Contribución LTV por fuentes de tráfico. - Blog de Kraz | Data Solutions

Contribución LTV por fuentes de tráfico.

Autor: Kraz Team
septiembre 15, 2021
Contribución LTV por fuentes de tráfico

Nuestro cliente, una empresa de venta online, líder en su sector, con unos costes de marketing de más de 10 M€ anuales, quería conocer el impacto de sus principales acciones de marketing online. El objetivo era adecuar las inversiones con el retorno de las mismas ¿Quieres saber cómo lo conseguimos? ¡Continúa leyendo!

Contribución LTV por fuentes de tráfico

Punto de partida

Las grandes áreas de inversión en marketing online de este cliente se componían de 3 canales de adquisición de usuarios:

  • SEO: posicionamiento natural, orgánico
  • SEM: campañas de pago en buscadores (AdWords, etc)

Asimismo, el análisis incluyó un canal adicional (Direct, usuarios que directamente acceden al site).

La empresa tenía equipos internos al cargo de cada una de estas áreas. Cada equipo se asignaba a un canal de adquisición, con unos costes asociados. Con este ejercicio se pretendía revisar el dimensionamiento de los equipos y la correcta asignación de costes, para afinar la inversión de cada área al retorno real de cada una de ellas. Para ello, se solicitó tener datos sobre la efectividad real de las acciones en cada canal.

Para medir esta efectividad real, se definió lo siguiente:

  • Trabajar con datos de margen, no de ventas: como es sabido, distintos productos tienen distinto margen. Decidimos directamente observar el dato de margen.
  • Análisis del dato en Customer Lifetime Value. El dato de Lifetime Value incorpora todas las compras sucesivas de un mismo cliente en el tiempo y es un buen indicador del Retorno de la Inversión (ROI), ya que da a cada usuario el valor actual en base a su comportamiento futuro esperado.
  • Análisis del evolutivo histórico del dato Lifetime Value, desde el mes 1 hasta 12 meses vista, ya que nos interesaba ver el efecto en el tiempo, más allá de la primera impresión inicial de retorno de la inversión a corto plazo.
  •  Análisis del dato de margen de ingresos agregando por canal de adquisición a evaluar (SEO, SEM, CRM, Direct), para tener accionabilidad sobre cada una de las palancas de marketing disponibles.
  • Cálculo del Lifetime Value (LTV) a nivel individual de cada uno de los clientes de la empresa y agregación del LTV a los niveles definidos para el análisis (por Canal de Adquisición, mes 1 a mes 12).

Fases del proyecto

 

Exploración de los datos

Obtención de los datos disponibles de los usuarios, limpieza y preparación de los datos.

Cálculo del LTV por Canal

Se partió del modelo de atribución que la empresa tenía definido y usaba de forma continua, por el cual se asociaba a cada cliente individual con una de las fuentes de tráfico. Como primer paso de nuestro trabajo, segmentamos nuestra población según el Canal de Adquisición:

        • SEO
        • SEM
        • CRM
        • Direct

Posteriormente, calculamos el número de compras y el Revenue Margin para los usuarios de cada segmento en los siguientes 12 meses.

Agregamos la información, obteniendo el número de compras y Revenue Margin promedio por canal en cada uno de los próximos 12 meses.

Análisis de resultados

Los resultados obtenidos sirvieron para calibrar la dimensión de la inversión en cada canal de adquisición (teniendo en cuenta todos los costes: costes de medios, costes del equipo interno, etc).

Se pudo observar que aunque el canal de compra palabras clave (SEM) era el que tenía más retorno a corto plazo, al hacer el mismo ejercicio con mirada acumulada a 12 meses, los canales más económicos (Direct, CRM) generaban mayores valores de compras. Las posiciones relativas de cada canal variaban de forma significativa en el tiempo:

        • Direct adelantaba a SEM en términos de Revenue Margin en el mes 7
        • CRM  adelantaba a SEM en términos de Revenue Margin en el mes 10

Análisis de resultados

Conclusiones

Los clientes identificados con SEM como canal de origen, mostraban un margen inmediato de compra (primer mes) superior a los otros canales. Sin embargo, después de esta compra inicial, el sucesivo margen acumulado observado en los siguientes 12 meses de vida progresaba de forma mucho más discreta de lo que lo hacían los otros canales.

Este análisis ayudó a dimensionar la magnitud de la importancia del registro de los usuarios en el ecommerce, para potenciar el canal CRM. También puso foco en la importancia de la experiencia de cliente en la relación continua de comunicación a través de canales propios.

Por otro lado, la metodología de análisis confirmó algunas de las estrategias de análisis de datos especificadas inicialmente:

  • Mirar datos de margen, no de ventas
  • Considerar datos de valor de cliente Lifetime, no puntualmente.
  • Mirar un periodo de análisis suficientemente largo, que permita este análisis Lifetime.
  • Trabajar con datos accionables, con detalles por canales de comunicación

Si crees que tu negocio también es susceptible de poder generar este impacto positivo en su performance gracias al Big Data no dudes en contactar con nuestro equipo, como Consultora Analítica Especializada, en Kraz esataremos encantados de ayudarte.

Si te gusta lo que estás leyendo…

Nuestros últimos posts

No te pierdas ninguna de nuestras novedades del blog y suscríbete a nuestra newsletter