Atribuyendo méritos al éxito cooperativo: Shapley y los modelos de atribución en la era digital

By | 27 septiembre, 2015

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A todos nos pasa. Ocurre algo (ganamos un partido de fútbol entre los amigos, cerramos un proyecto con el cliente trabajado entre varios, un ciclista gana la vuelta con un importante apoyo del equipo, etc.), y empiezan las conversaciones, debate y acaloradas discusiones sobre quién o qué es lo que más ha contribuido a ese éxito. La subjetividad suele imperar en estos casos. “Yo creo que Fulanito ha sido el jugador clave“; “Yo creo que las horas de trabajo de Paco fueron clave“, etc.

Estas conversaciones basadas en la percepción de valor de las partes de manera subjetiva, fue trabajado por Lloyd S. Shapley allá por los años 1950. El denominado Valor de Shapley, es un concepto que se maneja dentro del mundo de la teoría de juegos cooperativos. Un juego de esta naturaleza es aquel que se caracteriza por la participación de dos o más jugadores que no compiten, sino que trabajan para lograr el mismo objetivo, ganando o perdiendo en consecuencia de manera conjunta. Grupos de jugadores cooperan, siendo el juego la competición entre estos grupos de jugadores. Estos juegos se diferencian de los que trabajó el otro gran conocido por estudiar la teoría de juegos, el recientemente facellecido John Forbes Nash, que estudió juegos no-cooperativos como el Dilema del Prisionero.

Shapley, junto a Roth, ganaron el Premio Nobel de Economía en 2012 por su trabajo en “la teoría de las asignaciones estables y el diseño de mercado“. Shapley elaboró los modelos teóricos (que luego Roth llevó a la práctica) para situaciones donde hay grupos, en oposición y colaborando, que deben decidir para maximizar su beneficio en el contexto de preferencias coincidentes y conflictivas del resto de grupos. Lo que perseguían era la buena asignación de recursos. Y, en el contexto que nos ocupa, asignar un único reparto (entre los jugadores) del beneficio obtenido y generado por la coalición de todos los jugadores.

A diferencia de los juegos no cooperativos, donde las estrategias y beneficios de los jugadores dependen de las decisiones de los otros, en los juegos cooperativos es suficiente si se concen los pagos/valores asociados a cada posible grupo/coalición de jugadores. Parten del axioma de que la unión de jugadores crea valor, buscando criterios de reparto viables económicamente y que satisfagan ciertos criterios socialmente deseables.

Esto permitía responder a la pregunta: ¿qué importancia tiene cada jugador para la cooperación global y los objetivos compartidos, y qué premio puede razonablemente esperar cada jugador? El valor de Shapley ofrece una posible respuesta a esta pregunta. El planteamiento de la solución, pueden imaginar, no es sencillo. Vaya la expresión algebraica por delante para ser conscientes de su complejidad:

Expresión algebraica del valor de Shapley (Fuente: wikimedia.org)

Expresión algebraica del valor de Shapley (Fuente: wikimedia.org)

Si S es una coalición de jugadores, entonces v(S), el valor de la coalición S, describe la suma total que se espera de los pagos a los miembros por su cooperación. Un modelo analítico que relaciona a los jugadores (i), el valor esperado (v) por el total y cada jugador, la coalición entre jugadores (S) y el número de jugadores (n). Un ejemplo práctico de cómo construir modelos que relacionen variables para poder predecir y estimar valores (lo que hablamos a la hora de exponer el campo del Business Analytics).

Esto, como decíamos al comienzo, tiene numerosas aplicaciones. Desde el ejemplo clásico del problema del aeropuerto (división justa del coste de la pista de un aeropuerto entre los diferentes actores que necesitan pistas de diferentes longitudes -diferentes aportaciones, luego diferentes valores-), hasta la asignación de puestos de trabajo en procesos de selección o la explotación de tierras entre diferentes jugadores, pasando por  la distribución de responsabilidades dentro de un equipo de trabajo.

Todo esto lo introducía para hablar de los modelos de atribución aplicado al mundo del marketing. Dentro de la serie de Marketing Intelligence, una cosa que ha venido suscitando estos meses bastante preguntas es precisamente esto. De ahí que me disponga a explicarlo en este post.

La idea de partida de toda persona con responsabilidad en el área del marketing es optimizar la inversión y sacar el máximo jugo al presupuesto existente. Partamos, así, de las siguientes preguntas básicas:

  • ¿Tienes identificado el objetivo por el que estás haciendo inversiones en publicidad?
  • ¿Conoces el objetivo o rendimiento esperado de cada uno de los canales en los que participas?
  • ¿Sabes la influencia que tiene cada canal entre sí y la que tienen sobre el proceso de decisión de tus usuarios o visitantes?

Si tienes dudas en la respuesta de alguna de estas preguntas, este artículo quizás te interese. Un modelo de atribución es una regla o conjunto de reglas que determina cómo se asigna el valor de ventas y conversiones a los puntos de contacto de las rutas de conversión. Estudiemos la siguiente figura:

Informe del explorador del modelo. (Fuente: http://analytics.blogspot.com.es/)

Informe del explorador del modelo. (Fuente: http://analytics.blogspot.com.es/)

Los modelos probabilísticos resultantes muestran la probabilidad de que un usuario realice una conversión en un punto determinado de la ruta, dada una secuencia particular de eventos. Muchas empresas se apoyan aún hoy en modelos de atribución basados en datos poco expresivos. El primer o el el último click, por ejemplo. El valor que tiene cada Like en Facebook o un click palidece en riqueza frente al valor que se desprende de un simple pagoo de la monitorización de todo el Customer Journey. Por lo tanto, estamos hablando de elementos de seguimiento más sofisticados. Pero, los responsables de Marketing no recogen el impacto correcto de sus acciones o se pierden parte de la foto de algunos canales que también asisten a la conversión.

