El último clic le da todo el mérito al punto de contacto final. En B2B, ese punto final suele ser una búsqueda de tu marca en Google.
Lo cual, si lo piensas, es absurdo: esa búsqueda es la consecuencia de todo lo demás. Estás premiando al canal que recoge y castigando a los que sembraron.
El resultado práctico es siempre el mismo: se recorta lo que genera demanda y se dobla en lo que la captura, y seis meses después no hay demanda que capturar.
Por qué en B2B es peor que en otros negocios
Tres motivos que se acumulan:
Muchos contactos. Un comprador B2B puede tocarte diez o quince veces antes de contactar: un pódcast, un artículo, un correo, una recomendación de un colega, tu web tres veces.
Ciclos largos. Meses entre el primer contacto y la firma. Las cookies no duran eso, y las ventanas de atribución de las plataformas tampoco.
Comité de compra. No decide una persona, deciden cuatro. La que rellena el formulario puede no ser la que te descubrió.
Con esas tres condiciones, cualquier modelo de un solo toque es ficción.
Lo que sí puedes hacer
Captura primer y último origen, en campos separados y que no se sobrescriban. Con eso ya tienes una conversación adulta: qué canal descubre y qué canal cierra. Suelen ser distintos y ambos hacen falta.
Pregunta en el formulario. “¿Cómo nos has conocido?”, campo abierto. Es de baja tecnología y a menudo más honesto que tu analítica, sobre todo para lo que no deja rastro: una recomendación, un pódcast, una respuesta de un modelo de IA.
Lee por cohortes. Agrupa por mes de entrada y sigue al grupo. Es lo único que respeta el retardo.
Mira lo agregado. Si subes inversión en un canal durante tres meses y el total de oportunidades cualificadas sube, algo está pasando aunque la atribución individual no lo capture.
Sobre los modelos multitáctil
Reparten el crédito entre varios contactos, lo cual es más justo que el último clic. Pero conviene entender su límite: reparten mejor el crédito de lo que ya midieron, y no arreglan lo que nunca vieron.
Y en B2B lo que no ven es mucho: la conversación en Slack donde te recomendaron, el pódcast que escuchó tu comprador, la respuesta de ChatGPT que te nombró sin enlazarte.
Úsalos si tu volumen los justifica. No esperes que resuelvan el problema de fondo.
La parte que hay que aceptar
Una porción de lo que funciona no va a aparecer nunca en el informe.
La marca actúa así: alguien te oye nombrar tres veces en seis meses y un día te busca por tu nombre. Tu analítica lo registra como tráfico directo o búsqueda de marca, y el mérito se lo lleva un canal que solo estaba ahí al final.
Por eso conviene vigilar el volumen de búsquedas de tu marca y el tráfico directo como indicadores de salud. No son atribución, son termómetro. Cuando suben sostenidamente, algo estás haciendo bien aguas arriba aunque no sepas exactamente qué.
Lo que no arregla esto
Comprar una herramienta de atribución. Si el origen no viaja bien desde el formulario hasta la oportunidad, la herramienta va a ordenar datos malos. Primero la plomería.
Pedir precisión que no existe. En ciclos largos con comité de compra, una atribución exacta no es alcanzable. Pedirla lleva a gastar mucho para acabar con una cifra falsamente precisa.
Preguntas rápidas
¿Qué modelo uso si tengo que elegir uno? Primer y último origen en paralelo, mirados juntos. Cubre el 80 % de las decisiones y cuesta poco.
¿Y el coste por lead? Como métrica de vigilancia diaria, bien. Para repartir presupuesto, engaña bastante.
¿Merece la pena preguntar en el formulario si ya tengo analítica? Sí, y sorprende cuánto se separan las dos respuestas.
¿Cuánto histórico hace falta? Un ciclo completo con el origen bien capturado. Si no lo tienes, empieza a capturarlo hoy.
Cómo lo hacemos
Primero que el dato de origen exista y no se pise, que es donde está roto casi siempre. Después la lectura por cohortes y la pregunta en el formulario, que juntas dan una imagen bastante mejor que cualquier modelo sofisticado sobre datos sucios.
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