• 2024-09-19

Una guía completa para el seguimiento de ROI de marketing |

El ROI del inbound marketing: cómo calcular la rentabilidad de tus campañas

El ROI del inbound marketing: cómo calcular la rentabilidad de tus campañas

Tabla de contenido:

Anonim

Si hay una cosa que nos permite crecer rápidamente en Slidebean y, nuestro seguimiento obsesivo de los retornos del presupuesto de marketing es

En 2015, cuando solo teníamos entre $ 2,000 y $ 3,000 en presupuesto de mercadotecnia para gastar cada mes, sacar el mayor provecho de nuestro dinero era fundamental, no solo para el crecimiento, sino para la supervivencia.

Pero hacer un seguimiento de dónde vino un cliente es muy difícil, especialmente cuando comienzas a diversificar tus canales de marketing a campañas que no tienen una conversión directa.

Tomemos un anuncio de Google Adwords, por ejemplo; Puede rastrear y confirmar el origen de una conversión utilizando:

  • El píxel de seguimiento de conversiones de Adwords.
  • Un evento de conversión en Google Analytics.
  • Los parámetros de UTM en la URL (veremos cada uno de en un minuto).

Sin embargo, cuando patrocinas un podcast o un video de Youtube, por ejemplo, los clientes pueden terminar buscando tu nombre en Google en lugar de hacer clic en el enlace patrocinado, lo que significa que probablemente no tengas idea cómo llegaron a su sitio web en primer lugar.

Aquí es donde entra la ciencia del seguimiento inteligente; para cualquier producto o servicio en línea, hay docenas de herramientas que puede usar para rastrear las fuentes de los clientes de manera precisa; vamos a entrar en cada uno de ellos en este artículo.

Lo básico: Google Analytics

Google Analytics es una herramienta muy poderosa (y gratuita). Si fuera más fácil de usar, probablemente mataría a muchas otras herramientas de análisis en el mercado, pero Google no ha sido muy bueno en simplificarlo.

Aún así, es increíblemente simple de integrar y comenzar a rastrear; todo lo que necesita hacer es agregar un breve guión al principio de su sitio web.

Desde allí, Google comenzará a rastrear todo lo que sucede en su sitio: páginas visitadas, embudos, recorrido del usuario, tiempo en una página, etc.. Puede retroceder en cualquier momento para ver los datos históricos y responder nuevas preguntas que puedan surgir sobre su actividad de usuario. Sin embargo, extraer estos datos es complicado.

La manera más fácil de abordar Google Analytics es definir objetivos de conversión desde el principio. Un objetivo de conversión es un desencadenante que ocurre cuando un usuario completa una acción deseada en el sitio web.

Estos objetivos pueden ser:

  1. Visitar una página individual o una serie de páginas (como un pago o una página de registro exitosa),
  2. Pasar una cierta cantidad de tiempo en el sitio web, o
  3. Completar un evento desencadenante que está enviando desde su aplicación.

Una vez que haya definido los objetivos, puede filtrar fácilmente sus datos para saber qué canales están impulsando estas conversiones. En esta muestra, puede ver que podemos saber fácilmente qué canales generan más suscripciones y comparar las tasas de conversión.

Puede hacer lo mismo para obtener objetivos más avanzados, como iniciar una suscripción o completar una compra. Es importante definir estos objetivos desde el principio, porque la función de objetivos no le permite ver datos históricos, por lo que solo comenzarán a registrar conversiones una vez que los haya configurado.

Google limita los objetivos de conversión a 20 por cuenta, así que siéntete libre de usarlos todos al principio y luego descartarlos y reemplazarlos una vez que no los estés usando.

En Slidebean, hacemos un seguimiento de los siguientes objetivos:

  • Signups
  • Conversión a cualquier plan
  • Conversión a nuestro plan individual
  • Conversión a nuestro plan de equipos
  • Compra de una sola presentación

Como puede ver, todos nuestros objetivos están relacionados con el ROI de marketing. También puede definir objetivos para controlar la interfaz de usuario de su producto o servicio (como ver un video tutorial o completar un formulario). Sin embargo, otras herramientas como Kissmetrics (tratadas más adelante en este artículo) le permiten tomar muchas más medidas con respecto a esos tipos de embudos de conversión; por ejemplo, segmentar cada paso del embudo según un público específico o la hora del día.

Parámetros de UTM (Módulo de seguimiento de Urchin)

Puede además "educar" sus métricas de Google Analytics utilizando los parámetros de UTM en sus enlaces.

