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Medición móvil y análisis de marketing para aplicaciones de compras – La guía completa

Shopping guide 2022 OG
Introducción

El aumento acelerado de los móviles durante la pandemia, junto con la demanda de más productos y servicios disponibles, ha llevado a las marcas a hacer énfasis en el comercio móvil, sobre la marcha y al alcance de la mano del usuario siempre que surja la necesidad de comprar.

De hecho, el aumento del tiempo que se pasa en el móvil se trasladará en gran medida a las compras en 2022, ya que se prevé que el 85% de las ventas de mCommerce procedan de los smartphones sólo en Estados Unidos.

Sin embargo, a pesar del crecimiento explosivo de las compras en aplicaciones, todavía hay minoristas que no han centrado su atención en este punto de contacto clave, pensando que basta con un sitio web móvil. Pero como se ha convertido en una parte importante de los patrones de compra de los consumidores, los minoristas deben acertar con su estrategia de aplicaciones móviles para poder impulsarlas:

  • Fidelidad a la marca (piensa en el icono de la pantalla de inicio)
  • Compromiso (a través de notificaciones push)
  • Ventas: una experiencia de aplicación nativa impulsada por CX es un potente facilitador de la conversión, con una tasa de conversión 3 veces mayor en comparación con la web móvil (entre los minoristas que tienen ambas, según Criteo).

Las aplicaciones móviles para minoristas ya no son un objeto bonito, sino una pieza fundamental del rompecabezas y una parte integral del ciclo de vida del cliente (más del 40% de los consumidores se conectan a través del móvil), para cualquier minorista nacional que intente conectar con su público y obtener resultados positivos.

Principales desafíos

Principales desafíos

Aunque las aplicaciones de compra pueden desempeñar un papel fundamental en el impulso de la fidelidad a la marca y las ventas, también hay que superar algunos desafíos:

  • Fidelización de aplicaciones y compras múltiples en un mercado altamente competitivo

    Con tantas marcas de eCommerce y de Compras disponibles, un usuario tiene opciones casi ilimitadas para comprar un solo producto. Además, los pesos pesados de las compras a nivel mundial, como Alibaba y Amazon, dominan cada vez más el mercado.

Y aunque los métodos habituales de marketing en el sector minorista, como ofrecer descuentos u ofertas a los usuarios, pueden ser eficaces para la adquisición, no garantizan necesariamente la fidelidad o un flujo constante de ingresos.

  • Medición móvil en la era de la privacidad

En los últimos años, la privacidad ha cobrado protagonismo en la comercialización de aplicaciones móviles, y en particular para iOS (a los cambios de Android les faltan al menos dos años).

La introducción por parte de Apple del prompt de ATT, limitó mucho la usabilidad de su identificador único, el IDFA. Como resultado, los datos a nivel de usuario son mucho menos accesibles.

Los propietarios de aplicaciones pueden ahora recurrir a una serie de soluciones nuevas y no tan nuevas para poder recuperar información granular y procesable. Entre ellas se encuentran:

  • SKAdNetwork: La solución de atribución agregada determinista de Apple. En este marco, los valores de conversión de SKAN permiten a los marketers calificar el valor del usuario después de la instalación.
  • Atribución determinista a nivel de usuario: Las tasas de opt-in de la ATT se sitúan en torno al 47% en muchas aplicaciones de compra, lo que no sólo permite una granularidad total de los datos de estos usuarios, sino también la capacidad de segmentar hacia las audiencias que no dan su consentimiento.
  • Modelización probabilística agregada: Una técnica estadística que aprovecha el aprendizaje automático para estimar el rendimiento de las campañas con un alto nivel de precisión.
  • Análisis predictivo: Permite a los marketers tomar decisiones basadas en datos sobre el valor futuro de los usuarios con un alto nivel de confianza, mientras se basan en puntos de datos muy limitados al principio del funnel.
  • Medición top-down: Metodologías holísticas como la incrementalidad (identificación de los impulsores de los ingresos incrementales para optimizar la asignación del presupuesto) y el modelado de la mezcla de medios o MMM (medición del impacto de las campañas para ayudar a determinar cómo contribuyen los distintos elementos al resultado final).
  • Data Clean Rooms: Permiten realizar mediciones y optimizaciones que respetan la privacidad en un entorno altamente seguro y con permisos, en el que los anunciantes pueden aprovechar las perspectivas de los datos a nivel de usuario sin acceder a ellos.

Estos cambios centrados en la privacidad tienen un efecto directo en la capacidad de los marketers para medir el LTV, las campañas de remarketing y la segmentación de audiencias. Por suerte, la innovación sigue liderando el frente de la medición con confianza, ya que los datos demuestran que se ha recuperado en gran medida los niveles anteriores a las elecciones.

Fraude

Según los datos de AppsFlyer, la tasa media de instalaciones fraudulentas se sitúa en el 11% (es decir, el 11% de las instalaciones de aplicaciones de compra son en realidad falsas), mientras que la exposición financiera de las aplicaciones de compra por sí sola asciende a la asombrosa cifra de 2.100 millones de dólares.

Personalización

Impulsar las conversiones continuas y las compras múltiples depende en gran medida de una experiencia de usuario personalizada. Esto puede hacerse mediante deep links, notificaciones push y publicidad dirigida con promociones o descuentos.

Sin embargo, aunque la recompensa de convertir a los usuarios de compras es muy alta, los marketers deben equilibrar el respeto a la privacidad de los usuarios en la era de la ATT y el GDPR, al tiempo que satisfacen las expectativas de los usuarios de una experiencia personalizada en la app.

Conectando los puntos

El viaje de un consumidor de compras a menudo se extiende a través de múltiples dispositivos, plataformas y canales, dada la exposición publicitaria online y offline y la disponibilidad de múltiples puntos de contacto. 

