Atribución de marketing en la era post-cookies: Nuevas estrategias para 2025

Con la desaparición de las cookies de terceros, los modelos tradicionales de atribución de marketing se ven alterados, lo que obliga a las organizaciones a adoptar nuevos enfoques de medición. Esta guía completa explora el panorama cambiante de la atribución en 2025, examinando metodologías que priorizan la privacidad, estrategias de datos propios y tecnologías emergentes que permiten una medición eficaz sin depender de las cookies. Descubra cómo las empresas con visión de futuro están implementando enfoques innovadores como salas blancas de datos, técnicas avanzadas de modelado y soluciones basadas en IA para mantener las capacidades de medición de marketing, respetando al mismo tiempo la privacidad del consumidor. Descubra marcos prácticos para crear sistemas de atribución resilientes que proporcionen información precisa en esta nueva era, con planes de implementación y ejemplos reales de organizaciones que han superado con éxito el reto de la atribución post-cookies.

Introducción

El panorama de la atribución de marketing está experimentando su transformación más significativa en más de una década. La eliminación gradual de las cookies de terceros en Chrome por parte de Google, las mejoras de privacidad de Apple en todo su ecosistema y el fortalecimiento de las regulaciones de privacidad a nivel mundial han cambiado radicalmente la forma en que los profesionales del marketing pueden rastrear y medir el rendimiento de las campañas.

“Los enfoques de atribución basados en cookies, en los que los profesionales del marketing han confiado durante años, se están volviendo rápidamente obsoletos”, explica Lisa Gevelber, vicepresidenta de Marketing de Google. “Las organizaciones deben adoptar nuevas metodologías de medición que respeten la privacidad del usuario y, al mismo tiempo, proporcionen la información necesaria para un marketing eficaz”.

Este cambio representa tanto un desafío como una oportunidad. Si bien los modelos de atribución tradicionales, que dependían en gran medida del seguimiento entre sitios, están fallando, están surgiendo enfoques innovadores que prometen marcos de medición más sostenibles y que respetan la privacidad. Muchas de estas nuevas metodologías, de hecho, ofrecen información más precisa que sus predecesoras basadas en cookies, al aprovechar técnicas de modelado avanzadas y datos propios más completos.

Según un estudio de Gartner, para 2025, el 75% de la población mundial tendrá sus datos personales cubiertos por regulaciones de privacidad, en comparación con el 25% en 2022. Mientras tanto, eMarketer informa que los especialistas en marketing clasifican la "incapacidad de rastrear las métricas de atribución correctas" como su principal desafío, y el 42% lo cita como su principal preocupación de medición.

“La eliminación de las cookies de terceros y otros identificadores implica que la proporción de la web anonimizada está creciendo”, observa Tina Moffett, analista principal de Forrester. “Las ganadoras en esta nueva era serán las organizaciones que desarrollen estrategias de identidad sólidas y aprovechen múltiples enfoques de medición para obtener una visión completa”.

Este artículo explora cómo las organizaciones con visión de futuro están adaptando sus estrategias de atribución a este nuevo mundo que prioriza la privacidad. Examinaremos las tecnologías, metodologías y enfoques organizativos emergentes que permiten una atribución eficaz sin depender de las cookies. Tanto si se está preparando para la descontinuación de las cookies como si ya está implementando métodos de medición alternativos, encontrará estrategias prácticas para mantener y mejorar sus capacidades de atribución en 2025 y en adelante.

Para organizaciones que buscan experiencia especializada en atribución posterior a las cookies, Attrisight Ha desarrollado soluciones de medición que priorizan la privacidad y mantienen la precisión de la atribución, a la vez que cumplen con los estándares de privacidad en constante evolución. Su plataforma se integra a la perfección con modelos de atribución multitáctil para una medición integral que respete la privacidad del usuario.

La nueva realidad de la atribución

La eliminación de las cookies de terceros y otros mecanismos de seguimiento ha transformado radicalmente el panorama de la atribución. Comprender estos cambios es fundamental para desarrollar estrategias de medición eficaces.