Un parámetro es como un sufijo en una URL. Cuando pega un enlace en, por ejemplo, una respuesta de Quora o una publicación en Facebook, Google Analytics puede rastrear el dominio y la dirección de donde proviene ese visitante, pero esos datos rara vez son muy útiles en un sitio web de mediana a gran escala.

Los parámetros de UTM también son la única forma de obtener estadísticas de campaña profundas en Google Analytics de los esfuerzos de marketing que no se ejecutan en el entorno de Google (Google Adwords-Analytics).

Con Google URL Builder, puede enviar información adicional a Analytics para rastrear las fuentes de tráfico mejor. Por ejemplo, si tiene una campaña de concientización de marca basada en responder las preguntas de los clientes en Quora, Reddit o Twitter, puede agrupar todo ese tráfico usando un parámetro utm_campaign.

Así es como una URL etiquetada para una campaña de anuncios de Facebook mira:

slidebean.com?utm_source=facebook.com&utm_medium=cpm&utm_terms=marketing-audience-A&utm_campaign=US-FB-ContentMarketing

Así es como hemos etiquetado las URL en este artículo:

slidebean.com ? utm_source = bplans.com & utm_medium = content & utm_terms = marketing & utm_campaign = blog

Veamos cada variable:

Fuente: generalmente el dominio (no la dirección completa) donde se publicará el enlace. Si está anunciando en Facebook, debe ser facebook.com.

Medio: esto se usa principalmente para campañas de anuncios pagos (CPC, costo por clic o CPM, costo por impresión), pero también puede definir como correo electrónico, publicación o contenido. Google Analytics considerará automáticamente a cualquier visitante de CPM / CPC como "tráfico pagado".

Campaña: querrá definir una nomenclatura de campaña y lograr que todos en el equipo de marketing cumplan con ese estándar, como US-Startups o WW-ContentMarketing, para que pueda agrupar todas las conversiones usando una única ID.

Término y contenido de la campaña (opcional): solo debe agregar estos parámetros si realiza un análisis en profundidad o si su campaña tiene muchos frentes Puede usar "término" para filtrar las palabras clave a las que se dirige o, en el caso de una campaña de anuncios de Facebook, las audiencias a las que orientó. El contenido de la campaña, por otro lado, le permite agregar un nombre o ID diferente a cada versión particular de su anuncio. Nuevamente, estos deben usarse si busca un seguimiento muy detallado.

Seguimiento de conversiones directamente en su plataforma publicitaria

Cambiar entre la plataforma publicitaria y los resultados de Google Analytics puede ser muy engorroso.

Dentro del entorno de Google, puede integrar su cuenta de Google Analytics a AdWords y combinar las conversiones de sus objetivos con sus campañas, grupos de anuncios e incluso anuncios y palabras clave específicos.

Así es como se ve:

Conocer qué palabra clave concreta condujo una conversión puede ser extremadamente útil para filtrar palabras clave malas, o para optimizar estas palabras clave en sus planes de SEO (así es como lo hicimos).

Pero esta integración directa de Analytics-Adwords no ocurre naturalmente en otras plataformas, a menos que tenga un sistema avanzado de etiquetas UTM, será muy difícil saber qué anuncios específicos tienen éxito.

Esta es la razón por la cual muchas plataformas han comenzado a crear sus píxeles de seguimiento. Algunos son muy fáciles de integrar (y otros no), pero la mayoría sigue el mismo sistema que Facebook.

Con Facebook, debe agregar un píxel de seguimiento general a la sección principal de sus páginas. Ese píxel rastrea automáticamente las visitas a la página (PageView), por lo que puede, por ejemplo, definir conversiones basadas en páginas específicas visitadas.

Sin embargo, la mejor forma de seguir los objetivos es usar Eventos de conversión de Facebook. Facebook tiene un conjunto predeterminado de eventos como "Lead" o "CompleteRegistration" que puede activar cuando un usuario hace clic en un botón en particular o completa un paso concreto. Estos son mucho más precisos que el seguimiento de URL y son necesarios si tiene una aplicación de una sola página como la nuestra.

En la plataforma publicitaria de Facebook, puede crear campañas usando estas conversiones como objetivos, de modo que sus anuncios se optimicen automáticamente para la copia e imágenes que generan la mayor cantidad de conversiones, en lugar de la mayoría de los clics). Además, puede usar estas conversiones para la reorientación (pero esa es otra historia).

