Por qué tus informes de PPC te están engañando

Descripción del Episodio

El PPC y el marketing digital están en constante evolución y los anunciantes deben adaptarse para mantenerse a la vanguardia. Es cada vez más importante encontrar nuevas formas de aprovechar los datos de manera efectiva y optimizar las campañas para un mejor rendimiento. Comprender factores como la atribución, los datos de primera mano y la automatización puede marcar la diferencia en el éxito.

En este episodio de PPC Townhall, nuestro CEO y cofundador, Frederick Vallaeys, se sienta con Scott Desgrosseilliers, CEO de Wicked Reports, para explorar cómo los anunciantes pueden evaluar críticamente sus fuentes de datos y modelos de atribución para tomar decisiones más precisas e informadas.

Aprenderás más sobre:

• La importancia de una atribución confiable en PPC
• Desafíos con GA4 y por qué no siempre es la mejor solución
• Datos de primera mano como ventaja competitiva
• Elegir el modelo de atribución adecuado para tu negocio

Conclusiones del Episodio

La necesidad de datos confiables y de alta calidad se está volviendo más pronunciada a medida que nos movemos hacia campañas de PPC altamente automatizadas. Pero con desafíos como las limitaciones de GA4, los modelos de atribución cambiantes y las regulaciones de privacidad, los especialistas en marketing tienen dificultades para tomar decisiones basadas en datos.

Fred y Scott profundizan en las mejores alternativas a GA4, cómo puedes optimizar los modelos de atribución y el papel evolutivo de los datos de primera mano. ¡Comencemos!

1. La importancia de una atribución confiable en PPC

Estamos en una era donde la publicidad se inclina fuertemente hacia la automatización. Esto hace que la atribución precisa sea aún más importante porque necesitas datos confiables sobre lo que está funcionando en tus campañas para guiar a los algoritmos de manera efectiva.

Si eliges confiar ciegamente en las conversiones reportadas por la plataforma, terminas asignando presupuestos de manera ineficiente. Por ejemplo, puedes invertir en campañas que parecen ser rentables en la superficie pero que realmente no impulsan ningún crecimiento empresarial. Esto es especialmente cierto en ciclos de ventas más largos donde las conversiones no ocurren instantáneamente.

“Si no tienes un buen sistema de atribución en su lugar, solo estás adivinando dónde gastar tu dinero. Y si estás adivinando, probablemente estés desperdiciando el gasto en publicidad,” comparte Scott.

2. Desafíos con GA4 y por qué no siempre es la mejor opción

A pesar de ser la herramienta de análisis preferida de Google, GA4 tiene algunas limitaciones serias, incluidas inconsistencias en el seguimiento y una falta de transparencia en la atribución. Sus informes probablemente favorecen los productos publicitarios de Google sobre otras fuentes de tráfico. Si solo confías en GA4, puedes descubrir que sobrecredita a Google Ads mientras no da suficiente crédito a otros esfuerzos orgánicos, sociales o de correo electrónico.

“GA4 no está construido para tu negocio. Está construido para el ecosistema de Google. Necesitas cuestionar si realmente te está mostrando el panorama completo,” dijo Scott

Una mejor manera de evitar un posible subregistro es validar los datos de GA4 contra otros modelos de atribución, conocimientos de CRM y datos offline. Esto asegura que tengas un conjunto completo de conocimientos y no estés tomando decisiones basadas en información incompleta.

Otro problema es que GA4 tiene dificultades para rastrear con precisión el comportamiento del usuario a través de múltiples sesiones o dispositivos. Esto significa que terminas perdiendo visibilidad en el viaje completo del cliente, lo que nuevamente lleva a brechas de datos en los informes.

3. Datos de primera mano como ventaja competitiva

Scott también enfatiza la importancia de los datos de primera mano y cómo dan una ventaja a los anunciantes. A diferencia de los datos de terceros, a los que muchos anunciantes tienen acceso, los datos de primera mano son únicos para tu negocio, exclusivos y una mejor reflexión del comportamiento real del cliente.

“Tiene sentido capturar datos de primera mano, no solo porque puedes comercializar con ellos gratis en canales propios, sino también porque permite una reorientación precisa, como cargar clientes potenciales no convertidos. Conseguir que alguien envíe su correo electrónico es una señal de conversión fuerte, especialmente con todos los clics que llegan,” dice Scott

Por eso también es importante invertir en tu propio proceso de recopilación de datos. Te dará una ventaja competitiva duradera, te ayudará a optimizar tus campañas de manera más efectiva y protegerá tus esfuerzos de marketing contra cambios de privacidad y limitaciones de seguimiento.

4. Elegir el modelo de atribución adecuado para tu negocio

La atribución de múltiples toques se está volviendo cada vez más importante para comprender con precisión el viaje del cliente. Por eso es importante elegir el modelo de atribución adecuado dependiendo de tus objetivos comerciales, ciclo de ventas y la complejidad del viaje de tu cliente.

Algunos anunciantes todavía usan la atribución de último clic, pero pasa por alto el impacto de las interacciones en la parte superior del embudo.

Más bien, es una mejor opción usar modelos de múltiples toques, como la atribución lineal o basada en la posición, para proporcionar una visión más holística al distribuir el crédito a través de múltiples puntos de contacto. En última instancia, el mejor enfoque es aquel que se alinea con cómo tus clientes interactúan con tu marca mientras equilibra la confiabilidad de los datos y los conocimientos accionables.

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Transcripción del Episodio

Frederick Vallaeys: Su nombre es Scott Desgrosseilliers de Wicked Reports. Así que estoy muy emocionado de hablar con él porque en esta época donde tanto del PPC y el marketing digital se están automatizando, las automatizaciones necesitan buenos datos sobre lo que está funcionando para ti. Entonces, ¿cómo obtienes esos buenos datos? ¿Es GA4 o no? Tal vez GA4 tenga algunos grandes problemas. Hablaremos de eso. ¿Cuáles son las alternativas? ¿Qué modelos de atribución deberías elegir? ¿Cómo juega la primera parte en todo esto? Así que muchas buenas preguntas, y tenemos un gran experto uniéndose a nosotros para responder a todas estas hoy. Así que con eso, comencemos con este episodio de PPC Town Hall.

Scott, ¡bienvenido al programa! ¡Es genial tenerte aquí!

Scott Desgrosseilliers: Gracias por tenerme, Fred. Cualquier momento en que pueda ser referido como un experto, es una buena sensación. Muy pocas cosas soy experto en la vida, pero la atribución de marketing es una de ellas.

Frederick Vallaeys: Bueno, ya sabes, si eres bueno en una cosa y vives de eso, no es una mala cosa, ¿verdad?

Scott Desgrosseilliers: Sí, eso es lo que he descubierto.

Frederick Vallaeys: Así que háblanos un poco sobre cómo te convertiste en un experto en ese tema.

Scott Desgrosseilliers: Bueno, hace muchos, muchos años, creo que he calculado casi 30,000 horas que he dedicado a la atribución de marketing.

Frederick Vallaeys: Por supuesto, el tipo que nos habla de medición sabe exactamente cuántas horas ha dedicado.

Scott Desgrosseilliers: Sí. Así que lo calculé una vez hace un tiempo y luego mantengo un registro y hago un seguimiento solo porque era fascinante. Pasé tanto tiempo y aún estaba interesado en ello. Sabes, hace mucho tiempo, un buen amigo mío había comenzado una empresa de langosta, Get Maine Lobster, donde vendía comida en línea.

Probó Facebook. Esto fue en 2006. No, espera un minuto. ¿Fue en 2006? Oh Dios mío. No, lo siento. 2013. Y dijo, oye, Facebook no funciona para la langosta. Y dije, ¿por qué es eso? Dijo, gasté $4,000. Solo hice una venta. Y pensé, sabes, tal vez, es solo que van a tardar en comprar.