Una misma compra puede empezar en una tienda, seguir investigando en la web y comprar en una aplicación más tarde, y eso es sólo un ejemplo.

Por lo tanto, conectar los puntos entre estos diferentes puntos de contacto y asegurarse de que has vinculado los datos correctos a tu aplicación, puede ser un verdadero desafío. 

Trabajar con un proveedor eficaz de atribución y medición puede ayudar a reducir la brecha para mejorar significativamente la experiencia del usuario, atribuir la contribución del marketing y, en última instancia, aumentar el LTV.

Solución: La medición granular es la base para… todo

Una verdad de oro del marketing de aplicaciones es que no hay estrategias ni procesos sin medición y optimización, no solo de los KPIs básicos, sino también de las métricas granulares. Éstas te permiten trazar cada etapa del funnel de conversión para informar tanto de la adquisición de usuarios como del reengagement. A su vez, podrás centrarte en los usuarios que buscas y mejorar su rendimiento general de marketing.

Si estás empezando en el análisis de atribución y marketing móvil, te recomendamos que leas primero la siguiente guía

Shopping apps measurement & analytics: Chapter 1 - User acquisition - What to measure and set up
Capítulo 1

Adquisición de usuarios – Qué medir y configurar

Antes de que empieces a configurar tus campañas de UA, debes contar con algunas capacidades para guiar tu configuración en la dirección correcta. Echemos un vistazo a lo esencial:

1. Mapeo de eventos

Para empezar a hablar de la importancia de la medición granular para el éxito de la adquisición de usuarios, vamos a profundizar en lo que eso significa en la práctica.

El siguiente gráfico explora algunas de las principales métricas que los marketers de aplicaciones de compras miden para optimizar sus esfuerzos y ofrecer los usuarios de mayor valor a sus aplicaciones. La columna de la izquierda contiene los objetivos específicos de la vertical, mientras que la columna de la derecha contiene las métricas a través de las cuales se pueden alcanzar estos objetivos.

Ten en cuenta que, aunque todas las métricas anteriores son importantes para mejorar la rentabilidad de tu aplicación de compras, los principales líderes del sector se centran específicamente en los importes y las tasas de compra del día 0 y del día 7, así como en el ROAS del día 0 y del día 7. 

ObjetivoKPI
Relacionado con las instalaciones
• Adquisición
• Costo
División ecológica/no ecológica
• Crecimiento intermensual (no orgánico)
• CPI/CPA
• ROAS
Relacionado con el engagement
• Stickiness
• Fidelidad a corto plazo
• Fidelidad a largo plazo
• DAU/MAU
• Retención del Día 1, 7, 28 y 30
• Tasa de retención de la Semana 8 y 12
• Tasa de desinstalación del Día 7, 30 y 60
Relacionado con las compras
• Aumentar las compras por primera vez
• Aumentar las compras retenidas
• Aumentar el valor medio de los pedidos (AOV)
• Porcentaje de pedidos de usuarios redireccionados
• Anulaciones con ingresos negativos y/o compras que se devuelven al origen (cuando un usuario exige la devolución del dinero)
• Tamaño del carrito de compras
• Porcentaje de usuarios que realizan 1, 2, 3 o 4+ IAPs en 90 días
• ARPU: Día 1, 7, 14, 30 y 90
• Tasa de conversión de la primera semana (cuántos usuarios compran en la primera semana)
• Tiempo entre la primera, segunda y tercera compra
• Porcentaje de crecimiento del AOV entre la primera compra y las siguientes
• Primera compra frente a la repetición de la compra
• Compras de los Días 0, 7 y 30, recuento de usuarios únicos y eventos, tanto días acumulados como individuales
Conversiones del funnel• % Install to Registration
• % Install to Cart Add
• % Install to Checkout
• % Install to Purchase
Conectando los puntos• Nuevos usuarios únicos (aplicación presentada, no interactuó con otros puntos de contacto)
• % de usuarios que comenzaron su viaje en la web y se convirtieron en la aplicación
• # de usuarios que compran en más de una plataforma
• % de conversiones multiplataforma completadas
• Comparación del valor de los usuarios en cada plataforma
• AOV por plataforma
• % de usuarios por plataforma
Distribución de los eventos configurados en la aplicación por categoría
Asignación de valores de conversión de SKAN para iOS

El por qué y el cómo de los eventos ricos in-app

La profundidad con la que podemos recoger los datos correctos para optimizar las campañas hacia usuarios de alta calidad, e impulsar la participación y los ingresos en el camino, es significativa.

Esto también significa que la cantidad de datos que necesitamos manejar y analizar es enorme, aunque con la pila tecnológica, la configuración y la plataforma de atribución adecuadas, el análisis de marketing puede ser mucho más fácil.

Pero aún así… ¿Por qué necesito medir los eventos ricos in-app y otros datos granulares?

La creación de audiencias y la optimización de las fuentes de medios, los canales, las campañas y las creatividades en función de los eventos in-app son factores que contribuyen a la eficacia de la UA, el compromiso y el remarketing.

Estos eventos añaden capas de parámetros disponibles y medidos que trazan el comportamiento ideal del usuario.

Con los raw data que recibes de un proveedor de medición y atribución, podrás ver literalmente las tendencias y los patrones de los usuarios que, de otro modo, podría pasar por alto, y obtener una imagen completa de tu actividad y comportamiento, independientemente de la plataforma, el canal, el dispositivo y el momento en que realicen las acciones.

Veamos dos ejemplos para ilustrar la diferencia entre los eventos estándar de la aplicación y los eventos ricos in-app:

Eventos estándar en la aplicación frente a eventos ricos in-app

Lo que antes era simplemente una “compra” ahora se convierte en un tipo de contenido (por ejemplo, un vestido rojo o unos altavoces con bluetooth), un ID de contenido específico, una cantidad, una moneda e incluso un importe de ingresos. 