Con los eventos de conversión habilitados y bien configurados, puede comparar el ROI de la campaña directamente en Facebook, lo que le ahorrará mucho de tiempo y esfuerzo. Twitter y LinkedIn tienen un seguimiento de conversión similar, aunque sus píxeles no son tan buenos.

También es importante recordar que cada píxel o código que instale en una página tiene un impacto en el rendimiento y el tiempo de carga. Utilícelos sabiamente y testee consistentemente.

Going pro: Seguimiento de conversiones en Kissmetrics

Kissmetrics es una herramienta fantástica y poderosa para rastrear la actividad dentro de su aplicación, y nos ha hecho maravillas con respecto al seguimiento de nuestro ROI de marketing.

Si instala Kissmetrics tanto en su aplicación como en sus páginas de destino, su píxel asignará automáticamente una identificación anónima a cada visitante que llegue a su sitio web, incluso si aún no se han registrado. Todos los puntos de datos asociados con ese identificador se almacenan en la base de datos de Kissmetrics y se vinculan a una dirección de correo electrónico tan pronto como ese usuario proporciona esa información.

Veamos un ejemplo:

  1. El usuario A visita su sitio web, gracias a una pieza del contenido que promocionó a través de un anuncio de Facebook.
  2. Leen el contenido y se van.
  3. Un mes más tarde, leen otra pieza de contenido de su blog que encontraron buscando en Internet.
  4. Tres meses después, ese usuario regresa para crear una cuenta en su plataforma. Buscan en Google el nombre de su empresa y encuentran un anuncio de Google que ha configurado y lo hacen clic para acceder a su sitio web.

Aunque fue el anuncio de Google en el paso cuatro lo que finalmente impulsó a ese cliente a registrarse, el crédito real (en nuestro libro) va a la campaña que los trajo allí en primer lugar.

Para Google Analytics, el crédito / atribución para ese registro probablemente terminará siendo la campaña de Adwords para búsquedas de marca que el el cliente hizo clic en el paso cuatro; porque Google Analytics asigna el registro a la última campaña que llevó al usuario al sitio web.

En Kissmetrics, por otro lado, puede consultar el registro de actividades de ese cliente, y verá una ID única para ese usuario se creó en el primer paso, y la primera campaña fuente para ese cliente es un anuncio de Facebook (esto se transfiere a Kissmetrics usando etiquetas UTM).

Aquí hay un ejemplo del viaje de un cliente en Kissmetrics:

Cada visita se rastrea con actividades y fuentes de campaña:

También se realiza un seguimiento de todas las visitas posteriores, así como de la visita que lo motivó a inscribirse, así como de la campaña que lo llevó al sitio web la última vez.

Una diferencia clave entre Google Analytics y Kissmetrics son datos de identificación personal: tan pronto como su cliente agregue una dirección de correo electrónico, ese correo electrónico se conecta a la ID anónima creada en la primera visita, lo que le permite ver el registro de actividades de un usuario en particular.

necesita ver datos específicos del usuario, pero tener esa información disponible es fundamental para comprender verdaderamente sus métricas a escala. Kissmetrics tiene algunas herramientas para formatear grandes cantidades de datos, pero también le dan la capacidad de generar informes de hoja de cálculo a medida para ejecutar sus propios gráficos y fórmulas en Excel.

Último recurso: códigos promocionales y encuestas de pago

Ahora, algunos las campañas simplemente no pueden rastrearse por medios tradicionales. Si coloca una cartelera en el metro, por ejemplo, puede intentar conducir a las personas a yoursite.com/subway, pero muchas personas simplemente buscarán su marca en Google y realizarán conversiones desde allí.

Aquí es donde se realizan las encuestas de pago y pago. Se incluyen códigos de promoción específicos de la campaña. Puede utilizar una encuesta de pago para rastrear y validar aún más los resultados que obtiene de los otros métodos de seguimiento del canal de comercialización.

Implementamos esta encuesta de verificación que creamos en Typekit, y tiene hecho maravillas para nosotros. Copiamos ese sistema de dos preguntas de Squarespace, y ha sido genial seguir nuestros nuevos esfuerzos de marketing, como los podcasts.

(función () {var qs, js, q, s, d = documento, gi = d. getElementById, ce = d.createElement, gt = d.getElementsByTagName, id = "typef_orm", b = "//embed.typeform.com/"; if (! gi.call (d, id)) {js = ce.call (d, "script"); js.id = id; js.src = b + "embed.js"; q = gt.call (d, "script") [0]; q.parentNode.insertBefore (js, q)}

ROI = LTV

Para una empresa SaaS, hay un número mágico de LTV> 3x CAC: el "valor de vida útil" (o LTV) de un cliente (los ingresos totales esperados de cada usuario pagado) debe ser más de tres veces mayor que el costo de adquisición (o CAC) de ese cliente.

