Haz crecer tu negocio con Análisis de Promociones y de Producto

Sandra Jordán

Dentro de la metodología Growth no nos centramos únicamente con la parte de CRO en la mejora directa de la tasa de conversión, sino que intentamos trabajar nuestras ideas y acciones un poquito más allá. Nos orientamos hacia una mejora del negocio de nuestros clientes y proponemos acciones basadas en indicadores clave para cada uno de ellos. Para ello, una de nuestras herramientas es el análisis de promociones.

En el post de hoy, vamos a mostrar algunos ejemplos prácticos de cómo adaptamos en diferentes tipologías de clientes y casuísticas dichos análisis de negocio dentro del departamento de Growth. En concreto, tomaremos como ejemplo un análisis de diferentes tipologías de promociones, lo cual es clave para negocios que cambian constantemente el claim promocional en su sitio web. Por otro lado, también analizaremos un análisis del mix de productos. ¿Cómo se ve afectado el mix de productos y de categorías ante diferentes tipos de cambios?

Análisis de promociones como estrategia GROWTH

Como ya avanzamos anteriormente, existen sitios web en los cuales las promociones y cómo jugar con ellas tienen un papel especialmente importante para la optimización de la rentabilidad y resultados del negocio.

En primer lugar y en lo que respecta a dichos análisis de promociones, necesitaremos alinear con nuestros clientes cuáles de los indicadores disponibles son claves para ellos. Para el ejemplo que estamos viendo hoy, se están trabajando KPIs como:

Margen
Margen porcentual
Inversión en plataformas
Ingresos
ROI
AOV

Como se puede observar en la imagen inferior, en este caso en concreto, estamos analizando y recapitulando por bloque temporal cada una de las promociones que se llevaron a cabo en las últimas semanas.

Cada una de las promociones tiene una duración en días diferente, por lo que incluimos el cálculo de algunas de las métricas “por día” como Margen/día o Inversión/día. Esto, lo realizamos así para trabajar el análisis de rentabilidad en igualdad de condiciones para cada uno de los bloques promocionales.

En definitiva, lo interesante de este tipo de análisis es orientarse a descubrir cómo afecta cada tipo de promoción a nuestros principales indicadores. Por ejemplo, en el caso de los productos propios, es decir de la propia marca, tenemos un margen elevado; este hecho nos permite generar promociones “más agresivas” en estos productos sin penalizar métricas como el Margen o el ROI.

Otras promociones que también se detectó que funcionaban muy bien a nivel de rentabilidad son las promociones “categorías más vendidas” en la que pone en oferta ciertos productos del catálogo que tenemos ya fichados y categorizados con buen funcionamiento.

Contra todo pronóstico, una promoción que en las últimas semanas del análisis no tuvo tan buen rendimiento son los bloques en los que se pone todo el catálogo de la web al 15% o 10% de descuento. El aprendizaje en este sentido llega de forma que en el último tiempo hemos dejado de tener rentabilidad en este tipo de promociones y entonces, debemos dejar de generar eventos promocionales de estas características.

Otra tipología de promoción que podemos observar que no genera tanta rentabilidad por margen porcentual y ROI es la que se centra en destacar categorías que no son parte ni de la propia marca ni de los productos más vendidos. En este sentido, encontramos que son categorías que tienen un peso mucho menor en la venta global del sitio web y, por ende, no generan un volumen de ventas y de rentabilidad que compense.

En definitiva, este tipo de análisis nos genera un aprendizaje global sobre cómo estamos jugando las promociones en nuestro negocio y cómo todas estas “pequeñas” decisiones afectan directamente a la rentabilidad del mismo.

La idea principal de este tipo de análisis es poder llegar a una situación óptima en la que se trabaje un calendario de promociones que realmente nos haga ser rentables y ayudar a escalar nuestro margen de beneficios.

Análisis del MIX de productos

En este segundo ejemplo, lo que planteamos es un análisis de venta por tipo de producto. En el caso de negocios con catálogos de producto no muy extensos puede ser un análisis muy interesante a llevar a cabo. En otros casos, como tiendas online con catálogos de productos más amplios, podría ser interesante ejecutarlo directamente a nivel de categoría.

En este caso en concreto, lo tenemos ordenado por semanas y por tipo de producto. Lo que encontramos en este caso en particular es que el pedido medio había bajado considerablemente desde el principio del periodo hacia las últimas semanas. Lo que se hizo con este análisis es una comparativa de qué pesos tenían los diferentes productos sobre la venta total.

Comparándonos con semanas anteriores en las que teníamos cifras de AOV superior con más o menos los mismos volúmenes de facturación, lo que se observa es que el “Producto 4” aumenta considerablemente su peso en las últimas semanas en comparación al periodo inicial. En definitiva, dicho producto pasa de estar en torno al 10-15% de facturación sobre el total a estar casi al 30% de facturación sobre la venta total.

Una vez encontrado qué producto había tenido un movimiento en su peso sobre el total comparando ambos bloques de tiempo, se analizó qué precio había tenido en cada uno de los bloques temporales y se detectó que, actualmente; se estaba arrastrando un porcentaje de descuento superior al del periodo inicial. Este arrastre del descuento mayor estaba haciendo que la venta total se moviera en una mayor proporción a dicho producto, desposicionando otros productos del negocio con mayor precio y rentabilidad.

Por ejemplo, el “Producto 3” y el “Producto 1” estarían en la misma línea de características del “Producto 4” pero con mayor rentabilidad. Así pues, podemos ver en su evolución temporal cómo su facturación disminuye conforme aumenta la facturación del Producto 4.

En definitiva, todo esto provoca una caída del pedido medio global. Este tipo de análisis de producto también es muy útil para ver cómo afectan las promociones al mix de producto, ya que nos permite ser conscientes de los movimientos reales que tiene nuestro mix de productos cuando ejecutamos acciones concretas.
Unas hacen que se vendan más otros productos, otras menos y en base a eso podemos ser
capaces de tomar decisiones muy interesantes para nuestro negocio.

Análisis de evolutivos de ventas de productos Pack

En muchas ocasiones, las tiendas online disponen de producto susceptibles de ser comprado conjuntamente, por ejemplo un colchón y un canapé en el caso de un negocio de descanso o un saco de pienso para perros y el antiparasitante.

En catálogos de amplio volumen de referencias es interesante analizar y detectar cuáles son aquellos productos susceptibles de comprarse de forma conjunta de cara a poder establecer un set de productos pack en función a aquellos productos complementarios que sean interesantes en cuanto a ofrecer ya la posibilidad de comprarlos de forma conjunta.

En este caso en concreto:

Se detectó cuáles eran aquellos productos que se estaban vendiendo de forma conjunta
Se estableció un RoadMap de acciones e hipótesis de mejora orientadas a la mejora de posicionamiento y facturación de este tipo de productos.

La idea era facilitar al usuario final la compra de productos en los que pueda estar interesado en menos pasos. Algunas de las ventajas de trabajar estrategias de paquetización o por tipología de producto es que con este tipo de cambios se puede influir en levantar métricas como Valor Medio de Pedido o Ingresos. Además, un sistema de paquetización puede incluso mejorar la percepción de valor para el cliente si incluimos por ejemplo un descuento que lo que sería comprar ambos productos por separado.

analisis de promociones de packs de productos

En conclusión

Existen diversas formas de analizar lo que está ocurriendo en un sitio web más allá de utilizar los reportes predefinidos que vienen en la mayoría de herramientas de medición. Desde VIVA! Conversion siempre estamos a favor de adaptar este tipo de análisis a las necesidades de cada uno de nuestros clientes.

La personalización de los informes y análisis, así como su ejecución, son clave para conseguir escalar los negocios con los que trabajamos y optimizar no únicamente KPIs como la facturación, si no también márgenes y rentabilidad.

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Por qué hacer User Research es esencial para mejorar tu tasa de conversión

Javier Brizuela

¿De verdad conoces a tus usuarios? Si no es así, podrías estar dejando pasar grandes oportunidades para mejorar tu tasa de conversión. El User Research es la clave si quieres diseñar una experiencia de usuario que realmente conecte con ellos y, como resultado, los lleve a tomar acción.

No basta con saber cuántos hacen clic en un botón; lo importante es entender por qué lo hacen (o no lo hacen). Cuando conoces sus necesidades, frustraciones y motivaciones, puedes diseñar experiencias que conecten de verdad con ellos y los guíen a la acción. Así que, vamos a hablar de qué es el User Research, por qué es esencial para el CRO y cómo puede ayudarte a superar muchas barreras en tu estrategia.

¿Qué es User Research?

Para ponernos en contexto, el User Research es el conjunto de métodos que usamos para conocer a fondo a los usuarios: sus necesidades, deseos, frustraciones… lo que los mueve a actuar (o a abandonar). No estamos hablando de cuántos usuarios hacen clic en un botón; estamos hablando de entender por qué lo hacen o no lo hacen. Y aquí está la clave: cuando comprendes de verdad a tus usuarios, puedes crear experiencias que realmente les resuenen.

¿Por qué es importante en CRO?

El User Research te ayuda a detectar esos obstáculos invisibles que podrían estar afectando tus conversiones. No solo se trata de problemas de usabilidad; también estamos hablando de las emociones y pensamientos de los usuarios mientras navegan por tu web.

¿Qué podemos descubrir?

Puntos de fricción: ¿Dónde están tropezando los usuarios? Tal vez ese formulario es más complicado de lo que pensabas o esa llamada a la acción no genera la confianza suficiente.
Motivaciones ocultas: ¿Qué les lleva a convertir? La confianza en tu marca, la urgencia que perciben… o incluso algo emocional que no habías contemplado.
Validación de cambios: No basta con hacer modificaciones y ver cómo cambia el porcentaje de conversión. Con User Research puedes descubrir cómo perciben esos cambios los usuarios, y asegurarte de que las mejoras realmente mejoran la experiencia, no solo las métricas.

Lo que NO es User Research

Para no perder el hilo, hay que aclarar algunas cosas. User Research no es lo mismo que simplemente medir datos numéricos de manera directa. Si bien puede incluir métodos cuantitativos, su objetivo principal es entender a fondo el comportamiento y las motivaciones de los usuarios, no solo cuántos clics hicieron o qué tan frecuentemente completan una acción.

