Medición de atribución avanzada en Retail Media: más allá del último clic
Introducción: el auge del Retail Media y la urgencia de medir mejor
La inversión en Retail Media, según las últimas previsiones, superará los 169000 millones de dólares en 2025, lo que supone un 15.6% más que el año anterior. El crecimiento se mantendrá a doble dígito hasta, por lo menos, 2029. Estas cifras reflejan cómo las marcas han identificado en estos canales una oportunidad única para conectar con consumidores en el momento exacto de la compra. Sin embargo, detrás de estas inversiones millonarias se esconde una paradoja preocupante que amenaza con limitar el verdadero potencial de estas estrategias.
A pesar de esta enorme inversión, muchas marcas siguen utilizando una métrica de los años 90 para evaluar el éxito de sus campañas. La atribución por último clic asigna todo el mérito de una conversión al último punto de contacto antes de la compra. Esta metodología resulta cada vez más inadecuada para un panorama digital multi touchpoint.
Esta limitación no es meramente técnica, sino que impacta directamente en la rentabilidad de las inversiones publicitarias. Los modelos de atribución avanzada permiten entender mejor el recorrido del cliente. Así, las marcas pueden optimizar sus inversiones en Retail Media con mayor precisión.
¿Por qué ir más allá del último clic?
Para entender las limitaciones del modelo de último clic, consideremos el caso de una marca de electrodomésticos que lanza una campaña integral en Amazon. Un cliente potencial ve por primera vez un anuncio de display en la portada principal, donde se familiariza con el producto, pero continúa navegando sin realizar ninguna acción inmediata. Días después, cuando necesita reemplazar su electrodoméstico, busca activamente opciones y hace clic en un anuncio patrocinado que le recuerda la marca. Finalmente, después de comparar precios y leer reseñas, realiza la compra tras recibir una oferta especial por email.
Con el modelo de último clic, todo el mérito de esta conversión se asigna exclusivamente al email promocional, mientras que los anuncios de display y búsqueda patrocinada aparecen como inversiones sin valor. Esta perspectiva distorsiona completamente la realidad del recorrido del cliente y puede llevar a decisiones erróneas de optimización, como la eliminación de presupuesto en canales de awareness que resultan fundamentales para el proceso de conversión.
La realidad actual del customer journey
El recorrido del cliente se ha vuelto exponencialmente más complejo y multi touchpoint. Los consumidores modernos pueden descubrir una marca a través de redes sociales, investigar productos mediante búsquedas orgánicas, interactuar con publicidad digital, visitar tiendas físicas para probar productos y finalmente realizar la compra en un canal completamente diferente. Cada uno de estos puntos de contacto contribuye de manera diferente al proceso de decisión, creando una sinfonía de influencias que el modelo de último clic reduce a una sola nota.
El entorno omnicanal ha transformado fundamentalmente las expectativas de los consumidores, quienes esperan experiencias coherentes y fluidas entre todos los canales. Esta evolución ha intensificado la exigencia de responsabilidad real por parte de las marcas. Los directores de marketing necesitan justificar cada euro invertido con métricas precisas que demuestren el retorno de la inversión de cada canal y campaña. La presión por mostrar resultados tangibles hace que el modelo de último clic sea particularmente peligroso, ya que puede llevar a la eliminación de inversiones en canales que generan valor a largo plazo pero no conversiones inmediatas.
Además, el modelo de último clic invisibiliza completamente el impacto offline. Considerando que muchas compras se inician online pero se completan en tiendas físicas, esto es una limitación crítica. La falta de conexión entre canales dificulta evaluar correctamente el impacto de las campañas digitales. Esto puede llevar a asignar mal los presupuestos y reducir inversión en medios que fortalecen el conocimiento y la consideración, debilitando el desempeño general del marketing.
Modelos de atribución avanzados
Ante estas limitaciones, surge la necesidad de adoptar modelos de atribución más sofisticados que puedan capturar la complejidad real del customer journey. Estos modelos se dividen principalmente en dos categorías: los basados en reglas y los algorítmicos, cada uno con sus propias ventajas y aplicaciones específicas.
Modelos basados en reglas
Los modelos basados en reglas distribuyen el mérito de las conversiones siguiendo patrones predefinidos. Aunque mantienen cierta rigidez en su aplicación, ofrecen mayor equidad que el último clic. Además, son relativamente fáciles de implementar y entender, lo que los convierte en una excelente puerta de entrada hacia metodologías más avanzadas.
- Modelo lineal: Constituye el enfoque más democrático, asignando el mismo peso a todos los puntos de contacto. Si un cliente interactúa con cinco anuncios diferentes antes de convertir, cada uno recibe exactamente el 20% del mérito. Este enfoque reconoce la contribución de todos los touchpoints de manera equitativa, aunque no considera las diferencias en el impacto potencial de cada interacción según su posición en el funnel o su proximidad temporal a la conversión.