Todos estos parámetros pueden ser divididos para dirigirse a audiencias que se comportan de manera similar a los usuarios actuales que pueden ver un tipo específico de contenido, tienen una cantidad específica de carritos de compras, o que han pagado en una determinada moneda – con el fin de llegar a diferentes grupos demográficos, regiones, o compradores valorados.

La granularidad de los eventos enriquecidos in-app también puede aplicarse a otros eventos, como la búsqueda, la visualización de contenido, el registro, el inicio de sesión o el registro, la adición a la lista de deseos o la adición a la cesta. Esto se basará en el punto del funnel de conversión en el que intentes captar o volver a captar a los usuarios, así como en tus objetivos finales de conversión.

Impulsar a los usuarios de alto AOV para productos de alto margen

2. Deep linking

Deep linking

Una de las herramientas más potentes de la pila tecnológica del marketing de aplicaciones es deep linking, que crea una experiencia de usuario contextualmente relevante en todos los canales, plataformas y dispositivos. ¿Cómo se hace esto? 

Utilizando la información contenida en el deep link, los usuarios son llevados directamente a un producto específico o a la página de aterrizaje de la campaña dentro de la aplicación, pasando sin problemas de la promoción a la página de aterrizaje con mayor probabilidad de conversión.

En el sector de las compras, los deep links se utilizan con mayor frecuencia para llevar a los clientes a las páginas de los productos basándose en el comportamiento de visualización o compra anterior. 

Puedes dirigir a los usuarios a la aplicación desde el ordenador o la web móvil, enviarles un correo electrónico para la retención a largo plazo y comunicarles ofertas y promociones importantes para impulsar la conversión in-app. 

Flujo de deep linking

Para empezar, primero hay que configurar el deep link. Por suerte, esto se puede hacer fácilmente implementando código en tu app, o a través de la habilitación de dominios asociados, dependiendo del método utilizado.

Presta también atención al hecho de que el deep link es necesario tanto para las páginas de productos específicos, o páginas de detalles de productos (PDP), como para las páginas de categorías más amplias, o páginas de listado de productos (PLP). 

El destino al que se lleva a un usuario depende principalmente de: 

  • Los objetivos de la campaña de deep linking

La información del usuario que da su consentimiento y que ha sido recopilada previamente (por ejemplo, contenidos vistos, historial de compras, ubicación, etc.), que debe ser decidida y comprendida de antemano.

Para obtener más información sobre el deep linking y cómo puede afectar dramáticamente a la CX, lee nuestra guía sobre el retorno de la experiencias

Estrategia avanzada de deep linking

Los marketers de aplicaciones de compra bien hechos utilizan deep linking para llevar a los usuarios específicamente desde la web móvil a sus aplicaciones utilizando un Smart Banner de CTA – “Abrir en la aplicación”.

Estas llamadas a la acción (CTA) suelen ir acompañadas de campañas que ofrecen promociones y ofertas para los usuarios de la aplicación. Por ejemplo, un descuento del 5-10% por comprar en la aplicación en lugar de en el sitio web. 

A través de los deep links colocados en estos banners, los marketers pueden hacer que los usuarios instalen su aplicación (si aún no lo han hecho), se dirijan sin problemas a la misma página de producto o categoría que han visto anteriormente y, posteriormente, a una página de pago para la compra.

Pero, en primer lugar, ¿por qué querrían los marketers redireccionar a los usuarios a su aplicación desde la web móvil? La aplicación es el destino definitivo por los datos inigualables y el enorme impacto de marca que puede proporcionar.

Cuando un usuario hace clic en un smart banner emergente y lo sigue hasta una página de la aplicación, puede recibir datos sobre las actividades posteriores del usuario dentro de la aplicación, los ID de las páginas de productos y categorías visitadas e incluso, con carácter retroactivo, los datos de atribución del viaje del usuario hasta tu sitio web para móviles. 

Sin embargo, más allá de los valiosos datos recopilados, los smart banners también contribuyen a mejorar la experiencia del usuario, aumentando el potencial de una mayor fidelidad a la marca y el compromiso en general.

A la hora de elegir una solución de deep linking, asegúrate de que no sólo respalda tus necesidades de crecimiento, sino que también está en sintonía con las últimas directrices de privacidad y seguridad, y de que tus campañas cumplen con la normativa más actualizada sobre privacidad y seguridad de los usuarios.

Estrategia avanzada de deep linking

3. Medición de las desinstalaciones

Medición de las desinstalaciones

No basta con atraer a los usuarios sin problemas a tu aplicación y personalizar tu experiencia en ella para optimizar las tasas de conversión. Los marketers también deben abordar el inevitable segmento de usuarios que desinstalarán tu aplicación por completo, y crear una estrategia para que esos usuarios vuelvan a participar activamente, o excluirlos de futuras campañas.

Para ello, primero hay que entender por qué, cuándo y qué usuarios desinstalaron la aplicación, sobre todo teniendo en cuenta el aumento de la competencia y las mayores expectativas de los usuarios.

Entonces, ¿cuáles son algunas de las cosas que pueden hacer que los usuarios desinstalen tu aplicación de compras?

  • Funcionalidad y experiencia deficientes en la aplicación. Optimiza tus campañas de UA todo lo que quieras, pero es fundamental que te asegures de tener una gran infraestructura para apoyar la funcionalidad de tu aplicación y garantizar un camino impecable hacia la conversión.
  • Proceso de onboarding excesivo o impersonal. Garantizar que los usuarios pasen lo más rápidamente y sin problemas a la participación activa significa construir un proceso de onboarding que sea corto, sencillo e intuitivo.