Déjame intentar encontrar un software para ti e instalarlo porque me gustaban, ya sabes, los análisis y siempre estaba haciendo consultoría de datos y no pude encontrar nada que fuera a rastrear sus resultados. Sabes, esto fue en 2013. Y así que armé esta idea. Una manera muy compleja de rastrear algunos clics.

Y resultó que él se equilibraría en Facebook cuando gastara en publicidad. Pero luego, si lo mirábamos con una perspectiva de 90 días, la gente compraría a través de sus correos electrónicos o visitas de retorno, y en realidad estaba ganando diez a uno en su dinero. Así que se le encendió la bombilla de que, wow, Facebook podría hacerme ganar mucho dinero, y ahora gasta un par de cientos de miles al mes en el canal, que solo gastó cuatro mil cuando comenzó. Así que los datos realmente funcionaron. Y luego la palabra se extendió a través de solo algunos de sus amigos y algunas personas que conocía en Infusionsoft, que ahora se llama Keep, que ahora se llama Thrive, y de repente tenía un negocio de consultoría que se convirtió en, necesitaba un software y así nació Wicked Reports.

Frederick Vallaeys: Genial. Así que básicamente no midas demasiado de cerca porque podrías perderte el panorama más amplio.

Scott Desgrosseilliers: Cien por ciento. Quiero decir, siempre me sorprende cuando la gente intenta actuar en el mismo día. Es como si estuvieran operando acciones, lo cual solía ser un operador diario, así que sé cómo hacerlo y lo disfruto.

Y los datos, los datos de conversión están en un retraso. Las plataformas publicitarias actualizan sus informes de conversión hasta 72 horas después del hecho.

Así que decir que, oh, el algoritmo me está siendo bueno hoy, voy a gastar más es complicado porque ese algoritmo podría estar siendo bueno contigo porque enviaste un correo electrónico hoy, la gente compró y sí, el pago ayudó a impulsarlo, pero fue de un día, dos días, una semana, un mes atrás, y ahora se está mostrando y puede o no aparecer en el informe.

Así que encuentro que el retraso de tiempo es real y no mucha gente lo entiende. Y es una gran ventaja competitiva si lo haces porque puedes gastar donde las audiencias parecen no estar convirtiendo y, ya sabes, ignorar algunas otras que están infladas.

Frederick Vallaeys: Habla un poco más sobre el retraso de tiempo en las diferentes plataformas. Cuando estaba en Google, el retraso de tiempo era significativo antes de que las cosas llegaran a los informes. Pero luego decíamos, bueno, ya sabes, puede ser un par de días antes de que los datos estén allí, pero en realidad, en la mayoría de los casos, los datos llegarían a los informes en 20 minutos.

Pero luego sé que hoy en día Optmyzr también trabaja con Amazon y Amazon tiene más fallos en sus informes, por lo que es menos consistente y también lo descarta después de 90 días. Así que a menos que tengas una herramienta que lo guarde, ya sabes, es un poco difícil mirar hacia atrás a lo que sucedió el año pasado y qué aprendimos de eso.

Así que habla un poco sobre las diferentes plataformas con las que trabajas y cómo ese cambio difiere entre ellas.

Scott Desgrosseilliers: Sí, bueno, el mayor retraso que vemos es en Meta en términos de no cuán rápido Meta informa sus conversiones necesariamente, sino el tiempo entre un clic y una conversión. Así que encontramos que a veces puede ser, ya sabes, y tendremos atribución de por vida hacia adelante y hacia atrás.

Como, puede que no siempre uses eso como análisis. Sabes, si algo sucedió hace cuatro años no es muy relevante, pero podemos informar si quieres decir, oye, ¿de dónde vinieron todas las ventas de hoy? A veces mostraremos en Meta, ya sabes, que ese cliente potencial se generó hace cuatro años en Meta que compró hoy, particularmente alrededor de las vacaciones con Black Friday, Cyber Monday.

Así que podemos ver un retraso de conversión de hasta un año en términos del tiempo de clic a conversión. Depende del punto de precio. Tal vez solo ejecutaste una gran venta que finalmente tocó una fibra o hicieron clic hace mucho tiempo y luego los reorientaste en una plataforma diferente que los volvió a involucrar.

Así que Meta tendría el mayor retraso de tiempo para el clic a la conversión.

Frederick Vallaeys: No sé por qué, pero esta mañana estaba pensando en autos y cómo hoy en día, es el scout, el nuevo SUV que está saliendo, básicamente están tomando depósitos de cien dólares y recopilando la dirección de correo electrónico de alguien. Pero ninguno de estos autos estará disponible por al menos un año.

Y el cyber truck fue lo mismo. Quiero decir, ¿cuántos años entre cuando comenzaron a recopilar las “conversiones” y luego realmente entregar el producto? Pero encuentro fascinante que hoy en día parece haber este cambio hacia realmente recopilar un pago inicial como parte de ese evento de conversión inicial.

Y luego hay un gran retraso de tiempo hasta la conversión real. Y supongo que eso se relaciona un poco con. crear el entusiasmo y la demanda, oye, es exclusivo estar en esa lista. Y es como si te pusiera más alto en la lista de prioridades si te gusta el producto, pero también se trata de recopilar datos de primera mano, ¿verdad?

Si tienes estos ciclos de ventas más largos. Así que, ¿alguna opinión sobre eso? ¿Es ese un cambio que también estás viendo en la industria? ¿Cómo está la gente pensando sobre estos largos ciclos de conversión?

Scott Desgrosseilliers: Sí, quiero decir, los datos de primera mano, no solo recopilarlos, sino luego rastrear esa conversión de datos de primera mano porque el costo por clic sigue subiendo.

Quiero decir, y probablemente no van a bajar porque Google y Meta y todas las otras plataformas tienen que mostrar crecimiento. Así que no es probable que de repente reduzcan el costo fuertemente en el costo por clic. Así que sí, quiero decir, incluso para una marca de comercio electrónico, quiero decir, estás pagando mucho por ese tráfico y la gente no necesariamente va a comprar en la primera vez que han encontrado tu marca.

Así que tiene sentido intentar capturar los datos de primera mano. Uno, porque puedes comercializar con ellos en medios propios de forma gratuita, pero luego también puedes reorientar muy precisamente, ya sabes, cargar los clientes potenciales no convertidos. Así que, quiero decir, nosotros.

También encuentro que obtener eso es una señal de conversión realmente alta para conseguir que alguien envíe su correo electrónico, así que tienes todo tipo de clics entrando.

Pero los que si no puedes obtener la compra, si puedes obtener la presentación del correo electrónico, a veces puedes escalar ese anuncio mucho más barato porque las otras personas que están pujando por esa audiencia en ese momento en el ciclo de compra no ven suficientes ventas.

Así que el precio puede mantenerse bajo y luego estás pujando por ello porque estás recopilando datos de primera mano que luego estás cerrando un par de semanas o un mes después, o el tiempo que tome para tu ciclo de conversión particular. Pero luego puedes seguir acumulándolo si puedes rastrear eso, ya sabes, unir eso. La captura de primera mano a la venta o, una captura de primera mano de pago a la venta en correo electrónico o SMS en particular.

Frederick Vallaeys: Y creo que hay un punto clave subyacente realmente importante que los anunciantes deben tener en cuenta, que es que a veces miras tus CPC y dices, ¿cómo es que estoy pagando tanto por un clic y no puedo obtener un retorno positivo de la inversión publicitaria? ¿Cómo es que todos los demás parecen estar pujando mucho más alto y ganando dinero con esto o simplemente están tirando dinero por el desagüe?

Pero creo que lo que se reduce a es, como estás diciendo, simplemente están midiendo de manera más holística lo que está sucediendo. Y así tienen una mejor comprensión de que no es solo ese evento intradía único el que lleva a la conversión. Y porque entienden dónde encaja ese clic en el panorama más amplio, pueden pujar más por él porque saben que eventualmente lleva a más valor de lo que podrías pensar en ese instante en el tiempo.