Para las empresas SaaS, esto se calcula con bastante facilidad utilizando el porcentaje de abandono mensual (LTV = ARPU-Ingresos promedio por usuario / Promedio mensual de abandono).

Valor de vida útil de seguimiento en otros tipos de negocios es más difícil. En una plataforma de comercio electrónico, por ejemplo, puede usar márgenes, tamaño de transacción promedio y porcentaje de clientes recurrentes para calcular un LTV.

Recientemente implementamos un producto que funciona como una única compra en lugar de un plan de suscripción, entonces ' Hemos analizado los datos de los clientes para saber cuántos de nuestros usuarios realizan compras repetidas y cuántos de ellos suscriben un plan después de eso. Hemos contabilizado todo eso para estimar que 'LTV de compra única', que ahora es de 1,4 veces el valor de la transacción original; pero esto obviamente variará de una empresa a otra.

Obtenga más información sobre las métricas de seguimiento para un negocio de SaaS.

Reunir todo

Ahora tiene varios puntos de datos que confirman la fuente del cliente, pero cómo resumirlos de manera que pueda estudiar su ROI?

Utilizamos una combinación de hojas de cálculo para conectar los siguientes puntos de datos:

  • ID de cliente: correos electrónicos de la base de datos.
  • Plan de clientes y LTV estimado: en función de su plan o compras de plataformas SaaS de métricas como ChartMogul o Baremetrics.
  • Fuentes del cliente: todos los puntos de datos recopilados de las etiquetas UTM y las encuestas de pago. Esto consiste de una a seis columnas que obtenemos de Kissmetrics.
  • Ingresos del cliente hasta la fecha: extraídos de Stripe, nuestro procesador de pagos con tarjeta de crédito.

Esto requiere algunas habilidades intermedias de Excel / hojas de cálculo; hay algunos fantásticos recursos de Excel en línea (así aprendí), así que la mejor manera de abordar esto es aprovechando las búsquedas de Google. Es importante que comprenda lo que está haciendo en lugar de seguir un tutorial paso a paso.

Por ejemplo, puede buscar en Google los "valores promedio en una columna de base de datos según las condiciones especificadas", lo que traerá un montón de tutoriales sobre el uso de la función AVERAGEIF. Las fórmulas que terminará utilizando más son INDEX / MATCH, COUNTIFS y SUMIDERS.

Estas son las hojas de cálculo que terminamos usando más:

Resumen semanal / mensual: una hoja de cálculo general y gráficos para comprender el rendimiento semanal y mensual.

Ingresos mensuales recurrentes por campaña: con INDEX / MATCH, puede generar un gráfico de la cantidad de MRR que trajo cada campaña para una cohorte semanal o mensual dada.

LTV por campaña: utilizando INDEX / MATCH, así como sus datos de LTV estimados, puede calcular el LTV estimado aportado por cada campaña. Su gasto por campaña debería ser menor que este número, idealmente 1/3 o menos.

Ingresos recaudados hasta la fecha, por campaña: usando datos de Stripe, puede calcular los cargos reales realizados a cada usuario y determinar si el gastar para una campaña en particular está en camino de ser recuperado. Si es una empresa SaaS, esto es especialmente útil para monitorear el impacto de las suscripciones prepagas anuales.

Las métricas son todo y se volverán cada vez más complejas a medida que su negocio crezca. Desarrollar un sistema desde el principio le permitirá aumentar su comprensión de los datos a medida que avanza. Paso una mañana cada semana dedicada al análisis de métricas, entendiendo cómo cambiaron semanalmente y qué variables y equipos pudieron haber causado el impacto.

Las decisiones impulsadas por métricas son tan objetivas como lo es una empresa. Nos han permitido mitigar el riesgo de decisiones que, de otro modo, hubiéramos tenido que tomar en serio.

Espero que esta lectura haya sido útil; por favor no dude en contactarme si tiene preguntas adicionales, estoy en @cayajose en Twitter.

Recursos adicionales:

  • Cómo usar la piratería de crecimiento para aumentar los ingresos 20x en solo 12 meses

  • Cómo calcular el retorno de la inversión en marketing de medios sociales para su pequeña empresa

  • Cómo escribir la sección de ventas y marketing de su plan de negocios

  • Cómo elegir qué sociedad Las plataformas de medios son adecuadas para su empresa


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