Aprenda a Medir Campañas Convergentes en Internet

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1 Aprenda a Medir Campañas Convergentes en Internet Descubra los principales indicadores claves de desempeño en una campaña convergente y aprenda a tomar decisiones en base a los resultados de la acción y preferencias de los clientes por Cristián Maulén Founder Director CustomerTrigger Introducción A mediados del mes de noviembre se produjo un hecho insólito en el mundo de la Lotería. Es como una de esas alineaciones de planetas que sólo se dan cada no-sé-cuantos siglos. Se trata del sorteo de la Lotería, que alcanzó un pozo acumulado de $90 mil millones que se jugaron el día 10 de diciembre. Es un monto tan elevado que hizo que la opción de jugar fuese más recomendable que la de no jugar. Como todos sabemos, aunque intentamos hacer como que no sabemos, la lotería es el impuesto voluntario para los que no saben de matemáticas. Es decir, la probabilidad de ganar en cualquier tipo de loterías es baja. Sin embargo, si calculamos la esperanza matemática en este sorteo nos daría de forma excepcional un valor positivo, debido a un premio tan gigante. Por lo tanto, decidir jugar ya que matemáticamente es más acertado que no hacerlo. (Y eso es lo que hice, apostando $10mil. Al final del paper se develan las ganancias). Qué tiene que ver la Lotería con una campaña de marketing? Pues mucho. Por un lado, nos recuerda que las matemáticas pueden aportar racionalidad a un mundo en el que demasiadas veces nos dejamos llevar por las emociones o las intuiciones. Los números nos ayudan a decidir correctamente. Por otro lado, si hay un campo en la publicidad en el que se le puede sacar todo el provecho a los cálculos matemáticos, ése es el marketing directo. Por ello, vamos a limitarnos a dominar sólo tres fórmulas. Son muy básicas, pero nos permiten conocer el 90% de la información que importa y evitar así decisiones incorrectas.

2 Un ejemplo basado en una acción convergente Se trata de dos banners publicados en un mismo sitio de alta referencia logrando obtener impresiones. La mitad con la oferta A, y la otra con la B. El objetivo es saber qué oferta es la que mejor responde. A los que responden, sean del test que sean, se les llama por teléfono y una parte de ellos acaba comprando. Los resultados son los siguientes: Impresiones Respuestas recibidas Clientes que compran Test A Test B Viendo los resultados de la tabla, cuál es para ti el test ganador? A simple vista parece que el Test A, pero vamos a intentar confirmarlo con unas fórmulas sencillas. 1. Tasa de Respuesta Es el porcentaje de personas contactadas que se han tomado la molestia de cargar sus datos en el formulario (opt-in). Se expresa en términos porcentuales y su cálculo es muy sencillo: R = (Respuestas recibidas / Impresiones) X 100 En el ejemplo, el Test A tiene una tasa mayor, de más del doble: Tasa de respuesta Test A (1.320 / ) x 100 = 7,6% Test B (574 / ) x 100 = 3,3% Podemos entonces decir que el A es el mejor? Todavía no del todo, faltan datos. Una cosa es tener mucha gente interesada que ha respondido y otra cosa es tener muchas ventas cerradas. Entre el interés y el pedido cobrado hay un largo camino. Por ello, nos interesa realizar el siguiente cálculo: 2. Tasa de Conversión Es el porcentaje de interesados que se convierte en ventas. La fórmula es muy parecida a la anterior: C = (Clientes que compran / Respuestas Recibidas) X 100 En el ejemplo: Tasa de conversión Test A (27/1.320) x 100 = 2,05% Test B (18/574) x 100 = 3,14% La oferta B convierte mucho mejor a ventas. Quizás la oferta A generaba demasiadas expectativas o era demasiado impulsiva, con lo que sus respuestas eran de peor calidad.

3 Entonces, queremos calidad o cantidad? Porque también es cierto que la oferta A ha proporcionado más clientes, 27 contra los 18 de la B. Profundicemos un poco más para salir de dudas calculando lo que ha costado conseguir cada venta. Para ello introducimos un dato más, lo que ha costado cada Banner: Costo del Banner (hipotético) $ Costo del Test A Costo del Test B Costo de Cada Venta Es la inversión necesaria para conseguir un pedido, una venta. En este caso nos centramos en las ventas, aunque también se podría calcular lo que ha costado cada respuesta. La fórmula es: En el ejemplo: CV = (Costo del Banner / Clientes que compran) Costo de Cada Venta Test A ($ / 27) = $6.403 Test B ($ / 18) = $9.618 Ya está, ya lo tenemos. Es más barato conseguir clientes con el test A, y como proporciona más clientes para un número similar de impresiones... Publiquemos la oferta A en el roll out de la campaña! Seguro? No nos hemos olvidado algo? Piensa un segundo antes de seguir. Si quieres una pista, vuelve a leer el enunciado del ejemplo, unos cuantos párrafos más arriba. En el ejemplo hemos explicado que para convertir las respuestas en ventas ha sido necesario un seguimiento telefónico, que por supuesto, tiene un costo. Sería necesario añadir estos gastos al costo de venta para tener un resultado más representativo. Supongamos que cada respuesta requiere unos gastos medios en concepto de telemarketing de $500. Este costo lo multiplicamos a las respuestas, no a las Impresiones: Costo de telemarketing por respuesta $ Costo banner + tlmk del Test A (1.320 x $500) = $ Costo banner + tlmk del Test B (574 x $500) = $ Ahora volvemos a calcular lo que realmente cuesta cada venta: Costo de Cada Venta Test A ( / 27) = $ Test B ( / 18) = $ El panorama ha cambiado bastante porque los gastos de telemarketing eran considerables. Entonces, podemos decir que el test B es el que nos conviene y debemos olvidarnos del A? DEPENDE Todo depende del precio de nuestro producto. Si fuese de $ , nos puede llegar a interesar más la opción A, ya que las diferencia en costos con la B es relativamente pequeña y sin embargo, produce muchas más ventas. O lo que es lo mismo, los beneficios de la operación serían muy superiores.

4 Ahora bien, en la campaña real en la que está basada este el ejemplo, la venta promedio a cada cliente era de unos $ Por lo tanto, está claro que el test A provoca pérdidas (sin tener en cuenta las posibles repeticiones de compra y el valor del cliente, temas más complejo y a revisar en otro taller) y el B es por tanto la opción más recomendable. Quizás tanto cambio de la A a la B y de la B a la A te ha dejado un poco mareado. Pero esto es así... El objetivo era aclarar que no debemos dejarnos llevar por un sólo dato, y mucho menos por las intuiciones. Las fórmulas que hemos visto son las mínimas necesarias para tomar decisiones correctas y debemos tener el sentido común para incluir otros factores, como los cualitativos. Adaptando una famosa cita de David Ogilvy: los tontos obedecen ciegamente a las fórmulas, mientras que los sabios las utilizan como guías. Y respecto al sorteo de la Lotería que comentaba al principio, nadie acertó la combinación de primera categoría por lo que el pozo de $90mil millones se repartió entre los 20 ganadores. Plop!!! Yo jugué $10mil, y como era de esperar, ahora tengo $10mil menos. Sin embargo, tengo la conciencia tranquila porque las matemáticas me permitieron tomar una decisión correcta... o no? Cristián M.

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