Además, no siempre busca representar a toda la población. Muchas veces, en el contexto de la investigación cualitativa, se trabaja con grupos más pequeños e intencionales para profundizar en sus experiencias y obtener insights valiosos.

Y algo importante: aunque puede complementar los análisis cuantitativos, no pretende darte respuestas estadísticas exactas. En lugar de eso, se enfoca en explorar y descubrir aspectos más subjetivos, como emociones y motivaciones, que los números por sí solos no revelan.

¿Qué te aporta el User Research?

Cuando haces User Research, obtienes algo que no puedes conseguir solo con números: insights profundos sobre los deseos, miedos y percepciones de tus usuarios. Por ejemplo, puedes descubrir que esa función que te parecía secundaria, en realidad tiene un valor emocional que conecta con ellos en mayor medida.

Otros beneficios:

Exploración de nuevos temas: Perfecto si estás desarrollando un producto nuevo o atacando un mercado diferente. Aquí salen a la luz percepciones culturales y otras barreras que tal vez ni se te pasaban por la cabeza.
Detección de oportunidades: User Research es genial para detectar oportunidades y, por ende, desarrollar hipótesis que luego puedes validar con métodos cuantitativos.
Mejora continua: Entender mejor a tus usuarios te ayuda a iterar y ajustar continuamente tus productos o servicios para alinearlos cada vez más con lo que ellos esperan.

Técnicas de User Research para CRO

¿Qué técnicas puedes aplicar para mejorar tu tasa de conversión? Aquí te dejo cinco:

Entrevistas en profundidad
Una buena charla con tus usuarios es oro. Aquí es donde descubrirás esos detalles que no salen en las encuestas. ¿La aplicación es difícil de usar? ¿El checkout se hace eterno? Con las entrevistas, lo sabrás de primera mano.
Grupos focales
Los focus groups son sesiones en las que varios usuarios discuten sobre un producto o servicio. Ojo: la interacción grupal saca a la luz percepciones que, individualmente, tal vez no surgirían. Muy útil para validar cambios o recoger una variedad de opiniones.
Pruebas de usabilidad
Las pruebas de usabilidad son de las más útiles en CRO. Consisten en observar cómo interactúan los usuarios con tu web o app. Así puedes identificar problemas en la navegación o procesos clave (como el checkout) que podrías pasar por alto solo mirando las métricas.
Encuestas y cuestionarios
No podían faltar. Las encuestas te permiten obtener tanto datos cuantitativos como cualitativos. Son perfectas para capturar opiniones generales o feedback específico sobre algún cambio reciente en tu web.
Mapas de calor
Los heatmaps te dicen literalmente dónde está poniendo la atención el usuario. Son muy útiles para saber si tus CTAs están en los lugares adecuados o si hay elementos que distraen y deberías mover o eliminar.

¿Son lo mismo User Research e investigación cualitativa?

Es fácil confundirlos, pero no son exactamente lo mismo. User Research es un concepto más amplio que abarca tanto investigación cualitativa como cuantitativa. Es decir, cualquier actividad que nos ayude a entender mejor a los usuarios entra dentro del User Research.

Sin embargo, la investigación cualitativa es uno de los métodos más importantes dentro del User Research, ya que nos permite descubrir el porqué detrás de los comportamientos de los usuarios. La investigación cuantitativa, por otro lado, se centra en medir datos numéricos y analizar tendencias de comportamiento a mayor escala.

El User Research cualitativo, como entrevistas o pruebas de usabilidad, es más profundo en términos de emociones y motivaciones, mientras que los datos cuantitativos nos ayudan a ver patrones generales. Ambos métodos, usados en conjunto, proporcionan una visión más completa del usuario.

Pre-test y post-test: ¿cómo usar user research?

Pre-test: Definiendo hipótesis
Antes de lanzar un test, el User Research te ayuda a explorar el comportamiento del usuario y definir hipótesis sobre qué cambios podrían mejorar las conversiones.
Post-test: Analizando los resultados
Después de realizar un test (como un A/B), puedes usar User Research para descubrir cómo percibieron los usuarios los cambios y qué sensaciones les generaron.

En resumen…

En resumen, el User Research es mucho más que una herramienta: es la base para optimizar de manera efectiva tu tasa de conversión. Al entender a fondo las motivaciones y frustraciones de tus usuarios, no solo mejorarás la experiencia de usuario, sino que también maximizarás el impacto de cada interacción. Si quieres que tus estrategias de CRO sean realmente efectivas, deja de suponer y empieza a conocer a tu audiencia. Al final, los datos te cuentan el «qué», pero el User Research te revela el «por qué», y ahí es donde está la verdadera magia.

En viva!, te ayudamos a integrar el User Research en tu estrategia de marketing para que cada decisión esté basada en lo que realmente importa: tus usuarios.

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Mide el impacto de Meta en otros canales con las conversiones personalizadas

Lorena Benavent

Si alguna vez has sentido que los resultados de tus campañas en Meta no coinciden con los datos de ventas de otras herramientas como Google Analytics, no estás solo. Es un problema común que puede llevarte a pensar que tus anuncios no están funcionando correctamente. Sin embargo, ¿sabías que puedes obtener una visión mucho más precisa sobre el verdadero impacto de tus campañas de Meta en otros canales?

En este artículo, te explicamos de forma sencilla cómo configurar conversiones personalizadas en Meta para rastrear lo que sucede después de que un usuario interactúa con tus anuncios y visita tu web desde otras fuentes, como tráfico orgánico, directo o campañas de Google Ads. Y todo esto con una configuración básica y creando conversiones personalizadas que podrás implementar tu mismo.

¿Listo para mejorar tu análisis de campañas? ¡Vamos a ello!

La situación inicial

Es muy probable que alguna vez te hayas visto en esta situación: tus campañas en la plataforma de Meta enfocadas a performance tienen muy buenos resultados, con conversiones de venta y ROAS aceptables en la mayoría de los casos. Pero, cuando te vas a Analytics el panorama cambia por completo: ninguna o muy pocas ventas atribuidas a este canal.

Ante esta situación, lo lógico es pensar que el canal no está funcionando realmente y que nos podríamos ahorrar esa inversión, e incluso pivotar a otros canales con mayor rentabilidad.

A continuación veremos otra forma de analizar qué sucede después de que un usuario ha visto o ha interactuado con tus anuncios de social ads en Meta y también explicaremos cómo configurarlo en tus propias cuentas.

La solución

Añadiendo conversiones personalizadas en nuestro píxel, seremos capaces de analizar la cantidad de tráfico que visita nuestra página después de haber sido impactado por Meta.

Aprende a realizar mediciones avanzadas sobre el píxel de Facebook

Aquí veremos un ejemplo en el que medimos el tráfico Orgánico, Directo y de Google Ads (desglosado en campañas de marca, genéricas y campañas de Máximo rendimiento). Este es un ejemplo, pero podemos crear tantas conversiones como nos interese dependiendo de nuestro mix de canales y tipología de campañas.

Vista de conversiones personalizadas en el Events manager de Meta

El paso a paso

Para poder analizar estas conversiones lo primero que tendremos que hacer es configurarlas tanto en el apartado de conversiones personalizadas del Events Manager de Meta, como en el resto de plataformas publicitarias, si es que vamos a usar UTMs específicas.

Te recomendamos parar un momento aquí, pensar qué quieres realmente contabilizar y trazar una estrategia. Anótate qué conversiones personalizadas vas a añadir y cómo marcarás las UTMs en campañas para poderlas identificar luego.

En el mundo del marketing digital, a menudo la clave está en detenerse, analizar y definir la estrategia a seguir «sin apuros».

Vamos a ver cómo configurar las principales conversiones personalizadas para búsquedas:

Conversión personalizada desde Google Ads

En este caso lo haremos para las campañas en Google, pero podríamos añadir también otras campañas de marca en otras plataformas.

Añadimos UTMs en plataformas

Primero añadiremos la UTM que hayamos definido a la campaña en Google Ads, en este ejemplo lo haremos sencillo con una “utm_campaign=tipo_de_campaña” (brand, genérica, pmax, etc.)

NOTA: Si ya tienes UTMs manuales creadas en tus campañas de Google, puedes pasar directamente al siguiente paso.

Configuración de UTM en la campaña de Google Ads — *Configuración de UTM en la campaña de Google Ad*s

La idea aquí sería separar términos de marca y genéricos para entender qué tipo de búsqueda realizan los usuarios después de ser impactados por Meta. Este sería un ejemplo:

Branded: https://jaspersmarket.com/products/refill?utm_source=google&utm_medium=cpc&utm_campaign=jaspersmarket_campaign_x&utm_content=brand
Non-Branded: https://jaspersmarket.com/products/refill?utm_source=google&utm_medium=cpc&utm_campaign=jaspersmarket_campaign_y&utm_content=nonbrand

Creamos la conversión personalizada en Meta

Una vez tenemos creadas las UTMs, nos iremos al apartado de conversiones personalizadas en el Events Manager de Meta y crearemos una nueva conversión con los siguientes parámetros o reglas:

Seleccionamos «todo el tráfico de URL»
En Reglas añadimos URL contiene + (las condiciones de nuestras UTMs de fuente, medio, campaña o contenido)

Configuración de conversión personalizada de campañas — *Configuración de* conversión personalizada de campañas

Repite esto para los diferentes tipos de campañas de pago en Google que quieras incluir: brand, non-brand, pmax, etc.

Como ves, basándote en la lógica de los parámetros UTM, también se podría añadir el seguimiento de tráfico de afiliados y de cualquier otro canal web, como Pinterest, TikTok, etc.

Conversión personalizada para tráfico orgánico

Cuando no hay un identificador único de clic o parámetro UTM en la URL, y la referencia proviene de un motor de búsqueda como Google o Bing, ese tráfico se categoriza como tráfico de búsqueda orgánica.

En este caso no tendremos que configurar nada de antemano, sino que directamente nos iremos a crear nuestra conversión con los siguientes parámetros o reglas:

Seleccionamos «todo el tráfico de URL»
En Reglas especifica el dominio de referencia (por ejemplo: Google o Bing)
Añade otra regla de URL no contiene UTMs o identificadores de clic (por ejemplo: GCLID para Google Ads/Google Search Ads 360, DCLID para Google Campaign Manager, MSCLKID para Bing Ads)

Configuración de conversión personalizada de tráfico orgánico — *Configuración de* conversión personalizada de tráfico orgánico

Conversión personalizada para tráfico directo

Las conversiones personalizadas también nos permiten crear una conversión para el tráfico directo a nuestra web. Es decir, aquellas visitas que recibe nuestro sitio cuando los usuarios acceden directamente escribiendo la URL en la barra de direcciones del navegador, sin ningún tipo de intermediarios.

