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Modelos de atribución multitáctiles admitidos
Multi-Touch Attribution (MTA) ofrece varios modelos predeterminados que analizan la contribución del canal. Seleccione un modelo basado en su estrategia comercial específica.
| Nombre de modelo | Mejor para | Cómo funciona | Ejemplo |
|---|---|---|---|
| Primer toque | Análisis de controladores de reconocimiento de marca principales | Asigna 100% de crédito a la primera interacción en la ventana de retrospección | Trayectoria: Correo electrónico → Google Ads → Conversión Crédito: Correo electrónico = 100%. |
| Último toque | Optimización del rendimiento de fondo de embudo y controladores de conversión inmediatos | Asigna 100% de crédito a la interacción final antes de la conversión | Trayectoria: Correo electrónico → Google Ads → Conversión Crédito: Google Ads = 100% |
| Regresión lineal | Ponderación uniforme de cada interacción en el ciclo de vida del cliente | Distribuye el crédito equitativamente entre cada punto de contacto en la trayectoria | Trayectoria: Correo electrónico → Google Ads → Instagram → Conversión Crédito: Cada punto de contacto ≈ 33% |
| Caída de tiempo | Estrategias que dan más peso a interacciones recientes al atribuir una venta | Asigna crédito basándose en la recencia. Los puntos de contacto más cercanos a la conversión obtienen más peso | Trayectoria (Decaimiento temporal 7 días): Correo electrónico (3 días antes) → Google Ads (1 día antes) → Conversión Crédito: Google Ads recibe más crédito que el correo electrónico, porque está más cerca de la conversión |
| En forma de U | Haciendo hincapié tanto en el descubrimiento inicial como en el cierre final, reconociendo al mismo tiempo el fomento a medio embudo | Asigna 40% al primer toque y 40% al último toque. Dividir el 20% restante por igual entre interacciones intermedias | Trayectoria: Correo electrónico → Meta anuncios → LinkedIn Ads → Google Ads → Conversión Crédito: Correo electrónico: Anuncios meta al 40%: 10% de anuncios de LinkedIn: 10% de Google Ads: 40% |