Y así el riesgo es que si no pones estos modelos de medición y atribución en su lugar, estás jugando en un campo diferente al de competidores más inteligentes, y siempre vas a estar detrás de ellos en términos de pujas. Y si estás usando Smart bidding, entonces Smart bidding también va a pujar más bajo.

No vas a tener la posición, no vas a obtener el volumen y tus competidores van a ganar y tú vas a perder porque te enfocas en la medición.

Scott Desgrosseilliers: Cien en todo eso. Quiero decir que la gente no está, a veces la gente está tirando dinero porque tienen presupuestos enormes.

Particularmente cuanto más grande es la empresa, más probable es que estén pujando por tanto que no pueden hacer un seguimiento de todo. Pero cualquiera que gaste, ya sabes, menos de un millón al mes generalmente tiene un control sobre lo que está pasando o está tratando de gestionar eso. Y si ves que te están superando en pujas en cosas, sí, es probable que estén tomando en cuenta algún concepto de LTV o alguna ventana de medición más amplia, o su oferta simplemente está funcionando mejor.

Ahora, quiero decir, particularmente una marca de suscripción, digamos que estás vendiendo cien dólares al mes. Un comercializador realmente brillante que teníamos que estaba haciendo suplementos y comenzaría a pujar, aumentando sus pujas y presupuesto en Meta cuando todavía estaba mostrando un retorno negativo de la inversión publicitaria en los primeros 30 días.

Pero si la tendencia era buena porque sabía que iba a obtener tantas renovaciones. Estaba tratando de obtener esta audiencia antes de que cualquier otro porque los suplementos son muy competitivos. La puja, quiero decir, todos están vendiendo polvo y así entraría y aumentaría la puja e intentaría limpiar toda la audiencia antes de que cualquier otro pudiera llegar allí, porque una vez que había encontrado esto antes de que fuera incluso completamente rentable porque iba a mirarlo con un, no solo una ventana de clic más amplia en la atribución, sino el LTV, iba a tomar en cuenta 90 días de LTV, ya sabes, tener en cuenta su rotación, pero luego asumir que una venta era realmente dos y media o dos y tres cuartos de ventas.

Así que en lugar de pujar y decir, voy a intentar comprar un cliente por $50, porque necesito hacer inmediatamente, estoy vendiéndolo por cien y quiero intentar hacer 50 dólares, diría, voy a pujar 120 porque voy a hacer realmente $270 en el cliente promedio en tres meses.

Y así es difícil el primer mes que lo haces, pero lo haces un par de meses seguidos y luego es como ganar interés compuesto. Tienes todas esas renovaciones sucediendo, además estás pujando lo suficiente, estás teniendo que inundar nuevos suscriptores entrando y escalaron a una marca de nueve cifras, ya sabes, con un par de estrategias.

Pero una de ellas fue realmente inteligente, alta puja para la compra inicial. Eso funciona si tu modelo de negocio lo respalda.

Frederick Vallaeys: Entonces, ¿cómo sabes que tu modelo de negocio lo respalda? ¿Cómo tienes la confianza para hacer esa apuesta? ¿Y crees que eso es diferente si eres una agencia que lo hace en nombre de un cliente versus en casa?

Scott Desgrosseilliers: Dos cosas sobre eso, una para saber es que miras tus cohortes de clientes históricos. Así que tomas todos tus clientes, si lo estás haciendo, no importa si solo estás obteniendo compradores repetidos o esperas obtener repetidos, o demonios, solo tuviste, ya sabes, Black Friday, Cyber Monday y todas las cosas de Navidad.

Sacas tus datos de ingresos y miras la fecha de compra inicial de cada, solo digamos correo electrónico del cliente o nombre del cliente, y luego agregas todo lo demás. Luego cada mes después de ese mes que compran, agregas cualquier valor adicional. Así que miras y ves históricamente, ¿cuánto aumento he obtenido de mis clientes en el pasado?

Porque si no lo has hecho en el pasado, es poco probable que lo hagas mágicamente en el futuro. Deberías trabajar en ello si no lo has hecho. Pero esa es la manera de usar la historia. Y luego idealmente tienes historia con atribución. Así que sabes, por canal o por audiencia cuáles son más valiosos porque es probable que la audiencia de mayor costo por clic sea porque son más deseables.

Sabes, todos están ganando, hay un grupo de personas que ganan medio millón de dólares al año, y Meta lo ha descubierto. Bueno, van a cobrar $10 por clic para esa audiencia. Porque todos quieren esa audiencia. Así que pueden costar más porque tienen más dinero para gastar o están en carreras más lucrativas o en un código postal más lucrativo.

Van a costar más para obtener su retención. Es solo oferta y demanda. ¿Cuál era la segunda parte de tu pregunta? Porque esa también era interesante.

Frederick Vallaeys: Sí. Así que también era sobre agencia versus interno.

Scott Desgrosseilliers: Bien. Entonces, lo más importante con los clientes de la agencia, sabes, trabajamos con 400 agencias ahora y es lograr la alineación de expectativas con el cliente.

Así que tengo todo un curso que saldrá sobre mi filosofía de medición en la toma de decisiones basadas en datos. Pero lo que encontré fue que tienes que acordar. Alinear expectativas antes de comenzar a lanzar ofertas y simplemente tratar de generar ingresos con tu libro de jugadas probado. Sabes, la agencia, oh, tengo un libro de jugadas, acabo de cerrar este cliente. Van a seguir mi libro de jugadas, voy a hacerles ganar todo este dinero.

Tienes que decir, oye, vamos a usar esta herramienta de medición, lo que sea. Podría ser cualquier cosa, pero vamos a acordar un período de tiempo y una forma de medir, y luego para una venta, ¿vamos a incluir algún LTV o no? Porque eso puede afectar mi oferta.

Y luego cuánto ha valido un cliente promedio para ti durante, no un valor de por vida, sino un período de valor definido. Así que valor a corto plazo porque todos van a decir, oh, tengo un cliente con LTV de $8,000, puedes ofertar 800 dólares por un cliente, luego ofreces 800 y bueno, el cliente solo vale mil dólares en el primer mes y hay algo como, espera un minuto, estamos perdiendo dinero después de cumplir.

Así que tienes que ser muy claro con un cliente sobre cuánto valor se me permite acumular porque va a afectar todo en términos de la estrategia de mercado, la estrategia de mercado pagada.

Frederick Vallaeys: Eso me plantea dos preguntas.

El problema del huevo y la gallina. Así que dijiste que miraras tus datos históricos para tomar decisiones sobre cuánto puedes invertir en las plataformas publicitarias, pero a menudo creo que la plataforma publicitaria es la forma en que introduces ese nuevo producto en el mercado. Porque nadie va a comprar tu polvo en un paisaje tan competitivo a menos que estés haciendo algo bien.

Entonces, ¿qué es ese algo? ¿Cuál es, cuál es el volante en este caso? ¿Cómo obtienes esos datos?

Scott Desgrosseilliers: Aún tendrás tus datos de ventas para mostrarte el valor del cohorte. Así que solo estás tratando de decir, independientemente de la fuente, cuando la gente compra, ¿están comprando de nuevo? Y si es así, ¿cuánto tiempo tarda y cuánto más dinero están gastando?

Frederick Vallaeys: Pero tengo algo de polvo en mi cocina. Voy a ponerlo, voy a empezar a venderlo con todos estos beneficios para la salud después de esta llamada aquí. ¿Cómo llego a alguien? ¿Cómo consigo estas ventas iniciales, verdad? Como soy un tipo de anuncios, así que diría, bueno, déjame ponerlo en Meta en Google. ¿O es la suposición de que lo vendiste a través de tiendas?

