Análisis del ROI de marketing: una guía completa para pequeñas empresas

Si hay algo que ha permitido que nuestra software de presentación Slidebean, para crecer rápida y eficientemente, es nuestro seguimiento obsesivo del ROI de nuestro marketing. En 2015, cuando solo disponíamos de un presupuesto de marketing por valor de entre 2000 y 3000 dólares al mes, sacar el máximo partido a nuestro dinero era fundamental no solo para crecer sino también para sobrevivir.

Sin embargo, es muy difícil tener en cuenta la procedencia de un cliente, especialmente cuando empiezas a diversificar tus canales de marketing y convertirlos en campañas que no tienen una conversión directa.

Tomemos un anuncio de Google Adwords, por ejemplo; puedes rastrear y confirmar el origen de una conversión de la siguiente manera:

  • El píxel de seguimiento de conversiones de Adwords.
  • Un evento de conversión en Google Analytics.
  • Los parámetros UTM de la URL.

(hablaremos de cada uno de ellos en un minuto).

Sin embargo, cuando patrocinas un podcast o un vídeo de Youtube, por ejemplo, los clientes pueden terminar buscando tu nombre en Google en lugar de hacer clic en el enlace patrocinado, lo que significa que probablemente no tengas ni idea de cómo llegaron a tu sitio web en primer lugar.

Aquí es donde entra en juego la ciencia del seguimiento inteligente; para cualquier producto o servicio en línea, hay docenas de herramientas que puede utilizar para rastrear las fuentes de clientes con precisión; analizaremos cada una de ellas en este artículo.

Conceptos básicos: Google Analytics

Google Analytics es una herramienta muy potente (y gratuita). Si fuera más fácil de usar, probablemente acabaría con muchas otras herramientas de análisis del mercado, pero Google no ha sido muy bueno a la hora de simplificarla.

Aún así, es increíblemente sencillo de integrar y comenzar a rastrear, todo lo que necesita hacer es agregar un breve script en la parte superior de su sitio web.

Ahora, Google comenzará a rastrear todo lo que ocurre en tu sitio: páginas visitadas, embudos, recorridos de los usuarios, tiempo en una página... Puedes volver en cualquier momento para ver los datos históricos y responder a las nuevas preguntas que puedan surgir sobre la actividad de tus usuarios. Sin embargo, extraer estos datos es complicado.

Image contains google analytics goal definition

Definición de objetivos de Google Analytics

La forma más fácil de abordar Google Analytics is defined Objetivos de conversión desde el principio. Un objetivo de conversión es un desencadenante que se produce cuando un usuario completa una acción deseada en el sitio web. Ese objetivo podría ser

  1. visitar una página individual o una serie de páginas (como una página de pago o de registro exitoso),
  2. pasar un tiempo determinado en el sitio web o
  3. completar un evento desencadenante que envías desde tu aplicación.

Una vez que hayas definido los objetivos, puedes filtrar fácilmente tus datos para saber qué canales están impulsando estas conversiones. En este ejemplo, puedes ver que podemos determinar fácilmente qué canales generan más suscripciones y comparar las tasas de conversión.

Image contains google analytics

Puedes hacer lo mismo para objetivos más avanzados, como activar un plan o completar una compra. Es importante definir estos objetivos desde el principio, ya que Goals no te permite consultar los datos históricos, por lo que solo empezarán a registrar las conversiones una vez que los hayas configurado.

Google limita los objetivos de conversión a 20 por cuenta. No dudes en usarlos en todos desde el principio y, a continuación, descartar y reemplazar los que no utilices.

En Slidebean, hemos definido los siguientes objetivos de los que hacemos un seguimiento regular:

  • Registrar
  • Conversión a cualquier plan
  • Conversión a nuestro plan individual
  • Conversion a our equipment plan
  • Compra de presentación única

Como puede ver, todos nuestros objetivos están relacionados con el ROI del marketing. También puedes definir objetivos para la monitorización de la interfaz de usuario y la experiencia del usuario: por ejemplo, un tutorial o un proceso de incorporación. Sin embargo, otras herramientas, como Kissmetrics, te permiten tomar muchas más medidas en este tipo de embudos.

