Modelo de conversión

Un modelo de conversión es un marco utilizado para analizar la eficacia de las campañas de marketing. Los modelos de conversión son esenciales en el marketing digital, ya que ayudan a los anunciantes a comprender los factores que influyen en el comportamiento de los usuarios y optimizar sus campañas para generar mejores resultados, como ventas, registros y suscripciones.  

Los modelos de conversión implican rastrear y evaluar las interacciones de los usuarios con campañas de marketing, sitios web y dispositivos móviles. aplicaciones Identificar las estrategias más efectivas para conducir. conversiones. Son esenciales para que las empresas maximicen el retorno de su inversión ( retorno de la inversión) en los esfuerzos de marketing y mejorar la adquisición general de clientes.

Los modelos de conversión se utilizan en varios canales de marketing digital, incluido el marketing en motores de búsqueda, la publicidad en redes sociales, la publicidad gráfica y marketing de aplicaciones móviles. 

Estos modelos ayudan a los anunciantes a identificar las estrategias más efectivas para llegar a su público objetivo e impulsar las conversiones. Ayudan a los especialistas en marketing a identificar los puntos de contacto que contribuyen a las conversiones y a asignar recursos de marketing de forma más eficaz.  

Existen varios tipos de modelos de conversión, cada uno con su propio enfoque para atribuir crédito a los canales de marketing y definir puntos de contacto.

Modelado de atribución

Una de las principales aplicaciones de un modelo de conversión es modelado de atribución, que implica determinar el valor de diferentes puntos de contacto de marketing para generar conversiones. Al analizar el comportamiento del usuario y los datos de conversión, los anunciantes pueden identificar los canales, formatos de anuncios y elementos creativos más eficaces que contribuyen a las conversiones.  

Esta información les ayuda a asignar su presupuesto de marketing de manera más eficiente y optimizar sus campañas para obtener un mejor rendimiento. Google Analytics, por ejemplo, ofrece varios modelos de atribución que los anunciantes pueden utilizar para analizar sus datos de conversión. Algunos ejemplos de modelos de atribución incluyen:

a. Modelo de atribución de último clic

El modelo de atribución del último clic Asigna el 100% del crédito de una conversión al último punto de contacto antes de que se produzca la conversión. Este modelo es fácil de implementar y comprender, pero puede resultar engañoso ya que ignora el impacto de puntos de contacto anteriores durante el recorrido del cliente. Como resultado, puede subestimar el papel de las etapas de concientización y consideración en el proceso de conversión.

Nota: la mayoría de las campañas de instalación de aplicaciones móviles históricamente han utilizado modelos de último clic.

b. Modelo de atribución del primer clic

El modelo de atribución del primer clic otorga todo el crédito por una conversión al primer punto de contacto en el recorrido del cliente. Este modelo particular enfatiza la importancia de las interacciones iniciales con las campañas de marketing, pero puede no representar con precisión la influencia de los puntos de contacto posteriores que contribuyen a la conversión final.

C. Modelo de atribución lineal

El modelo de atribución lineal distribuye el crédito por una conversión de manera equitativa entre todos los puntos de contacto en el recorrido del cliente. Este modelo reconoce el papel de múltiples puntos de contacto a la hora de generar conversiones, pero es posible que no refleje con precisión el impacto variable de los diferentes puntos de contacto.

d. Modelo de atribución de caída del tiempo

El modelo de atribución Time-Decay asigna mayor crédito a los puntos de contacto más cercanos al evento de conversión real. Este modelo en particular reconoce que los puntos de contacto más cercanos a la conversión pueden afectar significativamente el proceso de toma de decisiones del cliente.

mi. Modelo de atribución basado en posiciones

Este modelo asigna un porcentaje específico de crédito al primer y último punto de contacto, y el crédito restante se distribuye equitativamente entre los demás puntos de contacto. Este modelo reconoce la importancia de las interacciones iniciales y finales en el recorrido del cliente y al mismo tiempo considera el papel de los puntos de contacto intermedios.

Modelado predictivo 

Los modelos de conversión también se pueden utilizar para el modelado predictivo, que implica el uso de datos históricos para pronosticar el comportamiento futuro del usuario y las tasas de conversión. Al analizar patrones y tendencias en el comportamiento de los usuarios, los anunciantes pueden identificar oportunidades y riesgos potenciales, lo que les permite tomar decisiones más informadas sobre sus estrategias de marketing.  

Personalización y segmentación 

Otra aplicación de los modelos de conversión es la personalización y la segmentación, donde los anunciantes utilizan información basada en datos para ofrecer experiencias de usuario más relevantes y atractivas. Al comprender los factores que influyen en el comportamiento y las conversiones de los usuarios, los anunciantes pueden crear campañas más personalizadas y dirigidas que resuenen con su audiencia y generen mejores resultados. Un informe de Econsultancy reveló que 94% de las empresas están de acuerdo en que la personalización es fundamental para su éxito actual y futuro.

Singular ayuda a los anunciantes a optimizar sus campañas de marketing y generar mejores resultados mediante la creación de modelos de conversión en SKAdNetwork y, próximamente, Privacy Sandbox.

Así es como Singular habilita los modelos de conversión:

Atribución avanzada: 

Ofertas Singular capacidades de atribución avanzadas que ayudan a los anunciantes a comprender el valor de los diferentes puntos de contacto de marketing para generar conversiones. Al aprovechar los modelos de conversión, Singular proporciona información sobre los canales, formatos de anuncios y elementos creativos más efectivos que contribuyen a las conversiones, lo que permite a los anunciantes optimizar sus campañas y asignar su presupuesto de marketing de manera más eficiente.

Atribución multidispositivo

Soportes Singular atribución entre dispositivos, lo que permite a las empresas rastrear y analizar las interacciones de los clientes en múltiples dispositivos. Esta visión integral del recorrido del cliente permite a los especialistas en marketing identificar las estrategias más efectivas para impulsar las conversiones y asignar recursos en consecuencia.

Análisis predictivo: 

Singular también incluye análisis predictivos que permiten a los anunciantes pronosticar el comportamiento futuro de los usuarios y las tasas de conversión en función de datos históricos. Al utilizar modelos de conversión para analizar patrones y tendencias en el comportamiento de los usuarios, Singular ayuda a los anunciantes a identificar oportunidades y riesgos potenciales, permitiéndoles tomar decisiones más informadas sobre sus estrategias de marketing.

Prevención del fraude: 

Singular Paquete de prevención de fraude ayuda a los anunciantes a proteger sus campañas de actividades fraudulentas que pueden afectar negativamente las tasas de conversión y el rendimiento general de la campaña. Al aprovechar los algoritmos de aprendizaje automático y las técnicas de detección avanzadas, Singular identifica y bloquea el tráfico fraudulento, garantizando que las campañas de los anunciantes solo se muestren a usuarios genuinos y que sus datos de conversión sean precisos y confiables.

Singular utiliza modelos de conversión para ayudar a los anunciantes a optimizar sus campañas de marketing y generar mejores resultados. Al proporcionar un conjunto completo de herramientas y funciones, así como orientación y soporte de expertos, Singular permite a los anunciantes maximizar el impacto de sus esfuerzos de marketing y lograr sus objetivos utilizando técnicas comprobadas basadas en datos.