    Debe abarcar los aspectos básicos de la aplicación e incluso ofrecer incentivos. Una opción es realizar el registro o la entrada a través de una cuenta de Facebook o Google.
Crea un proceso de onboarding breve, sencillo e intuitivo
  • Notificaciones irrelevantes o abrumadoras. Las aplicaciones de compras pueden utilizar las notificaciones push para poner al día a los usuarios sobre nuevos productos, ofrecer descuentos o incentivos, compartir noticias generales o simplemente hacer que los usuarios inactivos vuelvan a una posible compra. Pero también es posible exagerar. 

    Se consciente de enviar sólo las notificaciones clave, en los momentos adecuados, a los usuarios que muestren una fuerte intención y características relevantes para cada mensaje.
  • Almacenamiento del dispositivo y limitaciones de la red wifi. Hay una mayor frecuencia de desinstalaciones en los países en desarrollo en comparación con los países desarrollados, debido a las limitaciones de almacenamiento de los dispositivos y de cobertura de la red wifi en estas regiones. Dicho esto, estas cifras están cambiando a medida que los dispositivos baratos, pero de alta gama, y el 5G se están introduciendo más ampliamente.

Dado que los usuarios pueden desinstalar tu aplicación por una o una combinación de muchas razones, debería estar claro que entender la tasa de desinstalación de tu aplicación es importante. 

Pero, ¿cuáles son exactamente las principales ventajas de la medición de la desinstalación para los marketers? Hay un par de ellas:

1. Compara la calidad general de tus fuentes de medios: explorando el rendimiento y la retención de usuarios de diferentes fuentes de medios, campañas, anuncios individuales, países, etc.

2. Protege la privacidad del usuario eliminando a los usuarios desinstalados de los segmentos de remarketing y suspendiendo los mensajes de reengagement.

Cancelar mensajes de reengagement
Minimiza la pérdida de clientes por compras puntuales

4. Protección contra el fraude

Protección contra el fraude

El fraude es una gran preocupación, sobre todo para las aplicaciones de compras, principalmente debido a su escala y a los pagos relativamente altos de CPI y CPA. Los estudios de AppsFlyer muestran que es una de las verticales más afectadas, con una exposición financiera a las instalaciones fraudulentas que se disparó a 2.100 millones de dólares solo en 2021.

La mayor atención al fraude ha llevado a reforzar las medidas de protección, lo que a su vez ha llevado a los defraudadores a mejorar su juego con tácticas de fraude cada vez más sofisticadas. 

Esto es especialmente evidente en el uso de bots avanzados que pretenden imitar el comportamiento de los usuarios en un intento de esquivar la protección, y una tendencia similar se observa en las granjas de dispositivos: las físicas con miles de dispositivos reales en racks, y las virtuales con el uso de dispositivos emulados.

Dado el continuo resurgimiento de los bots y las tácticas de fraude cada vez más avanzadas, la protección en tiempo real debería señalar activamente las anomalías de comportamiento, desenmascarando posteriormente nuevas firmas de bots y patrones de comportamiento de fraude que de otro modo serían indetectables. 

Una buena solución antifraude es, por tanto, una mezcla de aprendizaje automático supervisado y no supervisado impulsado por una gran escala de datos. 

Y como el fraude es una amenaza en constante evolución, esto significa que no todo puede identificarse en tiempo real. Constantemente aparecen nuevos patrones de fraude, modificaciones de los modelos y variaciones, mientras los defraudadores intentan sacar ventaja. 

Por lo tanto, el análisis de fraude posterior a la atribución es necesario, ya que proporciona una visión retrospectiva muy necesaria de las instalaciones que se atribuyeron y no se identificaron como fraude en tiempo real. 

Para obtener más información sobre cómo AppsFlyer utiliza tanto el aprendizaje automático como el big data para combatir el fraude, lee aquí.

Protección avanzada

Un concepto erróneo común es que las campañas de aplicaciones de compra modeladas por CPA experimentan poco o ningún fraude debido a la falta de incentivos centrados en la instalación, o a la dificultad de generar un evento/compra in-app para los defraudadores. 

Eso no es cierto. Por este motivo, los marketers se fijan en todas y cada una de las siguientes medidas:

Tasa de cancelación 

La relación entre los eventos de cancelación y las instalaciones es muy relevante para la detección avanzada del fraude. 

En el fraude CPA, una red publicitaria (o uno de sus editores o subeditores) realiza un pedido, recibe el pago del CPA y posteriormente lo cancela. Desgraciadamente, este comportamiento es legítimo, ya que la mayoría de las plataformas de eCommerce permiten cancelar el pedido durante un periodo determinado si los clientes no están satisfechos o si el producto está dañado, etc.

Dado que la mayoría de las aplicaciones suelen tener una tasa de cancelación constante, las tasas más elevadas procedentes de fuentes de medios o ID de sitios específicos suelen ser una señal de que estos pedidos no son auténticos y sólo existen para recaudar pagos de CPA. 

Para minimizar los daños, los marketers de aplicaciones de compra deberían negociar directamente en el contrato una cláusula de penalización para las redes en lugar de la actividad fraudulenta.

Tiempo de instalación y compra 

En el caso de las aplicaciones de compra, suele haber un límite aceptable en el tiempo que transcurre entre la instalación y la compra. Menos de eso es motivo de sospecha. Sin embargo, dado que las necesidades de cada aplicación son diferentes, se sugiere utilizar los datos de atribución para comprender ese límite de forma individual y crear condiciones de contorno en consecuencia.

5. Mapeo de un viaje holístico del cliente

La realidad es que en nuestros días sigue existiendo una importante brecha entre el comportamiento del usuario y la medición del marketing.

Por un lado, los usuarios finales de las compras tienen viajes de conversión cada vez más complejos que implican múltiples dispositivos y puntos de contacto: web de ordenador, web móvil, aplicaciones e incluso en las tiendas. 

La dificultad para comprender el complejo camino hacia las conversiones sigue siendo un obstáculo para los marketers. De hecho, según un estudio de eMarketer, la atribución entre dispositivos es el segundo mayor desafío (42%) para los profesionales de los medios.