Qué ha cambiado en la medición del marketing

Desactivación de cookies de terceros

La eliminación de las cookies de terceros en Chrome por parte de Google, siguiendo medidas similares de Safari y Firefox, ha eliminado un mecanismo principal para el seguimiento de usuarios entre sitios. Esto afecta la atribución de varias maneras:

• Seguimiento de viajes entre sitios:Incapacidad de seguir a los usuarios en diferentes sitios web
• Atribución de visualización:Capacidad limitada para conectar impresiones de anuncios con conversiones
• Limitación de frecuencia:Capacidad reducida para controlar la exposición entre editores
• Segmentación de audienciaRestricciones a la segmentación por comportamiento en la web

Ampliación de la normativa de privacidad

Las regulaciones de privacidad continúan expandiéndose globalmente:

• Evolución del RGPD y la CCPA:Fortalecimiento de la aplicación y ampliación del alcance
• Nuevas regulaciones regionales:Proliferación de leyes de privacidad en diferentes jurisdicciones
• Requisitos de consentimiento:Estándares más estrictos para un consentimiento válido del usuario
• Principios de minimización de datos:Requisitos para recopilar únicamente los datos necesarios

Cambios de plataforma

Las principales plataformas han implementado importantes mejoras de privacidad:

• Transparencia en el seguimiento de aplicaciones de Apple:Requerir permiso explícito para el seguimiento entre aplicaciones
• Funciones de privacidad de iOS:Protección de la privacidad del correo, retransmisión privada y otras mejoras
• Zona de pruebas de privacidad de Google:Nuevas alternativas a las cookies de terceros que preservan la privacidad
• Restricciones de las plataformas sociales:Reducción del intercambio de datos de las principales redes sociales

Fragmentación de la identidad

La visión unificada de los clientes en todos los puntos de contacto se ha vuelto cada vez más desafiante:

• Proliferación de dispositivos:Los usuarios se mueven entre más dispositivos que nunca
• Muros de inicio de sesión:Más contenido que requiere autenticación
• Jardines amurallados:Las principales plataformas restringen el acceso y la medición de datos
• Desajuste de identidad:Diferentes sistemas que utilizan diferentes marcos de identidad

Lo que queda disponible para la atribución

A pesar de estos cambios, siguen estando disponibles importantes capacidades de medición:

Datos de origen

Las organizaciones mantienen una sólida capacidad para medir las interacciones de los usuarios dentro de sus propias propiedades:

• Comportamiento del sitio web:Las acciones del usuario en el sitio o en la aplicación siguen siendo rastreables
• Cuentas de clientes:El comportamiento del usuario autenticado se puede medir de forma exhaustiva
• Interacciones directas con los clientes:Correos electrónicos, compras, interacciones de soporte, etc.
• Seguimiento desde el servidorMecanismos de seguimiento que no dependen de cookies

Soluciones de identidad que cumplen con la privacidad

Están surgiendo nuevos enfoques para la resolución de la identidad:

• Seguimiento basado en el consentimiento: Marcos de medición basados en permisos
• Iniciativas de identificación universalColaboraciones de la industria para una identidad que respete la privacidad
• Correos electrónicos y números de teléfono cifradosIdentificadores que preservan la privacidad
• Salas limpias de datos: Entornos seguros para el análisis de datos que respetan la privacidad

Medición agregada

Pasando de la medición a nivel individual a la medición a nivel de grupo:

• Análisis basado en cohortes:Medir el comportamiento de grupos de usuarios similares en lugar de individuos
• Informes agregados: Informes proporcionados por la plataforma sin datos a nivel individual
• Modelado estadístico:Inferir patrones a partir de datos limitados disponibles
• Metodologías probabilísticas:Uso de enfoques estadísticos donde no es posible el seguimiento determinista

Señales contextuales

Creciente importancia de las señales no basadas en la identidad:

• Contexto del contenido:Con qué contenido interactúan los usuarios
• Consultas de búsqueda: Señales de intención del usuario
• Contexto del sitio:Dónde aparecen los anuncios
• Tiempo y secuencia:Cuándo y en qué orden ocurren las interacciones

Estrategias clave para la atribución posterior a las cookies

En respuesta a estos cambios, las organizaciones están implementando diversas estrategias clave para mantener la capacidad de atribución. Estos son los enfoques que están adoptando las organizaciones líderes:

1. Maximización de datos propios

Ante la disminución de los datos de terceros, los datos propios se han convertido en la piedra angular de una atribución eficaz. Las organizaciones están implementando estrategias integrales para recopilar, unificar y activar estos datos propios.