Dependiendo de cada industria los canales sobre los que participemos serán diferentes y tendrán de igual modo un objetivo diferente. En función del sector y del factor de negocio definido como conversión (solicitud presupuesto, compra online, etc.) la influencia de cada canal sobre el proceso de decisión del usuario será distinta. Esto se debe a que cada fuente tiene una relevancia y función particular sobre cada una de las fases del proceso del marketing de atracción: conocimiento de marca, consideración, intención y finalmente sobre la decisión de compra.

Pero, en una era en la que hay tantos impactos, la decisión de compra cada vez es más sofisticada atribuirla a una acción, conocer la relación e influencia que tienen los distintos canales entre sí, resulta fundamental para definir y optimizar nuestra estrategia de inversiones en Marketing.

Como decimos, el Customer Journey se ha vuelto muy complicado. Interaccionamos mucho con nuestros clientes, desde que simplemente se interesan, hasta que finalmente compran. Por lo tanto los modelos de atribución tradicionales (última interacción, primera interacción, modelo lineal, modelo de tiempo de decaimiento o modelo por posición), ya no son tan válidos como lo han venido siendo. Sí, claro que son útiles, pero no precisos, ni, en la era del Big Data, capaces de soportar la toma de decisión dentro de las organizaciones.

La relación con el cliente en el tiempo, desde que se interesa hasta que se compra, ahora es más complicada: muchos canales, muchos dispositivos, muchos puntos de contacto (Fuente: http://www.i-scoop.eu/wp-content/uploads/2014/04/The-new-funnel-and-buyer-journey-in-B2B-by-Forrester.gif)

La relación con el cliente en el tiempo, desde que se interesa hasta que se compra, ahora es más complicada: muchos canales, muchos dispositivos, muchos puntos de contacto (Fuente: http://www.i-scoop.eu/wp-content/uploads/2014/04/The-new-funnel-and-buyer-journey-in-B2B-by-Forrester.gif)

Definir un modelo de atribución personalizado, adaptado a nuestra situación particular, es lo que entendemos deben hacer las empresas. Tenemos dos enfoques principales:

  • Rígido:  el porcentaje del valor que se atribuye a cada canal o touchpoint varía en función de, por ejemplo, la posición que ocupa en el proceso de venta/customer journey o del tipo de canal del que se trate. Aquí es donde se ha estado atribuyendo hasta la fecha.
  • Dinámico: un algoritmo es el encargado de definir qué porcentaje del valor total se asigna a cada touchpoint. Se tienen en cuenta la agrupación de canales dentro del journey, las características del cliente o características concretas de cada canal. Por ejemplo. Si los clientes que han visitado nuestra landing page han finalmente convertido por encima de la media, nuestro sistema asignará mayor peso a ese canal en todas las ventas en las que haya intervenido. Para estos modelos dinámicos, resulta clave mirar del total de conversiones cuántas son asistidas, estudiar las rutas de conversión, etc. Y, sobre todo, hacerlo en tiempo real y modificar los parámetros del algoritmo en consecuencia. En definitiva, analítica digital y Big Data puro y duro.

Bien, ahora que me has convencido, ¿y cómo aplico esto en mi empresa? Necesitamos una herramienta para ello. Como podéis imaginar, la cantidad de datos de interacción generados es tan grande, que lo ideal es contar con una herramienta de automatización del marketing. Muchos CRM avanzados pueden ayudarnos en esta tarea pero las capacidades completas de atribución y analítica cross-channel suelen aparecer sólo en herramientas de automatización del marketing más avanzadas como Hubspot, que es la que nosotros empleamos.

Y todo esto, está teniendo enorme interés en los últimos años en muchos casos. Quizás te sientas identificado en alguno de ellos:

  • Si nuestro negocio online está arrancando, siendo pure player, ¿qué rutas de conversión son las más eficientes? Ahora que no me sobra el presupuesto, ¿dónde hacer eficiente mi inversión en marketing?
  • Atribución online to store: las líneas entre experiencias de compra online y offline se están difuminando. Los cupones de descuento o las tarjetas de fidelización, esas herramientas que tanto vmeos por España últimamente (por el crónico retraso que teníamos en términos de promociones y descuentos), están generando muchos datos. Retail, consumo, ¿a qué esperáis para apostar por un modelo de atribución serio?
  • Atribución multi-dispositivo: ¿os suena que cada vez nos pidan en más aplicaciones conectarnos con nuestro usuario? Esto es lo que hace el Measurement Protocol Data Collection de Google, por ejemplo. Como nos movemos por muchos dispositivos, por muchos canales, necesitamos estar conectados para que las marcas sepamos que somos los mismos. ¿Os suena esto?
  • Atribución multi-canal: ahora hablamos de la era de la omnicanalidad, por lo que saber qué le corresponde a cada uno de los canales que ha intervenido en la ruta de conversión resulta fundamental. ¿Cuánto ha aportado para la decisión de compra cada uno de los canales? Debemos saberlo también.

No existe un modelo bueno o malo, sino que existen tantos como contextos. Hay que elegir uno y optimizar las campañas en base a él, dándole un tiempo y re-planteando. Los modelos de atribución dinámicos han venido para quedarse. Se acabaron las discusiones de quién y qué ha influido en las ventas. Sepámoslo a ciencia cierta con el Business Analytics.

2 thoughts on “Atribuyendo méritos al éxito cooperativo: Shapley y los modelos de atribución en la era digital

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