Modelos de atribución de marketing: ¿cómo elegir el adecuado en 2025?

Atribución: esta palabra hace temblar a los profesionales del marketing de todo el mundo. Es el quebradero de cabeza más comentado en las comunidades de marketing. Todo el mundo tiene una opinión, o no, pero también todo el mundo la cuestiona con frecuencia. Un modelo de atribución de marketing es un método para distribuir el mérito de una conversión entre los distintos puntos de contacto en el recorrido del cliente. En principio, pues, es bastante sencillo: el modelo de atribución responde a la pregunta: ¿qué palanca o palancas contribuyeron realmente a la conversión?
En un contexto en el que el recorrido del cliente es multicanal (búsqueda, redes sociales, correo electrónico, web push, display, etc.), el modelo de atribución se está volviendo esencial para medir la eficacia de cada punto de contacto y gestionar mejor las inversiones en marketing. Así que todos estamos familiarizados con los modelos de primer contacto, último contacto, lineal, dependiente del tiempo, en forma de U y en forma de W. Pero, alerta de spoiler: en 2025, Google está impulsando claramente la Atribución Basada en Datos (en inglés Data-driven attribution o DDA) como norma, sobre todo en Google Ads y GA4, porque distribuye el crédito en función de las contribuciones reales observadas (en lugar de reglas fijas).

¿Qué es un modelo de atribución de marketing?

Un modelo de atribución de marketing es una regla (o algoritmo) que divide el crédito de una conversión entre los puntos de contacto de una ruta (clics, vistas, interacciones). El objetivo es medir para tomar mejores decisiones (estrategia, informes presupuestarios, ofertas, contenido).

¿Por qué es importante?

• Para comprender el papel real de cada palanca en el embudo.
• Para evitar la sobrefinanciación de algunos canales y la infrafinanciación de otros.
• Para fundamentar las decisiones estratégicas: presupuesto, ofertas, contenido, mensajes, vías.

👉 Sin atribución, puedes gestionar tus campañas a ciegas.

Ventajas en las estrategias de marketing:

• Pone de relieve las palancas utilizadas.
• Hace que las decisiones presupuestarias sean más objetivas.
• Facilita la alineación entre los equipos de marketing, medios de comunicación y gestión en torno a unos KPI claros.

Limitaciones y escollos:

• Volumen de datos insuficiente: algunos modelos, como el DDA, requieren un historial robusto.
• Posible doble cómputo si se configura incorrectamente la deduplicación entre herramientas (Ads, GA4, CRM).
• Complejidad creciente: cuanto más avanzado es el modelo, más experiencia y mantenimiento requiere.

Históricamente, los profesionales del marketing confiaban en modelos sencillos y fáciles de aplicar: último clic (100% del crédito en el último clic) o primer clic (100% en el primer clic). Estos enfoques, muy utilizados con Universal Analytics y en herramientas publicitarias, eran tranquilizadoramente sencillos, pero enmascaraban la complejidad de los recorridos de los clientes.
Poco a poco, se propusieron otros modelos basados en reglas (lineales, de decaimiento temporal, basados en la posición U o W) para ofrecer una visión más equilibrada.
Pero en 2025, la tendencia era clara: Google estaba impulsando el DDA como estándar en GA4 y Google Ads. Este enfoque algorítmico distribuye el crédito en función de las contribuciones reales observadas, en lugar de basarse en reglas arbitrarias.

Así que ahora hay dos tipos de modelo de atribución: el basado en reglas y el algorítmico.

Modelos de atribución basados en reglas

Último toque

El modelo Último toque atribuye el 100% del crédito de conversión al último punto de contacto antes de la acción decisiva.

👉 Ejemplo: un usuario descubre una marca a través de un anuncio de Facebook, recibe un boletín informativo, hace clic en un Web Push, y luego convierte escribiendo el nombre de la marca en Google y haciendo clic en un anuncio → Google Ads recibe el 100% del crédito.

Ventajas del modelo Last Touch

• Ultra sencillo de entender y utilizar.
• Estable: siempre el mismo criterio de medición (el último clic).
• Históricamente el estándar en Google Analytics (Universal Analytics) y todavía a menudo el predeterminado en ciertas plataformas de CRM o publicidad.
• Útil para medir los canales de cierre (retargeting, correo electrónico final, web push de seguimiento).