Para ello crearemos una conversión personalizada con los siguientes parámetros o reglas:

Seleccionamos «todo el tráfico de URL»
En Reglas especifica el dominio de referencia como «vacío»
Añade otra regla de URL contiene, y la URL de tu sitio web

Configuración de conversión personalizada de tráfico directo — *Configuración de* conversión personalizada de tráfico directo

Validamos la configuración siempre

En las conversiones personalizadas no podremos editar los parámetros o reglas una vez que las hemos creado, por lo que es muy importante el proceso de validación para poder testar y corregir cualquier error que pudiera haber.

Antes de dar por válida una nueva conversión personalizada, es recomendable esperar algunos días. Durante este tiempo, deberías comparar la información proporcionada por el Administrador de eventos con los datos de tu plataforma habitual de análisis web, como podría ser Google Analytics.

Es normal encontrar algunas diferencias en los datos entre distintas herramientas. Una variación de hasta el 20% en los volúmenes reportados se considera aceptable. Si la diferencia supera ese 20%, es muy probable que estés ante un problema en la configuración de los eventos. En este caso, sería necesario revisar y volver a crear la conversión personalizada para asegurar que los datos se estén registrando correctamente.

Esta revisión cuidadosa te ayudará a garantizar que tus conversiones personalizadas estén funcionando como se espera y que los datos que recoges sean precisos y útiles para tu análisis.

Analizando los resultados

Después de configurar nuevas conversiones personalizadas, es importante tener paciencia y esperar unos días para que los datos comiencen a acumularse y reflejarse en el Administrador de Anuncios de Meta. Una vez transcurrido este tiempo, podremos observar los resultados de nuestras nuevas conversiones de varias maneras:

Columnas de resultados: En las columnas de resultados del Administrador de Anuncios. Estas columnas proporcionarán información cuantitativa sobre el rendimiento de nuestras campañas en relación con las conversiones de tráfico que hemos establecido.

Información al pasar el cursor: Al pasar el cursor sobre la métrica de «resultados» en las campañas de conversión, se desplegará una ventana emergente con información más detallada. Esta funcionalidad nos permite obtener un vistazo rápido y contextual de los datos de conversión.

Hay que tener en cuenta que los resultados que vemos aquí serán acordes a la atribución que tengamos configurada en cada campaña, por defecto Meta incluye una ventana de 7 días post clic y 1 día post visualización.

Nuestra recomendación es que crees y guardes una vista personalizada con las nuevas columnas, donde podrás añadir la cantidad de conversiones (o visitas) y el CPS de estas sesiones.

Añadir columnas en el administrador de anuncios de Meta

Interpretar los resultados

Al final de todo este proceso, lo que obtendremos es el volumen de sesiones que nos llegan por cada canal en las diferentes campañas de Meta, después de que un usuario haya visto o interactuado con nuestros anuncios.

Esto nos dará pistas sobre cómo nuestra inversión en Meta puede influir al resto de canales e incluso a nuestras ventas o leads totales.

Veamos un ejemplo:

En el siguiente pantallazo vemos las ventas que han obtenido una serie de campañas en un periodo concreto, y además vemos todo el tráfico que se ha generado después del impacto de estas campañas.

En la primera campaña de Alcance, por ejemplo, vemos que hay solo 12 ventas atribuidas en plataforma. Esto es normal, puesto que no es el KPI principal ni el que estamos optimizando en este caso.

Sin embargo, podemos leer que también hay 1.728 visitas de tráfico directo. En una situación ideal conoceremos cuál es la tasa de conversión para nuestro tráfico directo en web. Por ejemplo, si fuera de un 2%, podríamos concluir que Meta asiste otras 34 conversiones en el cómputo global de nuestra web.

Podríamos hacer este mismo ejercicio con todo el tráfico atribuido a las campañas para analizar el incremento de nuestra inversión.

Otro análisis que podemos sacar es el volumen de tráfico en la campaña de marca de Google que se dejaría de producir si pausamos las campañas en Meta. Podríamos extrapolar esto para ver las conversiones que estaríamos dejando de recibir en el resto de plataformas.

Otros estudios de medición

Si has llegado hasta aquí y además cumples una serie de condiciones (tener la API de conversiones configurada con puntuación 5 o superior en todos los eventos, y una inversión aproximada de 20k mensuales), también podrás realizar un Search Lift a través de Meta.

En este estudio de medición podemos ver el impacto más inmediato de los anuncios de Meta en las diferentes etapas del embudo de conversión, y nos ayuda a entender la incrementalidad real que nos trae esta plataforma.

En el ejemplo de arriba, tras hacer un estudio de search lift descubrimos datos como estos:

La exposición a los anuncios de meta incrementaban las búsquedas de marca en X2.
El tráfico directo aumentaba en X3 a raíz del impacto en Meta.

Con todos estos datos, seguro que estás deseando ponerte manos a la obra con tu análisis. ¿Tienes alguna duda? En VIVA! Conversion estamos para ayudarte a sacar el máximo provecho de tu inversión publicitaria.

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Estrategias de Cross-Selling para Aumentar los Ingresos y Mejorar la Experiencia del Cliente

Francisco José Díaz García

Seguro que alguna vez has oído hablar del cross-selling, o la también conocida como venta cruzada, pero ¿Sabes realmente qué significa? El cross-selling es una técnica de marketing que consiste en ofrecer a los clientes productos relacionados o complementarios con el artículo que está comprando o que ya haya comprado anteriormente.

El objetivo principal de esta acción no es más que aumentar el valor total del ticket medio, así como proporcionar una experiencia de compra más completa y satisfactoria para el cliente. Por ejemplo, si un cliente está comprando pañales para un bebé, se le podría sugerir que adquiera también toallitas infantiles.

En este post te contamos cómo puedes aplicar diferentes estrategias de cross-selling con ejemplos prácticos, además de una serie de recomendaciones que debes tener en cuenta si quieres que tu estrategia sea realmente efectiva.

Beneficios de implementar una estrategia de Cross-Selling

En el contexto de los ecommerces, el cross-selling es una estrategia esencial por varias razones:

Ayuda a incrementar ticket medio: al ofrecer al usuario una serie de productos adicionales que complementan la compra principal, es muy probable que acaben añadiendo otro producto, por lo que aumentaría el ticket medio de la transacción. Esto, además de generar más ingresos a corto plazo, también ayudará a mejorar los márgenes de beneficios a largo plazo.
Mejora la satisfacción del cliente: siempre y cuando se ofrezcan recomendaciones útiles y relevantes para el cliente mejorará la experiencia de compra. Esto permitirá a los usuarios encontrar con mayor facilidad algunos productos que necesitan.
Fidelización y retención de clientes: cuando se realiza una buena estrategia de cross-selling en la que se ofrecen soluciones relevantes y de alto valor, los clientes serán mucho más propensos a volver a comprar en el futuro.

Ejemplos de estrategias Cross-Selling aplicadas en diferentes sectores

En VIVA! Conversion, entendemos que cada cliente tiene necesidades únicas y específicas, y por eso es fundamental adaptar las estrategias de venta a cada situación. A continuación, te presentamos cuatro ejemplos de estrategias cross-selling de diferentes sectores, demostrando cómo se pueden adaptar según el contexto y las necesidades del cliente.

Hogar y descanso

Ecommerce dedicado a la venta de artículos del Hogar y Descanso como colchones, sofás, canapés, almohadas, etc.

En este caso, al ser un producto de ticket medio alto y tratarse de una compra más reflexiva, impactamos sobre el cliente después de la compra.

Un ejemplo de Cross-Selling sería el siguiente workflow:

Ejemplo de workflow con una estrategia de cross-selling desarrollada en Connectif.

Cuando un cliente compra 1 producto de la categoría “Colchones” y 0 productos de la categoría “Almohadas”, esperamos 5 días más tarde para comprobar si durante ese periodo ha realizado una compra de “Almohadas”.

En caso de no haberla realizado, enviamos automáticamente un email con descuentos y promociones especiales en productos de la categoría “Almohadas” y acordes al tamaño del colchón previamente comprado.

Farmacia

Ecommerce dedicado a la venta de productos para la salud y el cuidado de toda la familia.

En este caso, expondremos un ejemplo de Cross-Selling impactando sobre el usuario a medida que va realizando acciones en nuestra web. Nos centraremos en cuidado específico del bebé y sería el siguiente workflow:

Cuando un usuario añada al carrito un producto de la categoría “Pañales”, automáticamente comprobaremos si en su carrito contiene productos de otras categorías relacionadas como pueden ser “Toallitas” o “Crema pañal”. En caso de que no sea así, impactamos mediante un Pop Up ayudando al usuario a realizar ese cross-selling.

Ejemplo de pop up para hacer cross-selling desarrollada en una farmacia online.

Grow Shop

Ecommerce especializado en cannabis y dedicado a la venta de artículos de consumo y cultivo de marihuana.

Al tratarse de productos con una compra mucho más impulsiva, nos podemos permitir ser un poco más agresivos en nuestras recomendaciones impactando sobre ficha de producto y página de carrito. En este caso, un ejemplo de Cross-Selling sería el siguiente workflow:

Ejemplo de una estrategia de cross-selling en la página de carrito.

Al visitar la página de carrito, mostramos productos relacionados con aquellos que tiene añadido al mismo y con importe bajo. De esta forma logramos que la compra sea mucho más impulsiva y aumente el ticket medio.

Piscinas e hinchables

Ecommerce dedicado a la venta de piscinas y accesorios de piscina. Además, cuenta en su catálogo con otros hinchables como colchones, barcas y flotadores, entre otros productos.

Para este ejemplo nos centraremos en mostrar la recomendación durante la exploración del producto por parte del cliente. Mostraremos los complementarios en la ficha del producto principal y de esta forma aprovecharemos el interés del cliente mientras explora sus opciones.

Ejemplo de workflow con una estrategia de cross-selling en ficha de producto y desarrollada en Connectif.

