Lo importante no siempre es lo más visible: nuestra mirada sobre la atribución

Atribuir bien no es medir más, es decidir mejor

En el contexto actual del marketing, hablar de atribución ya no implica simplemente distribuir el mérito o la responsabilidad entre canales, especialmente en el entorno digital. Supone, más bien, entender con precisión qué elementos están generando un impacto real en el negocio, como identificar si el repunte en tráfico se debe a una campaña de vídeo bien planificada o si responde a una promoción táctica que coincidió con un pico de demanda puntual.

A estas alturas, la conversación ya no gira únicamente en torno a métricas. Lo que las marcas demandan son certezas: decisiones basadas en datos, inversiones que puedan justificarse y modelos que permitan replicar el éxito con eficiencia.

Es en ese punto donde la atribución adquiere un papel relevante. No como una visualización sofisticada ni como un recurso más dentro del ecosistema de martech, sino como una palanca real para entender qué está ocurriendo y, sobre todo, el por qué, con una perspectiva de negocio.

Tecnología, sí, pero siempre al servicio de la estrategia

Herramientas como Campaign Manager 360 ofrecen un nivel de trazabilidad elevado sobre el recorrido del usuario antes de una conversión. Sin embargo, el verdadero valor no reside en la plataforma en sí, sino en las preguntas que somos capaces de plantear a partir de ella. Elegir entre un modelo lineal, de decaimiento o de atribución por posición es irrelevante si no se tiene claridad sobre el objetivo que se quiere optimizar.

Lo realmente eficaz parte de una base bien estructurada:

• Datos limpios y consistentes.
• Campañas correctamente etiquetadas.
• Mapeo exhaustivo de los puntos de contacto.

Con estos fundamentos, los datos se convierten en señales útiles para la toma de decisiones. Porque no todo está en los números, pero sin ellos, es mucho más difícil ver el camino con claridad.

Más allá del último clic: atribuir impacto, no solo presencia

Una tendencia creciente entre las marcas más avanzadas es abandonar la lógica del último clic para plantearse una pregunta más relevante: ¿hubiera ocurrido esta conversión si no hubiéramos activado la campaña?

Ese es el eje del enfoque por la incrementalidad. No busca repartir méritos, sino medir causalidad. Es decir, determinar qué parte del resultado es directamente atribuible a una intervención publicitaria específica.

Este tipo de análisis resulta especialmente valioso en entornos con baja trazabilidad, como la televisión conectada, determinados formatos sociales o campañas de awareness sin llamada directa a la acción. Son espacios donde el efecto existe, aunque no siempre sea evidente, y que tienden a ser infravalorados si solo nos guiamos por lo medible.

¿Cómo se construye un modelo de atribución efectivo en Campaign Manager 360?

Todo parte de una base de datos sólida, bien recopilada y clasificada. Para que un modelo de atribución funcione como herramienta de análisis y decisión, es imprescindible contar con un etiquetado riguroso de campañas (Floodlights, UTMs) y con una convención de nomenclatura coherente y homogénea entre plataformas. A esto se suma un sistema de medición de conversiones claro y estable, que permita interpretar correctamente cada interacción del usuario, incluyendo —por supuesto— una trazabilidad completa del recorrido a través de canales, formatos y dispositivos.

A partir de esta base, en las plataformas podemos aplicar distintos modelos de atribución (desde el último clic, pasando por modelo lineal o por posición, o confiar en el algoritmo para aplicar un Data-Driven Attribution) para analizar rutas de conversión y visualizar qué combinación de impactos genera mayor contribución.

No obstante, en 2025 muchas marcas han dejado de centrarse únicamente en «atribuir» y están poniendo el foco en algo más ambicioso: demostrar impacto real. Para ello se impone la necesidad de evolucionar hacia modelos avanzados, combinando los datos operativos de las plataformas con una lectura estratégica a nivel de negocio.

Atribución basada en incrementalidad: medir lo que realmente cambia gracias a la campaña

Este enfoque parte de una premisa simple pero poderosa: lo relevante no es solo identificar qué canal aparece en la ruta de conversión, sino saber si esa conversión se habría producido de forma natural sin la campaña.

A diferencia de los modelos tradicionales, la atribución por incrementalidad no busca repartir el mérito, sino medir la causalidad. Es decir, determinar qué parte del resultado puede atribuirse directamente a la inversión publicitaria y cuál se habría generado de forma orgánica.

Aplicar este tipo de análisis resulta especialmente valioso en un entorno donde la presión sobre el ROI es alta y la trazabilidad es cada vez más limitada, como ocurre en canales con atribución difusa, como la televisión conectada (CTV), formatos de upper funnel o estrategias de branding.

Modelos híbridos: atribución digital + Marketing Mix Modelling 

En paralelo, las marcas con alta madurez digital están adoptando modelos híbridos que integran dos enfoques complementarios: la precisión táctica de la atribución digital y la visión de conjunto a través del Marketing Mix Modelling (MMM).

El resurgimiento actual del MMM viene impulsado por el avance de la inteligencia artificial en procesos de modelización, la progresiva desaparición de las cookies y la necesidad de entender el efecto combinado de múltiples variables (canales, pricing, promociones, estacionalidad, etc.).

¿Cómo funciona este modelo combinado?

Integramos los datos de campañas digitales y offline, sumamos información de inversión, canales de venta y políticas comerciales, y cruzamos los resultados obtenidos del MMM con los insights de atribución digital. De esta forma, obtenemos una visión completa:

• El contexto macro y estratégico que proporciona el MMM.
• La granularidad táctica y accionable que ofrece la atribución digital.

En LLYC, gracias a una alta experiencia en proyectos con marcas líderes en múltiples sectores, comprobamos y adaptamos el modelo de atribución a la realidad del negocio, más allá del estándar de plataforma, para garantizar un impacto tangible en los resultados.

No se trata de tener más datos, sino de conectarlos con inteligencia para decidir mejor; y esa es, hoy, una ventaja competitiva real.