Es fácil perderse en la madriguera de las métricas de su empresa. Pero centrarse en el puñado de métricas que importan es lo que, en última instancia, generará los mejores resultados.
El truco consiste en averiguar en qué métricas debería centrarse. Este artículo desglosará todo lo que necesita saber para definir y establecer sus indicadores de rendimiento KPI.
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Un KPI es una actividad cuantificable que se utiliza para medir cómo funciona un aspecto clave de su negocio o cuánto volumen está recibiendo. En las páginas web, pueden incluir “volumen de ventas”, “número de visitas”, “valor medio del carrito”, y una variedad de otras medidas. Los KPIs son métricas, pero no todas las métricas son KPIs. Estos términos no son mutuamente excluyentes. El hecho de que cierta información se pueda medir no significa que esas medidas sean informativas. Los KPIs son herramientas que impulsan los resultados para conseguir sus objetivos específicos.
Sus métricas generan macro o micro-conversiones. Las macro-conversiones son los principales objetivos de su página web para convertir el tráfico de usuarios en ingresos.
Por otro lado, las micro-conversiones son acciones que realiza un usuario, y que se encuentran en el camino hacia las macro-conversiones generadoras de ingresos o que no están directamente relacionadas con la generación de ingresos. Son hitos del proceso o acciones secundarias.
Puede ser como el número de visitas de pago, páginas vistas por usuario, adiciones al carrito, etc. Pero las micro-conversiones no son KPIs.
En promedio, las métricas que pueden quedar en segundo plano son las páginas vistas por usuario, la tasa de clics, la tasa de rebote y el tiempo promedio que un usuario pasa en el sitio. Básicamente, todas aquellas que no involucran dinero directamente. ¿Es mejor que alguien pase más tiempo por visita en nuestro sitio o menos? Imposible de decir. ¿Es mejor si alguien gasta más dinero en nuestro sitio o menos? Sin duda la respuesta es sí.
No hay ninguna cantidad en dólares adjunto a estas acciones. Si bien son excelentes, no conducen a que le paguen por sus servicios.
Eso no significa que no se deban supervisar. Es útil seguirlas porque le informan sobre qué áreas de su sitio o servicio necesitan atención, y además, sientan las bases para futuras conversiones.
Se deben tomar decisiones basándose en las métricas del dinero y no en las micro-conversiones.
Los RPV son simplemente la cantidad promedio de dinero que ganó por cada visitante. Se trata de una métrica importante porque proporciona información directa sobre qué acciones del sitio web se traducen finalmente en dólares. Cuanto mayor sea el número, más ingresos generará su empresa.
2. Tasa de Conversión
Si no puede medir el dinero (por ejemplo, en un sitio web de generación de clientes potenciales no se vende nada), la tasa de conversión es la mejor alternativa.
3. Coste de Adquisición de Clientes (CAC)
¿Cuánto dinero cuesta adquirir un cliente? Esto es lo que se llama “Coste de Adquisición de Clientes” (CAC). El costo inicial por cliente debe ser menor que la ganancia obtenida una vez que se convierten (o ser menor que el LTV si lo sabe).
El objetivo aquí es perfeccionar sus procesos para minimizar sus gastos y tiempo, maximizando así sus ganancias.
Esencialmente, la razón principal del colapso de muchas empresas emergentes es que su versión del gráfico anterior es inversa. Su CAC excede su LTV, o valor de por vida, para sus clientes.
Sin tenga cuidado de darle demasiado peso a esto: a veces las métricas de LTV mienten.
4. Valor de por vida del cliente
Se podría argumentar que el KPI más importante debería ser el LTV, que es "una predicción del beneficio neto atribuido a toda la relación futura con un cliente". Básicamente, es la cantidad de dinero que gana con un cliente.
Evaluar a sus clientes más útiles durante su vida útil es esencial. Debe establecer cuánto vale un cliente a largo plazo.