Scott Desgrosseilliers: Google primero probablemente. Así que pasarías mucho tiempo en la optimización de la tasa de conversión, consiguiendo esa página perfecta. Luego, quiero decir, la razón por la que todas estas cosas están ahí fuera es que el polvo es bastante barato de conseguir. Sabes, puedes comprarlo en bulksupplements.com. Puedes comprarlos al por mayor allí, mezclarlos.

Frederick Vallaeys: Nueva idea de negocio. Bien, eso es interesante. Así que básicamente estás diciendo que aún tienes que usar los canales publicitarios y tus ofertas serán imperfectas al principio, pero eso te da los datos. Y ahora con dos, tres meses de esos datos sobre lo que realmente está produciendo ventas, obtienes una mejor comprensión de qué herramientas valen los clientes, y ahora puedes avanzar hacia la oferta correcta, donde estás optimizando tu negocio.

Scott Desgrosseilliers: Sí. Quiero decir, siempre hay ese salto de fe y esa intuición y, sabes, particularmente al comenzar, no hay una forma infalible de comenzar.

Asumiendo que vas a obtener compradores repetidos, lo cual si los productos, sabes, no todos los mercados lo son, pero muchos lo serán, entonces quieres calcular tu punto de equilibrio y asegurarte de no ofertar más que el punto de equilibrio después del cumplimiento. Pero ese sería tu punto donde si tu costo para adquirir el cliente es más alto que eso, entonces tienes que reajustar.

Pero no quieres, necesitas darte suficiente tiempo, particularmente si eres una nueva marca que va al mercado. Pero cualquier marca, no puedes lanzar un anuncio y decir, oye, mi objetivo es $50 para adquirir al cliente. Y luego si el primer día son 70 dólares, dices, oh, el anuncio no funcionó. Tienes que darle un par de semanas. Tienes que tener el presupuesto para un par de semanas para realizar una prueba justa.

Frederick Vallaeys: Bien. Y así dije que había dos preguntas. Así que mi segunda pregunta que me hiciste pensar fue que el retraso en la conversión podría ser un número alto, ¿verdad? Así que lleva un tiempo que ocurra la conversión. Luego dijiste, bueno, a medida que comienzas a ver el negocio repetido, añade el valor a tus datos para que comiences a entender que un cierto cliente tenía un valor de por vida más alto.

Mi pregunta es sobre llevar eso de vuelta a los sistemas de gestión de ofertas. Y así, tomemos a Google como ejemplo. ¿Cuánto tiempo recomiendas que actualices tus conversiones? Porque la funcionalidad de importación de conversiones offline tiene una ventana relativamente larga. No es súper, recuerda que son 90 días, ¿verdad?

Scott Desgrosseilliers: Así que tenemos una integración con eso. Construimos la primera con Google, así que estoy muy familiarizado con ella.

Tienen un retraso en eso, ¿verdad? No lo haces. Así que, y lo que hacemos es almacenar, sabes, no todo tiene un GCLID, pero si tenemos un GCLID u otro identificador, lo guardaremos y luego revisaremos tu carrito de compras todos los días, o tu Stripe o sabes, Shopify, lo que sea. Y cada día si hay una venta de un cliente, cuando trabajamos nuestra atribución de vuelta, si decimos, oh mira, tienen Google, seguimiento de conversiones offline.

Lo llamaré OCT por ahora. Google, OCT habilitado. Y tenemos una ID. Iremos a decirle a Google, oye, ¿adivina qué? Este clic en realidad vale más dinero. De hecho, hacemos mucho allí con Google, OCT, te permitimos enviar solo los primeros clics atribuidos. Te permitimos excluir campañas.

Si no quieres que Google oferte más en marca, puedes excluir la conversión de marca. Así que no las enviaremos porque siempre estás tratando de decirle a la caja negra lo que quieres. Sí. Lo cual es más fácil decirlo que hacerlo. Pero para el retraso, quiero decir, una forma en que ya tenemos este informe, pero podrías hacerlo por tu cuenta, es exportar tus correos electrónicos de CRM y fechas de creación.

Luego exportas tu carrito de compras. Fechas de primera compra y correos electrónicos y referencias cruzadas para obtener la diferencia de fecha, y luego eso te dirá cuánto tiempo tarda la gente en comprar después de haberse inscrito. Has capturado la primera parte que te dará una idea del retraso después de haber ganado el cliente potencial, que puede o no venir en el primer, segundo, tercer, cuarto, clic lo que sea que tome.

Así que eso te da una idea de un aproximado de cuánto tiempo si la gente no se convirtió de inmediato. Tomaron más de un día desde que se unieron a mi Klaviyo hasta que aparecieron en Shopify. ¿Cuánto tiempo tomaron? Y luego obtienes como un promedio de eso, ¿verdad? O una media, obtienes una distribución y cuentas como cada semana y luego tienes que duplicarlo porque si, digamos que estás ofertando, digamos que toma una semana para que la gente se convierta.

Bueno, el primer día, capturas a esas personas. Ese es un día que va a tomar hasta el día ocho para que tantas personas se conviertan. Y luego el segundo día. Así que tienes que tratarlos como pequeños mini cohortes. Así que es desafiante.

Frederick Vallaeys: Y esa es exactamente una de las razones. Así que en nuestro motor de reglas o informes, tenemos rangos de fechas personalizados, y una de las cosas que permitimos es cuántos días debemos retrasar tus informes para que no estés.

Cometiendo ese error que acabas de decir, que es en el segundo día, asumes que tu tasa de conversión está completa cuando va a tomar otros siete días después de eso, para que ese día se informe, ¿verdad? Así que parece que ayer fue realmente caro y no llevó realmente a muchas conversiones. Pero probablemente ya puedes predecir cuántas conversiones vendrán de eso a partir de conocimientos históricos.

Pero si vas a informarlo de vuelta a un cliente, digamos que eres una agencia, quiero decir, si envías informes el primer día del mes, bueno, adivina qué. Si tienes un retraso de conversión de siete días, entonces esos últimos siete días fueron incorrectos dentro de eso. Correcto. Y eso va a hacer que parezca que en realidad hiciste un trabajo realmente malo durante ese mes. Y así que estoy completamente de acuerdo con todas las cosas que estás diciendo allí. Es tan importante entender el retraso de conversión y luego incorporarlo en tu atribución y tu oferta y tu informe. Juega en todo.

Scott Desgrosseilliers: Sí. El mayor retraso que he visto fue una empresa que hace procedimientos cosméticos y ejecutan anuncios para que la gente venga a obtener gratis, como, no sé, un cambio de imagen o algo.

Y luego quieren que vengan para el verdadero, como, sabes, cosmético, lo que sea que vayan a hacer. Y tenemos una función donde puedes simplemente rastrear el ROAS y el costo por cliente, luego el mes del clic, y luego puedes ver los próximos tres meses lo que esos clics hicieron en valor y triplicaría su retorno de la inversión publicitaria.

Así que si solo lo miraran incluso desde Meta o lo que sea, parecía, sabes, no está mal, pero cuando añadieron los próximos tres meses, cuando las personas obtuvieron el servicio gratuito o lo que sea, y luego entraron y se rehacieron la cara o lo que sea que estaban haciendo, estaban, estaban haciendo una fortuna.

Y ahí es donde la medición fue un factor clave. Quiero decir, todavía tienen un buen producto y tienen un buen embudo. Aún necesitas ser bueno en marketing, pero de esta manera los datos desbloquean un canal masivo que de otro modo parecería muy regular.

Frederick Vallaeys: Ahora, y esta es una pregunta muy específica, pero obtengo respuestas contradictorias incluso de Google sobre esto.

Así que con el período de 90 días en el que puedes restablecer conversiones, parece que estás restableciéndolo cada vez que ves nueva actividad sucediendo. Algunas personas como Google dicen que es más importante simplemente hacerlo consistentemente en el mismo horario. Así que, cada, como dos semanas después de la conversión inicial, actualiza el valor y luego no lo hagas de nuevo.