Por lo tanto, los marketers deben utilizar la atribución multitáctil (MTA) al trazar el viaje del cliente y construir su estrategia de marketing.

El MTA es un método de medición de marketing que tiene en cuenta múltiples puntos de contacto online y offline a lo largo del viaje del cliente, y luego asigna el crédito a cada uno de ellos basándose en una lógica variable por empresa.

Hay muchos modelos de MTA diferentes (lineal, en forma de U, en forma de W, de viaje completo, etc.), todos ellos con sus propios méritos y limitaciones. Lo fundamental es que tengan en cuenta la influencia de los distintos puntos de contacto y asignen el debido crédito a cada uno de ellos.

Esto ayuda a los marketers a comprender el impacto de cada punto de contacto y a identificar cuáles son los que aportan el mayor valor.

Para más información sobre MTA, lee nuestro blog Atribución multitoque: El éxito es un viaje 

6. Incrementalidad

Incrementalidad

La incrementalidad te proporciona la información necesaria para determinar el valor real de tus esfuerzos de marketing. Esto se hace midiendo qué conversiones fueron el resultado de una campaña específica y cuáles habrían ocurrido orgánicamente por sí mismas.

Hay que tener en cuenta que las pruebas de incrementalidad adecuadas pueden ser un proceso largo y complicado, propenso a una mala ejecución e interpretación. Requiere conocimientos, experiencia y un entorno de pruebas sólido para garantizar que se obtienen las ideas correctas y se toman las decisiones adecuadas.

Uno de los signos de calidad que debes buscar en una solución de incrementalidad es la capacidad de ofrecer una integración total entre la medición y las audiencias segmentadas. 

Esto te permitirá agilizar todo el proceso de creación y gestión de tus campañas de prueba, y te liberará para centrarte en el objetivo final de tus pruebas sin tener que preocuparte del trabajo pesado que conlleva.

Para saber más sobre cómo las pruebas de incrementalidad pueden ayudarte a demostrar el valor real de tus campañas, haz clic aquí.

7. Análisis predictivo

Análisis predictivo

Los modelos predictivos ayudan a los marketers a comprender los comportamientos y las tendencias de los consumidores, a anticiparse a las acciones futuras y a planificar campañas basadas en datos.

Con la privacidad (o la falta de ella) como protagonista, el usuario medio de aplicaciones ya no tiene prisa por compartir sus datos para utilizar una aplicación. Pero, hoy en día, ¿se deja realmente a los anunciantes en la incertidumbre cuando se trata de acceder a datos de calidad?

La respuesta corta es no. Al incorporar la modelización predictiva en su pila tecnológica, los marketers pueden tomar decisiones informadas al tiempo que mantienen las más estrictas normas de privacidad de los usuarios.

Al aprovechar el aprendizaje automático y la AI para examinar los datos históricos de las campañas, los datos del comportamiento de los usuarios en el pasado y los datos transaccionales adicionales, el análisis predictivo es una poderosa herramienta que te permite tomar decisiones de optimización de las campañas en tiempo real sin perder el ritmo, eliminar las campañas que no tienen éxito o duplicar rápidamente las inversiones que pueden generar resultados aún mejores.

La creación de diferentes grupos de características de comportamiento permite clasificar a tu audiencia no por su identidad real, sino por su interacción con el funnel en sus primeras etapas. Ofreciéndo su potencial futuro para impulsar un valor significativo a tu producto.

Incluso con un acceso limitado a los datos granulares, se puede aprovechar el análisis predictivo para:  

  • Aumentar la audiencia potencial de tu campaña
  • Impulsar un mayor LTV
  • Garantizar una presupuestación más eficaz

Shopping apps measurement & analytics: chapter 2 - best practices for UA
Capítulo 2

Adquisición de usuarios – 7 mejores prácticas para la adquisición efectiva de usuarios

1 – Análisis de cohorte del día 7 y 30

Con una gran presión en el espacio del eCommerce, así como la demanda de una optimización continua de su gasto en marketing, los marketers recurren a los reportes de cohorte del día 7 y 30 para comprobar el número de compradores adquiridos 7 o 30 días después de la instalación. 

Puedes utilizar estos reportes para medir la eficacia de cualquier nueva fuente: 

2 – Retorno de la inversión a largo plazo

Además de las cohortes de 7 y 30 días, compruebe las cohortes y el LTV a largo plazo para detectar fuentes de medios y usuarios de alta calidad. Por ejemplo, la fuente de medios A puede atraer a muchos compradores en los primeros 30 días, pero luego muestra una baja tasa de repetición de compra. 

Por el contrario, la fuente de medios B puede impulsar menos compras en los primeros 30 días, pero ofrecer en general un mayor número de recompras, hasta el punto de generar un mayor ROI que la fuente A. 

Analizar sólo el rendimiento de las cohortes del día 7 o 30 puede significar que se pierdan estos usuarios de mayor calidad. Recuerda que la medición del LTV es un punto débil cuando se trata de SKAdNetwork, lo que significa que los anunciantes deben dedicar parte de los valores de conversión a la medición de los KPIs a más largo plazo.

3 – Audiencia de compradores de temporada

Es posible que algunos de tus usuarios sólo compren durante las vacaciones, dada la mayor disponibilidad de rebajas e incentivos durante esa época. Durante las próximas rebajas, centra tus esfuerzos de remarketing en los compradores de temporada, o en los usuarios que compraron durante las últimas vacaciones, para convertirlos en clientes habituales. 

4 – UA vs. CPI/CPM

Para aprovechar al máximo la demanda de las aplicaciones de compras y ahorrar más en tu presupuesto de marketing, es mejor hacer coincidir las mayores inversiones en adquisición de usuarios con períodos de menores costos de adquisición y menos CTAs para los clientes. 