Parámetros UTM

Puedes «educar» aún más tus métricas de Google Analytics mediante el uso de parámetros UTM en tus enlaces. Cuando pegas un enlace, por ejemplo, en una respuesta de Quora o en una publicación de Facebook, Google Analytics puede rastrear el dominio y la dirección de donde proviene ese visitante, pero esos datos rara vez son muy útiles en un sitio web de mediana o gran escala.

Los parámetros UTM también son la única forma de obtener información detallada de las campañas en Google Analytics a partir de las iniciativas de marketing que no se implementan en el entorno de Google.

Con el Creador de URL de Google puede enviar información adicional a Analytics para realizar un mejor seguimiento de las fuentes de tráfico. Por ejemplo, si tienes una campaña de notoriedad de marca basada en responder a las preguntas de los clientes en Quora, Reddit o Twitter, puedes agrupar todo ese tráfico mediante el parámetro utm_campaign.

Así es como se vería una URL etiquetada para una campaña de anuncios de Facebook

slidebean.com? utm_source=facebook.com&utm_medium=cpm&utm_terms=marketing-audience-A&utm_campaign=us-FB-ContentMarketing

Así es como hemos etiquetado las URL en este artículo:

slidebean.com? utm_source=bplans.com&utm_medium=content&utm_terms=marketing&utm_campaign=blog

Analicemos cada variable:

Fuente: por lo general, el dominio (no la dirección completa) en el que se publicará el enlace. Si anuncias en Facebook, debería ser facebook.com

Medio: se usa principalmente para campañas de anuncios de pago (CPC: costo por clic o CPM: costo por impresión), pero también puede definirlo como correo electrónico, publicación o contenido. Google Analytics considerará automáticamente a cualquier visitante de CPM/CPC como «tráfico pagado».

Campaign: querrás definir una nomenclatura de campaña y hacer que todos los miembros del equipo de marketing sigan ese estándar; por ejemplo, nuestra campaña de presentación se denominó US-Startups o WW-Contentmarketing para que puedas agrupar todas las conversiones con un solo ID.

Duración y contenido de la campaña (opcional): solo debes añadir estos parámetros si realizas un análisis en profundidad o si tu campaña tiene muchos frentes. Puedes usar Term para filtrar las palabras clave a las que te diriges o, en el caso de una campaña de anuncios de Facebook, las audiencias a las que te diriges. Por otro lado, el contenido de la campaña te permite añadir un nombre o ID diferente a cada versión concreta de tu anuncio. Una vez más, estos deben usarse si está buscando un seguimiento muy detallado.

Realizar un seguimiento de las conversiones directamente en tu plataforma de anuncios

Cambiar entre tu plataforma de anuncios y tus resultados de Google Analytics puede resultar muy engorroso.

En el entorno de Google, puedes integrar tu cuenta de Google Analytics en Adwords y hacer coincidir tus objetivos de conversión con tus campañas, grupos de anuncios e incluso con anuncios y palabras clave específicas (más información sobre cómo integrarlos aquí).

Así es como se ve esto:

image contains tracking conversions in ad platform

Saber qué palabra clave en particular generó una conversión puede ser extremadamente útil para filtrar las palabras clave incorrectas o para optimizar estas palabras clave en tus planes de SEO (así es como lo hicimos).

Sin embargo, esta integración directa de Analytics-Adwords no se produce con otras plataformas, por lo que, a menos que tengas un sistema avanzado de etiquetas UTM, será muy difícil saber qué anuncios específicos están teniendo éxito.

Esta es la razón por la que muchas plataformas han empezado a crear sus píxeles de seguimiento. Algunos son muy fáciles de integrar y otros no, pero la mayoría sigue las mismo sistema que Facebook.