Ampliación de los puntos de contacto de la colección

• Perfilado progresivo:Construir gradualmente perfiles de clientes a través de intercambios de valor
• Incentivos de autenticación:Crear razones convincentes para que los usuarios se identifiquen
• Expansión del canal propio:Desarrollar canales de interacción con los clientes más directos
• Integración de comentarios de los clientes:Incorporación de retroalimentación explícita en los modelos de atribución

Enfoques de implementación

Muchas organizaciones también están descubriendo que Rompiendo los silos de datos internos se ha vuelto aún más crucial en un mundo posterior a las cookies, ya que les permite maximizar el valor de sus activos de datos de origen.

Ejemplo de caso: Transformación de datos propios de un banco minorista

Un importante banco minorista que enfrenta desafíos de atribución debido a limitaciones de cookies implementó una estrategia integral de datos propios:

1. Creó valiosas experiencias autenticadas en su sitio web y aplicación móvil
2. Se implementó la creación de perfiles progresivos basados en el consentimiento durante el recorrido del cliente
3. Comportamiento en línea conectado a interacciones fuera de línea a través de identificaciones de clientes unificadas
4. Desarrolló una visión integral de cada cliente en todos los puntos de contacto.

Los resultados incluyeron:

• 78% de visitantes digitales identificados a través de sesiones autenticadas (frente a 31%)
• Cobertura de atribución integral para 65% de su recorrido del cliente (en comparación con 40% anteriormente)
• 45% Decisiones de asignación de marketing más precisas basadas en datos de atribución mejorados

2. Técnicas avanzadas de modelado

A medida que la observación directa de los recorridos completos de los clientes se hace más limitada, las técnicas de modelado sofisticadas están llenando las brechas de medición.

Enfoques de modelado emergentes

• El resurgimiento del modelado de mezcla de medios:Interés renovado en los enfoques econométricos a nivel agregado
• Modelado de conversión:Uso del aprendizaje automático para modelar conversiones cuando el seguimiento es incompleto
• Pruebas de incrementalidad: Medición de la sustentación mediante experimentos controlados
• Enfoques de medición unificados:Combinando múltiples metodologías para crear vistas completas

Enfoques de implementación

Attrisight ha sido pionero en varias modelos de atribución basados en datos que son particularmente valiosas en el entorno posterior a las cookies, ya que incorporan múltiples metodologías de medición para proporcionar información sólida incluso con datos de identidad limitados.

Ejemplo de caso: Transformación del modelo de una marca de CPG

Una empresa global de CPG que enfrenta desafíos de atribución en todo su ecosistema digital implementó un enfoque de modelado sofisticado:

1. Se desarrollaron capacidades MMM basadas en la nube para decisiones presupuestarias estratégicas
2. Se implementó un modelo de conversión para llenar los vacíos en los recorridos observables de los clientes.
3. Se creó un marco de experimentación consistente para validar los hallazgos del modelo.
4. Se creó un marco de medición unificado que combina múltiples enfoques

Este enfoque proporcionó los siguientes resultados:

• Se mantuvo la precisión de atribución anterior en 92% a pesar de la reducción de 65% en los recorridos de usuarios rastreables
• Se identificó que 23% tiene una asignación de canales más efectiva que los métodos anteriores basados en cookies
• Reducción de los costos de adquisición de clientes en 18% mediante una optimización mejorada

3. Infraestructura de medición que prioriza la privacidad

Las organizaciones están reconstruyendo su infraestructura de medición con la privacidad en el centro, implementando nuevas tecnologías y enfoques diseñados para esta nueva era.

Tecnologías emergentes que priorizan la privacidad

• Seguimiento desde el servidor: Trasladar la medición de los navegadores a los servidores
• Salas limpias de datosEntornos que preservan la privacidad para la colaboración de datos
• Plataformas de gestión del consentimiento:Sistemas sofisticados para la gestión de preferencias
• Soluciones de computación de borde: Procesar datos localmente antes de compartirlos

Enfoques de implementación

Usando un sistema de atribución de marketing adecuado se ha vuelto aún más importante, ya que estos sistemas pueden configurarse para respetar la privacidad y al mismo tiempo brindar información valiosa.

