Cómo desbloquear el poder de la atribución multitáctil basada en elevadores

Acerca de la empresa

MercadoLibre es el ecosistema de comercio y pagos en línea más grande de América Latina. A través de un conjunto de soluciones tecnológicas que incluyen Mercado Pago, Anuncios de Mercado, Mercado Envíos, y Mercat Credit permiten a los clientes de 18 países llevar a cabo su comercio ofreciendo soluciones en toda la cadena de valor.

Desafío

Los sistemas de atribución online suelen intentar medir la contribución de cada punto de contacto publicitario (normalmente los clics en los anuncios) en los procesos de conversión. Esto significa intentar medir con precisión el aumento incremental que aporta cada punto de contacto. Medir esto correctamente es un paso fundamental para poder comprender correctamente el verdadero impacto de cada campaña de marketing y optimizar la asignación del presupuesto de marketing. La mayoría de los sistemas de atribución en línea adolecen de varias limitaciones:

Solo contemplan un conjunto fijo de puntos de contacto (último clic, disminución del tiempo de 7 días, etc.)
Ponderan la contribución de acuerdo con una regla fija (el 100% del primer clic, la distribución uniforme, etc.) que normalmente sobreestima la verdadera contribución de los canales del fondo del embudo y no se alinea con las mediciones de las pruebas de sustentación.
No tienen en cuenta el orden de los puntos de contacto ni las funciones a nivel de usuario que pueden hacer que el mismo conjunto de puntos de contacto del anuncio influya de manera diferente en las conversiones de distintos usuarios.

En resumen, la mayoría de los sistemas de atribución online no son verdaderamente multitáctiles (MTA) y no miden correctamente la contribución de cada punto de contacto. Además, algunos proveedores de SaaS pueden ofrecer sistemas de MTA de código cerrado, pero el hecho de no poder comprender, acceder y ajustar realmente los modelos subyacentes limita considerablemente la utilidad de un sistema tan importante.

El equipo de MercadoLibre buscó diseñar e implementar un nuevo enfoque basado en datos de la MTA que pudiera mitigar la mayoría de las deficiencias habituales. La nueva solución tenía que aplicar modelos avanzados de aprendizaje automático que pudieran tener en cuenta con precisión variables empresariales como la interacción con el canal, la predicción de conversiones, la dependencia temporal, las características de los usuarios y la contribución incremental en una sola solución.

Al mejorar sus modelos de atribución, el cliente esperaba lograr una mejor medición en tiempo real de cuáles eran los puntos de contacto de los anuncios que generaban verdaderos resultados de marketing incrementales que les ayudarían a optimizar mejor su inversión en marketing con una cadencia diaria o horaria.

Lea más sobre la MTA y los diferentes tipos de asignaciones aquí.

Solución

Nuestros equipos colaboraron para diseñar e implementar una nueva plataforma de atribución multitáctil que utiliza modelos avanzados de aprendizaje profundo para comprender el verdadero impacto a nivel de clics.

Esto implicó una exploración exhaustiva de los impulsores y variables industriales del cliente, la investigación de los últimos avances científicos en el campo, la iteración rápida de los POC con validación y la incorporación de información realista del contexto del usuario, como el comportamiento del cliente, las categorías y las variables de control. Este enfoque ayuda a controlar y reducir las estimaciones engañosas y los sesgos, garantizando resultados más precisos.

Impacto

Nuestro modelo de atribución multitáctil, recientemente adoptado, ha logrado una medición en tiempo real y a nivel de campaña mucho más cercana a las estimaciones de crecimiento real de cada canal. También ha permitido a los equipos de marketing analizar la influencia de cada punto de contacto en los recorridos de los clientes, identificando estrategias exitosas y áreas de mejora en la asignación de recursos. En consecuencia, esto ha permitido mejorar el rendimiento de la campaña y tomar decisiones más informadas.

Finalizando

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