Performance Marketing con orientación a resultados reales

Cuando las empresas trabajan en silos su estrategia digital es imposible accionar soluciones de performance marketing con orientación a resultados reales. Las mejoras reportadas en un área pueden convertirse en empeoramientos de otro, de forma que el impacto final en el negocio no es el esperado. Para poder controlar el rumbo de la estrategia digital las distintas áreas deben operar con un objetivo común.

Es necesario reducir la distancia entre el dashboard de resultados de performance y la P&L de la empresa, para poder mejorar la toma de decisiones a alto nivel.

Problemática del trabajo en silos

Si los equipos implicados en la estrategia digital funcionan de forma estanca, resulta muy difícil interpretar el resultado final de todas las acciones que se ejecutan.

El departamento de PPC puede reportar mejoras a costa del departamento de SEO, por canibalización de tráfico orgánico. Una promoción puede disparar las ventas, pero reducir tanto el margen que no llegue a compensar. Una campaña de email marketing con códigos de descuento puede incrementar las conversiones que reporta el equipo de Automation, y al mismo tiempo afectar a la tasa de conversión en web. Así, algunas acciones que parecen tener resultados positivos por silos se traducen finalmente en peores resultados generales.

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Problemática de la atribución en Paid Media

Por si esto no fuera suficiente, las rutas de conversión son cada vez más complejas, y se impacta a los usuarios por diferentes canales antes de que se genere la venta. Cada una de estas interacciones supone un «coste» para la empresa, por lo que generalmente hay un doble objetivo para los canales de contribución: reducir costes (interacciones) innecesarios para mantener el resultado o incrementar la inversión manteniendo una determinada rentabilidad.

Monitorizar en exclusiva los resultados de las diferentes plataformas (Facebook Ads, Google Ads o incluso Connectif) puede inducir a errores graves en la dirección de la estrategia digital.

Un aumento de la inversión en Facebook Ads generará posiblemente un aumento de ventas en los resultados de la plataforma, pero es altamente probable que dicho aumento no se refleje en el topline en la misma cuantía. Si tenemos en cuenta la información de las plataformas por separado, probablemente tomaremos malas decisiones (ej. subir más la inversión en Facebook con baja rentabilidad real).

Análisis holístico de los resultados

Para salvar la problemática del trabajo en silos y la atribución, la dirección de estrategia digital debe realizar un análisis holístico de los resultados. Es necesario interpretar los datos desde diferentes enfoques:

• Los informes de las plataformas sirven para monitorizar la operativa y optimización en el día a día.
• Los informes de terceros (Analytics, Amplitude) permiten entender la aportación de los diferentes canales bajo las mismas reglas de juego: un modelo de atribución que se ajuste a las necesidades de la empresa.
• Finalmente, la contribución de los esfuerzos de marketing en la P&L refleja la realidad del resultado.

Margen de Contribución After Marketing

Es el indicador principal del rendimiento de marketing, representante del resultado una vez restados los costes variables de inversión. Mide el beneficio de la estrategia digital antes de incorporar los gastos de estructura. El Margen de Contribución After Marketing se puede representar en Data Studio, con mayor o menor precisión en función de las métricas que queramos incorporar (logística, devoluciones, etc.).

Nos permite ver con la máxima transparencia el resultado real de las acciones y experimentos que ejecutamos. Para que sea lo más fiel posible a la P&L se calcula restando la inversión en marketing al Margen Bruto sobre Ventas (Gross Margin).

Para llegar hasta el objetivo de Margen de Contribución es preciso monitorizar otros KPIs de alta relevancia a nivel de negocio, que son accionables a nivel táctico por los diferentes equipos de trabajo (CRO, Paid Media, SEO, Automation).

KPIs de Performance & Negocio

Las acciones que se ponen en marcha en cualquier ámbito del performance marketing deben tener como objetivo final un impacto directo en la cuenta de resultados. La medición de estas acciones debe alinearse con las métricas que aparecen en el forecast / budget.

Recomendamos para ello trabajar de manera conjunta un informe en Data Studio que recoja estos KPIs:

• Gross Merchandise Value (GMV): volumen de ventas del ecommerce, representante del topline. Recomendamos evitar la extracción de este dato desde terceros (Google Analytics) y obtenerlo de la fuente original para mayor precisión.
  

• Margen Bruto (Gross Margin): para el cálculo del Margen necesitamos formular las ventas sin IVA a partir del GMV y restar el Costo de los bienes vendidos (COGS).
  
  Desde las acciones de performance no podemos impactar los costes de producto, pero sí el margen. En la ejecución de la estrategia digital podemos realizar experimentos que modifiquen el mix de productos vendidos, buscando mejorar el margen absoluto. Por ejemplo, las promociones tenderán a bajar el % de margen pero incrementarán el GMV, de forma que el Margen absoluto puede ser mejor. Desde CRO podemos favorecer la visibilidad de aquellos productos con mejor % de margen para buscar un mix que genere mejores resultados reales (mayor Contribución After Marketing).