Por ejemplo, en septiembre los costos suelen ser bajos y las tasas de instalación y compra elevadas, lo que significa que los usuarios son más propensos a instalar la app y convertirse si los esfuerzos de promoción de la empresa están bien ubicados, pero no son exagerados. 

5 – Personalizar, personalizar, personalizar

La personalización de la experiencia del usuario debe ser una prioridad, tanto dentro como fuera de la aplicación. Haz énfasis en un proceso de onboarding contextualmente relevante que anime a los usuarios a crear un perfil y establecer sus propias preferencias.

Cuando proceda, también puedes utilizar los datos granulares de los eventos de la aplicación para rellenar la pantalla de inicio con artículos similares a las marcas o los estilos comprados anteriormente para aumentar las oportunidades de ventas adicionales y cruzadas.

6 – Segmentación de audiencia

Después de recoger datos sobre la actividad previa y posterior a la instalación de los usuarios que han dado su consentimiento, es importante pasar del conocimiento a la acción y preparar segmentos de audiencia específicos que definan a tus usuarios más valiosos y que sirvan de base para futuras adquisiciones. 

Las audiencias pueden y deben utilizarse para muchos fines. Por ejemplo, como aplicación de compras, podrías:

  • Construye audiencias similares. Mejora la adquisición de usuarios centrándote en los prospectos que se “comportan” como tus mejores usuarios, por ejemplo, los que han comprado más de 3 veces en los últimos 30 días.
  • Segmenta en base a parámetros de exclusión. Elimina los usuarios a los que llegas en la red A y no quieres llegar en la red B. O crea un segmento de audiencia de usuarios inactivos y exclúyelos de tus campañas de reengagement. 

7 – Aumentar las tasas de opt-in de la ATT

Aumentar las tasas de opt-in de la ATT

Hasta ahora, las tasas de aceptación de la ATT han sido más altas de lo que muchos pensaron inicialmente antes del lanzamiento de iOS 14.5, y actualmente se sitúan en torno al 47% a escala global (mira el dashboard interactivo).

Aquí tienes 5 maneras de aumentar tus tasas de opt-in de ATT, y recoger las recompensas de una mayor cantidad de datos a nivel de usuario y atribución:

1. Personaliza la cadena de propósito en el prompt de la ATT

Aunque la primera parte de la cadena de texto en el aviso de la ATT está grabada en piedra por Apple, tienes la posibilidad de personalizar la segunda parte – un movimiento que debes hacer sin duda. Esta es la oportunidad de calmar los temores de los usuarios en cuanto a la privacidad y explicar el valor de la aceptación.

2. Utiliza un aviso previo a la ATT para obtener un contexto adicional

Un aviso previo a la ATT es ideal para dar a los usuarios la información extra que necesitan. Es una oportunidad para contextualizar lo que les vas a pedir, por qué lo haces y qué les aporta.

3. Utiliza un recordatorio posterior a la ATT

Para los usuarios que se niegan a dar permiso en el aviso de la ATT, no tiene por qué ser el final del camino. Pueden seguir activando el seguimiento de permisos en cualquier momento (y volver a desactivarlo, si lo desean) en los Ajustes de su dispositivo.

Es posible que tus usuarios no lo sepan, así que esta es tu oportunidad para darles un recordatorio. Al igual que con el aviso previo a la ATT, muestra a los usuarios comprometidos un recordatorio posterior a la ATT que incluya los beneficios para el usuario de optar por la aplicación. Este recordatorio puede llevarlos directamente a los Ajustes para que se registren en tu aplicación.

4. Temporizador

Tú tienes el control sobre cuándo mostrar el aviso de ATT (o si mostrarlo) – y tu decisión puede tener un impacto masivo en las tasas de opt-in.

A medida que los usuarios avanzan en el funnel de viaje del usuario, se vuelven cada vez más comprometidos con la aplicación. Esto hace que sea más probable de que acepten si se les muestra la solicitud más adelante en el funnel, pero reduce el tamaño total de la audiencia debido a la pérdida de clientes.

5. Una fuerte afinidad de marca conduce a la confianza del usuario

La confianza es un factor crucial en el opt-in de la ATT, al igual que en cualquier relación entre marca y consumidor. En pocas palabras, cuanto más confíe un usuario en tu marca, más dispuesto estará a aceptar la inclusión y permitir el uso de sus datos.

Shopping apps re-engagement: chapter 1 - what to measure and set up
Capítulo 3

Reengagement – Qué medir y configuración

El éxito de una aplicación de compras no consiste únicamente en adquirir nuevos usuarios y llevarlos a la conversión. También se trata de asegurarse de que los que llegan permanezcan comprometidos a lo largo del tiempo, lo que, en última instancia, genera ingresos, compras repetidas y aumenta el valor de vida útil.

Esto es especialmente cierto en el caso de las aplicaciones de compras, que no sólo deben hacer que los usuarios inactivos vuelvan a la aplicación para impulsar la primera compra, sino que también deben volver a captar a los usuarios antes de que abandonen la app (normalmente en la semana siguiente a la instalación, lo que se conoce como el “bajón de los 7 días”) para maximizar la retención a largo plazo.

De hecho, las cifras muestran que los compradores que vuelven a participar después de la adquisición tienen un 30% más de probabilidades de seguir participando y de realizar compras in-app por su cuenta. Esta es una diferencia significativa para los ingresos y el éxito.

¿Y qué pasa con la privacidad? Es cierto que el enfoque de privacidad de Apple ha tenido un impacto significativo en el ecosistema de aplicaciones. 

Hoy en día, los marketers de aplicaciones móviles tienen que replantearse cómo medir, atribuir y optimizar sus campañas ante la limitación de datos para la orientación y optimización, y la necesidad de basarse en datos agregados en lugar de datos a nivel de usuario. 

