Muchos especialistas en marketing que viven y respiran el gasto publicitario valoran el ROAS como el santo grial de la publicidad. Para muchos, es una forma de calcular y formular los próximos pasos para lograr ingresos altos (o más altos). Si bien esta métrica pronostica bastante bien, una pregunta que surge es cuán útil es para el crecimiento a largo plazo.
Con el uso de la reorientación como una forma de cumplir con los objetivos de ROAS, los profesionales de PPC podrían no considerar la incrementalidad como una forma de obtener buenos resultados. Algunas mentes agudas, sin embargo, han recurrido al valor de por vida del cliente para una mejor optimización con máximas ganancias.
Así que esta semana en el episodio 17 de PPC Town Hall, hablamos con nuestros panelistas que están obsesionados con lograr mejores resultados para las campañas de PPC:
- Andreas Reiffen, Fundador y CEO de Crealytics
- Frederik Boysen, Fundador y CEO de Profitmetrics.io
Como siempre, puedes ver el episodio de esta semana así como ediciones anteriores de PPC Town Hall aquí mismo.
Aquí hay 5 ideas sobre cómo mirar más allá del ROAS para optimizar PPC.
1. Comprender el problema con ROAS
Andreas: En grandes organizaciones minoristas, Finanzas es responsable tanto del presupuesto como de establecer objetivos de rendimiento. Mientras que finanzas tiene en mente los KPIs de rentabilidad y los objetivos de adquisición de nuevos clientes, los traducen en objetivos de ROAS. A menudo no entienden que la rentabilidad o el CLV no son un subproducto aleatorio de alguna campaña publicitaria, sino algo que se puede optimizar explícitamente.
Una vez que se establecen los objetivos de ROAS, la forma más fácil de lograrlos es vender productos con bajos márgenes y altas tasas de devolución… generalmente a sus clientes existentes. Sin embargo, al final del ciclo presupuestario, generalmente descubren que aunque han alcanzado sus objetivos de ROAS, la rentabilidad ha disminuido.
En el ciclo presupuestario subsiguiente, el objetivo de ROAS se ajusta en función de la baja rentabilidad. Este ciclo vicioso solo se puede romper estableciendo otros objetivos además del RAS.
2. Considerar la ganancia sobre el gasto publicitario
Frederik: Necesitas calcular la ganancia bruta real en cada pedido individual, seguido de hacer la atribución y observar el LTV (valor de por vida) del cliente. Necesitas trabajar en la ganancia en la primera atribución.
Usamos POAS (ganancia sobre el gasto publicitario), que es más rica en gasto publicitario antes de enviar los datos a los canales. Calculamos todos nuestros pedidos, las ganancias sobre ellos, el precio de costo, el costo de envío y las tarifas de pago. Luego enviamos estos a la plataforma para que se puedan tomar decisiones transparentes.
3. Poner la información correcta en el sistema
Andreas: Hay una diferencia fundamental entre cómo solíamos hacer las cosas y lo que estamos haciendo ahora. Las palancas que una vez se usaron para sobresalir en el marketing digital han cambiado drásticamente. En los primeros días optimizábamos palabras clave, copias de anuncios y páginas de destino; cosas que no estaban completamente automatizadas.
Pero la IA ha hecho que todas estas actividades sean redundantes. Para diferenciarse de la competencia hoy necesitas asegurarte de optimizar para los objetivos correctos y que puedas medir con precisión el valor de cada clic… y alimentar tu algoritmo con datos de primera parte. Poner la información correcta de nuevo en el sistema es clave para optimizar más allá del ROAS.
Para activar tus datos necesitas primero evaluar el margen exacto del pedido, luego deducir las devoluciones esperadas. Como segundo paso, necesitas saber si un pedido fue realizado por un nuevo cliente o uno existente. Si fue un nuevo cliente quien compró, se esperan futuras compras, por lo que agregas un (valor residual de por vida del cliente sobre el margen del primer pedido).
En última instancia, necesitas dividir todo este valor si hubo varios clics involucrados. El objetivo final debería ser alcanzar el valor de cada clic. Esto es un requisito previo para que los sistemas de pujas funcionen para tu negocio específico.
4. ¿Reorientar o no?
Andreas: Quien tenga curiosidad por ver el impacto de la activación de datos debería hacer un experimento. ¿Primero? Deja correr el tROAS. Luego, en una instancia, proporcionas los datos del primer clic. En la otra, los datos del último clic. Analiza la participación de reorientación de ambas configuraciones y verás solo una pequeña participación de reorientación a través del primer clic; ya que todos los créditos se asignan a él.
¿Qué sucede si pruebas la incrementalidad? Verás que cuanto más probable sea que un usuario compre, mejores se verán los resultados, aunque con un menor impacto incremental. Nadie hoy puede responder a esta pregunta: si pujar hacia arriba o hacia abajo en tu actividad de reorientación.
Creo que los sistemas de atribución han fallado completamente. Asumen que la publicidad debe ser responsable de la venta… y así asigna créditos basados en diferentes parámetros. Lo único de valor es ejecutar modelos aislados basados en audiencias incrementales. Es aquí donde realmente puedes descubrir el alcance del impacto.
5. Ir más allá de la atribución
Frederik: Tenemos un panel donde eliminamos la atribución por completo. En realidad, observamos las ganancias brutas, el uso sobre el gasto publicitario y la ganancia bruta después del gasto publicitario manteniendo sus proporciones iguales. De esta manera, realmente puedes ver si tus ganancias brutas aumentarán o disminuirán si no cambias las proporciones. Después de esto, puedes intentar asignar con algo de atribución. De esta manera puedes mirar las finanzas en lugar de solo la atribución.
Conclusión
Si bien el ROAS podría haber sido la luz guía del pasado, no se puede olvidar que lo que son esencialmente las métricas de Google podrían no reflejar con precisión los objetivos de tu cliente o empresa.
La única forma de sostener un sistema impulsado por ROAS es superponer diferentes reglas en las categorías de productos. Incluso las ubicaciones geográficas parecen tener un efecto en los objetivos de ROAS; podrías encontrar, por ejemplo, que la tasa de adquisición de clientes es más alta en Nueva York que en San Francisco.
Es difícil automatizar algunas cosas completamente ya que podrías no tener los mismos objetivos en diferentes ubicaciones y productos. La única forma de solucionar eso ahora es avanzar hacia un sistema de seguimiento de conversiones y atribución que tenga en cuenta cosas más pequeñas, como ubicaciones e incrementalidad.