Porque de esa manera su oferta inteligente. Nuestros algoritmos llegan a entender, oh, parece que hay una especie de brecha de dos semanas después de la cual algo sucede y es, dicen que tiene un tiempo más fácil de procesar y entender eso que si los valores siguen cambiando diariamente. También los he escuchado decir, realmente enfócate en los primeros dos días, ahí es cuando necesitas restablecerlo. Y si no tienes los valores reales, dinos un valor predictivo porque ese rango de fechas corto, hay casi como un modelo de decaimiento temporal dentro de las actualizaciones del algoritmo, ¿verdad?

Así que va a ponderar los cambios recientes mucho más que algo que se informa 90 días después del hecho. Así que en tu experiencia, como. ¿Has visto una tendencia? ¿Hay algo en todo esto?

Scott Desgrosseilliers: Así que lo que encontramos es que cuando las personas tienen OCT activado, y esto es en más de cientos de clientes, su promedio, harán un 9% mejor que aquellos que no lo tienen. Así que el nueve por ciento no es insignificante. No es como los ricos, pero un 9% mejor es mucho.

Sí, generalmente así es como lo harán. Y eso se basa en cómo lo hacemos, que es lo hacemos. Solo actualizamos una vez al día. No lo hacemos en tiempo real. Una vez al día, decimos, oye, OCT aquí, oye Google, aquí están todos los datos de conversión para todos los clics, para todas las nuevas conversiones de ventas, para cualquier clic que hayamos rastreado en el pasado.

Así que así es como lo hacemos. Una vez que lo detectamos, lo enviamos. Y está funcionando algo, quiero decir, 9%. Pero sí, cuando lo construimos con ellos, esa fue la estrategia que teníamos. Pero, sabes, luego alguien nuevo toma el control del algoritmo de oferta y lo ajusta. Es frustrante. Porque quiero decir, me colgaría en esas llamadas de Zoom, sabes, no soy uno para colgarme en muchos seminarios web, pero estaría en los suyos cada mes si nos estuvieran diciendo cómo cambiaron las cosas y qué deberíamos hacer.

Es complicado obtener dos personas diferentes en Google que te cuenten historias diferentes, y luego estás como, bueno, caray, no sé qué construir siempre y cuando los clientes estén obteniendo valor. Y luego, sabes, sé que he hecho lo que puedo, así que sí, no sé qué está pasando en eso.

Solo sé que cuando tenemos ingresos, les decimos tan pronto, sabes, cuando podemos. Y esperamos que estén tomando la decisión correcta con el algoritmo, pero, y bueno, luego permitimos influir en él, solo enviando ciertos tipos de conversiones si lo deseas.

Frederick Vallaeys: Sí, así que deja que los datos hablen por sí mismos, ¿verdad?

Las personas en Google pueden decir una variedad de cosas, pero creo que a menudo, es una generalización de lo que está sucediendo. Y recuerda que cada anunciante es diferente y lo que funciona para el promedio puede no funcionar para ti. Así que al tener una buena estrategia en torno a los datos, y como dijiste, prueba, incluyendo, excluyendo diferentes cosas y, y ve qué funciona y qué te da el mayor impulso.

Bien, gran material Scott. También tenía algunas preguntas relacionadas con algunos blogs que escribiste recientemente. Así que, el primero que vi fue en el último trimestre escribiste sobre los datos de correo electrónico como datos de primera parte. Así que puntos de referencia de marketing por correo electrónico y básicamente creo que estabas diciendo usar puntos de referencia para guiar tu estrategia.

¿Puedes hablar un poco más sobre ambos, creo que el componente de datos de primera parte y cómo los puntos de referencia encajan en todo esto?

Scott Desgrosseilliers: Claro, tengo opiniones fuertes sobre los puntos de referencia. Así que los puntos de referencia que realmente no me gustan son los de la industria o de todo el canal. Como todavía los informamos porque a la gente le encanta leerlos. Pero solo porque tú, digamos que estás vendiendo comida en línea.

Si digo que el costo promedio de clic de comida es de $2 y el CAC promedio es de $50 y los tuyos son diferentes. Entonces empiezas a pensar, oh, necesito hacer algo. Y no creo que eso sea relevante. Creo que los puntos de referencia que necesitas usar son los tuyos propios. Me gusta pensar en la analogía de la pérdida de peso o ponerse en forma.

Como si, si mi abuela de 90 años puede caminar alrededor de la cuadra, eso es un gran logro para ella. Eso es un desastre si eso es todo lo que puedo hacer. Todo es relativo. Y así me gusta entrenar a nuestros clientes para usar puntos de referencia para luego, en primer lugar, obtener una cosa realista de lo que han hecho para que luego puedan establecer un objetivo que sea realmente posiblemente alcanzable.

Y luego, medirlos contra ellos mismos. Están tratando de superarse a sí mismos en función de cómo lo han hecho en el pasado, al igual que lo haces con una dieta o en el gimnasio o, sabes, corriendo o lo que sea. Y así, específicamente con el correo electrónico porque es, sabes, tus propios medios, es una conversión gratuita si puedes conseguirla.

Tienes esta riqueza de datos. Y así, como si envías un correo electrónico, puedes aprender mucho basado en tus puntos de referencia. Si hay muchos más clics que tu correo electrónico normal para ese segmento, eso significa que la línea de asunto del correo electrónico, ese mensaje de correo electrónico, si los clics que ofreció el correo electrónico fueron buenos. Y si hay menos de lo normal, entonces eso significa que algo estaba mal.

Y luego lo mismo con las ventas de un correo electrónico. Si hacen clic en el correo electrónico y compran, lo cual sucede mucho. El correo electrónico es un gran canal para las personas. Si tienes una baja cantidad de clics y una alta cantidad de ventas, entonces eso me dice como persona de datos, tengo una gran oferta. Tengo que optimizar este correo electrónico para que más personas lo usen, pero debería almacenarlo y reutilizar este correo electrónico porque encontré algo que vende.

O si no puedo, porque fue una venta única, analizaremos la estructura y la imagen y cuál fue mi gancho, como aprender del pasado qué tipo de correos electrónicos. Puede ser menos creativo, pero es más valioso. Obtuve esta idea porque cuando estaba, bueno, esto fue en 2013, Infusionsoft ahora, era un gran CRM que me volaría para ser el tipo de datos para sus aceleradores. Las empresas vendrían, pagarían 15 mil dólares, obtendrían todo un marketing hecho para ellos, pero ya eran exitosos y tendrían estos hermosos, a veces un tipo tenía este hermoso conjunto de correos electrónicos escritos, había pagado 10 mil dólares por ellos.

Y los rastreé para él y estaba como, y él, estaba como, tengo malas noticias. Estaba como, solo estás vendiendo como dos o tres correos electrónicos con estos correos electrónicos bonitos y tus correos electrónicos de texto están vendiendo 10 o más ventas. Y él estaba tan molesto. Él estaba como, pero pagué $10,000 por esto. Yo digo, amigo, hermoso. A nadie le importa, sin embargo.

Lo siento, no me pagaste a mí. Así que no es mi culpa. No es eso. Quiero decir, se ven geniales y eso te muestra que tienes que probar los datos. Pero luego supe que no eran buenos porque tenía un punto de referencia para ellos de cómo haría su correo electrónico promedio, dado cuántas personas se les envió y cuántos hicieron clic en él. Estaba como, tienes que dejar de enviar estos de inmediato porque es como si ahí es donde tus ingresos caen porque sabes que está en un acelerador tratando de mejorar sus ingresos. Y estaba como, tienes que volver a tus correos electrónicos antiguos. No le gustó eso. No sé. Sabes, no necesariamente le gustó esa noticia, pero esa fue la historia.

Frederick Vallaeys: Sí. Y creo que eso también habla de, sabes, equipos y personas que quieren estar ocupados.