Por encima de todo, estos cambios están empujando a los anunciantes a realizar un cambio de mentalidad muy necesario, pasando de la antigua forma de medir sus campañas a la adopción de un nuevo marco. 

Nos alejamos de las tecnologías centradas en los datos a nivel de usuario a las que todos nos hemos acostumbrado y nos adentramos en tecnologías como SKAdNetwork, la atribución determinista a nivel de usuario, el modelado probabilístico agregado, el análisis predictivo, la medición descendente (por ejemplo, el modelado incremental y de mezcla de medios) e incluso las Data Clean Rooms.

1 – Qué medir

A continuación se muestran las principales métricas que las principales aplicaciones de compras incluyen en el reengagement efectivo. Puedes ver que la columna de la izquierda contiene objetivos específicos de la vertical, mientras que la columna de la derecha contiene las métricas que indicarían e impulsarían estos objetivos.

Objetivo KPI
Primera compra• Número y porcentaje de primeras compras impulsadas por el retargeting
• ARPU y ROAS
Compras repetidas• # de compras repetidas impulsadas por el retargeting
• ARPU y ROAS
Reactivaciones• # de usuarios reactivados

2 – ROX, deep linking y gran CX

ROX y deep linking

Anteriormente hemos tratado el por qué y el cómo de los deep linking en la adquisición, pero en la vertical de compras, deep link es igual de vital, si no más, para el reengagement y el remarketing. 

En el caso de las aplicaciones de compra que suelen tener ciclos de conversión más largos y de mayor valor, es fácil que los usuarios se vuelvan inactivos, o incluso se desinstalen, antes y a veces después de una sola compra. 

Por lo tanto, los marketers deben ser especialmente proactivos y mantener a los usuarios comprometidos de forma constante después de la instalación, en lugar de enfrentarse a la tarea más difícil de tratar de recuperarlos después de abandonarlos. 

Deep linking también se utiliza a menudo junto con el correo electrónico, dado que este tipo de mensajería requiere de forma más crítica la personalización tanto del contenido como de los enlaces añadidos. 

Por ejemplo, los correos electrónicos con deep links en los CTA que conducen a la página de productos de la categoría X – podrían enviarse a los usuarios que visitaron la categoría X en la aplicación, pero no compraron. 

Del mismo modo, para los usuarios que compraron en la categoría X, un correo electrónico con deep links podría llevar a este segmento a las páginas de productos que se corresponden con la categoría X, y así sucesivamente. 

Deep link permite a los marketers aumentar las conversiones mediante la creación de experiencias de cliente asombrosas y fáciles de crear que lleven a los usuarios nuevos y existentes a su aplicación, desde cualquier canal. 

Al ofrecer una gran CX, son capaces de llevar a más usuarios a su destino deseado y ampliar la parte inferior del funnel. Los gestores de productos, por su parte, pueden aprovechar los deep links para adquirir y retener mejor a sus usuarios. 

Una gran experiencia del cliente conduce a resultados empresariales, y el impacto empresarial resultante de la inversión en la experiencia del cliente se conoce como retorno de la experiencia (ROX).

Para saber más sobre ROX y cómo puede impulsar el compromiso de tu aplicación, echa un vistazo a nuestra guía de ROX.

Deep linking para reducir las tasas de abandono del carrito de compras

3 – Medios propios

Medición y análisis de apps de compras: Medios propios

Los medios propios son todos los activos de marketing controlados directamente por una empresa y cuyo acceso y uso requieren poco o ningún costo adicional. Los más relevantes para el reengagement móvil son las notificaciones push, los correos electrónicos y los mensajes SMS, pero también los webinars y los tweets.

Los medios propios son tu forma de crear contenido gratuito y contextual diseñado para aumentar el compromiso de tus usuarios activos, inactivos o abandonados, y crear una conexión más personal y duradera. En la era de la privacidad de los usuarios, donde los datos a nivel de usuario son más difíciles de conseguir, esta conexión es nada menos que crítica.

Exploremos este proceso. Normalmente, los marketers disponen de un CRM que permite el uso de este tipo de campañas. Estos CRMs reciben los datos de dos maneras: a través de su propio SDK, o a través de un proveedor de atribución y medición. 

Este último suele tener integraciones preestablecidas con las herramientas más populares del mundo, lo que permite a los marketers exportar sus datos directamente.

Imagina que un usuario ha añadido 3 artículos al carrito pero no ha realizado la compra. Basándose en estos eventos in-app, el marketer realiza una campaña push y de correo electrónico, pero sigue sin haber conversión. En este punto, el marketer suele iniciar el remarketing a través de fuentes de pago en un intento de convertir al usuario.

Si el marketer es inteligente, utilizará diferentes parámetros para realizar diversas campañas en los canales push, de correo electrónico y de pago. 

Para los artículos de bajo valor, el push y el correo electrónico tienen mucho sentido, ya que son prácticamente gratuitos. Sin embargo, en el caso de los artículos de alto valor, los marketer también harán remarketing utilizando medios de pago además de sus iniciativas de medios propios. 

Curiosamente, a pesar de su uso generalizado, muchos marketers todavía no son plenamente conscientes del valor a largo plazo que inevitablemente aportan los canales de medios propios. 

¿Por qué aprovechar los medios propios?

  • Utilizar la “jerarquía” del marketing: Dado el escaso o nulo costo de los canales de medios propios, especialmente en comparación con las campañas de pago, volver a atraer a los usuarios a través de estos canales debería ser el objetivo y la prioridad en la medida en que sea posible y adecuado.
  • Control total sobre todos los aspectos de tu contenido.
  • Es gratis, aparte de los recursos internos que hayas invertido en tu creación.
  • Bajo riesgo: Con los medios de pago puedes descubrir que has malgastado tu presupuesto si una campaña no tiene éxito, y con los medios ganados (el equivalente al boca a boca digital) careces de control sobre los comentarios o las posibles inexactitudes. Los medios propios evitan por completo ambas cosas.
  • Contextualidad: Los medios propios te permiten construir una estrategia de contenidos que se dirijan a cada etapa de tu viaje de usuario, incluyendo a tus desinstaladores o usuarios inactivos. 

