Cada vez existen más negocios que emplean Marketing Automation en su estrategia digital, pero no todos son capaces de identificar correctamentes los KPIs (Key Performance Indicators) que indican las verdaderas atribuciones o beneficios del Marketing Automation en su negocio.
En este post, veremos tanto esas métricas o KPIs en las que NO fijarse, también denominadas Vanity Metrics, como los KPIs en los que SI fijarse para determinar la influencia del Marketing Automation en un negocio.
Las Vanity Metrics o Métricas de Vanidad
Las Vanity Metrics o Métricas de Vanidad son métricas de marketing que pueden ser atractivas o impresionantes a primera vista, pero que en realidad no tienen ningún valor en términos de medición del éxito o rendimiento de una estrategia de marketing. A menudo se utilizan para dar una impresión positiva de la efectividad de una campaña, pero en realidad no proporcionan información útil sobre si está funcionando o no.
Algunas de las Vanity Metrics más populares son:
- Número medio de páginas vistas: un aumento del número medio de páginas vistas no será relevante si su análisis no va acompañado de otra métrica que indique alcanzar un objetivo de negocio como pueden ser las conversiones. En definitiva, hay que valorar las páginas vistas por su calidad y no por su cantidad.
- Número medio de visitantes: al igual que ocurre con las páginas vistas, aumentar el número medio de visitantes a una web será relevante siempre y cuando estos visitantes ocasiones un beneficio real para el negocio.
- Suscriptores a la newsletter: es una métrica que habitualmente los marketers revisan y es necesario, pero es conveniente ir un paso más allá para contextualizar y comprobar si un aumento de suscripciones origina mayores beneficios para el negocio. Muy recomendable utilizar la técnica de doble opt-in para disponer de listas de calidad.
- Tasa de apertura o Open Rate (OR): son necesarias las aperturas si queremos que los usuarios interactúen con los contenidos enviados, pero es todavía más necesario que esas aperturas originen clics que redirijan al usuario a la web. Es importante tener en cuenta que pueden existir asuntos de emails atractivos que aumenten la tasa de apertura, pero si el contenido no interesa al usuario, los emails no aportarán ningún beneficio.
- Número de seguidores o «likes» en redes sociales: son una gran tentación para medir el éxito por la sencillez para comparar de campañas entre sí, pero no necesariamente son reflejo de su efectividad. Hay que tener en cuenta la fácil manipulación de estos datos y la complicada correlación con las métricas de negocio.
Las Métricas Clave en Marketing Automation
Las métricas clave son aquellas que permiten evaluar si se están alcanzando los objetivos de la estrategia de Marketing Automation. La principal es la atribución de compras de las campañas y sobre ella debe girar todo análisis, es decir, sobre el porcentaje de influencia que tienen las automatizaciones del eCommerce en las compras. En el contexto de las atribución de campañas, aparecen métricas que también son indicativas de la importancia del Marketing Automation en un negocio:
Tasa de conversión: permite medir la efectividad de una campaña y determinar si se están alcanzando los objetivos de negocio. Se calcula dividiendo el número de conversiones por el número de usuarios y se expresa como un porcentaje. Por ejemplo, si una web tiene 100 usuarios y 2 de ellos realizan una compra, la tasa de conversión será del 2%. La tasa media de conversión en eCommerce se sitúa entre el 1% y el 3%, variando en función del sector y tipo de producto comercializado.
Tasa de conversión (%) = (número de conversiones / número de usuarios) x 100
Tasa de recompra: indica el grado de satisfacción y lealtad de los clientes hacia la empresa y sus productos o servicios. Se obtiene al dividir el número de clientes que han realizado una compra recurrente por el número total de compras y se expresa como un porcentaje. Por ejemplo, si un eCommerce tiene 100 clientes y 30 de ellos han comprado más de una vez, la tasa de recurrencia en compra será del 30%. La tasa media de recurrencia en compra en eCommerce está entre el 20% y el 40%.
Tasa de recompra (%) = (número de compras recurrentes / número de compras totales) x 100
Tasa de recuperación de carrito: mide la efectividad en la recuperación de carritos abandonados. Se obtiene al dividir el número de carritos de compras recuperados por el número total de carritos abandonados y se expresa en porcentaje. Por ejemplo, si un eCommerce registra 100 carritos abandonados y se recuperan 25 de ellos, la tasa de recuperación de carrito será del 25%. La tasa media de recuperación de carrito en eCommerce se encuentra entre el 20% y el 30%.
Tasa de recuperación de carrito (%) = (número de carritos recuperados / número total de carritos abandonados) x 100
MQL (Marketing Qualified Leads o Lead Calificado por el Marketing): un lead calificado por marketing es un usuario propenso a convertirse en cliente dado que ha interactuado con el contenido de marketing de forma significativa, proporcionando información sobre sí mismo. Un ejemplo de MQL podría ser un un usuario que ha indicado sus datos al asistir a un webinar o al descargar un ebook total de compras.
MQL = número de usuarios que no son clientes y proporcionan información personal tras interactuar con contenido de marketing.
CLV (Customer Lifetime Value o Valor de Vida del Cliente): indica el valor económico que un cliente aporta a una empresa a lo largo de su relación con ella. Es utilizado con frecuencia para determinar el coste máximo a alcanzar en la adquisición y retención de un cliente. Se calcula multiplicando el ingreso medio con el tiempo medio de permanencia y la tasa de retención (probabilidad de permanencia) y restando el coste medio. Por ejemplo: si el ingreso medio por cliente es $10 al mes, se espera que un cliente permanezca 2 años, la tasa de retención del cliente es del 90% y el coste medio es de $5 al mes por cliente. El CLV será (10 x 24 x 0.95) – 5 = $223
CLV ($) = (ingreso medio x tiempo medio de permanencia x tasa de retención) - coste medio
ROAS (Return On Ad Spend o Retorno sobre la Inversión en Publicidad): se utiliza para medir el beneficio de las campañas de publicidad. Se calcula dividiendo los ingresos y los gastos en publicidad. Por ejemplo: si una empresa invierte $1000 en un software de Marketing Automation que le genera $5000, su ROAS será de 5. Es decir, gana 5$ por cada $1 invertido.
ROAS ($) = ingresos en publicidad / gastos en publicidad
CAC (Customer Acquisition Cost o Coste de Adquisición de Cliente): mide el coste total que supone para una empresa la adquisición de un nuevo cliente. Para calcular el CAC es necesario sumar el coste total de los esfuerzos de marketing durante un período y dividirlo por el número de nuevos clientes en ese período. Por ejemplo, si una empresa tiene un coste mensual de marketing de $2000 y son 20 los nuevos clientes de ese mes, su CAC será de $100.
CAC ($) = coste total de marketing / número de nuevos clientes
Layertip
- Si no puedes obtener las atribuciones de ventas de las campañas, desactiva durante un mes la integración entre la herramienta de Marketing Automation y tu eCommerce. Puedes pensar que es un método extremo, que lo es, pero resulta muy efectivo para comparar resultados y quizás te lleves sorpresas.
- Realiza todo análisis de métricas segmentando por tipo de dispositivo (mobile, escritorio, tablet). Verás que existen particularidades y conductas de usuarios muy distintas en cada tipo de dispositivo. Será necesario que la estrategia se adapte a ello.
- Es muy recomendable el uso de Test A/B en todas las estrategias de Marketing Automation, pero sobre todo en aquellas estrategias en las que NO se tienen buenos resultados. En los testeos, toma como referencia las estrategias pasadas que SI te hayan dado buen resultado.