- Modelo de posición: Busca un equilibrio más estratégico, otorgando mayor importancia al primer y último clic. Típicamente, asigna el 40% del mérito al primer contacto (reconociendo su papel en la generación de awareness), 40% al último (valorando su función en el cierre de la venta) y distribuye el 20% restante entre los puntos de contacto intermedios. Este modelo reconoce tanto la importancia de la primera impresión como del último impulso hacia la conversión.
- Modelo de declive en el tiempo: Introduce una perspectiva más sofisticada al dar mayor peso a los puntos de contacto más cercanos a la conversión. Los anuncios vistos recientemente reciben mayor mérito que los antiguos, reflejando la pérdida natural de influencia de las impresiones con el paso del tiempo. Es útil para productos con ciclos largos de compra, donde las interacciones recientes suelen influir más en la decisión final.
Modelos algorítmicos
Los modelos algorítmicos representan la frontera más avanzada de la atribución, utilizando machine learning y análisis de big data para determinar la distribución óptima del mérito. Estos sistemas analizan patrones reales de comportamiento y asignan valor basándose en datos históricos de conversiones. Ofrecen una precisión significativamente superior a los modelos basados en reglas.
- Modelo basado en datos: Ejemplifica esta sofisticación al analizar miles de caminos de conversión para identificar patrones en los datos. El sistema calcula la probabilidad de conversión para cada punto de contacto y asigna mérito basándose en la contribución real de cada interacción, considerando factores complejos como la secuencia de touchpoints, el contexto temporal y las características del usuario. Es el modelo que usa Google Ads.
Los algoritmos de aprendizaje automático pueden procesar variables extremadamente complejas que serían imposibles de manejar manualmente. Consideran factores como el tiempo transcurrido entre interacciones, el tipo de dispositivo utilizado, la hora del día, el contexto geográfico del usuario e incluso patrones estacionales. Esta sofisticación permite atribuciones mucho más precisas y contextualizadas, adaptándose constantemente a nuevos datos para mejorar su precisión con el tiempo.
La principal ventaja de estos modelos radica en su capacidad de adaptación automática a cambios en el comportamiento del consumidor y en su habilidad para proporcionar insights más profundos sobre el rendimiento real de las campañas. Su implementación requiere volúmenes significativos de datos y expertise técnico considerable, lo que puede representar una barrera para marcas más pequeñas. Sin embargo, los beneficios en precisión y optimización suelen justificar ampliamente la inversión necesaria.
Aplicación de atribución avanzada en Retail Media
Implementar modelos de atribución avanzada en Retail Media exige enfoques específicos y soluciones adaptadas a las particularidades de su ecosistema.
Particularidades del entorno Retail Media
Los entornos de Retail Media operan como walled gardens que limitan significativamente la visibilidad entre diferentes plataformas y canales de venta. Amazon, Mercado Libre y otros retailers mantienen ecosistemas cerrados donde los datos de comportamiento del usuario permanecen dentro de cada plataforma, creando una fragmentación que dificulta enormemente la creación de una vista unificada del customer journey.
Esta poca visibilidad entre canales genera puntos ciegos significativos en la medición. Una campaña ejecutada en Amazon puede influir decisivamente en una compra posterior realizada en la tienda física del mismo retailer, pero esta conexión permanece completamente invisible para los sistemas de medición tradicionales. La desconexión empeora cuando los consumidores investigan en una plataforma, comparan en otra y compran en un canal distinto.
Sin embargo, los retailers también poseen una ventaja única: controlan tanto el inventario como la publicidad dentro de sus ecosistemas. Esta integración vertical ofrece oportunidades excepcionales de medición. Pueden correlacionar directamente la exposición publicitaria con las compras realizadas en sus plataformas. Y proporcionar datos de una precisión imposible de alcanzar en entornos más fragmentados.
El contexto de compra inmediata diferencia fundamentalmente al Retail Media de otros canales publicitarios. Los usuarios que navegan en estas plataformas ya tienen una intención de compra establecida, lo que significa que los modelos de atribución deben considerar esta particularidad y ajustar sus algoritmos para reflejar un funnel de conversión más corto pero más intenso.
Ejemplos de soluciones avanzadas
Reconociendo estas necesidades específicas, los principales players del Retail Media han desarrollado soluciones propias de atribución avanzada. Amazon ha lanzado Amazon Marketing Cloud, una plataforma sofisticada que permite a las marcas analizar el impacto de diferentes formatos publicitarios en sus resultados de ventas, proporcionando insights granulares sobre cómo los diversos touchpoints contribuyen al éxito de las campañas dentro del ecosistema Amazon.
Walmart Connect ha dado un paso adicional al proporcionar informes de atribución que cruzan datos online y offline. Permite a las marcas visualizar cómo sus campañas digitales impactan las ventas en tiendas físicas. Esta visibilidad omnicanal resulta fundamental para estrategias integradas que buscan maximizar el impacto entre múltiples puntos de venta del retailer.