Al visitar productos de la categoría piscinas hinchables, mostrar accesorios compatibles con el mismo como depuradora, kit de reparación de pinchazos, funda del tamaño correspondiente, etc.

Ejemplo de cross-selling en ficha de producto.

Aspectos a tener en cuenta antes de poner en marcha una estrategia de Cross-Selling

Para que la estrategia que vamos a llevar a cabo sea efectiva es esencial seguir una serie de principios y recomendaciones que sean relevantes y bien recibidas por parte de los clientes. Entre los puntos más importantes se encuentran:

Relevancia: los productos recomendados deben estar claramente relacionados con el artículo principal que el cliente está considerando o ha comprado. Para ello debemos tener en cuenta aspectos como la compatibilidad del producto.

Ejemplo: Siguiendo el caso anterior, si el cliente está visualizando una piscina hinchable de un tamaño 2M de diámetro, la funda que debemos recomendar tiene que cumplir el mismo tamaño, ni superior ni inferior, pues sería incompatible.

Uso combinado: cuando vayamos a sugerir un producto, tener en cuenta aquellos que se usan conjuntamente.

Ejemplo: Por seguir en el mismo contexto de piscinas hinchables, aquellos clientes que estén interesados en una piscina hinchable, probablemente también lo estarán en una colchoneta y/o flotador.

Temporalidad: ofrecer productos relacionados con una temporada específica en el tiempo.

Ejemplo: En el sector farmacia, durante el verano puedes sugerir la venta de protectores y cremas solares independientemente del producto que estés visitando. Es decir, una persona que esté visualizando un producto de alimentación infantil, también es probable que esté interesada en una crema solar infantil o un antimosquitos infantil durante la temporada de verano.

Conclusión

En definitiva, el cross-selling es una herramienta esencial en el arsenal de estrategias de marketing para ecommerces y con herramientas de Marketing Automation como Connectif podemos poner en marcha algunos de los ejemplos expuestos anteriormente.

Una correcta implementación puede llevar a un aumento del ticket medio en nuestro ecommerce y mejorar la experiencia del cliente en el mismo. Es crucial centrarse en la relevancia de los productos ofrecidos, elegir el momento adecuado para hacer las recomendaciones y presentarlas de una manera atractiva y no intrusiva.

¿Quieres saber más estrategias de Marketing Automation y cómo podemos podemos adaptarlas a tu negocio? En Viva Conversion! contamos con un departamento especializado en herramientas como Connectif, a través de las cuales pueden llevarse a cabo todo este tipo de acciones y muchas más dependiendo los objetivos del ecommerce.

Si quieres obtener más información, ver casos de éxito reales de clientes o seguir aprendiendo, no dudes en suscribirte a nuestra Newsletter y canal de Youtube.

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Cómo evaluar el impacto económico en un Proyecto CRO

Xavier Pinto

¿Te has preguntado alguna vez cómo analizar el impacto económico de un proyecto de CRO? Aunque no es sencillo cuantificar con precisión los resultados de un proyecto CRO, es crucial evaluar los esfuerzos y beneficios. Necesitamos entender el impacto económico de las acciones que desarrollamos en el servicio, para tener una medida del progreso y el valor que aportan las acciones de CRO.

En este artículo exploraremos, por un lado: cómo analizar los principales indicadores de un ecommerce y, por otro: aprenderemos a evaluar el impacto de cada una de las acciones de CRO. Al cruzar estos análisis, obtendremos una visión más clara de cómo está influyendo las acciones CRO en los datos globales.

Puntos a tener en cuenta antes de evaluar el impacto de un Proyecto CRO

¿Qué es CRO?

Una de los principales desafíos de evaluar un proyecto de CRO, es definir qué es CRO. Definirlo como «mejorar la tasa de conversión» es simplista, ya que esta métrica aglutina muchas variables de un proyecto digital: producto, precios, tráfico, condiciones de venta, propuesta de valor…

En un proyecto CRO, lo más relevante es aportar luz en la toma de decisiones, analizando los aspectos a optimizar que son clave para mejorar los indicadores (investigación y análisis), así como validar con datos la influencia de las implementaciones realizadas (testeo A/B y seguimiento de KPIs).

En definitiva, más que medir con precisión el impacto a medio/largo plazo de cada acción, el foco principal es centrarnos en cómo mejorar la eficiencia y los resultados del ecommerce.

Importancia de medir el impacto

Aunque los resultados web dependen de muchos factores, es fundamental tener una orientación sobre el impacto. Nosotros y nuestros clientes consideramos fundamental evaluar el progreso del proyecto y ajustar los recursos según los resultados y objetivos.

A continuación te contamos las distintas formas de analizar el impacto económico de un proyecto CRO. Como podrás observar, hacemos un análisis a nivel global (a vista de pájaro) y otro con la influencias concretas de cada una de las Acciones CRO (a vista de microscopio).

Formas de analizar el impacto del Proyecto CRO

Evaluación de los KPIs principales del Proyecto CRO

Es recomendable empezar con un análisis a gran escala de los indicadores clave del proyecto para no perder de vista el impacto global.

Recalcamos de nuevo que medir de forma 100% tajante el impacto económico de un proyecto CRO es muy complicado ya que no se trata de una ciencia exacta. Si bien podríamos realizar el análisis bajo las condiciones de «ceteris paribus» (entendiendo de que todo lo demás se mantiene constante) lo cierto es que nunca TODO lo demás se mantiene constante (la vida es cambio constante). Pero nos da luz sobre las posibles influencias de las Acciones CRO.

Nadie se baña dos veces en el mismo río – Heráclito

KPIs Generales

Sabemos que no todo el impacto de estos KPIs viene de CRO (¡faltaría más!). Pero analizar indicadores como ingresos, tasa de conversión o cesta media, nos permite no perder de vista los cambios a gran escala.

Comparación de los principales indicadores del proyecto a gran escala

Realizar extrapolaciones en base a la tasa de conversión inicial o la diferencia de ingresos respecto al año pasado puede ser muy útil para percibir la evolución del ecommerce.

Por ejemplo, podría ser interesante hacer una extrapolación de cómo serían los Ingresos si la tasa de conversión se hubiera mantenido constante.

Así como también se puede hacer una extrapolación de Ingresos si la diferencia entre ingresos («Este Año» vs «Año Pasado») se hubiera mantenido constante:

Datos de otro proyecto, solo a modo ejemplo

En este caso si hacemos la extrapolación en base a la diferencia de ingresos que nos encontramos al inicio del proyecto (-23%), podemos hacer la regla de 3 de cómo serían los ingresos si se hubiera mantenido esa misma diferencia porcentual. El resultado sería que reducir ese «gap» del -23% al -12% ha supuesto un diferencia positiva de ingresos de 396.202€.

Análisis Acciones CRO (A/B Testing)

Una vez hemos analizado la evolución del ecommerce a nivel global es interesante ahora sacar el microscopio 🔬 y analizar el impacto de las Acciones CRO (tests A/B).

La valoración del impacto de los tests A/B va a depender del KPI principal sobre el que basamos la decisión:

Los más típicos pueden ser Conversión o Ingresos, pero también pueden ser microconversiones como «Añadir a carrito» o cualquier otro KPI que consideremos adecuado según la influencia esperada en la hipótesis de mejora.

Impacto económico mientras el test estaba activo en € (según el KPI principal):

Si es Ingresos será fácil: («Ingresos de Variante» – «Ingresos de Control»).
Si es Conversiones: («Conversiones de Variante» – «Conversiones de Control») x «Cesta media».
Si es Añadir a Carrito: («Añadidos a Carrito de Variante» – «Añadidos a Carrito de Control») x «% de los usuarios que Añaden a Carrito terminan comprando» x «Cesta media».*
Si es cualquier otro deberemos traducir el KPI a valor económico, para poder ser evaluado.

*Para traducir Añadido a Carrito a Ingresos, recomendamos analizar los ratios del embudo de conversión de GA4 (o cualquier otra herramienta de Analítica Web), es este caso en el apartado de «Recorrido de compra»:

% Visitas a CheckOut / Total Añadidos a Carrito (porcentaje de usuarios que tras Añadir a carrito llegan al CheckOut).
% Conversión / Visitas a CheckOut (porcentaje de usuarios que tras llegar al CheckOut terminan comprando).
Multiplicando estos 2 ratios obtenemos el de «% de los usuarios que Añaden a Carrito terminan comprando». Con este ratio podemos traducir «los Añadidos a Carrito extra obtenidos» a «Conversiones extra obtenidas». Y si multiplicamos por la cesta media, obtenemos «Ingresos extra obtenidos».

Con esto podemos valorar el impacto económico de cada una de las Acciones CRO mientras el test ha estado activo (y su aglutinado):

Influencia en Ingresos y Otros KPIs de cada una de las Acciones CRO

Para analizar el impacto económico de cada test A/B recomendamos obtener estos 3 puntos:

«Impacto mientras el test ha estado activo» (este es el dato más objetivo)
«Extrapolaciones a 30 y 90 días» (para tener un rango orientativo del impacto a medio plazo)

Las formulas para calcular estos puntos:

Impacto durante el test (mientras está activo): (Ingresos de Variante – Ingresos de Control) * %Nivel de Confianza (o las traducciones que hemos comentado anteriormente).
Influencia en ingresos a 30 días: [(Impacto durante el test (mientras está activo) / días activo)*30 días]*2 * %Nivel de Confianza
Influencia en ingresos a 90 días: [(Impacto durante el test (mientras está activo) / días activo)*90 días]*2 * %Nivel de Confianza

la influencia se multiplica por 2 ya que durante el test la variante sólo ha sido visible para el 50% del tráfico

Si hacemos el sumatorio de cada columna, obtenemos las influencias globales de las Acciones CRO:

Impacto durante el test (mientras está activo): Aquí los positivos suman, y los negativos restan (ya que mientras testamos el resultado puede ser positivo o negativo)
Influencia en ingresos a 30 y 90 días: Aquí debemos separar positivos de negativos (ya que los positivos se implementan y repercuten positivamente en el futuro; mientras que los negativos NO se implementan, por lo que no afectan en el futuro)

Impacto economico tests ab CRO — Impacto económico aglutinado de los Tests A/B

Según los datos que vemos en la tabla anterior, desde que se inició el Proyecto CRO hace aproximadamente 1 año el impacto económico mientras los tests estaban activos ha sido de 26.372€ (este dato es objetivo 100%).

