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04 de agosto de 2021

3 buenas prácticas al momento de analizar las métricas de tu comercio electrónico

¿Sabías que no todo lo que importa puede ser medido y no todo lo que se puede medir debe ser tenido en cuenta?

Este artículo escrito por Carlos Chávez, un especialista en mercadeo digital, resume sus aprendizajes durante 7 años ayudando a más de 300 negocios a crecer. Su agencia Gmarketing S.A.S (www.gmarketing.co) nació en Cali en el años 2014 y su misión es ayudar a que las pymes crezcan con el mínimo gasto y esfuerzo posible basándose en método científico, la formulación de hipótesis, hacer experimentos y tomar decisiones basadas en datos.

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1. Analiza el ACOS: Costos publicitarios de ventas

Se parece al ROAS pero no lo es. A continuación un ejemplo práctico que explica qué significa:

Un usuario adquirido por una campaña de pago realiza una transacción por valor de $100.000 que nos deja una utilidad bruta de $50.000 invirtiendo $35.000 en adquirir y convertir ese usuario.

- ACOS (costo / ingresos) = 70%

- ROAS = [(ingresos / costo) * 100] = 142%

Gracias a ACOS vemos que el 70% de los ingresos van directamente a pauta de una forma muy sencilla

"Gracias" al ROAS entendemos que por cada peso que invertimos generamos $1.42 (para ser claros: ¡ingresos, NO GANANCIAS!)

En cuanto a los números, ¿Cuántos Ecommerce funcionan con márgenes superiores al 25%?

De estos, ¿Cuántos están dispuestos a vender al 1% o al 2% de márgenes netos?

¿Tiene en cuenta que el costo de empaque y envío también debe restarse de los ingresos?

Por supuesto, se deben tener en cuenta otros factores como la tasa de recurrencia, la frecuencia y CLTV. Pero ahora hablamos de rendimiento de conversión.

✅ No se enfoque ROAS, enfócate en ACOS Advertising Costs of Sales -

Costos publicitarios de ventas

No te enorgullezcas de ROAS del 300%, o 400%

2. Evita la inferencia estadística.

¿Usas lentes mientras analizas datos?

La inferencia estadística es el proceso de sacar conclusiones de los datos que están sujetos a variación aleatoria. El error observacional es un ejemplo de inferencia estadística.

Por ejemplo, considere el rendimiento de tres campañas A, B y C en el último mes (vea la imagen de arriba)

Aquí la campaña 'B' parece tener la tasa de conversión más alta.

¿Significa eso que la campaña B está funcionando mejor que la campaña A y la campaña C?

La respuesta es que no lo sabemos con certeza. Esto se debe a que aquí estamos asumiendo que la campaña B tiene la tasa de conversión más alta sólo sobre la base de nuestra observación. Así que si hay un error de observación, nuestra suposición podría ser errónea. El error observacional es la diferencia entre los datos recopilados y los datos reales.


Para minimizar el error de observación, necesitamos segmentar la tasa de conversión (vea la imagen de abajo):

Ahora sabemos que la campaña B no tiene la tasa de conversión más alta, ya que su tamaño de muestra (4 transacciones de 20 visitas) es demasiado pequeño. Si la campaña B hubiera obtenido 1 transacción de 1 visita, su tasa de conversión sería del 100%. ¿Eso hará que su rendimiento sea aún mejor? No. Es por eso que necesita lentes de alta potencia de estadísticas para ver los datos.

3. Enfócate en la rentabilidad antes que en las ventas.


Una empresa no es buena gracias a sus ventas ni a sus ganancias, es buena cuando es rentable.

¿Qué quiere decir esto?


La rentabilidad debe comprenderse como la justificación de que una empresa sea un buen negocio. No todas las empresas pueden considerarse un buen negocio aunque generen utilidades, porque para considerarlas rentables sus utilidades deben ser suficientes.

Una definición más precisa de la rentabilidad es la de un índice que mide la relación entre la utilidad o la ganancia obtenida, y la inversión o los recursos que se utilizaron para obtenerla.

Rentabilidad = (Utilidad o Ganancia / Inversión) x 100

Por ejemplo: Imagina que invertimos $ 1500.000 en un mes y luego generamos ventas por $4000.000 con una utilidad de $ 2000.000, aplicando la fórmula: ($2000.000 – $1500.000 / $1500.000 ) x 100, podemos decir que la inversión nos dio una rentabilidad de 33.33%.

Es por eso que es importante que todos los meses tengas claras esas 5 métricas de negocio de tus campañas :

1) El ROI (Return On Investment): es el valor económico generado como resultado de la realización de diferentes actividades de marketing.

ROI = (Ingresos - Gastos) / Gastos x 100

2) ROAS(Return On Advertising Spend): mide los ingresos brutos generados por nuestra inversión publicitaria..

ROAS = (Ingresos / Inversión) x 100

3) CPL: o Coste Por Lead es el nombre que se le da al coste de generar un cliente potencial

CPL = Costo total de marketing en un mes / Número de prospectos conseguidos

4) CAC : Representa el costo de adquisición del cliente. de una empresa es el costo total de ventas y marketing requerido para ganar un nuevo cliente durante un período de tiempo específico.

CAC = Costo total de marketing en un mes / Número de clientes conseguidos

5) LTV : El valor de la vida útil del cliente o Lifetime Value es la cantidad de valor que un cliente contribuye a tu negocio durante su vida útil, que comienza con la primera compra o contrato.

LTV simple 1 = (Ingresos anuales por cliente * Relación con el cliente en años) – Coste de adquisición del cliente

Una alta utilidad, pero una baja rentabilidad, implica en primer lugar una mayor inversión, al tiempo que exige mayor esfuerzo y sacrificio para obtener lo mismo o menos de lo que se conseguiría si se invirtiera en un negocio o sector más rentable.

Lo maravilloso del comercio electrónico es que no tienes costos fijos altos, no debes pagar local, oficina y demás lo que permite tener un buen margen para invertir en marketing digital y así generar una mayor rentabilidad. Al ser tu negocio 100% digital lo normal sería que por cada peso facturado inviertas un 0.33 centavos en marketing digital, que tu costo de producto no supere el 40% del total del precio de venta.



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