Con Facebook, debes añadir un píxel de seguimiento general a la sección principal de tus páginas. Ese píxel rastrea automáticamente las visitas a la página (PageView), por lo que puedes, por ejemplo, definir las conversiones en función de las páginas específicas visitadas.

Sin embargo, la mejor manera de hacer un seguimiento de los objetivos es utilizar los eventos de conversión de Facebook. Facebook tiene un conjunto predeterminado de eventos, como «Lead» o «CompleteRegistration», que puedes activar cuando un usuario hace clic en un botón en particular o completa un paso concreto: son mucho más precisos que el seguimiento de URL y son necesarios si tienes una aplicación de una sola página como la nuestra.

Image contains Facebook stats

En la plataforma de anuncios de Facebook, puedes crear campañas utilizando estas conversiones como objetivos, de modo que sus anuncios se optimicen automáticamente para el texto y las imágenes que generan más conversiones, en lugar de para el mayor número de clics). Además, puedes utilizar estas conversiones para hacer retargeting. Pero esa es otra historia.

Con los eventos de conversión habilitados y bien configurados, puedes comparar el ROI de la campaña directamente en Facebook, lo que te ahorrará MUCHO tiempo y esfuerzo. Twitter y LinkedIn tienen un seguimiento de conversiones similares, aunque sus píxeles no son tan buenos.

También es importante recordar que cada píxel o código que se instala en una página repercute en el rendimiento y el tiempo de carga. Utilízalos todos con prudencia y pruébalos de forma coherente.

Convertiéndose en un profesional: seguimiento de las conversiones en Kissmetrics

Kissmetrics es una herramienta fantástica y poderosa para rastrear la actividad dentro de tu aplicación, pero nos ha hecho maravillas con respecto al seguimiento del ROI de marketing.

Si instalas Kissmetrics tanto en tu aplicación como en tus páginas de destino, su píxel asignará automáticamente un ID anónimo a cada visitante que llegue a tu sitio web, incluso si aún no se ha registrado. Todos los puntos de datos asociados a ese identificador se almacenan en la base de datos de Kissmetrics y se vinculan a una dirección de correo electrónico en cuanto el usuario proporciona esa información.

Seamos un ejemplo:

  1. El usuario A visita tu sitio web gracias a un contenido que promocionaste a través de un anuncio de Facebook.
  2. Leen el contenido y se van.
  3. Un mes después, leyeron otro contenido de tu blog, que encontraron navegando por Internet.
  4. Tres meses después, ese usuario vuelve a crear una cuenta en tu plataforma. Buscan en Google el nombre de tu empresa y encuentran un anuncio de Google que ha configurado y hacen clic en él para acceder a tu sitio web.

A pesar de que fue el anuncio de Google del paso 4 lo que llevó al cliente a registrarse, el verdadero mérito (en mi opinión) es de la campaña que lo atrajo en primer lugar.

En el caso de Google Analytics, el crédito o la atribución de ese registro probablemente acabe siendo la campaña de Adwords para búsquedas de marca en las que el cliente hizo clic (paso 4) porque Google Analytics «no recuerda» que el usuario llegó al sitio web antes de esa fecha.

En Kissmetrics, por otro lado, puedes consultar el registro de actividad de ese cliente y verás que en el paso 1 se creó un ID único para ese usuario y que la primera campaña de origen para ese cliente es un anuncio de Facebook (se transfiere a Kissmetrics mediante etiquetas UTM).

This is a example of a client recorrido in Kissmetrics;

Image contains google stats

Cada visita se rastrea con fuentes de actividad y campaña:

Image contains campaign sources

También se rastrean todas las visitas posteriores, así como la visita que lo llevó a registrarse, así como la campaña que lo llevó al sitio web la última vez.

Una diferencia clave entre Google Analytics y Kissmetrics son los datos de identificación personal: tan pronto como el cliente agrega una dirección de correo electrónico, ese correo electrónico se conecta al ID anónimo creado en la primera visita, lo que le permite ver el registro de actividad de un usuario en particular.