Con las extrapolaciones a 30-90 días, vemos que de mantenerse este impacto relativo durante este tiempo, se ha permitido mejorar los resultados entre [226.747 – 680.243€], por aplicar las implementaciones ganadoras.

Igual de importante es valorar que hemos prevenido implementaciones que no han funcionado bien, aunque pudieran parecer lógicas. Ahorrando entre 89.920-269.760€. Se trata de un cinturón de seguridad ante implementaciones que pueden perjudicar al proyecto.

Comparación de los Datos Macro y Micro

En este proyecto, los datos Macro marcan que el proyecto ha tenido una mejora de 450.332€ (en estos 7 primeros meses de 2024, vs el Año pasado si la Tasa de Conversión se hubiera mantenido estable).

Los datos Micro, nos dicen que al menos mientras los tests han estado activos se han incrementado los ingresos 26.372€. Este dato sí que es más objetivo.

Así como la extrapolación del impacto de los tests a 30 y 90 días marca una mejora de los ingresos en un rango entre 226.747 y 680.243€ (hay que tener en cuenta que estos datos son de todo el año que ha durado el proyecto). Si lo aplicamos al mismo segmento temporal (7 meses), este rango sería de 132.269 y 396.808€. Este rango sí que es más orientativo, pero nos sirve para comparar.

Por lo que en esa mejora de 450.332€ en el global del proyecto; podemos certificar que 26.372€ son 100% atribuibles a los tests mientras estuvieron activos (es decir, solo por el hecho de testar). Y la posible repercusión de aplicar estas mejoras en el medio/largo plazo podría estar en un rango de 132.269 y 396.808€. Además de evitar las implementaciones que no han funcionado bien.

Conclusiones

Aunque analizar el impacto económico de un proyecto CRO es complejo, es esencial para comprender el valor de las acciones y los esfuerzos invertidos. Esto permite una mejor evaluación del éxito del proyecto y facilita la comparación de esfuerzos y beneficios. Además de los incrementos en resultados positivos, evitar implementaciones negativas también es crucial para el éxito del proyecto.

¿Cómo evalúas tú el impacto de tus acciones de CRO?

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Piensa como tu cliente: Optimiza tu web con estos sesgos cognitivos

Bea Montero

Los sesgos cognitivos son atajos mentales que utiliza el cerebro para simplificar la toma de decisiones. Aunque estos sesgos pueden llevar a errores de juicio, también pueden ser aprovechados estratégicamente en el diseño y la optimización de sitios web.

En este artículo te presentamos algunos de los principales sesgos cognitivos y ejemplos de cómo usarlos para mejorar la experiencia del usuario y aumentar las conversiones en tu sitio web. Desde la Prueba Social que impulsa la confianza hasta la Escasez que crea urgencia, descubre cómo influir positivamente en las decisiones de los usuarios y guiarles hacia las acciones que deseas.

Prueba Social

Las personas tienden a seguir las acciones y decisiones de otras personas, especialmente en situaciones de incertidumbre.

Mostrar reseñas y testimonios de clientes puede influir en las decisiones de compra. Coloca comentarios positivos y calificaciones visibles en las páginas de productos. Además, mostrar cuántas personas han comprado un producto o cuántos usuarios están viendo un artículo en ese momento puede crear una sensación de popularidad y urgencia.

Escasez

La percepción de escasez aumenta el valor percibido de un producto o servicio. Cuando algo es limitado, la gente lo desea más.

Utiliza mensajes como «solo quedan 3 en stock» o «oferta por tiempo limitado» para incentivar compras rápidas. Las promociones que indican una duración limitada son muy efectivas para aumentar las conversiones.

Compromiso y Coherencia

Las personas tienen una fuerte necesidad de ser coherentes con sus acciones y decisiones anteriores. Una vez que se han comprometido con algo, es más probable que continúen en esa línea de acción.

Inicia con un pequeño compromiso, como solicitar que los usuarios se registren para recibir un boletín informativo. Una vez que han hecho este pequeño compromiso, es más probable que completen compras o se inscriban en servicios de mayor valor.

Novedad

Las personas tienden a prestar más atención y recordar mejor las cosas nuevas o diferentes.

Actualiza regularmente el contenido de tu sitio web y destaca las novedades. Una sección de «Nuevos productos» o «Lo último en nuestro blog» puede atraer la atención de los usuarios recurrentes.

Efecto de Halo

La percepción positiva de una característica de una persona o producto puede influir en la percepción de otras características.

Destaca los aspectos más positivos de tus productos o servicios en las descripciones y fotografías. Si un producto tiene una característica sobresaliente, como ser ecológico o tener una alta calidad, resáltalo para mejorar la percepción general del producto.

Los sesgos cognitivos son atajos mentales que utiliza el cerebro para simplificar la toma de decisiones.

Lectura relacionada: Qué son y cómo utilizar los sesgos cognitivos para mejorar tu CRO

Aversión a la Pérdida

Las personas sienten más la pérdida de algo que ya poseen que el equivalente en una ganancia.

Utiliza mensajes que resalten lo que los usuarios podrían perder si no actúan rápidamente, como «No te pierdas esta oferta exclusiva» o «Asegura tu descuento antes de que termine».

Familiaridad

Las personas tienden a preferir cosas a las que están más acostumbradas o que les resultan familiares.

Mantén la consistencia en el diseño de tu sitio web para que los usuarios se sientan cómodos y seguros navegando. Usa elementos familiares, como íconos estándar y convenciones de diseño, para facilitar la navegación.

Atractivo Visual

Las personas tienden a atribuir cualidades positivas a personas u objetos que son visualmente atractivos.

Invierte en un diseño atractivo y profesional para tu sitio web. Usa imágenes de alta calidad, colores armónicos y una tipografía agradable. Un sitio web visualmente atractivo puede aumentar la credibilidad y la confianza del usuario.

Marco

La forma en que se presenta la información (el marco) influye en cómo se percibe y en las decisiones que se toman.

Presenta las características de un producto resaltando sus beneficios en lugar de sus características técnicas. Por ejemplo, en lugar de decir «Este coche tiene un consumo de 10 km/l», puedes decir «Este coche te permite ahorrar dinero en gasolina».

Relatividad

Las personas tienden a comparar opciones entre sí en lugar de evaluar cada opción de forma independiente.

Ofrece un paquete de productos que incluya una opción intermedia que sea más atractiva en comparación con una opción básica y una opción premium. Esto puede hacer que la opción intermedia parezca la mejor relación calidad-precio.

Reciprocidad

Las personas sienten la necesidad de devolver un favor cuando alguien hace algo por ellas.

Ofrece contenido gratuito, como eBooks, cursos o muestras gratuitas, a cambio de la información de contacto del usuario. Esto puede aumentar la disposición de los usuarios a realizar una compra posteriormente.

Negatividad

Las personas tienden a dar más peso a las experiencias negativas que a las positivas.

Asegúrate de manejar y responder rápidamente a las críticas o reseñas negativas. Mostrar que te preocupas por resolver problemas puede mitigar los efectos negativos y mejorar la percepción general de tu marca.

Conclusión

Comprender y aplicar los sesgos cognitivos puede mejorar significativamente la experiencia del usuario y aumentar las conversiones en tu web. Estos atajos mentales, cuando se utilizan de manera ética y efectiva, pueden ayudar a guiar a los usuarios hacia las acciones deseadas.

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Crea una estrategia digital B2B exitosa con estas claves

Noelia García

Crear y gestionar una estrategia apropiada para el lanzamiento y despegue de un negocio B2B, requiere un conocimiento del entorno que permita desplegar las tácticas adecuadas de la manera correcta. Uno de los errores más comunes a la hora de crear una estrategia digital B2B es aplicar la misma lógica que en la estrategia B2C, sin considerar que el comportamiento y las necesidades del usuario B2B son diferentes.

Desde VIVA! Conversion vamos a definir en este artículo las claves generales para poder desarrollar una estrategia B2B óptima que conduzca hacia el éxito, cuando las circunstancias contextuales estén a favor. Entender estos aspectos es esencial para diseñar una estrategia digital que no solo alcance al público objetivo, sino que también logre convertir esas interacciones en oportunidades de negocio valiosas y duraderas.

Características del entorno B2B

Uno de los errores principales a la hora de abordar el planteamiento de una estrategia digital B2B multicanal es hacerlo desde el mismo enfoque con el que se trabaja en B2C. El usuario B2B tiene un comportamiento muy particular y quienes conocen el entorno pueden dar fe de ello. Veámoslo detenidamente.

Diferencias en el comportamiento del Usuario B2B

El usuario B2B se define por aplicar tiempos de consideración más largos que en B2C. En ocasiones, esta dilatación de tiempo puede culminar en un ciclo de venta superior a un ejercicio anual. Por lo que hay que tener en cuenta que, mientras que en B2C la compra puede ser impulsiva, en B2B siempre será reflexiva.

Y tiene sentido porque, cuando un CEO o un departamento de compras adquiere un nuevo producto o servicio para su equipo, está poniendo mucho en juego. Nada que ver al riesgo que corre un particular cuando se compra unos zapatos. El usuario B2B se juega la confianza de la plantilla, su bienestar o la P&L. Si al particular no le ajustan los zapatos, siempre puede devolverlos. El usuario B2B tiene que meditar sus adquisiciones porque la retirada de un beneficio, una herramienta, un servicio, un producto de oficina, etc. puede causar un impacto negativo en sus empleados. E igual si el producto o servicio resulta de mala calidad o inadecuado.

Además de tiempos de consideración más largos, también van a tener una mayor necesidad de información. Por lo que olvídate de convencer a un usuario B2B con el impacto de un anuncio de búsquedas a secas. Por el mismo motivo que explicábamos más arriba, este público objetivo requiere estar más informado a la hora de tomar una decisión; necesitan estar muy seguros de dar el paso. Así que tocará abordarles desde una perspectiva más global, suministrándole píldoras de información de manera gradual por distintos canales y en diversos momentos. Conocer el buyer journey de tu público ayudará mucho a definir la estrategia en este aspecto.