Así que siguen haciendo esfuerzos en las mismas áreas, pero en última instancia llegas a un punto en el que a veces estos experimentos o innovaciones realmente van a dañar tu rendimiento. Y entonces la pregunta se convierte en, bueno, escucha, si he hecho pruebas AB en mis anuncios, y he hecho cinco rondas de optimizaciones y cada vez que hago una prueba, reduce los resultados.

En realidad te estás haciendo un flaco favor, ¿verdad? Porque ese 50% del tráfico que pones en el experimento ha obtenido menos ventas, y si una y otra vez sigue perdiendo, como ¿qué estamos aprendiendo aquí? ¿Estamos aprendiendo que eres malo en la experimentación o estás aprendiendo que has alcanzado el límite de lo que es posible en tu espacio?

Pero esa se convierte en la pregunta más importante a responder en ese punto, en lugar de, oye, ¿cuál es la sexta prueba que vamos a hacer? Y de nuevo, matar un montón de conversiones que hubiéramos obtenido si no hubiéramos hecho nada, ¿verdad? Pero ir a tu jefe y decir, no hice nada y tuvimos buenos resultados de nuevo. Eso no va a funcionar, ¿verdad?

Scott Desgrosseilliers: Sí, porque existe ese caso, lo llamo encontrar el punto dulce de Meta. Así que estos conjuntos de anuncios solo tienen tantas personas en ellos. Generalmente no se expanden infinitamente. En algunos casos lo hacen, pero si, como, digamos que haces un parecido básico, o si tienes una búsqueda de palabras clave, solo tienes tanto porcentaje de impresiones.

Tal vez solo hay tantas palabras clave que has ajustado que van a funcionar, y solo hay tantas impresiones por las que puedes ofertar. Aún así, no es rentable. Así que la gente solo quiere escalar, escalar, escalar. Pero a veces tienes que seguir, es más como mesetas. Sí. Llegas a la siguiente meseta. Meta dirá, bueno, puedo gastar 400 al día, pero cuando intento escalar a mil al día en este conjunto de anuncios, no gano nada, baja.

¿Qué pasa con el algoritmo? Es como, no, simplemente no hay más personas allí que estén dispuestas a comprar. Ajústalo a la cantidad de dólares por día que hace tu beneficio, y luego pasas al siguiente. Solo tienes que conseguir un montón de esos en marcha.

Frederick Vallaeys: Así que tengo una idea sobre la incrementalidad aquí, ¿verdad?

Entonces podrías pasar de un presupuesto diario de $400 a un presupuesto diario de mil dólares, y la plataforma de anuncios podría decirte que aún vas a obtener conversiones por debajo del costo por adquisición que tienes como objetivo, o dentro de los objetivos de retorno de la inversión publicitaria que tienes. Pero piensa en la incrementalidad en este caso porque ese promedio proviene de tomar todo junto y tal vez esa venta adicional, esa venta incremental que obtuviste viene a un precio más alto del que podrías permitirte. Así que volviendo a todos los ejemplos sobre suplementos nutricionales, si sabes que vas a ganar $800 con ese cliente de por vida, ese siguiente clic podría costar, es poco probable, pero digamos, $900. Así que fue un clic desperdiciado, ¿verdad?

Incluso si eso todavía te da más volumen, que tu costo promedio por adquisición sigue siendo bueno, ese nuevo clic fue simplemente demasiado caro y, y eso lleva a una pregunta, que sé que tienes pensamientos al respecto, que es la rentabilidad, ¿verdad? ¿Cómo logramos campañas rentables en lugar de solo usar las métricas de la plataforma de anuncios como TACoS o ACoS, ROAS, que no son realmente métricas de negocio, ¿verdad? Estas son métricas de publicidad, ¿cómo las vinculamos a algo que le importa a un negocio, que es algo como el beneficio?

Scott Desgrosseilliers: Sí. Así que es bueno tener una métrica estrella del norte que diga, antes de entrar en todos los detalles de las optimizaciones, que quiero decir, me encanta hacer eso. ¿Cuál va a ser nuestra métrica estrella del norte del negocio? El ROAS combinado es una buena.

El ROAS combinado observa todo tu gasto en anuncios y todos tus ingresos, sin importar de dónde provengan, y dice, ¿qué, dónde necesito alcanzar, dónde voy a estar? Y tienes que alinearte con el interesado del negocio. ¿Dónde va a ser que estoy ridículamente feliz y quiero aumentar el gasto en anuncios?

¿Dónde va a ser? Como si tu trabajo estuviera en riesgo y dónde es como negocio como de costumbre, es lo suficientemente bueno, pero por favor intenta mejorarlo. Y tratas de establecer esas pautas básicas antes. O si no es ROAS combinado, tal vez ese sería un ejemplo que me gusta. Entonces, si estás vendiendo en Amazon, que muchas marcas lo están, y es una caja negra allí, pero estás ejecutando mucho en Google y Facebook, y estás convencido de que están rebotando a Amazon por Prime, entonces si haces ROAS combinado en todos los canales, aún puedes mostrar que está funcionando.

Quiero decir, está funcionando a un alto nivel porque son Facebook. Entonces puedes decir, bueno, mi Facebook, voy a usar Meta. Todavía digo mucho Facebook. Soy de la vieja escuela. Si vas a usar Meta para atraer nuevo tráfico, y luego vas a usar tu búsqueda para impulsar la demanda inmediata, pero luego van a rebotar a Amazon.

Tienes que tener una estrategia en marcha que mida esa pérdida de señal. Y así MER cubre eso. Bueno, MER y ROAS combinado cubren eso. ese es uno que me gusta. Y luego otro podría ser como, bueno, solo quiero usar pago para la adquisición de nuevos clientes. En cuyo caso, primero que nada, tienes que poder segmentar entre nuevos y repetidos, lo cual no muchas herramientas pueden hacer.

Y luego tienes que usar tu punto de referencia para decir, bueno, si puedes conseguirlo, ¿qué ha sido adquirir nuevos clientes? Porque si ejecutas un normal como, oh, tuve 20 ventas hoy y me costó dos mil, estoy pagando cien dólares por venta, cien dólares por cliente. No, porque hay un montón de repetidos allí.

Y así realmente el costo para adquirir el nuevo es mucho más de lo que piensas. porque si ves tu costo para adquirir un cliente sin saber nuevo versus repetido. Las probabilidades son justas de que al menos la mitad de ellos sean repetidos si no estabas segmentando lo suficientemente bien, o en el caso de Meta, la IA está ignorando tus conjuntos de anuncios y y retargeting.

De todos modos, no sé si has visto eso. Ha sido como una epidemia.

Frederick Vallaeys: No he visto eso. Pero si dices que está sucediendo, entonces te creo. Así que lo revisaremos. Así que Wicked Reports, supongo, tiene esa distinción entre nuevo y recurrente. Esa es una de las grandes características allí.

Así que también hablaste un poco sobre la pérdida de señal de datos. Y creo que de lo que estás hablando allí es del hecho de que digamos que anuncias en Meta y luego eventualmente la persona termina en Amazon y la conversión ocurre en la plataforma de Amazon. No tienes tu píxel de seguimiento de conversiones allí, ¿verdad?

Y así eso generalmente termina rompiendo los datos. Y así vivimos en un mundo donde tenemos los grandes ecosistemas como Amazon, Microsoft, Meta, Google, cada uno tiene su propio jardín amurallado en cuanto a proteger esos datos. Y tienen que hacerlo. En parte por privacidad, pero también realmente porque eso te mantiene encerrado en su plataforma y van a poder mostrar mejores mediciones en cuanto a lo que contribuyeron.

Entonces, ¿cuáles son algunas de las soluciones? Y sé que hay salas limpias saliendo de diferentes plataformas. ¿Nos están dando la capacidad de mirar de manera holística, o es una situación donde realmente tienes que tener experiencia en mirar en cada plataforma y hacer algunos gestos y tal vez algunas estimaciones para averiguar qué realmente está sucediendo?