Último recurso: códigos promocionales y encuestas de pago

Ahora, algunas campañas simplemente no se pueden rastrear por los medios tradicionales. Si colocas una valla publicitaria en el metro, por ejemplo, puedes intentar llevar a la gente a yoursite.com/subway, pero muchas personas simplemente buscarán tu marca en Google y generarán conversiones a partir de ahí.

Aquí es donde entran en juego las encuestas de pago y los códigos promocionales específicos de la campaña. Puedes utilizar una encuesta de pago para hacer un seguimiento y validar aún más los resultados que obtienes con tus otros métodos de seguimiento de tus canales de marketing.

Implementamos esta encuesta de pago que creamos en Typekit y nos ha hecho maravillas. Hemos copiado ese sistema de 2 preguntas de Squarespace, pero ha sido estupendo para hacer un seguimiento de las nuevas iniciativas de marketing, como los podcasts.

Image contains a computer displaying stats

ROI = LTV

Para una empresa de SaaS, existe un número mágico de LTV > 3 veces CAC. El valor de por vida de cada cliente debe ser el triple de su coste de adquisición; esto se calcula con bastante facilidad utilizando el porcentaje de abandono mensual.

Rastrear el valor de por vida de otros tipos de negocios es más difícil, obviamente. En el caso de una plataforma de comercio electrónico, por ejemplo, puedes utilizar los márgenes, el tamaño medio de las transacciones y el porcentaje de clientes habituales para calcular el LTV.

Recientemente implementamos un producto que funciona como compra única, por lo que hemos analizado los datos de los clientes para saber cuántos de nuestros usuarios hacen compras repetidas y cuántos de ellos se suscriben a un plan después de eso. Hemos tenido en cuenta todo esto para calcular el «LTV de compra única», que ahora es 1,5 veces el valor de la transacción original.

Reuniéndolo todo

Ahora tiene varios puntos de datos que confirman la fuente del cliente, pero ¿cómo resumirlos de manera que pueda estudiar su ROI?

Usamos una combinación de hojas de cálculo para conectar los siguientes puntos de datos:

  1. ID de cliente: correos electrónicos de la base de datos.
  2. Plan de clientes y LTV estimado: en función de su plan o compras, con origen en ChartMogul.
  3. Fuentes del cliente: todos los puntos de datos recopilados de las etiquetas UTM y las encuestas de pago. Consta de 1 a 6 columnas que obtenemos de Kissmetrics.
  4. Ingresos del cliente hasta la fecha: extraído de Stripe.

Esto requiere algunos conocimientos intermedios de Excel/Hojas de cálculo. Las fórmulas que acabarás utilizando con más frecuencia son INDEX/MATCH, COUNTIFS y SUMIFS. Estas son las hojas de cálculo que acabamos usando con más frecuencia:

RESUMEN SEMANAL/MENSUAL

una hoja de cálculo general y gráficos para entender el rendimiento de WoW o MoM.

Image contains monthly summary

MRR POR CAMPAÑA

Con INDEX/MATCH, puedes generar un gráfico de la cantidad de MRR que generó cada campaña para una cohorte semanal o mensual determinada.

LTV POR CAMPAÑA

Utilizando INDEX/MATCH y tus datos de LTV estimados, puedes calcular el LTV estimado que aporta cada campaña. Sin duda, tu gasto por campaña debería ser inferior a esta cifra, idealmente 1/3 o menos.

Image contains LTV stats

INGRESOS RECAUDADOS HASTA LA FECHA, POR CAMPAÑA

con los datos de Stripe, puedes calcular los cargos reales realizados a cada usuario y determinar si el gasto de una campaña en particular va camino de recuperarse. Si eres una empresa de SaaS, esto es especialmente útil para controlar el impacto de las suscripciones anuales de prepago.

Image contains LTV stats

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