Ejemplo de caso: Infraestructura de privacidad de una empresa de viajes

Una plataforma líder de reservas de viajes implementó una infraestructura integral de medición que prioriza la privacidad:

1. Se migró de la arquitectura de seguimiento del lado del cliente a la del lado del servidor
2. Se implementó la tecnología de sala limpia de datos para compartir datos entre socios de manera que se respete la privacidad.
3. Se desarrolló una gestión de consentimiento sofisticada con controles de usuario granulares.
4. Creó un marco de medición centrado en el origen que enfatiza los canales propios

Este enfoque dio como resultado:

• Medición compatible que cubre 74% de puntos de contacto de marketing a pesar de las limitaciones de las cookies
• Colaboración continua con 85% de socios publicitarios a través del intercambio de datos seguros y privados
• 28% mejora en la precisión de la atribución en comparación con los enfoques anteriores basados en cookies

4. Integración de IA y aprendizaje automático

La inteligencia artificial se ha vuelto esencial para la atribución en entornos con capacidades de seguimiento limitadas, ayudando a identificar patrones y realizar predicciones con datos incompletos.

Capacidades de atribución impulsadas por IA

• Reconocimiento de patrones: Identificación de patrones de conversión a partir de señales limitadas
• Modelado predictivo:Pronóstico de resultados probables con visibilidad parcial del recorrido
• Detección de anomalías: Identificación automática de problemas con los datos de atribución
• Procesamiento del lenguaje natural:Extracción de información a partir de comentarios no estructurados de clientes

Enfoques de implementación

Para las empresas B2B, estos enfoques de IA pueden ser particularmente valiosos para abordar desafíos únicos de atribución B2B como ciclos de ventas largos y múltiples tomadores de decisiones.

Ejemplo de caso: Atribución impulsada por IA de una empresa SaaS

Una empresa de SaaS en crecimiento implementó la atribución impulsada por IA para mantener las capacidades de medición a pesar de las limitaciones de las cookies:

1. Se implementaron modelos de aprendizaje automático entrenados con datos históricos de recorrido completo para predecir el impacto en los puntos de contacto.
2. Se implementó el reconocimiento automático de patrones para identificar viajes parciales de alto valor
3. Se creó un modelo de audiencia sintético para ampliar los conocimientos más allá de los usuarios autenticados.
4. Se desarrolló la detección de anomalías para mantener la calidad de los datos con la disponibilidad cambiante de la señal.

Los resultados incluyeron:

• Se mantuvo la cobertura de atribución para 82% de conversiones a pesar de la reducción de 70% en los recorridos rastreables
• Aumento de las tasas de conversión en un 32% mediante información de optimización impulsada por IA
• Tiempo de análisis de datos reducido por 65% mediante la generación automatizada de información

Implementación de un marco de atribución posterior a las cookies

Con estas estrategias en mente, ¿cómo deberían las organizaciones abordar la creación de marcos de atribución para 2025 y años posteriores? A continuación, se presenta un enfoque práctico de implementación:

Fase 1: Evaluación y Fundación

Análisis del estado actual

• Auditoría de atribución:Evaluar las capacidades de atribución actuales y las dependencias de las cookies
• Evaluación del impacto sobre la privacidad:Identificar áreas de medición vulnerables
• Inventario de datos:Catálogo de activos de datos propios disponibles
• Alineación de las partes interesadas:Garantizar una comprensión compartida de los desafíos y las oportunidades

Planificación estratégica

• Definición de estrella del norte: Establecer un estado futuro ideal para la atribución
• Análisis de brechas:Identificar capacidades específicas que requieren transformación
• Marco de priorización:Determinar qué desafíos abordar primero
• Desarrollo de la hoja de ruta:Crear un plan de implementación por fases

Fase 2: Fundación de Primera Parte

Mejora de la recopilación de datos

• Seguimiento de la implementación: Mejorar la recopilación de datos propios
• Marco de consentimiento:Implementar una gestión robusta de permisos
• Estrategia de autenticación:Desarrollar un enfoque para aumentar las experiencias de inicio de sesión
• Migración del lado del servidor: Trasladar el seguimiento crítico al lado del servidor cuando corresponda

Resolución de identidad

• Marco de identificación del cliente: Establecer un enfoque para la identidad persistente
• Metodología multidispositivo:Implementar soluciones para la conexión de dispositivos
• Gráfico de identidad:Desarrollar o aprovechar soluciones para la gestión de identidades
• Reglas de costura:Definir cómo conectar recorridos de usuario fragmentados