Limitaciones del modelo de Último Contacto

• Gran sesgo hacia la parte inferior del embudo: ignora totalmente las palancas de descubrimiento y nutrición.
• Fomenta la sobreinversión en retargeting y marcas de búsqueda, en detrimento de los canales que crean demanda.
• No refleja la realidad de una vía multitoque (especialmente en 2025, cuando los usuarios pasarán por varios puntos de contacto antes de realizar una compra).
• No es compatible con las estrategias cookieless o cross-device (pérdida de seguimiento).

¿Cuándo debe utilizarse el modelo del Último Contacto?

• Como modelo de comparación (punto de referencia básico en GA4).
• Para pequeños volúmenes de datos, cuando aún no se dispone del DDA.
• Para informes rápidos y minimalistas destinados a directivos que desean una lectura simplificada.
• Como complemento de otro modelo, para identificar palancas de cierre.

Adrena’tip – Last Touch puede seguir siendo útil como red de seguridad cuando los datos son insuficientes para un modelo algorítmico. Pero nunca debe ser el único prisma a través del que miremos, porque corremos el riesgo de infrafinanciar canales estratégicos como los contenidos, las redes sociales o el web push.

Primer toque

El modelo Primer Contacto atribuye el 100% del crédito de conversión al primer punto de contacto entre un cliente potencial y la marca.

👉 Ejemplo: un usuario descubre una marca a través de un anuncio en Facebook, recibe un boletín informativo, hace clic en un Web Push, y luego convierte escribiendo el nombre de la marca en Google y haciendo clic en un anuncio → Facebook recibe el 100% del crédito.

Ventajas del modelo First Touch

• Extremadamente sencillo: fácil de entender y explicar.
• Valora la fase de descubrimiento y, por tanto, los canales de notoriedad (búsqueda orgánica, redes sociales, display, web push, etc.).
• Puede ser útil para medir el impacto de las campañas en la parte superior del embudo en las estrategias de adquisición.
• Interesante para los equipos de branding que quieran demostrar su papel en la generación de leads.

Limitaciones del modelo Primer Contacto

• Ignora por completo las fases de nutrición y cierre: correos electrónicos de seguimiento, retargeting, web push posterior al panel, etc.
• Visión muy parcial: valora el descubrimiento, pero ignora las palancas que realmente convierten.
• Puede llevar a un exceso de inversión en canales no rentables de la parte superior del embudo si se utiliza sólo para reasignar presupuestos.
• Cada vez se ofrece menos de forma nativa en herramientas como GA4 (sustituida por DDA).

¿Cuándo se debe utilizar el modelo de Primer Contacto?

• Para analizar la eficacia de las campañas de sensibilización (por ejemplo, campañas de display, redes sociales, web push).
• Para mapear el punto de entrada en el embudo e identificar qué palancas desencadenan el primer contacto.
• En una estrategia en la que el objetivo principal sea captar nuevos clientes potenciales/visitantes.
• Como punto de comparación (pero no como modelo único de gestión).

Adrena’tip – Utiliza First Touch sólo como complemento. Es útil para demostrar que las inversiones en marca crean valor, pero siempre debe compararse con un modelo más equilibrado (U, W o, idealmente, DDA).

Lineal

El modelo de atribución lineal distribuye el mérito de la conversión por igual entre todos los puntos de contacto del recorrido del cliente.

👉 Ejemplo: si un usuario convierte tras 4 interacciones (Búsqueda → Social → Web Push → Correo electrónico), cada palanca recibe el 25% del crédito.

Ventajas del modelo lineal

• Sencillo y fácil de explicar a todas las partes interesadas.
• Añade valor a todo el recorrido del cliente : ninguna palanca es invisible.
• Ideal para demostrar la lógica multitáctil a un equipo aún acostumbrado al último clic.
• Fomenta una visión colaborativa entre equipos y canales de marketing.

Límites del modelo lineal

• Diluye la importancia de los puntos de contacto clave: el descubrimiento o la conversión final reciben tanto peso como un clic menor.
• Arbitrario: un reparto 100% equitativo no se corresponde necesariamente con la realidad de las aportaciones.
• Puede infravalorar canales decisivos (último clic, relanzamiento de la cesta, llamada directa a la acción).
• No es relevante en campañas muy largas en las que se han producido decenas de interacciones (por ejemplo, SaaS B2B complejo).

