on the sale.

It is important to identify which channels offer the best results, measurable by ROI. To calculate the RETURN OF THE INVESTMENT accurately, you must identify which channels contributed to each conversion. It is important to divide the conversion value among all the channels involved, instead of counting them twice by assigning them to different channels. Otherwise, ROIs will inflate. There are several attribution models based on different approaches, but with the same objective: to define which channels are responsible for each conversion. Then another question arises: “How do I know which is the best attribution model?” Let’s take a deep look at two different possibilities: 

The first possibility is that of ATTRIBUTION MODELS BASED ON RULES. THESE MODELS HAVE THE LIMIT OF NOT CONSIDERING MOST OF THE DATA. There are several strategies, such as the last click, the decrease in time, linear, based on the position or first click ..,

“Medium Corporation” explains that “These models are based on arbitrary rules instead of data. This implies that there is an underutilization of information, since relevant ideas can be extracted from historical data. Therefore, rule-based attribution models are not the most accurate and are less easy to understand and implement. ”

THE SECOND POSSIBILITY IS THE AUTOMATIC LEARNING OF MACHINES (AML). THIS MODEL CAN PRODUCE BETTER RESULTS. The development of a machine learning model may not seem accessible to everyone, since it implies considerable data and computing capacity. The good news is that this barrier is being reduced, thanks to the new services that offer the possibility of renting servers, which can be used for both data storage and processing. As machine learning and data technology in the cloud become more accessible and scalable, building your own data-based multi-touch attribution model is becoming more realistic.

Normally, data scientists create a traditional machine learning model, it takes time. This can lead to a situation in which, after working on an algorithm for a few months, by the time it is ready, it may already be obsolete. Therefore, marketing needs a faster way to build algorithms. The solution is Automated Machine Learning (AUTOMATED MACHINE LEARNING), a technology that automatically builds algorithms from historical data, sometimes in just a few hours instead of days or months. AML can produce sophisticated marketing attribution models to perform complex “what if” analyzes that quantify the effectiveness of different types of marketing activities and different combinations of marketing contact points. By using contact points and historical results, AML automatically finds patterns, creating a model that predicts sales based on the contact points used for each potential customer. Using the model, run a series of “what if” scenarios using different contact points to predict how different combinations of contact points affected the sales process.

 Giuseppe Tringali Advisor of Board Alkemy Iberia

 

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