¿Cuál es la diferencia entre Generación de demanda vs Captura de demanda? Expliquémoslo con un ejemplo.
Supongamos que una persona ve en un video de redes sociales, las Levi’s Tailor Shops, estos talleres donde la marca repara las prendas de mezclilla de sus usuarios(as).
Días después decide averiguar más de ellas o incluso conocer alguna, por lo que Googlea el término y obviamente la página de Levi’s aparece en los primeros resultados. Da click y la visita.
El video es el responsable de la creación de demanda, pero el contenido que aparece en Google y hace ir al sitio, es la captura de demanda.
¿Qué importancia tiene entender la diferencia? Mucha.
Diferencia entre Generación de demanda vs Captura de demanda
Las marcas rara vez hacen hoy en día, encuestas para preguntar a los clientes, cómo llegaron a ellas. ¿Para qué hacerlo si analytics nos lo puede decir?
Claro, pero para el ejemplo que acabamos de señalar, los softwares de atribución señalarán que la búsqueda en Google es la responsable de llevar al usuario al sitio.
Un experimento sobre atribución vs demanda
En este post en Linkedin, de Chris Walker, CEO de Refine Labs comenta que hicieron lo siguiente:
Agregamos un campo en nuestro sitio web con la pregunta: «¿Cómo se enteró de nosotros?». Es un campo de texto libre pero obligatorio al comprar.
Luego, dice que comparó lo que dijeron los clientes con lo que lee la atribución basada en las analíticas decían.
Aquí están los hallazgos:
El software de atribución sobrevaloraba incorrectamente la búsqueda (de pago y orgánica) y el tráfico directo. Atribuía a estos canales los resultados, solo porque ese es el camino que toman los compradores cuando ya están listos para comprar.
El software de atribución informaba que el 92% de losINGRESOS se obtienen a través de la búsqueda orgánica o el tráfico directo.
Sin embargo, a través del formulario que le preguntaba al cliente cómo se enteró de la marca, el 100 % de los ingresos eran atribuidas al dark social (redes sociales, podcast, boca a boca, comunidad).
Consecuencia de la confusión en la atribución
Debido a este fenómeno, las empresas continúan invirtiendo en exceso en SEM (SEO + búsqueda pagada) y significativamente menos en dark social. Con esto se pierden oportunidades masivas.
De acuerdo con Chris Walker:
- Los podcasts, la comunidad y el boca a boca son los PRINCIPALES impulsores de ingresos y canalización y estos NUNCA son capturados por la atribución basada en software.
- El 52 % de las oportunidades calificadas informan que descubrieron a la marca en un podcast (27 %), a través de su comunidad (18 %) o de boca a boca (7 %). Absolutamente nada de esto es capturado por la atribución basada en software.
- El impacto de las redes sociales se subestima dramáticamente y el software de atribución no lo representa con precisión.
- Las redes sociales son uno de los principales contribuyentes a la canalización calificada (45 %) y los ingresos (31 %) según lo informado por el cuestionario a cliente, pero el software de atribución subestima el impacto de estos canales en más del 75 %.
- Lo que informan los compradores frente a lo que informa el software de atribución es diferente LA MAYORÍA DEL TIEMPO.
- Solo el 7% de las oportunidades calificadas de ventas coincidieron entre lo que informó el cliente y lo que informó el software de atribución.
Esto se debe a que el software de atribución te dice qué capturó la demanda. Y el autoinforme del cliente generalmente dice qué creó la demanda.
Se necesitan diferentes estrategias de atribución para medir efectivamente tanto la captura como la creación de demanda. Es decir un modelo de atribución híbrido.
Hay que imaginar lo diferente que sería nuestra estrategia con estos conocimientos.
Esto nos enseña dos moralejas:
1 Es indispensable seguir creando contenido para todo el customer journey porque no sabemos cuál es el que genera demanda.
2 Hay que escuchar a los clientes más que los paneles e informes de atribución
Los equipos de marketing están siguiendo el software de atribución pensando que están basados en datos, pero en realidad esto puede no ser cierto.
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