¿Cuándo se debe utilizar el modelo lineal?

• Para la formación interna: para mostrar concretamente que varias palancas contribuyen a la conversión.
• Para campañas cortas con pocos puntos de contacto (de 2 a 5 interacciones).
• En una fase exploratoria en la que se trata de probar y equilibrar las inversiones antes de adoptar un modelo más avanzado (DDA).

Adrena’tip – El modelo lineal puede ser útil como punto de comparación en GA4 (a través de los informes de comparación de modelos). Pero no lo utilices por sí solo para gestionar tu presupuesto, ya que puede ocultar la realidad de los canales que realmente funcionan bien.

Tiempo de desintegración

El modelo de Decaimiento temporal da más crédito a las interacciones más próximas a la conversión en el tiempo. El principio es similar al de la curva“” : las interacciones antiguas pierden importancia.

👉 Ejemplo: cuanto más te acercas al acto de compra o conversión, más peso se da al punto de contacto. Clic en D-30 → 10% de crédito / Clic en D-7 → 20% de crédito / Clic en D-1 → 40% de crédito / Conversión → 30% de crédito.

Ventajas del modelo de decaimiento temporal

• Refleja la realidad de muchos viajes de clientes, en los que las últimas interacciones suelen ser decisivas.
• Añade valor a los canales de nutrición y seguimiento (por ejemplo, retargeting, recordatorios por correo electrónico, Web Push para el reenganche).
• Más matizado que el último clic, porque mantiene cierto crédito para la parte superior del embudo.
• Fácil de defender en contextos de optimización a corto plazo (campañas estacionales, promociones flash).

Limitaciones del modelo de decaimiento temporal

• Infravalora los puntos de descubrimiento (parte superior del embudo), que sin embargo pueden ser esenciales en la adquisición.
• Como todos los modelos basados en reglas, sigue siendo arbitrario: la distribución depende de una regla de decaimiento por defecto, no de la contribución real.
• Menos relevante para recorridos del cliente muy largos o complejos (B2B, SaaS).
• Cada vez se ofrece menos por defecto en las plataformas (GA4 favorece el DDA).

¿Cuándo debe utilizarse el modelo de decaimiento temporal?

• Cuando la parte inferior del embudo es crítica (por ejemplo, comercio electrónico con muchos recordatorios de la cesta de la compra, promociones limitadas en el tiempo).
• Para aprovechar al máximo las interacciones de reactivación, como los correos electrónicos automáticos, los SMS o los recordatorios Web Push.
• En un contexto en el que los ciclos de conversión son de cortos a medios (de unos días a unas semanas).

Adrena’tip – Time Decay es una forma interesante de mostrar el valor de los canales de recordatorio (correo electrónico, SMS, Web Push), pero no debe utilizarse por sí solo para arbitrar presupuestos de adquisición. Combínalo con pruebas de incrementalidad o análisis comparativos (DDA vs Time Decay) para obtener una visión más equilibrada.

En función de la posición (en forma de U)

El modelo de atribución en forma de U (o basado en la posición) distribuye el crédito de una conversión en dos momentos clave:

1. El primer punto de contacto (descubrimiento de la marca).
2. El último punto de contacto (la acción decisiva antes de la conversión).

Por lo general, cada uno recibe el 40% del mérito.
El 20% restante se divide a partes iguales entre todos los puntos de contacto intermedios.

👉 Visualmente, esto forma una “U”: mucho peso al principio y al final, menos en el medio.

Ventajas del modelo en forma de U

• Fomenta el descubrimiento y la conclusión: útil para mostrar la importancia de las campañas de sensibilización Y de los canales de cierre.
• Más equilibrado que el último clic o el primer clic, que hacen invisible la mitad del recorrido.
• Fácil de entender y explicar a los equipos de marketing.

Limitaciones del modelo en forma de U

• Infravalora el embudo intermedio (nurturing, seguimiento, contenido educativo, web push intermedio).
• Arbitrario: el 40/40/20 no se basa en datos reales, sino en una regla fija.
• Puede dar una visión sesgada si tu embudo es largo y complejo (ciclos de compra de varias semanas, como en SaaS o B2B).
• Cada vez menos accesible de forma nativa: GA4 ha eliminado este modelo de su interfaz en favor del DDA.

¿Cuándo debes utilizar el modelo en forma de U?