Muy relacionado con lo anterior, podemos destacar otra de las características principales: la necesidad de puntos de referencia. En la mayoría de los casos, esa necesidad de estar más informados y más seguros de la decisión de compra se satisface buscando referentes que refuercen la idea de la adquisición del producto o servicio. Esos referentes pueden ser colegas del sector, testimonios varios, casos de éxito u otra literatura que dé constancia del saber hacer de la marca.

No olvides identificar al decision maker

No debemos olvidar la importancia de apuntar correctamente al decision maker. Si la estrategia está enfocada a empresas pequeñas o microempresas, este asunto será sencillo. En las empresas de menor tamaño, las decisiones recaen sobre muy pocas personas que generalmente ostentan el puesto de CEO, COO u homólogos y son fácilmente objetivables. Además, dentro de estas, la información fluye fácilmente, por lo que si las acciones impactan en otros miembros del equipo, pueden llegar a los miembros de la dirección de forma relativamente sencilla y frecuente.

Esto es mucho más complicado de manejar cuando tu estrategia se orienta a la captación de empresas medianas o grandes. Puedes acabar invirtiendo un gran volumen de recursos en llevar a cabo acciones que aparentemente generan un buen rendimiento (CTRs, CTORs, tasas de apertura, etc) pero que, a fin de cuentas, no te han reportado ningún resultado con impacto a negocio. Es fácil terminar apuntando a un público que está interesado en obtener información sobre tu producto/servicio y temas relacionados con este, sin que sean quienes tomen decisiones dentro de la empresa. Y ¡ojo! porque quizás cuando te des cuenta, sea demasiado tarde. Por eso, es muy recomendable estudiar quién es el/los decision maker de tu target y adaptar las segmentaciones en cada caso.

Pongamos un ejemplo; tienes un SaaS sobre almacenamiento en la nube y llevas a cabo acciones de evangelización del sistema con un lead magnet sobre técnicas de gestión de datos online, pero solo segmentas a interesados en el tema cloud. En este caso puedes llegar a tener unas métricas de descargas o CPLs estupendos, pero probablemente el 80% de ellas provengan de empleados rasos que solo buscan información y nunca lleguen a ser una auténtica oportunidad de negocio.

Así que, otra de las particularidades del B2B es que no siempre el usuario que muestra interés, es el usuario que nos interesa.

Adaptación de la estrategia al B2B

Ya hemos hablado de los rasgos que caracterizan al entorno B2B pero, ¿cómo se traduce esto en una estrategia digital? Esta es una pregunta que no se puede responder con un ABC, pero vamos a tratar de plasmar algunas recomendaciones alineadas con lo expuesto hasta ahora.

Es habitual encontrar estrategias de B2B puramente orientadas a acciones en parte baja del funnel, ya que es el último punto de contacto entre el usuario y el negocio antes de la conversión y donde la atribución es más sencilla, directa y obvia. La lógica nos dice que si una campaña de búsquedas en Google Ads es la que nos aporta mayor calidad de leads, será donde se tengan que volcar todos los esfuerzos. Y si tu planteamiento es que la estrategia digital simplemente sea un complemento al conjunto de tu estrategia de ventas general o si solo esperas de ella un conteo de leads moderado para un mantenimiento del negocio, nada que objetar. Pero si la intención es generar un marco de crecimiento exponencial, ganar cuota de mercado o la expansión internacional, siento decir que centrarse en la parte baja del funnel será del todo insuficiente.

Estrategia full funnel para B2B

Recordemos que el usuario B2B tiene un proceso de consideración mayor y requiere un volumen de información importante antes de tomar la decisión de compra. Cuando este usuario se encuentra haciendo una búsqueda activa, ya está prácticamente decidido y ¿sabes por qué oferta optará con mayor probabilidad? Por la de aquella marca que ya conozca, le hayan recomendado o tenga mejor posicionada en su ranking mental de manera inconsciente. Nada de esto se produce en el momento de la búsqueda. Así que si quieres tener opciones de ganarte a ese usuario, la primera recomendación es plantear una estrategia full funnel. De lo contrario, tu porción del pastel será muy pequeñita y quizás algún día un nuevo player se la coma, y el resto del pastel también.

Tiremos del clásico TOFU, MOFU, BOFU.

Si nuestro target va a pasar un tiempo meditando sobre si le gusta, necesita y le convence nuestro producto/servicio, planteemos un conjunto de tácticas que se adapten a todo el proceso. Los estudios de atribución han demostrado que se requieren múltiples touchpoints antes de generar una venta. Una estructura fundamentada en el multitouch con diversidad de contenidos, donde se acompaña al usuario desde su primera interacción con la marca y su PUV, pasando por la construcción de valor y posicionamiento de referencia en el mercado, hasta la compra, tendrá muchas más opciones de éxito.

Las acciones en la parte alta y media del funnel nos ayudarán a crear nuevos clientes potenciales. Estas son las que generan oportunidades que no existían, amplían el ámbito de actuación, crean la demanda. Porque ahí fuera hay empresas que te necesitan, pero no saben que tu solución existe y nunca te van a buscar. Y esa es la peor situación de partida para un negocio online.

En MOFU, no solo proyectaremos mayor alcance y prospección, si lo hacemos bien también podremos exponernos como referentes. Recordemos que el usuario B2B necesita referencias para confiar; este es el espacio para evangelizar con casos de éxito, reseñas o whitepapers que nos den autoridad dentro del sector. También es una buena oportunidad para enriquecer BBDD a las que podemos sacar partido haciendo un buen nurturing o como señales de datos para crear segmentaciones.

Estas acciones suelen subestimarse porque normalmente no generan resultados transaccionales fácilmente atribuibles. Pero aquí entra en juego el temido dark funnel, que existe, nos gusté o no, y tenemos que convivir con él.

En BOFU, el posicionamiento de la marca y los términos más core a nivel orgánico o de pago, los envíos de mailing y/o contenidos sociales transaccionales, por poner un ejemplo, recogerán los frutos de la generación de demanda que hemos construido.

Si hacemos este planteamiento full funnel desde una perspectiva multicanal, aunando esfuerzos y generando estrategias cruzadas PPC – SEO – Automation – Inbound Marketing, las probabilidades de éxito se dispararán.

Implementación y adaptación progresiva

Sí, puede resultar abrumador de primeras. No es un secreto que para tal planteamiento se requieren recursos económicos y materiales, pero no te preocupes, Roma no se construyó en un día. Existen modos de trabajarlo de manera escalonada y progresiva, adaptándose a los recursos disponibles y los resultados cosechados. De hecho, esta no es solo una opción, es la mejor manera de hacerlo.

¿Quieres saber más sobre cómo comenzar a plantear una estrategia full funnel con Paid Media para B2B?Entonces este artículo te interesa.

Por último, aunque pueda parecer una obviedad, no podemos dejar de recomendar poner especial atención en la utilización de las audiencias correctas a la hora de segmentar. Si retomamos el ejemplo del SaaS con almacenamiento en la nube del que hablábamos más arriba, vemos que el problema radicaba en que se había utilizado una segmentación por intereses que se antojaba demasiado amplia para la promoción de un lead magnet generalista. Las segmentaciones por intereses son tan válidas como cualquier otra, la cuestión es si resulta la más adecuada para tu estrategia. En VIVA! Conversion utilizamos segmentaciones avanzadas basadas en lógicas de BBDD, remarketing en cascada, estudios de grupos de afiliación, etc que permiten focalizar el impacto de la manera más certera posible.

En este cuadro resumen, puedes visualizar las características del entorno B2B señaladas en el primer epígrafe con su respectiva adaptación estratégica.

Desarrollar un planteamiento digital estratégico adaptado a B2B es un proceso arduo que requiere un importante esfuerzo de análisis, conocimiento del sector y visión. Si necesitas ayuda para llevarlo a cabo ¡cuenta con nosotros!

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4 Herramientas para expandir tu negocio con el Programa International Growth de Google

Lorena Benavent

Cuando alguien emprende con un nuevo negocio digital, siempre lo hace con el objetivo (y la esperanza) de poder crecer y ser rentable , y ¿por qué no? cruzar fronteras. En este post te traemos 4 herramientas para expandir tu negocio con el programa International Growth de Google.

La internacionalización puede resultar desconocida para muchos, y en ocasiones es necesario contar con consultores externos que sean expertos en la materia. Con la incorporación de estas 4 herramientas para expandir tu negocio, exploraremos algunas formas que pueden ayudarnos a trazar nuestra estrategia para cruzar fronteras de manera efectiva.

¿Por dónde empezamos un proyecto de internacionalización?

Seguramente comenzaremos a coquetear con la idea de internacionalizarnos cuando comprendamos que nuestro negocio es lo suficientemente maduro y estable en el país principal, ya que este es el mejor punto de partida.

En esta entrada de nuestro blog sobre estrategias cross border , te presentamos de manera más general algunas ideas clave para llevar a cabo tu estrategia de internacionalización.

4 Herramientas para expandir tu negocio con Google International Growth

En este post, nos enfocaremos en profundizar en algunas de las herramientas que Google nos ofrece durante la etapa de investigación inicial para la internacionalización.

Hablaremos de 4 herramientas para expandir tu negocio interesantes: las dos primeras están diseñadas para optimizar al máximo nuestra situación actual antes de lanzarnos al mercado exterior, y las siguientes dos nos ayudarán a analizar mercados extranjeros.

A continuación profundizamos en cada una de ellas:

Google Market Finder

Esta es una de las 4 herramientas para expandir tu negocio de Google de la cual podemos obtener el máximo provecho al buscar oportunidades en nuevos mercados. Google Market Finder se divide en cuatro grandes bloques:

Búsqueda de nuevos mercados

Con esta herramienta de análisis, Market Finder realizará un análisis de la madurez de nuestro negocio para la internacionalización. Para ello, se vincularán nuestras cuentas de Ads y Analytics, y se responderá a un pequeño cuestionario.

Además, al seleccionar hasta cinco categorías, también recibiremos recomendaciones sobre los tres países en los que encontraremos mejores oportunidades de negocio.

recomendacion mercados para internacionalizacion

Una vez que hemos descubierto qué países pueden ofrecernos más oportunidades y probablemente hayamos elegido uno de ellos, pasamos a la segunda fase.

Insights de datos

Desde este apartado de exploración de mercados, podremos estudiar información sobre datos sociodemográficos de los mercados potenciales que hemos seleccionado, en comparación con nuestro mercado principal.

datos sociodemograficos herramientas google

Además, también obtendremos algunos datos relacionados con la demanda en Google Ads.