Por ejemplo, digamos que tres clientes se unen a su producto de suscripción al mismo, pagando $ 50 por mes. Uno permanece como cliente durante un mes, el segundo durante 3 meses y el tercero durante 2 años. Si bien los 3 pagaron $ 50 cuando se unieron, sus LTV eran * muy diferentes *: $ 50, $ 150 y $ 1200.
Los clientes no le brindan el mismo valor, y cuanto antes pueda predecir quién es un cliente de alto LTV, mejor.
Sin embargo, puede ser difícil medir el LTV y solo alrededor del 40% de las empresas pueden medirlo. La única forma es recopilar información y ensamblarla en un modelo predictivo, que presenta datos extraídos extrapolados y utilizados para predecir el comportamiento del cliente.
El cálculo de LTV depende de su modelo de negocio. Aquí una fórmula típica para calcular LTV en SaaS:
Un cliente que realiza una compra directa es de gran valor , pero también tienen otros comportamientos que pueden ayudar a mejorar sus resultados finales. Ejemplos que incluyen marketing indirecto, como el boca a boca y las referencias. El seguimiento de estos rasgos y comportamientos , como las visitas al sitio, influye en la creación del modelo LTV más útil.
El valor principal de estas fórmulas es dar a los especialistas en marketing una idea de dónde invertir su presupuesto y cuánto gastar para adquirir un cliente.
Además, conocer los ingresos de su empresa a lo largo del tiempo para un cliente en particular le permite decidir si puede descontar servicios sin dejar de obtener ganancias financieras, generar valor por adelantado y dirigir el tráfico de clientes a su página.
Si realiza un seguimiento de las métricas adecuadas y trabaja para mejorarlas, podrá desarrollar una estrategia para recuperar el efectivo que gasta e incluso las ganancias.
Es difícil. La mejor manera de hacerlo es utilizar un software para automatizar la recopilación de datos, como Google Analytics. También existen varias hojas de cálculo de Google para hacer su propio modelado.
Entonces, ¿cómo se hace para construir un modelo predictivo? ¡La respuesta fácil es contratar a un científico de datos! Para aquellos de nosotros que no tenemos uno en casa, así es como lo haría.
Una buena ecuación de trabajo es:
(Valor promedio de una venta) X (Número de transacciones repetidas) X (Tiempo promedio de retención en meses o años)
La gente de Kissmetrics estaba modelando el LTV del cliente promedio de Starbucks, utilizando datos de 2004-2012. Aunque los datos son de 2017, ciertamente sirven como un buen ejemplo para desarrollar un modelo predictivo de LTV.
El primer paso para crear su modelo LTV perfecto fue la extracción de características , un proceso que examina los datos del cliente y pone en cero los comportamientos que llevan al usuario a realizar la conversión. Estos deberían poder aplicarse en otros modelos predictivos similares.
En general, se evaluaron tres factores para evaluar la actividad promedio de los clientes de Starbucks: los gastos de los clientes por visita, el número de visitas por semana y el valor promedio del cliente por semana. (El valor promedio del cliente por semana se obtuvo multiplicando los gastos y el número de visitas por semana juntos).
Una vez que tuvieron los promedios de estos tres conjuntos de datos que contienen las variables del cliente, llegó el momento de calcular. Utilizando los valores promedio calculados anteriormente y teniendo en cuenta ciertas constantes, pudieron crear fórmulas para calcular los valores de vida útil generales.
Se emplearon tres fórmulas comunes: una ecuación LTV simple, una ecuación LTV del cliente y una ecuación LTV tradicional. Los resultados de todas estas ecuaciones se promediaron juntos para encontrar el LTV.
El LTV de cada empresa se verá un poco diferente. Invierta en los usuarios, en lugar de gastar sus recursos en clientes "baratos" o "promedio" que, en última instancia, podrían perder o invertir poco valor.
En general, aunque las micro-conversiones como métricas pueden ser reveladoras, no son sus KPIs. Los cuatro indicadores clave de desempeño que sí importan incluyen:
Saber cuánto cuesta adquirir clientes informa cuánto dinero invierte en su presupuesto de marketing.