Fase 3: Implementación del modelado

Desarrollo de modelos

• Selección del enfoque de modelado:Elegir metodologías adecuadas según las necesidades del negocio
• Preparación de datos históricos: Recopilar datos de entrenamiento para modelos
• Desarrollo/selección de algoritmos:Construir o implementar algoritmos apropiados
• Validación del modelo:Establecer la precisión mediante pruebas retrospectivas y experimentos

Infraestructura técnica

• Capacidad de procesamiento:Asegurar suficientes recursos computacionales
• Desarrollo de canalización de datos:Crear flujos automatizados para las entradas del modelo
• Arquitectura de integración:Conectar modelos con sistemas de ejecución de marketing
• Marco de gobernanza: Establecer controles para la gestión de modelos

Fase 4: Habilitación organizacional

Desarrollo de capacidades de equipo

• Evaluación de habilidades:Identificar brechas de capacidad relacionadas con la atribución
• Programa de formación:Desarrollar la educación para las partes interesadas clave
• Centro de excelencia:Crear experiencia en atribución dedicada
• Asociaciones externas:Identificar el apoyo necesario de la agencia o del proveedor

Integración de procesos

• Transición de informes: Migrar de marcos de informes basados en cookies a nuevos marcos de informes
• Integración de la planificación:Incorpore nuevos conocimientos de atribución en la planificación de marketing
• Flujos de trabajo de optimización:Crear procesos para una optimización continua basada en la atribución
• Mejora continua: Establecer bucles de retroalimentación para mejorar la atribución

Cronograma de implementación

Caso práctico: Transformación de la atribución de una marca de consumo tras el uso de cookies

Una marca líder en electrónica de consumo se enfrentó a importantes desafíos de atribución con la desaparición de las cookies y el endurecimiento de las regulaciones de privacidad. Dado que el 70% de sus mediciones de marketing digital dependía de cookies de terceros, necesitaban una transformación integral.

El desafío

• 65% disminución en los recorridos de usuarios rastreables a través de métodos tradicionales
• La cobertura de atribución cae de 85% a menos de 40% de conversiones
• Los equipos de canal toman decisiones con datos cada vez más incompletos
• Socios de medios que proporcionan datos de conversión inconsistentes y a menudo contradictorios

El enfoque

La marca implementó una transformación de atribución integral:

1. Transformación de datos de origen

   • Se rediseñaron las experiencias del sitio web y la aplicación para aumentar la tasa de inicio de sesión de 15% a 62%
   • Se implementó el seguimiento del lado del servidor para eventos críticos del recorrido del cliente.
   • Programa de intercambio de valor creado que ofrece beneficios por experiencias autenticadas
   • Se implementó una gestión de consentimiento mejorada con tasas de aceptación de 78%

2. Mejora del modelado

   • Se desarrolló un modelo de conversión mediante aprendizaje automático para cubrir las brechas del recorrido.
   • Se implementó un modelo de combinación de medios para la asignación estratégica de canales
   • Se creó un programa de pruebas de incrementalidad para validar los hallazgos de atribución.
   • Se construyó un marco de medición unificado que combina metodologías

3. Desarrollo de infraestructura de privacidad

   • Se implementó la tecnología de sala limpia de datos para la colaboración de datos entre socios con protección de la privacidad.
   • Se implementó un marco de identidad que preserva la privacidad mediante correos electrónicos con hash.
   • Se creó un almacén de datos propio con controles de acceso sofisticados
   • Se desarrollaron capacidades de análisis de viajes anónimos

4. Transformación organizacional

   • Se formó un equipo de atribución multifuncional que abarca análisis, marketing y TI.
   • Se creó un programa de capacitación integral sobre nuevos enfoques de medición
   • Se desarrollaron paneles de transición que muestran metodologías heredadas y nuevas.
   • Se estableció un proceso de optimización semanal utilizando nuevos conocimientos de atribución.