• Margen Bruto sobre Ventas (%): indicador del peso del margen sobre las ventas sin IVA. A corto plazo nos ayuda a entender cómo impactan los cambios que hacemos en el mix de producto y las promociones.
• Valor Medio de Pedido (AOV): monitorizamos cómo fluctúa en base a las acciones ejecutadas (promociones, creación de packs, etc.) y cómo contrasta con la tasa de conversión en el sitio. Generalmente, el AOV es inversamente proporcional a la tasa de conversión, por lo que debemos intentar encontrar el punto de equilibrio que genere un mejor margen de contribución.
• ROAS Blended: es el resultado de dividir el GMV entre la inversión total en medios. Como indicador principal de rentabilidad, se interpreta siempre en compañía del volumen. En términos generales, a mayor crecimiento es esperable menor rentabilidad, por lo que tiende a disminuir cuando el GMV aumenta.
• ACOS Blended: es el resultado de dividir la inversión total entre el GMV. Representa el coste sobre la facturación y también es necesario interpretarlo en compañía del volumen (de inversión, de tráfico o de ventas).

• Coste por Sesión Blended: tiene en cuenta las sesiones totales, con independencia del canal de contribución y la inversión en medios. Tenderá a bajar si aumenta la aportación de tráfico no pagado (orgánico) y a subir cuando tengamos un mayor peso del tráfico de pago. Es un sensor de la relación entre los dos tipos de tráfico y una métrica muy útil para hacer forecasts en base a datos históricos.

Adicionalmente, es importante contar con un análisis del mix de producto para entender cómo se comporta en función de los cambios a nivel de CRO, Paid, Posicionamiento Orgánico y Automation.

Forecast y Estimaciones

Controlando las métricas de negocio relacionadas con las acciones de performance digital podemos hacer forecasts más precisos. Podemos estimar la facturación para una determinada inversión en base al histórico de tasa de conversión, AOV y Coste por Sesión Blended, incorporando posibles correctores de mejora y estacionalidad. Podemos establecer de esta forma el objetivo de Margen de Contribución After Marketing e ir valorando el cumplimiento mes a mes:

El ejercicio de forecast es crucial para planificar alinear los objetivos de negocio y con los hitos de la estrategia digital, generalmente en base a tasa de conversión, AOV y Coste por Sesión, siempre vinculados a un volumen determinado de inversión.

Hipótesis y experimentación

El control de KPIs de performance vinculados a métricas de negocio nos permite elevar el análisis y la experimentación al nivel estratégico. Estos son algunos ejemplos de hipótesis y experimentos que se pueden llevar a cabo valorando el impacto en la cuenta de resultados.

Mix de producto

Debemos partir de un análisis de la relación entre el AOV y la tasa de conversión para plantear las hipótesis de mejora.

• Incremento del AOV a través de packetización, cross sell, upsell (en web y campañas).
• Disminución del AOV valorando posibles incrementos en la tasa de conversión ¿es mejor dar más visibilidad a productos con menores costes y mayor rotación?

• Incremento del % de Margen ¿es mejor dar más visibilidad a productos con más margen o se produce un impacto negativo en la tasa de conversión?

Mix y volúmenes de inversión

En base al mix actual se pueden plantear movimientos de inversión entre plataformas, aumentos y reducciones (en función del objetivo de negocio en ese momento) y valorar el resultado final:

• Reducciones / aumentos de inversión en Upper Funnel
• Traspaso de inversión de una plataforma a otra (ej. de Facebook a Google Ads)
• Valoración de la escalabilidad, vinculado a los costes publicitarios. Cómo impactan las subidas de inversión en el Margen de Contribución, a corto y medio plazo en función del tipo de incremento.

En el planteamiento de estos experimentos debemos tener en cuenta no solo el impacto a corto plazo, sino el posible impacto a largo plazo de los cambios. La reducción de la inversión en Upper Funnel puede suponer una mejora inmediata del Margen de Contribución actual pero impactará seguramente en la venta futura al afectar al posicionamiento de la marca. Asimismo, un incremento de la inversión en esfuerzos de branding probablemente no se verá reflejado en el resultado a corto plazo, pero impactará positivamente a lo largo de la vida del proyecto por el posicionamiento de marca (más visibilidad, mejores tasas de conversión esperadas, acceso a mejores costes publicitarios por mayor share of voice).

Experimentación con promociones

Calibrar las ganancias incrementales en el uso de promociones es importante para generar una dinámica sana de ventas. Los descuentos generalmente mueven la aguja a nivel de facturación pero es posible que no lleguen a compensar en términos de margen. Algunas ideas de experimentos que se pueden hacer a este nivel son:

• Descuentos en productos o líneas de producto determinados, con más o menos margen.
• Descuentos más o menos agresivos, valorando el incremento de tasa de conversión y el resultado final (también tienden a abaratar los costes de Paid por mejoras en el CTR).
• Descuentos segmentados en función de la Bases de Datos (Automation) con interpretación del resultado en términos de corto plazo pero también en fidelización y LTV esperado.

Es posible también experimentar con cambios de precios monitorizando las métricas de negocio, para encontrar el punto óptimo que permita mejorar el resultado final.

En definitiva, el manejo de un dashboard de resultados más cercano a las métricas reales de la compañía nos permite tener un mayor control y monitorizar el cumplimiento del objetivo común, valorando la aportación de cada área en el resultado final. La interpretación de esos resultados y el planteamiento de hipótesis y experimentación debe basarse en el histórico de datos de la propia empresa y benchmarks de la agencia y de la vertical en la que trabajamos. La dirección de la estrategia digital es clave para entender el retorno de los recursos de marketing.