Paralelamente, las plataformas third-party han desarrollado soluciones innovadoras para superar las limitaciones inherentes de los walled gardens. Utilizan técnicas avanzadas como pruebas de incrementalidad, que van más allá de la correlación para medir el impacto real y causal de las campañas. Comparan usuarios expuestos y no expuestos a anuncios para aislar el efecto real de la campaña y medir su impacto con mayor precisión.
Rol de los datos first-party
En este contexto, los datos propios de las marcas juegan un papel absolutamente fundamental en la construcción de modelos de atribución avanzada efectivos. Estos datos permiten conectar interacciones entre diferentes puntos de contacto y plataformas de una manera que sería imposible utilizando únicamente datos de terceros o cookies tradicionales.
Las marcas pueden utilizar sus bases de datos de clientes para enriquecer significativamente la atribución. Vinculan compras online con perfiles conocidos e incorporan datos demográficos y de comportamiento para aumentar la precisión de los modelos de atribución. Los programas de fidelización se convierten en una fuente particularmente valiosa de datos para la atribución, ya que permiten rastrear el comportamiento de compra a lo largo del tiempo e identificar patrones que las cookies tradicionales no pueden capturar.
La integración estratégica de sistemas CRM con plataformas de Retail Media abre nuevas posibilidades de segmentación y optimización. Las marcas pueden crear audiencias basándose en comportamientos de compra reales, optimizar campañas utilizando insights de vida del cliente y desarrollar estrategias de remarketing más sofisticadas que consideren el valor a largo plazo de cada cliente.
Medición omnicanal y cierre del círculo
La verdadera sofisticación en la medición de Retail Media requiere la capacidad de capturar tanto el impacto online como offline de las campañas, reconociendo que los consumidores modernos navegan fluidamente entre canales digitales y físicos durante su proceso de compra.
Los informes de atribución Online-to-Offline (O2O) representan una evolución en esta dirección, conectando la exposición digital con compras realizadas en tiendas físicas mediante técnicas sofisticadas como matched audiences y location tracking. Estas metodologías permiten establecer conexiones probabilísticas entre la visualización de anuncios digitales y posteriores visitas o compras en ubicaciones físicas. De este modo, se cierra un círculo de medición que tradicionalmente había permanecido abierto.
Los desafíos técnicos para conectar datos digitales con compras físicas son considerables. Además, se han intensificado con los cambios recientes en las políticas de privacidad de datos. Estas conexiones requieren identificadores comunes entre canales online y offline. Una tarea que se ha vuelto más compleja con la eliminación progresiva de cookies de terceros y el endurecimiento de las regulaciones de privacidad. Las soluciones emergentes incluyen enfoques creativos como el uso estratégico de códigos QR, aplicaciones móviles dedicadas y tarjetas de fidelización digitales que permiten crear puentes efectivos entre la experiencia digital y física. Las marcas pueden rastrear el journey completo del cliente de una manera que respeta la privacidad pero mantiene la capacidad de medición.
Los retailers con presencia verdaderamente omnicanal poseen ventajas naturales significativas en esta medición, ya que controlan tanto los canales digitales como físicos y pueden ofrecer a las marcas una vista más completa y precisa del impacto real de sus campañas.
Conclusión: el futuro de la medición en Retail Media
El futuro de la medición en Retail Media apunta inexorablemente hacia modelos más sofisticados, precisos y adaptativos. La convergencia de big data, inteligencia artificial y capacidades mejoradas de tracking está transformando una industria que durante décadas se ha apoyado en métricas simplificadas y a menudo engañosas.
La atribución basada en el último clic resulta insuficiente frente a recorridos de compra que incluyen múltiples interacciones, tanto en entornos digitales como físicos. Ante este panorama, las marcas necesitan herramientas que reflejen con mayor precisión la contribución real de cada punto de contacto, especialmente en canales donde la intención de compra ya está presente desde el inicio.
Los modelos de atribución avanzados permiten comprender mejor el impacto de las campañas y asignar recursos de forma más efectiva. Su implementación, sin embargo, requiere datos sólidos, capacidad técnica y una visión clara del comportamiento del consumidor. La colaboración entre marcas y retailers resulta clave, especialmente en entornos cerrados donde solo es posible medir correctamente si se aprovechan las integraciones disponibles y los datos first-party se usan estratégicamente.
La medición omnicanal, que une la exposición digital con las ventas físicas, representa un paso decisivo para cerrar las brechas actuales. Las soluciones que permiten vincular estos mundos, respetando la privacidad del usuario, abren nuevas posibilidades para entender el rendimiento completo de las campañas.
Cuando los datos se conectan con inteligencia, cada punto de contacto puede revelar una oportunidad de crecimiento, incluso aquellos que no suelen figurar en los informes tradicionales. Lo que a menudo pasa desapercibido en la medición puede ser justo lo que está moviendo las decisiones de compra. Y son esas decisiones, bien entendidas, las que hacen que una marca crezca de forma sostenida.