Los resultados

A pesar de la drástica reducción del seguimiento basado en cookies, la marca logró:

• Se mantuvo la cobertura de atribución para 85% de conversiones mediante enfoques combinados
• Mejora de la eficiencia del marketing mediante 24% mediante una mejor asignación de presupuesto
• Aumento del retorno de la inversión publicitaria en 31% gracias a una mejor optimización
• Reducción de conflictos de informes entre canales mediante el establecimiento de un marco de medición confiable

Lo más importante es que, mientras los competidores luchaban con la desaparición de sus capacidades de atribución, la marca estableció una ventaja competitiva mediante una medición superior que seguirá aportando valor a medida que los cambios en la privacidad se aceleren.

Perspectiva de expertos: El futuro de la atribución

Expertos de la industria de Attrisight y otras organizaciones líderes compartieron sus perspectivas sobre hacia dónde se dirige la atribución en la era posterior a las cookies:

Adopción de múltiples metodologías

“El futuro de la atribución no consiste en encontrar un único sustituto para las cookies, sino en combinar múltiples metodologías para crear una imagen completa”, explica Sarah Johnson, directora de análisis de Attrisight. “Las organizaciones más exitosas combinan la atribución a nivel de persona, siempre que es posible, con modelos agregados, experimentos y análisis avanzados. Este enfoque unificado proporciona información más sólida que la medición basada en cookies”.

De la medición individual a la medición de cohortes

“Estamos observando un cambio fundamental del seguimiento individual al análisis de cohortes”, señala Michael Chen, vicepresidente de Ciencia de Datos de una firma líder en análisis de marketing. “Esto se alinea mejor con el funcionamiento del marketing: no optimizamos para individuos, sino para segmentos de audiencia. La clave está en desarrollar métodos sofisticados para analizar estas cohortes sin comprometer la privacidad”.

La privacidad como oportunidad, no como obstáculo

“Los profesionales del marketing con visión de futuro ven los cambios en la privacidad como una oportunidad para generar mayor confianza con los clientes y, al mismo tiempo, mejorar la medición”, observa Emily Rodriguez, directora de privacidad de una agencia de medios global. “Al ser transparentes en la recopilación de datos y crear intercambios de valor genuinos, las marcas pueden aumentar la calidad y la cobertura de sus datos propios, lo que proporciona una mejor información de atribución que las cookies de terceros”.

La convergencia de la atribución y la experiencia

“Lo más emocionante es cómo la atribución se está vinculando cada vez más con la experiencia del cliente”, informa David Kalman, Director de Experiencia del Cliente en Attrisight. “A medida que las organizaciones se centran en datos de origen y en relaciones más sólidas con los clientes, obtienen información sobre la atribución que realmente ayuda a mejorar la experiencia del cliente, no solo a medirla. Esto crea un círculo virtuoso donde mejores experiencias se traducen en mayores capacidades de medición y viceversa”.

Preguntas frecuentes

¿Qué tan precisa puede ser la atribución sin cookies?

La atribución puede mantener una alta precisión sin cookies mediante enfoques complementarios. Los datos propios proporcionan mediciones precisas dentro de los canales propios. El modelado avanzado de conversiones puede cubrir las deficiencias con una precisión del 80-90% en puntos de contacto no observados. Las pruebas de incrementalidad proporcionan una validación causal de los hallazgos del modelo. Si bien el seguimiento universal entre sitios disminuye, la combinación de recorridos autenticados, modelado estadístico y experimentos controlados suele ofrecer información más significativa que la atribución basada en cookies, ya que se centra en el impacto incremental en lugar de solo en la correlación.

¿Qué inversiones tecnológicas son más importantes para la atribución posterior a las cookies?

Las inversiones más importantes incluyen: (1) Infraestructura de seguimiento del lado del servidor que reduce la dependencia de la medición basada en navegador, (2) Plataformas de datos de clientes que unifican los datos propios en todos los puntos de contacto, (3) Tecnología de sala limpia de datos para la colaboración de datos que respeta la privacidad, (4) Capacidades de aprendizaje automático para el modelado de conversión y combinación de medios, y (5) Plataformas de experimentación para pruebas de incrementalidad. La prioridad relativa depende de su modelo de negocio: las empresas de venta directa al consumidor se benefician más de la infraestructura de datos propios, mientras que las marcas que venden a través de intermediarios se benefician más de las capacidades de modelado y experimentación.

¿Cómo deben adaptarse los equipos de marketing a las nuevas realidades de atribución?