Área de operaciones

Es probable que ya hayamos recopilado suficiente información para tener una idea de a qué nuevo mercado queremos dirigirnos. En este momento, es importante comprender los pasos que debemos tener en cuenta para exportar en cada una de las áreas de operaciones.

Dentro de esta sección de Market Finder, encontraremos artículos, guías y herramientas proporcionadas por Google para ayudarnos a trazar nuestra estrategia cross-border.

Market Finder para internacionalizacion guias y herramientas

En este punto, es importante destacar que las agencias Google Partner Premier, como VIVA! Conversion, tienen acceso exclusivo a recursos junto con el equipo de export de Google, que nos serán útiles para obtener información relacionada con las operaciones en los países específicos en los que queremos abrir mercado.

Área de estrategia y marketing

Llegamos a la última sección de Market Finder, y no por ello menos importante. Aquí obtendremos información, guías y artículos relacionados con estrategias de marketing internacionales.

Google Market Explorer

En segunda instancia, cabe destacar el Google Market Explorer, una herramienta exclusiva disponible para algunas agencias incluidas en el programa International Growth de Google, entre las cuales se encuentra VIVA! Conversion.

En Market Explorer encontraremos:

Una herramienta de priorización de mercados, en la que podremos dar más o menos peso a ciertas métricas (como, por ejemplo, la renta per cápita o el crecimiento del interés en la categoría) y, en función de esto, obtener un sistema de puntuación que nos indicará qué mercado es el más apropiado para internacionalizar.

Una herramienta de análisis profundo (deep dive) de un país y categoría específicos, en la que podremos ver, entre otros datos, gráficas año tras año sobre el interés del mercado en esa categoría, los costos publicitarios y la cantidad de impresiones y clics pagados.

Google Travel Analytics Center

Esta herramienta está pensada para ayudarnos a identificar oportunidades en destinos actuales o en destinos que nos interesen expandir, centrándose inicialmente en la demanda de vuelos y reservas de hoteles. Esta herramienta nos ayuda a identificar de dónde son las personas que visitan nuestro destino objetivo y cómo es su conexión de vuelos y reservas de hotel.

Al acceder a Travel Analytics Center se nos pedirán algunos datos para filtrar la información, incluído el tipo de acomodación, información sobre vuelos nacionales/internacionales, continente, país y ciudad de interés.

4 herramientas para expandir tu negocio con Google

Una vez que tengamos disponibles nuestras tendencias, podremos elaborar una lista de optimizaciones para nuestro negocio y llevar a cabo los cambios en nuestro sitio web o estrategia de campañas en función de la facilidad o prioridad que representen para nosotros.

Te puede interesar: Guía para hacer un Análisis heurístico con plantilla descargable incluida

Servicios del Global Expansion Team

La última de las 4 herramientas para expandir tu negocio, como indica su nombre en inglés, es un servicio que ofrece el equipo de expansión especializado de Google.

Consiste en un formulario que se debe rellenar conforme a las necesidades de expansión que tengamos. Las mismas pueden ser:

Opportunity Identification Desk: Análisis profundo de un país para descubrir si es una buena oportunidad para expandir los negocios del cliente.
Export Analysis Deck: Comparación de una lista de países para subrayar las mejores oportunidades de internacionalización
Account Optimization Desk: Análisis profundo de una cuenta existente para proveer sugerencias de mejora en las campañas
Campaign Localization: Traducción de campañas existentes en otros idiomas
Campaign Optimization: Optimización de campañas basadas en recomendaciones de Google
New Campaign Build: Creación de campañas basadas en la web del nuevo idioma
Website Analysis Deck: Análisis de la web internacional del cliente para proveer insights de mercado donde la estrategia operacional se adecúe a las necesidades de los clientes locales.

Como ves, se puede contar con el equipo de expansión de Google para múltiples propósitos que tengan clientes que cuenten con los servicios de agencias Partner Premier como lo es VIVA! Conversion y que pueden ayudarte a obtener insights más valiosos y útiles a la hora de determinar cuál es la mejor oportunidad de internacionalización para un negocio, independientemente de la voluntad de dónde nos gustaría expandirnos, es importante saber dónde podemos expandirnos manteniendo la rentabilidad y escalabilidad.

Pasar a la práctica

En este artículo hemos visto 4 herramientas para expandir tu negocio con el Programa International Growth de Google que podemos utilizar para ayudarnos a marcar la estrategia de internacionalización de nuestro negocio.

La mayoría de de ellas son accesibles únicamente para agencias Partner Premier, pero alguna de ellas, como Market Finder, están disponibles para todos los usuarios.

¿Conocías estas herramientas y las has utilizado? ¿Crees que te pueden ser útiles en el futuro para tu plan de internacionalización?

¡Cuéntanos tu experiencia en los comentarios de abajo!

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Análisis de datos mediante Marketing Modeling Mix

Carles Fos

Pese a que la cumbre del Marketing Modeling Mix es llegar a utilizar una herramienta mediante la cual nos asigne el presupuesto entre todos nuestros canales de la manera más óptima posible, simplemente el hecho de poder realizar un análisis exhaustivo de todas las variables que afectan a las ventas de nuestro negocio, ya es una información de gran valor que puede afectar en gran medida a nuestra toma de decisiones.

A lo largo de este blog, vamos a ver todos los factores que podemos analizar gracias al Marketing Modeling Mix.

Análisis del Modelo Completo

Este es un análisis amplio y generalista sobre todo el proyecto y sus variables, pero que podemos sacar muchos insights interesantes.

Podemos empezar viendo cómo el modelo predice de una manera muy ajustada las ventas. Menos en dos puntos concretos: En agosto y septiembre, por lo que pueden ser dos meses en los que debamos analizar que puede haber ocurrido. Puede que estén alterados los datos de estos dos meses, o que haya habido un incremento en las ventas por alguna variable no esperada.

También podemos ver nuestro CPO ‘Cost per Order’ en cada uno de los canales. Podemos ver que mientras la inversión publicitaria en campañas de ‘Conversión de ventas’ en Meta tiene un CPO muy bajo,las campañas de Performance Max y Shopping sobre todo, tienen un CPO muy alto.

Podemos también ver un histórico de la inversión en todos los canales de una manera agrupada.

Con esto, ya tenemos una visión global de toda la inversión en todos nuestros canales que se relacionan con las ventas, y podemos ir sacando las primeras conclusiones.

Lo ideal con estos modelos, es que simplemente con estos insights, podamos ir sacando hipótesis y dudas que con los análisis que se realizarán a posterior, deberán ser resueltas.

Análisis del efecto sobre las ventas de todos los canales.

Esto es uno de los puntos más llamativos ya que, probablemente, vayan a haber variaciones de los efectos que veamos aquí y los que tenemos asumidos en Analytics, por ejemplo.

Este modelo de Marketing Mix, también nos permite ver una visión global de cómo influyen las variables en las ventas en el tiempo.

Pero no solo podemos ver este efecto con todos los canales en conjunto, también podemos ir seleccionando canal por canal, para analizar si tiene efecto nuestra inversión. En los picos de subida, ¿se invierte más en esta variable?

¿Y a la inversa?

Aquí podemos ver cómo desde que se está invirtiendo en campañas de máximo rendimiento de Google Ads, casi todos los picos de ventas, en ese mismo día se sube la inversión en este tipo de campañas. Por lo que ya podemos imaginar, el gran efecto que tiene sobre las ventas.

Sin embargo, vemos en las campañas de inversiones de Meta, que no tiene tanto ajuste. Ya que hay periodos en los que se incrementa mucho la inversión, pero las ventas no aumentan, o a la inversa, las ventas aumentan y no son por un incremento de la inversión en este tipo de campañas de Meta.

Pero esto no es todo. Para más claridad sobre los efectos de nuestra inversión, también nos dice el porcentaje que hemos destinado de nuestra inversión a cada canal, y además te dice el efecto REAL que ha tenido cada variable sobre las ventas.

Podemos ver simplemente su efecto:

O su porcentaje de efecto sobre ventas junto a su inversión.

Este es el punto fuerte del Marketing Modeling Mix, puesto que muchas veces vemos que estamos inviertiendo muy poco, en canales que tienen un alto impacto en nuestras ventas, o a la inversa.

Análisis de Correlación

Para entender mejor nuestros canales de venta, podemos analizar la correlación entre todas las variables y las ventas, e incluso entre las variables entre sí.: cómo afecta la inversión en Facebook a las campañas de Google, cómo interfieren las de Google con las de Email Marketing… Ver en qué medida tienen relación puede ayudarnos a comprender mejor estos efectos y en qué canal debemos invertir.

Podemos ver la gran correlación que hay entre las campaña de conversiones de Facebook y los anuncios de catálogo (Remarketing Dinámico) y las campañas de Google Shopping. Algo un poco más obvio, sin embargo, es la correlación entre Bing y campañas de Pmax, algo curioso ya que son dos buscadores diferentes.

Analizando la correlación con las ventas variable por variable, podemos ver cómo evolucionan las ventas, conforme se invierte ,ás en ese canal.

Efecto de variaciones en el precio sobre las ventas

Poder analizar en un gráfico completo, toda la evolución histórica de tu ecommerce frente al precio, es un gran punto a favor de este modelo, ya que además te ofrece un porcentaje de lo que este influye sobre las ventas.

No solo podemos poner el precio, si no el ticket medio, rebajas, etc. En este caso podemos ver que cuando baja el AOV (Average Order Value), suben los pedidos.

Análisis de la Estacionalidad

El último punto interesante a analizar es la estacionalidad de nuestro negocio. Esto es algo que si es un negocio muy maduro ya sabremos, pero es interesante ver con precisión qué día de la semana vendemos más, cuál menos, la tendencia durante la semana e incluso durante el año, para prever las ventas que pueden venir.

Aquí podemos ver el impacto del Black Friday en el negocio. También hay una leve subida en Navidad, mientras que durante el resto del año se mantiene más o menos estable.

Semanalmente podemos ver que los lunes se empieza la semana vendiendo mucho y va bajando toda la semana, hasta volver a subir los domingos, y vuelta a empezar el ciclo.

