Durante años, los modelos de atribución fueron la promesa más seductora del marketing cross-media: saber qué canal, qué campaña, qué momento fue el que realmente impulsó una conversión o venta. Parecía que estábamos a un paso de resolver el dilema de Wanamaker —“la mitad de mi inversión en publicidad se desperdicia, pero no sé cuál mitad”—, pero en la práctica, muchas marcas aún siguen operando a ciegas.

¿Por qué? ¿Por qué, con tanta tecnología disponible, no todas las empresas tienen un modelo de atribución implementado?

La respuesta no es simple. Atribuir correctamente implica desafíos técnicos, organizacionales y hasta culturales. Requiere integrar fuentes de datos que muchas veces están en silos; definir reglas claras que sean comprendidas y aceptadas por el equipo; contar con herramientas que permitan visualizar y accionar sobre esos resultados. Y lo más complejo: implica tomar decisiones que pueden cambiar la forma en que se invierten millones.

Desde Seenka, lo vemos todos los días. Trabajamos monitoreando la actividad publicitaria de marcas y medios en tiempo real, y somos testigos de cómo los modelos de atribución bien diseñados pueden mejorar radicalmente la eficiencia del marketing. Pero también vemos cómo muchas organizaciones se paralizan: por falta de confianza en los datos, por miedo a perder poder en la discusión presupuestaria, o simplemente por la complejidad de implementación.

Sin embargo, algo está cambiando.

La inteligencia artificial está ayudando a bajar muchas de esas barreras. Hoy es posible entrenar modelos que detectan correlaciones multicausales en la inversión publicitaria y su impacto en búsquedas, menciones, tráfico o ventas. Y aún más interesante: es posible conversar con los datos. Ya no hace falta que un analista construya un dashboard interminable para entender qué campaña funcionó mejor en Córdoba o en Lima. Con herramientas conversacionales —como las que estamos implementando — el gerente de marketing o planner puede preguntarle directamente a su asistente en Chat GPT: ¿Qué pasó con mi marca después del spot en el partido de las 21 en ESPN? Y obtener una respuesta clara y contextual.

El insight para Latinoamérica

Muchas veces en nuestra región se dice que estamos “atrasados” en tecnología, pero lo cierto es que también tenemos una ventaja: no estamos tan casados con viejos sistemas. Podemos adoptar modelos nuevos con mayor flexibilidad, probar, ajustar y escalar sin tanta burocracia. En ese sentido, la IA no solo es una herramienta: es una oportunidad de resetear cómo tomamos decisiones.

Los modelos de atribución no deberían ser una tarea pendiente. Deberían ser el centro de la conversación sobre efectividad. Y hoy, más que nunca, tenemos las condiciones para que eso pase.

Por Pablo Verdenelli, CEO de Seenka