Calcular la rentabilidad de campañas digitales

Esta semana me he topado con el libro Kill your conversion killers de Joris Bryon.  En él se plantea una fórmula para calcular las ganancias de una campaña y comprobar su rentabilidad. La fórmula es la siguiente:

Total Revenue = (Visitors) * (Purchase Frequency) * (AOV) *(CR)

Es parte de lo que llaman Dexter Method, que sería el Acrónimo de: Data, Execute, Test, Evaluation & Repeat. Este método sigue las líneas del CRO (Conversion Rate Optimization), que podríamos resumir en: Analizar, optimizar, testar e iterar.

Estuve un rato dándole vueltas a esa fórmula. Había variables que quedaban fuera, por lo que su resultado no podría ser del todo preciso. Buscando la fórmula para calcular la rentabilidad de una campaña -tratando de tener en cuenta todas las variables posibles- llegué a una fórmula general, a partir de la cual podría calcularse la rentabilidad de cualquier campaña en un determinado momento. Más adelante explicaré por qué la variable tiempo es tan importante en el cálculo.

¿Cómo calcular el ROI (Return Of Investment)?

El punto de partida de esta fórmula es lo más básico del estudio de datos, partimos de lo siguiente:

Net Incomes = (Revenue) – (Costs)

Esto aplica a cualquier negocio, tanto físico como online. Aquí vamos a certarnos en lo que nos atañe, utilizaremos el ejemplo de un E-Commerce cualquiera.

En el caso de un E-Commerce, la variable de Net Incomes (Ingresos Netos) estaría formada por las KPIs (Key Performance Indicators) que generan ingresos a la web.

Revenue = (Nv * Vf) * (AOV * Pf) * CR

Revenue = (Traffic) * (Gross Incomes) * CR

Nv = Number of Visitors

Vf = Visit Frequency

AOV = Average Order Value

Pf = Purchase Frequency

CR = Convertion Rate

 

Partiendo entonces de la fórmula de Net Incomes, e incluyendo las variables del entorno digital, quedaría así la formula de Rentabilidad Digital:

Net Incomes = ((Nv * Vf) * (AOV * Pf) * CR) – (Ac)

Si,

ROI = (Net Incomes) / (Costs) *100 = (TP) / (Ac) *100

entonces,

ROI = [ [ [ (Nv * Vf) * (AOV * Pf) * CR ] – (Ac) ] / (Ac) ] *100

Ac = Acquisition Cost

ROI = Return Of Investmen

 

¿Cómo funciona esta fórmula?

Llegados a este punto, toca explicar el porqué de cada variable y cómo influye al resto. Como bien se explica en el libro Kill your conversion killers, la mayoría de las personas tienden a centrarse en aumentar el tráfico para incrementar sus ingresos, lo cual suele ser una medida desacertada. La variable Nv (Number of Visitors) es solo uno de los parámetros a medir, y en la fórmula podemos ver otros tantos más baratos de incrementar y que nos darían los mismos resultados, si no mejores.

Acquisition Cost (Ac)

La suma del costo de la campaña para dirigir tráfico a tu página no se limita al gasto en SEA (Search engine Advertising), puesto que, si de verdad quieres ser preciso, deben ser todos los gastos que afecten a la campaña. Con esto me refiero a toda la inversión SEM (Search Engine Marketing), lo gastado en campañas de publicidad programática, plataformas SaaS (Software as a Service) contratadas…

Al reducirse esta variable, el ROI tenderá a volverse mayor. Para llegar a a un Ac menor podemos tomar muchos caminos:

  • Mejor selección de keywords que traiga más tráfico con menos inversión en SEA.
  • Mejor selección de keywords que traiga un tráfico de más calidad, es decir, que convierta mejor y permita reducir la inversión en SEA.
  • Mejora de la landing page que haga que los usuarios conviertan mejor y permita reducir la inversión publicitaria.
  • Básicamente cualquier medida que mejore el CR (Conversion Rate) o reduzca el CPC (Cost Per Click) podría mejorar esta variable.

 

Number of Visitors (Nv)

Es la cantidad de usuarios distintos que visitan una web. Esta variable, el igual que Vf (Visit Frequency), debe estar enmarcada en un fragmento de tiempo específico, ya que la exactitud de la medición va en ello.

No debemos confundir visitantes con personas o usuarios, son 3 cosas distintas. Un visitante, de cara a la analítica web, no es más que una IP que, desde un navegador determinado, efectúa una visita a una página (i.e. dos pestañas abiertas en un mismo navegador contarían como un solo visitante, pero si esa misma persona abre la página con un navegador distinto – aunque utilice el mismo dispositivo- se contabilizará como un visitante distinto). Para enmendarlo, podríamos utilizar el Log in. De esta manera rastreamos usuarios y no una IP. Pero una misma persona puede tener más de una cuenta en tu web (i.e. más de un usuario) o incluso puede suceder que varias personas compartan una misma cuenta.