Scott Desgrosseilliers: Sí, es el número dos. Así que, por ejemplo, con la pérdida de Amazon, tendrías que usar MER o ROAS combinado. Y luego aún comparas cómo estás haciendo en Meta en Google porque incluso si hay alguna pérdida de venta, aún comparas que tu dirección sigue siendo direccionalmente precisa.

Digamos que estás perdiendo 10 ventas al día de Meta que están rebotando a Amazon. Si MER sigue siendo bueno, entonces simplemente comparas tu Facebook donde estás y luego usas eso como tu línea base y luego tomas decisiones de presupuesto de esa manera. Y mientras los números, incluso si tienes alguna pérdida de señal, se están moviendo en la dirección correcta, eso es lo que importa.

Lo que importa es que estás, sabes, mejorando tu negocio usando los datos. No que cada última conversión esté contabilizada. Realmente es una herramienta de optimización es lo que debería ser.

Frederick Vallaeys: Hay otra publicación de blog hoy de la que quería hablar. Así que explorando modelos de atribución para mejorar el retorno de la inversión.

Los modelos de atribución obviamente han cambiado bastante en los últimos años. Espero que nadie que escuche hoy todavía esté haciendo último clic. Sospecho que tampoco eres fanático de ese. Pero habla un poco sobre cuáles son los modelos de atribución modernos y, y qué está funcionando en estos días.

Scott Desgrosseilliers: Me gusta el último clic para dos cosas: conversiones de correo electrónico, SMS. porque deberían ser el último clic. O si quieres solo verificar si tu seguimiento está funcionando desde el día anterior.

Pero de lo contrario, sí, no puedes. Sabes, conozco algunas marcas que en realidad les va bastante bien basándose en el último clic y es asombroso. Eso es simplemente lo que les gusta hacer.

Frederick Vallaeys: Creo que si eres una gran marca, las cosas son generalmente más fáciles porque tienes la marca, ¿verdad? Y creo que a menudo las grandes marcas llegan y dicen, oh Dios mío, el marketing es tan fácil. Y como nunca entramos en un modelo de atribución diferente porque no tuvimos que hacerlo.

Y claro. Pero tienes un lujo que la mayoría de las personas que escuchan hoy no tienen. No todos tienen esa marca increíble que todos ya conocen.

Scott Desgrosseilliers: Sí. Y tienes el gran equipo creativo que tiene creatividad viral. Así que entonces tu marca está en la mente, eso es realmente difícil de hacer.

Entonces, una cosa que noté cuando comencé a construir algunos modelos fue que si hacía un modelo puro de múltiples toques solo y compartía el crédito a lo largo de cada punto, diluía el impacto de los puntos de conversión más poderosos a lo largo de ese camino con los clics más, más importantes.

Y así mi tarea era cómo te doy datos que están atribuidos con precisión que puedo mostrar de manera transparente quién era y qué hicieron. Pero cuando haces cambios basados en los datos reportados, vas a hacer crecer tu negocio en lugar de que todo se vea algo insípido. Si tienes como 10 puntos de contacto, viste algo por cien dólares, todo vale 10, eso puede no parecer muy rentable en algunos casos.

Y luego estarías como, sé que estoy ganando dinero, pero ahora todo lo que me estás diciendo se ve mal desde un crédito compartido puro de múltiples toques. Entonces, esta empresa, bueno, ahora se llaman Tier 11, este comprador de medios allí, Ralph Burns. Estaba escalando a esta dama de fitness en casa llamada Betty Rocker, y la estrategia era, vamos a dirigir tráfico frío para ir a su blog, luego las personas que vean nuestro blog, vamos a redirigirlas para que se inscriban para datos de primera parte, y simplemente se llamaba obtener su correo electrónico. En ese entonces no tenían los elegantes datos de primera parte. Vamos a obtener su correo electrónico para unirse al desafío, y luego en el desafío vamos a intentar que compren con correo electrónico.

Así que era como una cosa perfecta. Así que necesitaban tres modelos de atribución diferentes. Necesitabas el primer clic para decir qué impulsó los primeros clics y luego mantenerlos y luego si compran más adelante después de estos 30 días de desafío, rastrear de vuelta a estos clics fríos. Y luego qué está funcionando mejor para que las personas se unan al desafío porque esa es una gran conversión allí.

Está bien. Voy a escuchar a esta dama en mi teléfono 30 días y hacer saltos de tijera y flexiones y lo que sea. Quiero decir, ella tiene un gran programa. Me estoy burlando de ello. Y luego está bien, ella no tenía SMS en ese entonces, qué correo electrónico va a funcionar. Y así fue como originalmente comencé a pensar en, necesito puntuar.

Necesito básicamente puntuar, es llevar la cuenta. ¿Cómo voy a llevar la cuenta para que este tipo que sabe cómo comprar medios pueda escalar esta marca? Y la escaló como 20X. Ella pasó de ser un negocio de estilo de vida a tener un personal y una oficina y todo el paquete. Y, fue buena publicidad, pero la medición realmente los guió.

Y así me gusta verlo casi como una analogía deportiva. Si ganas el juego, bueno en general, ese es el objetivo del negocio ganar. Pero luego si ganas, el fútbol americano, 41 a 38, bueno, tu ofensiva tuvo una gran medición, pero tu defensa es terrible, así que tienes que ir a arreglar la defensa. Lo mismo con la atribución.

¿Está funcionando mi parte superior del embudo? ¿Está funcionando mi captura de datos de primera parte en el medio del embudo, y luego está funcionando mi parte inferior del embudo? Aplicas los modelos de atribución basados en, al igual que un entrenador en un equipo. ¿Dónde estoy tratando de mejorar? ¿Es mi ofensiva débil? ¿Es mi defensa o es mi pateador? Así es como trato de aplicarlo.

Porque las matemáticas suman, pero si solo trato de ser un purista matemático y decir que todo va a obtener 0.12 de crédito o lo que sea, no vas a obtener suficiente información. Así que tenemos diferentes modelos basados en cuál es tu intención, cuál es tu intención detrás de esta campaña. ¿Estás tratando de obtener clientes potenciales? ¿Tratando de encontrar nuevos ojos? Estás tratando de, quiero decir, todos están tratando de vender, pero ¿es solo por favor vende algunas cosas Google? Tenemos un modelo de atribución para eso.

Luego usamos Multitouch. porque no sabes. Así que igualamos la intención y la estrategia a un modelo específico. Luego eso te da la medición correcta para determinar cómo optimizar.

Frederick Vallaeys: Eso tiene sentido. Sí, y así como tener estos múltiples modelos de atribución y diferentes formas de medir, y en Google Ads puedes configurarlo y, y luego la decisión se convierte, como en tu analogía deportiva, Oye, estamos jugando contra un equipo la próxima semana que en realidad tiene una ofensiva bastante débil, así que tal vez vamos a implementar el modelo de atribución basado en, sabes, no necesitamos ser tan fuertes en anotar puntos. Así que tal vez descanses a algunos de los jugadores que serán más críticos en la semana siguiente. ¿Verdad? Pero tienes todas estas fuentes de datos disponibles para desplegarlas en el momento adecuado. Cuando piensas que tiene sentido estratégico. No sé si esa analogía tiene sentido.

Scott Desgrosseilliers: Sí. Porque ciertas palabras clave como marca se verían bien en el último toque pero la marca no sería buena para el primer toque. Eso es seguro. A menos que seas un nombre familiar y luego realmente no necesitas preocuparte por mucho si eres un nombre familiar.

Frederick Vallaeys: Exactamente. Oye, hay otra publicación de blog de la que quería hablar.