• Cuando quieras mostrar la importancia de la sensibilización (parte superior del embudo) y el cierre (parte inferior del embudo).
• Para recorridos de venta no demasiado largos, en los que las etapas intermedias desempeñan un papel secundario.
• En empresas que empiezan a alejarse del último clic y necesitan una etapa intermedia antes de adoptar el DDA.

Adrena’tip – Si tu objetivo es convencer a la dirección de que invierta tanto en la parte superior del embudo (concienciación) como en la inferior (retargeting, CRM, web push de reenganche), el modelo en forma de U es una buena opción pedagógica. Pero en cuanto el volumen de datos lo permita, pasa al DDA para captar el valor real de los puntos de contacto intermedios.

En función de la posición (en forma de W)

El modelo de atribución en forma de W distribuye el crédito de una conversión principalmente en tres momentos clave del recorrido del cliente:

1. El primer punto de contacto (descubrimiento).
2. El punto de contacto que generó el contacto/cualificación (a menudo un formulario o registro).
3. El último punto de contacto antes de la conversión (cierre).

Cada uno de estos tres puntos suele recibir el 30% del crédito. El 10% restante se distribuye a partes iguales entre las demás interacciones del recorrido del cliente.

Ventajas del modelo W

• Añade valor al embudo medio, que a menudo se infravalora en otros modelos (sobre todo el contacto que genera un cliente potencial cualificado).
• Equilibra la parte superior, media e inferior del embudo: reconoce las palancas de sensibilización, nutrición y conversión.
• Este enfoque es adecuado para B2B o ciclos largos, en los que la generación de clientes potenciales (MQL/SQL) es una etapa clave.

Limitaciones del modelo W

• Arbitrario: al igual que el en forma de U, se basa en una regla establecida de antemano (30/30/30/10) y no en la contribución real medida.
• No es adecuado para cursos pequeños (sólo 1-2 interacciones).
• Puede diluir el papel de algunos puntos de contacto importantes si no corresponden a los tres hitos definidos.
• No está disponible de forma nativa en GA4 o Google Ads (se requieren herramientas de terceros o ajustes específicos).

¿Cuándo se debe utilizar el modelo W?

• En B2B SaaS: cuando la generación de clientes potenciales (formulario, solicitud de demostración) es una etapa estratégica del embudo.
• En campañas complejas (multi-interacciones a lo largo de varias semanas/meses).
• En la fase de formación: para demostrar a los equipos que la mitad del embudo tiene un impacto real en la conversión.

Adrena’tip – Si quieres dar visibilidad a la parte media del embudo (como el correo electrónico de activación, el push web posterior a la prueba o una campaña de contenidos), pero aún no tienes suficientes datos para activar el DDA, el modelo W es una buena alternativa temporal.

Modelos algorítmicos de atribución

• Atribución basada en datos (DDA): cálculo basado en las contribuciones reales medidas en los datos del flujo de clics.
• En algunos casos: uso de métodos más globales como el Marketing Mix Modeling (MMM) para una visión agregada (presupuesto anual, compensaciones offline/online).

¿Cómo elegir el modelo de atribución adecuado?

Lo más complicado ahora es elegir el modelo de atribución adecuado, el que sea más relevante para tu modelo de negocio. ¿El impacto de una mala elección? Sobreinversión en canales en la parte inferior del embudo, contenido y redes sociales infrafinanciados, empuje web invisible, ROAS sesgado. He aquí algunas cosas en las que pensar:

• Volumen de datos: bajo → último clic temporal + pruebas (control/exposición) para canales clave; suficiente → DDA.
• Mucho offline → QR/cupones, importaciones de conversión + vista agregada (MMM) para arbitraje anual.
• Objetivos de marketing: notoriedad, conversión, retención.
• Complejidad del viaje: contacto único → sencillo; contacto múltiple → algorítmico.
• Problemas empresariales: el comercio electrónico, la venta al por menor y el SaaS B2B no tienen las mismas limitaciones.
• Capacidad de prueba: posibilidad de lanzar grupos de exposición/control, códigos QR, incrementalidad.

Pero para profundizar en los aspectos prácticos, es útil poner los distintos modelos de atribución de marketing uno al lado del otro, para conocer mejor sus puntos fuertes y sus limitaciones. Esta comparación resumida te permite ver de un vistazo cómo funciona cada modelo, sus ventajas e inconvenientes, y los contextos en los que es más relevante.