A la hora de extraer los datos de tráfico, debemos entender estas diferencias y elegir bien el rango de tiempo a estudiar. En otro artículo explicaré errores a los que nos puede llevar la mala extracción de estos datos.

 

Visit Frequency (Vf)

Esta variable cuenta la frecuencia de visitas de los visitantes (o usuarios). Una frecuencia alta puede ser buena si conseguimos mantener el CR. Para conseguir esto necesitaremos una mejor calidad de Nv. Muchos visitantes de poca calidad solo harán que el CR se desplome sin mejorar el Net Income.

El tráfico total es igual al número de personas que visitan la página multiplicado por la frecuencia con que la visitan:

Traffic = Nv * Vf

Esto significa que cualquier aumento en la cantidad de personas que visitan o en la frecuencia en que lo hacen, ayudará a mejorar los resultados (siempre que se mantenga el CR).

 

Average Order Value (AOV)

Otra forma de mejorar el ROI es conseguir que un mismo número de personas aumenten su tíquet medio de compra, es decir, que gasten más. Esto puede conseguirse fácilmente con promociones. Un descuento por compras superiores a X puede llevar a tus usuarios a gastar más para alcanzar ese descuento.

Debemos tener ojo con estas prácticas, ya que a largo plazo pueden resultar contraproducentes. Enfocar tu estrategia solo en aumentar el AOV puede desplomar tu rentabilidad, ya que tú estás asumiendo esos descuentos, y el costo irá a Ac, lo que reducirá el ROI (como vimos anteriormente).

 

Purchase Frequency (Pf)

Conseguir aumentar la frecuencia de compra es tan beneficioso como aumentar el AOV de cara a la rentabilidad de la campaña. Podríamos decir que ambas variables son «vender más». Siempre que no caigamos en la obsolescencia programada para mejorar la frecuencia de compra, esta es una variable que nos interesa tener alta.

Las empresas del sector SVOD (Subscription Video On Demand) han sabido jugar muy bien con esto. Su AOV no es muy alto – suele rondar los 9€- pero tienen un Pf mensual, lo que significa que les compramos 12 veces al año -más de 100€ a final del año. Si te viniesen de primeras pidiendo 100€ para poder ver películas online, es probable que dijeses que no, pero al distribuirlo en cómodos plazos, te plantas a final del año habiendo pagado el servicio casi sin enterarte.

Por supuesto, esto no es aplicable a todos los mercados, al menos de momento. No te compras un coche o una casa todos los meses (distingamos entre pagos fraccionados y frecuencia de compra, son asuntos muy diferentes).

 

Conversion Rate (CR)

En esta variable podemos profundizar hasta el infinito, podríamos fragmentarla en cientos de «subvariables» que afectan al resultado final. CR es, en esencia, el número de gente que acaba comprando sobre el total de gente que llegó a la página. Sería pues:

CR = [ (Buyers) / (Visitors) ] * 100

Pero para conseguir un buyer (Comprador) debemos cuidar muchos detalles de nuestra web: el diseño de la interfaz (UI), la arquitectura de la información (IA), el diseño de las interacciones de la web (IxD), en general cualquier campo dentro del UX. Pero también debemos manejar cosas tan simples como la disponibilidad del stock, porque aun los visitantes con mayor probabilidad de compra, no convertirán si no te queda stock.

Tomemos CR como una variable fluida, que puede fluctuar en el tiempo y que depende de una multitud de factores dentro y fuera del alcance de la empresa. Esta variable requiere un trabajo a largo plazo, a diferencia de las otras, cuya dirección puede ser más predecible e influenciada por factores endógenos.

 

¿Por qué es importante el tiempo?

Como decía al principio, el marco de tiempo es esencial en esta fórmula, ya que se vuelve más exacta cuanto más amplio es el rango temporal observado.

Los datos recogidos de una semana pueden ser de interés, pero la complejidad de esta fórmula radica en que tiene en cuenta el CLV (Customer Lifetime Value). Esto se contempla en la variable Pf. En una semana la frecuencia de compra de un visitante puede ser 1, pero si ampliamos el marco quizás veamos que la frecuencia de compra es de una vez cada dos semana, es decir, Pf de 26 al cabo de un año. Esto cambia mucho los resultados de Net Income. En este caso, sabiendo que el Pf es 26, podrías permitirte incrementar tu inversión sin miedo de perder la rentabilidad de inmediato.

 

Espero haber sido claro en esta explicación. No dudes en escribirme si tienes cualquier observacion o duda al respecto.

 

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