Entonces, GA4. Después de Universal Analytics, que era tan fácil de usar y simplemente tenía una metodología completamente diferente de ver las cosas. Creo que la gente todavía lucha con GA4, y has señalado en tu blog algunos de los desafíos al respecto. Pero háblanos un poco sobre cuáles son esos mayores desafíos y cuáles son las alternativas y tal vez dónde encaja Wicked Reports en eso.

Scott Desgrosseilliers: Claro. Cuando teníamos Universal, solíamos extraer algunos de los datos incluso hace mucho tiempo cuando comenzamos, pero ahora no confiaría en GA4. No es que estén tratando intencionalmente de desconfiar de ti, solo la forma en que está configurado. Simplemente no, no lo entiendo. No entiendo las decisiones.

Bueno, lo más grande que generalmente encontramos es que la gente, si vas al informe de adquisición, estas marcas que de otro modo nadie habría oído hablar, tienen un montón de conversiones de tráfico directo. Así que eso es simplemente inútil. Y no puede ser cierto. No puede ser cierto que si tienes algún mywebsite.com que nadie conocería.

No es como si fueras viral y algunos, y estás obteniendo cien ventas al día. 80 de ellas son directas. Simplemente no es, no hay premisa, no hay hipótesis. Pero eso es preciso. Así que ese siempre es genial para nosotros porque podemos decir, bueno, podemos mostrar a nuestros clientes y decir, está bien, están mostrando ese mismo directo, pero nosotros actuamos porque rastreamos directo si es realmente directo. Y diremos que nuestro directo es como el 5% son esas personas y esos directos, haces clic en ellos y puedes ver, no, realmente vinieron de publicidad. Así que como comercializador, si ves mucho directo, eso debería darte ansiedad porque si tu marca, tu dueño o tu jefe está allí viendo directo en la adquisición, van a decir, bueno, ¿por qué te necesitamos?

La otra cosa con Google está apagada, pero con Facebook, descuenta mucho la pieza más importante de Facebook, que es la parte superior del embudo. La parte superior del embudo es cómo llenas tu embudo en la prospección de tráfico frío.

La forma en que miden para el informe de adquisición, siempre está masivamente subestimada a los dos. A veces es como 10 a 20 veces menos ingresos reportados de lo que realmente hay. Eso es consistente. Eso no es solo como uno alto, uno, como masivo que sucedió. Cuanto más ingresos haces y cuanto más gastas en Facebook en tráfico frío en la parte superior del embudo, más la disparidad en la cantidad de ingresos que el GA4 de adquisición va a perder.

Y así eso es problemático porque necesitas la parte superior del embudo. La parte superior del embudo ya tiene el retraso de tiempo. Así que los jefes y los titulares de los presupuestos ya están como, sabes, ¿por qué estamos gastando en esto? Y sabes, como comercializador, necesitas nuevos ojos y necesitas tráfico frío. Simplemente lleva tiempo.

Así que si están allí husmeando en GA4 y viendo este bajo en sus mentes bajo retorno o retorno negativo, eso es simplemente una pelea que no quieres tener que enfrentar. Así que vuelve a las expectativas. Como agencia, tienes que establecer, vamos a poner X por ciento del presupuesto en tráfico frío, no puedes mirar GA cuatro para estos resultados. Necesitas darnos este mucho tiempo y luego juzgarnos. Necesitas capturar esos como capturados en un Zoom grabado en como un registro de decisiones donde todos los que están en la reunión, todos estamos de acuerdo en que así es como lo vamos a hacer porque luego las personas tienen amnesia.

Lo siento, me estoy desviando de GA4 aquí. Es solo que ese es el punto de dolor que la gente tiene debido a GA4 es que tienen problemas directos y tienen Facebook muy subestimado, y luego nuevo versus repetido está apagado porque usan nuevo versus usuario recurrente, que creo que son dos meses.

A veces es menos. A veces puedes ir a una configuración y hacerlo más. Vas a pensar que estás atrayendo a nuevas personas al sitio que no son nuevas. Podrían haber simplemente desaparecido. Como, no estoy, no estoy revisando los, ya sabes, 500 diferentes lugares. Podría comprar cosas todo en Navidad. Pero luego llega Navidad y podría aparecer como un nuevo usuario porque no había estado allí incluso si compro las cosas cada año, o las compro bianualmente, y hay como, ya sabes, miles del mismo tipo de personas que regresan comprando que se muestran como un nuevo usuario y luego piensas, oh, estoy atrayendo todas estas cosas nuevas y no lo estás.

Frederick Vallaeys: Quiero decir, vuelve a entender a tus usuarios, ¿verdad?

Porque al mismo tiempo, ese usuario que viene cada Black Friday, como, ¿es realmente el tipo de cliente que quieres que compre todos tus descuentos profundos? Y no hay nada de malo en eso necesariamente, pero solo entiéndelo y sepáralo de nuevo, como en esa analogía deportiva, ¿verdad?

Ese es un mercado objetivo diferente al que vas a tener una estrategia diferente basada en cómo mides la rentabilidad. Para ese segmento o cohorte específico. Y de nuevo, todo se reduce a tener buenos datos, diferentes formas de ver los datos, una plataforma ágil para llevar esos datos a los motores de decisión, que generalmente son basados en IA y con las plataformas de anuncios.

Entonces, creo que Wicked Reports probablemente encaja bastante bien en eso. Y luego para promocionar mi propia herramienta, con Optmyzr puedes usar todas estas diferentes ventanas de atribución y modelos y conectarlos a tus estrategias de motor de reglas y automatizaciones y llevar tu rentabilidad a la ecuación para que el retorno objetivo de la inversión publicitaria que dijiste esté realmente impulsando beneficios en lugar de solo más ROAS pero no necesariamente beneficio.

Scott Desgrosseilliers: Sí, tienes muchas automatizaciones elegantes allí y porque muchas veces te subes y analizas una cuenta que no está automatizada y pierden oportunidades mucho. Muchas palabras clave que están como, están siendo superadas o tienen tantas campañas con palabras clave superpuestas, ya sabes, y luego solo están obteniendo como $10 de gasto publicitario en una palabra clave que trajo dos clientes.

Sabes, veré eso consistentemente. La gente está perdiendo oportunidades. ¿Y por qué es? Dirán, bueno, tienes la misma palabra clave flotando en cinco campañas diferentes donde tu Performance Max la está robando, o ya sabes, todo tipo de cosas que la automatización puede ayudarles a captar y arreglar sin siquiera saberlo.

Frederick Vallaeys: Sí. Bueno, esto ha sido genial. Creo que he aprendido mucho. Espero que los oyentes también hayan disfrutado esto. Si la gente quiere aprender más sobre Wicked Reports o mantenerse en contacto contigo, ¿qué deberían hacer?

Scott Desgrosseilliers: Así que ve a wickedreports.com y, ya sabes, puedes hacer clic en demostraciones desde la página de inicio, el menú de encabezado, y tenemos una demostración interactiva que puedes ver antes de hablar con alguien.

Y luego estoy en LinkedIn, Scott Desgrosseilliers, puedes encontrarme allí. Si puedes deletrearlo, o tal vez Scott Wicked Reports probablemente sería más fácil.

Frederick Vallaeys: Sabes qué, seré honesto, así es exactamente como fui a tu perfil de LinkedIn.

Scott Desgrosseilliers: Acabo de pensar en eso ahora mismo. Estaba como, chico, nadie va a escribir todo eso.

Frederick Vallaeys: Sí, bueno, el nombre de Scott está, justo ahí en la parte inferior de la pantalla.

También lo pondremos en las notas del programa y pondremos los enlaces a nuestros Wicked Reports así como a su perfil de LinkedIn. Scott, muchas gracias por compartir toda tu sabiduría. Espero que la gente se mantenga en contacto contigo y eche un vistazo a tu herramienta. Y luego, si has disfrutado de este episodio, por favor presiona el botón de suscripción en la parte inferior.

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