Adrena’tip – Un buen modelo nunca excusa la sobreexposición: marca un rumbo multicanal (email/SMS/Web Push).

Casos prácticos

Comercio electrónico: reequilibrar el presupuesto entre búsqueda y empuje social/web

“El último clic me engaña”: Un comercio electrónico se está dando cuenta de que en la publicidad de último clic, la búsqueda de pago se está llevando todo el mérito. En DDA, las redes sociales y el Web Push por fin están teniendo impacto: el 15-20% del presupuesto se está reasignando a estrategias de mitad del túnel = contenido y push que preparan la conversión. (Metodología: comparación de modelos + prueba de control/exposición).

Drive-to-store: códigos QR y atribución offline

Un minorista despliega un push geolocalizado + un cupón QR para la medición offline de las visitas. Atribución DDA en GA4 + elevación geolocalizada Anuncios: ajuste de la presión publicitaria local según criterios definidos (por ejemplo, el tiempo).

B2B SaaS: destacar el papel del onboarding

En DDA, el correo electrónico de activación y el Web Push posterior a la prueba destacan como palancas críticas; se da prioridad al contenido de activación y a los mensajes in-app en lugar de aumentar el gasto en la parte inferior del embudo.

Adrena’tip – Respalda siempre una prueba de incrementalidad con un cambio de presupuesto (geotest, grupos de control).

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FAQ – Modelo de atribución de marketing

¿Cómo elegir el modelo de atribución adecuado para tus campañas de marketing?

• Analiza tus datos: volúmenes, ventanas de atribución, recorridos.
• Mapea tus canales: search, social, Web Push, email.
• En Analytics (GA4), utiliza los informes Comparación de modelos para estimar el impacto en la conversión y el CPA/ROAS.
• Elige según el ciclo de venta: corto → last-click temporal; multi-touch → data-driven.
• Documenta la deduplicación: reglas entre canales/plataformas.
• Traduce en acciones: reasignación de presupuesto, nuevas audiencias, nuevos mensajes.

¿Cómo implementar la atribución en GA4 y alinearla con HubSpot (u otras herramientas CRM)?

• En GA4: marca tus conversiones, activa Comparación de modelos, alinea las ventanas y revisa los UTMs.
• En HubSpot (o CRM): sincroniza eventos y campañas para aprovechar los datos de primera mano (formularios, correos, deals).
• Alinea las reglas de atribución (ventanas, deduplicación) entre herramientas.
• Crea informes conjuntos: pipeline, fuentes, ROAS para vincular adquisición → conversión.
• Resultado: una vista unificada que ilumina la estrategia por canal, mensaje y segmento.

¿Cómo implementar la atribución en GA4?

• 1. Accede a la configuración: Admin → Configuración de atribución (reporting). Selecciona Data-Driven.
• 2. Informes de atribución: Publicidad → Atribución → Modelos para comparar.
• 3. Marca “eventos clave” (ej. conversiones) y vincula Google Ads; GA4 recomienda DDA para el rendimiento multicanal.
• 4. Exporta a Google Ads: crea conversiones en Google Ads basadas en los eventos de GA4 para alinear la medición y el Smart Bidding.
• 5. Estabilidad: ten en cuenta que GA4 puede tardar algunas semanas en estabilizar la modelización y la atribución de nuevas señales.

¿Cómo estar operativo en atribución en 30 días?

• Semana 1 — Mapear y limpiar: recorridos, ventanas, deduplicación, enlaces Ads↔GA4. Entregables: doc de atribución + tabla comparativa last-click vs DDA. KPI: coherencia de las conversiones.
• Semana 2 — Pasar a DDA y lanzar 1 test: DDA activado, geotest control/expuesto en un canal (ej. Web Push network) + QR en tienda. KPI: lift incremental, visitas en tienda validadas.
• Semana 3 — Iluminar el mid-funnel: escenarios Web Push (post-compra J+7, back-in-stock), mapeo de conversiones intermedias (add-to-cart, vistas de producto). KPI: porcentaje de crédito del mid-funnel.
• Semana 4 — Arbitrar y planificar Q+1: tabla “DDA vs incrementalidad” por canal; si lift < X %, reducir. Lanzar un mini-MMM (visión agregada) para el presupuesto trimestral.