Adicionalmente podemos ver el impacto de las vacaciones. Cuando empieza Navidad hay una caída de las ventas todos los años, debido al efecto rebote del Black Friday. Mientras que en abril y septiembre, bajan todos los años las ventas para luego subir en mayor medida.

Conclusiones

El Marketing Modeling Mix no es un sistema de medición para todos los negocios, se deben cumplir ciertas características.

Sin embargo, la visión global de todos nuestros canales de venta que nos aporta este primer análisis, ya nos puede ser de gran valor en nuestra toma de decisiones.

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Marketing Mix Modeling: Qué es y cuándo implementarlo

Carles Fos

A lo largo de este post, vamos a explicar al completo un sistema de medición que estamos implementando en VIVA! Conversion, basado en datos y modelos estadísticos para dar luz a los sistemas de medición actuales, en los que siempre se repiten los mismos problemas.

A continuación explicaremos cuáles son los problemas de la medición actual y os contaremos qué es y cómo implementar Marketing Mix Modeling.

Problemas con la medición actual

En un mundo digital donde los datos y su análisis son el núcleo de toda empresa, cada vez hay más incógnitas sobre la medición. Los datos que nos aparecen en la plataforma de Google Ads o Facebook Ads, no concuerdan con nuestros informes de Analytics. Estos datos en nuestro Universal Analytics no cuadran con nuestros nuevos datos en GA4. Incluso estos informes de Analytics no cuadran con nuestro BackEnd.

¿A qué se debe esto?

Normalmente, al problema de la medición multi-canal.

Una persona ve un anuncio nuestro de Google Ads. Hace clic en el anuncio y descubre unas zapatillas que le llaman la atención. Decide añadirlas a su carro de la compra, dejar su email, y llegar hasta el checkout. Sin embargo, está trabajando y no tiene tiempo de poner su tarjeta.

Pasan los días y se olvida de estas zapatillas. Sin embargo, abre su bandeja de entrada de gmail y ve que esta misma tienda le ofrece un 10% de descuento, así que decide entrar otra vez a la web.

Esta vez, añade otra camiseta y unos calcetines, para sacarle más partido a su 10% de descuento. Sin embargo, ‘lo deja para más tarde’.

A la semana, ya se ha olvidado de sus prendas de ropa, al igual que de otros 8 intentos de compra que ha realizado en otros ecommerces.

Sin embargo, navegando por Instagram, ve un stories de la misma tienda, donde le dicen que además de ese 10%, si compra ya se lo envían todo gratis a su casa.

Por fin, decide comprar.

¿A qué canal le pertenece esta compra? ¿A Google Ads? ¿A email marketing? ¿A Facebook Ads?

Además con el nuevo entorno cookieless, cada vez va a ser más difícil realizar esta trazabilidad del usuario al completo.

La mayoría de compras en los ecommerces tienen recorridos de compras similares al que he descrito.

Cada vez es más difícil analizar y tomar decisiones ¿De quién nos fiamos?

¿De Facebook y Google que se atribuyen todas las ventas en su ventana de conversión? Pero ninguna fuera de su ventana.

¿De analytics, que intenta dividir porcentajes? Los cuales muchas veces, no tienen mucho sentido y se fragmentan demasiado.

Entonces, ¿dónde aumentamos la inversión? Es la gran duda en la mayoría de negocios.

Esto es lo que intenta resolver el Marketing Modeling Mix.

Qué es el Marketing Modeling Mix

El Marketing Mix Modelling ofrece una solución a este problema aplicando un enfoque analítico, de manera que nos permite saber cuál es el impacto real de cada canal en las ventas y cómo ajustar la inversión para conseguir los mejores resultados.

El Marketing Mix Modelling es una técnica de modelado estadístico que busca identificar la relación entre el gasto en marketing en cada canal y los resultados obtenidos por el mismo (ya sea en términos de visitas a la web, ventas, adquisición de clientes u otros KPI).

El Marketing Mix Modeling usa datos históricos y técnicas de regresión para averiguar cuál es la contribución de cada canal a los KPI. Para ello, es necesario identificar las variaciones de gasto en ese canal y las variaciones correspondiente en el KPI. Por tanto, solo podremos aplicar este modelo si nuestro gasto en marketing fluctúa en diferentes épocas y canales.

Si aplicamos el Marketing Mix Modeling de manera correcta, conseguiremos saber cómo afectará a nuestros KPI la inversión en cada canal.

Todo lo que necesitaremos es tener unos datos completos y fiables de todas nuestros canales. Por ejemplo: Google Ads, Facebook Ads, Tik Tok Ads, variables orgánicas, como clics orgánicos, y otros factores externos como promociones o precio del producto.

Todo esto, en días o en semanas. Como se puede ver en el siguiente Excel:

Para poder analizar al completo esto, necesitaremos una herramienta de modelado. En el caso de VIVA! Conversion, utilizamos Cassandra.

En esta herramienta subimos nuestros datos y nos saca el efecto que tiene la inversión en cada canal, además de muchos insights interesantes, incluso te optimiza tu inversión mensual para mejorar tu ROAS o CPA.

Con esta técnica de Marketing Mix Modeling, podemos sacar grandes conclusiones que resuelven el problema comentado en el anterior punto, gracias a las técnicas estadísticas y econométricas del modelo, las cuales analizan el impacto de nuestra inversión en cada canal.

Ventajas del MMM

Las ventajas del Marketing Mix Modeling son varias:

Efecto de los canales que no conocíamos: Muchas veces, al aplicar el Marketing Mix Modeling, descubrimos canales con un gran efecto, al cual estamos destinando poca inversión, dado que nuestros canales de atribución no medían su eficacia correctamente. Por ello, nos podemos dar cuenta de que ciertos tipos de campañas o canales necesitan una mayor inversión y protagonismo.

Por ejemplo, en este modelo, podemos observar la gran correlación que hay entre la inversión en afiliados y las ventas en este ecommerce, cuando era un canal secundario e infravalorado.

Análisis del efecto de la inversión: El Marketing Mix Modeling no solo nos dice el efecto que tiene la inversión en cada canal, si no también sus rendimientos decrecientes, y cuánto tarda en hacer efecto en cada canal la inversión. Por ello, podremos saber hasta qué punto nos interesa invertir, y esta inversión cuándo empezará a hacer efecto en el negocio.

marketing mix modeling efectos inversion

Resuelve el problema de atribución: El problema comentado hasta ahora se resuelve, pues con todo nuestro histórico saca las relaciones reales de cada inversión realizada cada día y el número de pedidos, beneficios, ingresos… O el objetivo que queramos analizar.
Análisis de datos extras: Nuestra plataforma de Marketing Modelling mix, Cassandra, también te saca multitud de datos muy interesantes. Como correlaciones entre canales o el efecto que tienen las promociones en las ventas.

Contras del MMM

Dificultad en la obtención de datos: El proceso para implementar el Marketing Mix Modeling va mucho más allá que instalar Analytics o utilizar UTM’s. Deberás conseguir un histórico de datos (cuanto más antiguo mejor) de toda actividad que pueda tener impacto en tus ventas. Cantidad de mail enviados, inversión diaria en cada plataforma (Con un período mínimo de un año), promociones, influencers, afiliados, clicks orgánicos… Absolutamente todo. Con que haya una de estas variables que no esté correctamente implementada, incluso si solo hay un periodo en que los datos estén alterados de alguna semana suelta, saldrá el modelo entero. Tan solo el período de obtención y comprobación de los datos puede llevar hasta 12 semanas y debe hacerse por un experto.
Dificultad de encontrar el modelo adecuado: En la mayoría de casos, vamos a tener muchos problemas para encontrar el modelo correcto. Justo por el lo comentado anteriormente. Cada negocio es un caso. En algunos, nos saldrá mejor un modelo con datos semanales. Otros, con datos diarios. Otros nos saldrán bien con los datos segmentados al máximo, y en otros unificado. A veces deberemos calibrar la herramienta durante semanas para que pueda ir aprendiendo del modelo, hasta conseguir el modelo óptimo. Esto puede llevar hasta 4 semanas.
Dificultad con ‘Budgets Allocators’. Para que la herramienta de Marketing Modelling Mix nos coloque a la perfección nuestro presupuesto, deberemos tener los rendimientos decrecientes muy analizados y ajustados por la herramienta. Así como saber cuanto tarda en causar efecto la inversión. Si no, tenderá a poner mas presupuesto a los medios más rentables, como las campañas de Marca de Google o al remarketing en Facebook Ads, donde tenemos poca capacidad de aumentar el presupuesto.

Cuándo Implementar Marketing Mix Modeling

Hay varios factores que señalan que te sería de una gran utilidad empezar a utilizar el Marketing Mix Modeling.

Creciente complejidad de la combinación de acciones marketing: A medida que tu empresa crece, también lo hace el número de canales que utilizas. Puede resultar difícil entender el creciente volumen y complejidad de su combinación de medios. MMM te ayuda a analizar esta información y a extraer información valiosa para tomar mejores decisiones.

Empieza a invertir más de 25.000 euros al mes en publicidad: MMM es útil cuando existe una gran complejidad en tu mix de marketing, que suele obtenerse cuando se invierte más de 25.000 euros/mes en publicidad. Si actualmente estás invirtiendo menos que esto, pero ves que hay problemas en tus mediciones, busca un software de atribución Multitouch que pueda ayudarte a medir tu campaña digitalmente. Dos soluciones muy conocidas son Triplewhale y Rockerbox.

Identificar lagunas de rendimiento en las campañas de marketing: Si observas que tus esfuerzos de marketing no están dando los resultados deseados, es hora de reevaluar tu estrategia. MMM puede ayudarte a identificar las carencias de sus campañas y sugerirte mejoras para optimizar el rendimiento.

Expansión a nuevos mercados o líneas de productos: Al aventurarte en nuevos mercados o lanzar nuevos productos, es crucial contar con una estrategia de marketing sólida. MMM te permite evaluar la eficacia de sus tácticas actuales y ajustarlas en consecuencia, garantizando el éxito de la expansión.

Conclusiones

El Marketing Modeling mix no está hecho para todo los ecommerce. Pero si se cumplen los requisitos y contando con expertos en datos y en plataformas de modelado, es una herramienta muy útil, puesto que es un manera de analizar totalmente diferente a la que se suele utilizar, y puede dar luz en un mar de datos muy difuso.

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