Los equipos de marketing deben centrarse en varias adaptaciones: (1) Desarrollar la alfabetización de datos más allá de las métricas tradicionales para comprender los conceptos de modelado y la significancia estadística; (2) Desarrollar capacidades de experimentación que validen los hallazgos de atribución; (3) Crear flujos de trabajo multicanal que eliminen los silos entre equipos previamente separados; (4) Implementar procesos de planificación que utilicen múltiples datos de medición en lugar de depender de una única fuente de atribución; y (5) Establecer nuevos puntos de referencia de rendimiento que tengan en cuenta los cambios en la metodología de medición. Los equipos más exitosos combinan la comprensión técnica con una cultura de prueba y aprendizaje.

¿Los identificadores universales reemplazarán a las cookies para la atribución?

Los identificadores universales como Unified ID 2.0, IdentityLink de LiveRamp y soluciones similares desempeñarán un papel importante en el ecosistema de atribución, pero no reemplazarán por completo a las cookies. Estas soluciones ofrecen valor a los usuarios autenticados que han dado su consentimiento para el seguimiento, pero suelen cubrir entre 30 y 50% de los recorridos digitales, según la implementación. Funcionan mejor como parte de un enfoque de medición integral que también incluye el modelado para usuarios no autenticados, la medición agregada y técnicas inferenciales. Las organizaciones deben implementar estas soluciones a la vez que desarrollan capacidades de medición complementarias.

¿Cómo pueden las empresas validar la precisión de la atribución en el mundo posterior a las cookies?

La validación de la atribución se vuelve crucial sin cookies y requiere múltiples enfoques: (1) Pruebas de incrementalidad mediante experimentos controlados que aíslan el impacto del marketing; (2) Pruebas de retención que comparan audiencias expuestas y no expuestas; (3) Modelado del mix de marketing realizado en paralelo con la atribución multitáctil para comparar los hallazgos; (4) Pruebas retrospectivas de los modelos contra periodos históricos con datos más completos; y (5) Mejora progresiva, donde los modelos se refinan continuamente a medida que se dispone de nuevos datos. El estándar de oro es establecer hallazgos consistentes en múltiples metodologías de medición.

Conclusión

La era post-atribución de cookies representa una transformación fundamental en la medición de la eficacia del marketing. Si bien los desafíos son considerables, las organizaciones que se adapten con éxito obtendrán ventajas competitivas sustanciales gracias a una mayor capacidad de toma de decisiones.

Surgen varios principios clave para una atribución exitosa en 2025 y en adelante:

1. Priorizar los datos propiosEstablecer relaciones directas con los clientes que generen datos propios valiosos crea las bases para una atribución eficaz.

2. Adoptar múltiples metodologíasNingún enfoque reemplaza a las cookies: una atribución exitosa combina técnicas como la atribución multitáctil, el modelado de combinación de medios y las pruebas de incrementalidad para crear una imagen completa.

3. Privacidad por diseño:Una atribución eficaz requiere ahora pensar en la privacidad como prioridad y tratar la mejora de la privacidad como un principio de diseño central en lugar de una restricción.

4. Invertir en inteligenciaLas capacidades avanzadas de modelado e inteligencia artificial han pasado de ser un lujo a ser esenciales, brindando los medios para extraer información de datos incompletos.

5. Centrarse en la incrementalidadLos conocimientos de atribución más valiosos se centran en el impacto incremental (lo que realmente cambia los resultados) en lugar de simplemente asignar crédito por las conversiones observadas.

Organizaciones como Attrisight están a la vanguardia de esta transición, desarrollando soluciones integrales de atribución que integran las diversas metodologías necesarias para una medición eficaz en este nuevo panorama. Al implementar estas estrategias, los profesionales del marketing con visión de futuro descubren que la atribución sin cookies puede proporcionar información más significativa que los enfoques tradicionales, lo que genera una comprensión más precisa de lo que realmente impulsa el rendimiento del marketing.

A medida que avanzamos en esta nueva era, la distinción entre medición y experiencia del cliente se difuminará. Las organizaciones que prosperen serán aquellas que generen intercambios de valor genuinos con los clientes, creando experiencias que merezcan la pena autenticar, a la vez que desarrollan capacidades analíticas sofisticadas para extraer significado de experiencias de cliente cada vez más complejas.

La muerte de las cookies no significa el fin de la atribución: marca el comienzo de un enfoque más maduro y más valioso para comprender la eficacia del marketing.