Medios propios

4 – Remarketing

Medición y análisis de aplicaciones de compras: Remarketing

Dado que las aplicaciones de compra se enfrentan a ciclos de conversión más largos y de mayor valor, volver a adquirir a los usuarios caducados o desinstalados (o, en ocasiones, excluir a los desinstaladores de estas campañas) es necesario para garantizar la retención a largo plazo y el valor de por vida. 

Además, teniendo en cuenta el desafío que supone el aumento de los costos de UA, es más barato volver a comprometer de forma proactiva a los usuarios existentes que adquirir a los inactivos o nuevos.

De hecho, según los datos, hay un 70% más de tasa en el día 30 entre las aplicaciones que realizan campañas de remarketing frente a las que no lo hacen. 

Aumento de la retención entre las apps que realizan remarketing vs las que no lo hacen

Temporización de las campañas de remarketing

Decidir cuándo empezar a realizar campañas de remarketing depende de múltiples factores, como el tipo de segmento de audiencia, el nivel de engagement, si se busca recuperar usuarios o simplemente el reengagement, el presupuesto, entre otros.

Las campañas de remarketing pueden lanzarse tan pronto como inmediatamente o 24 horas después de la instalación, dentro de la primera semana, o más tarde. No existe una fórmula única para todos los casos.

La finalización de la campaña también depende de varios factores, entre los que destacan los objetivos de marketing previstos y los límites del presupuesto de la campaña. En el sector de las compras, los expertos en marketing tienden a poner fin a las campañas después de 7, 14 y 30 días, aunque una perspectiva dice que toda la actividad probable se producirá en 14 días. 

Por lo tanto, es importante asegurarse de que, sea cual sea la duración de tus campañas, te asegures de detenerlas en un plazo razonable y evitar malgastar el presupuesto (excluyendo las campañas evergreen). 

Remarketing de anuncios dinámicos

Los anuncios dinámicos de remarketing toman los datos existentes de los usuarios y los utilizan para ofrecerles anuncios contextualmente relevantes, ya sea de productos ya vistos o de aquellos que son similares a sus intereses. El lanzamiento de anuncios dinámicos requiere la capacidad de tu plataforma para sincronizarte con los siguientes datos:

  • Base de datos de eventos
    Información sobre el producto objetivo
  • Información de producto
    Información sobre productos, marcas, precios, imágenes y enlaces a páginas de productos
  • Servidor publicitario
    Recibe contenidos dinámicos y genera un banner HTML5

Los anuncios dinámicos forman parte de un proceso de ofertas en tiempo real (RTB), que tiene lugar en un plazo de 100 milisegundos, para ser exactos, en el que:

Anuncios dinámicos y RTB

Una vez configurados correctamente, los beneficios de los anuncios dinámicos son significativos. Por un lado, la creatividad de los medios enriquecidos de estos anuncios es un 20% más alta que la de los banners estándar, pero en última instancia es más rentable debido a las tasas de CTR y de conversión. 

Los anuncios dinámicos también permiten a los marketers mostrar múltiples productos o servicios relevantes, evitando la necesidad de elegir si un usuario ha expresado su intención. 

Shopping apps measurement & analytics: Chapter 4 - Best practices for effective remarketing
Capítulo 4

Reengagement – Mejores prácticas para un remarketing eficaz

1 – Personalización: No sólo para la UA

Con la sofisticación de la tecnología de marketing y la explosión del volumen de aplicaciones, los usuarios de aplicaciones, especialmente en el eCommerce, esperan experiencias personalizadas de principio a fin. 

Utiliza los historiales de compra o de visitas para realizar ventas cruzadas y ventas adicionales a los usuarios que han abandonado la aplicación. Combina los deep links con otros datos de eventos in-app para reducir las tasas de abandono de la cesta de compras. 

Elige socios publicitarios que ofrezcan personalización por comportamiento o intención y haz que este proceso forme parte de tu rutina de marketing. 

2 – Remarketing preventivo

Las campañas de remarketing no sólo deben dar prioridad a los usuarios clásicos que han caducado, sino que también deben funcionar de forma preventiva para mantener a los usuarios comprometidos antes de que abandonen el barco. 

Si se consigue una participación efectiva a través de campañas de remarketing en la primera semana después de la instalación, los usuarios tienen casi un 30% más de probabilidades de seguir participando y convertir. Sin embargo, asegúrate de limitar las campañas de remarketing preventivas para adquirir sin abusar.

3 – Pruebas creativas simultáneas

Cuando se trata de optimizar el rendimiento de los anuncios y las creatividades, probar de 3 a 5 conjuntos creativos diferentes simultáneamente proporcionará el análisis de rendimiento más profundo dentro de un período de tiempo razonable y eficiente. 

Sin embargo, como regla general, es mejor probar varias creatividades diferentes con más frecuencia que realizar pruebas con grandes cantidades de conjuntos creativos al mismo tiempo.

4 – Segmentación de LTV a largo plazo para el presupuesto de remarketing

Para determinar la calidad de tus usuarios reactivados en relación con tus objetivos, crea segmentos de LTV para los días 30 y 60, midiendo el valor y los ingresos a largo plazo.

Dado que el día 30 es el tope máximo probable para la mayoría de las compras, estos segmentos también te ayudarán a probar si debes volver a comprometerte dentro de este período de 30 días (si no, probablemente no habrá remarketing después de 30 días). 

Recuerda que la ventana de remarketing para las grandes marcas comerciales es probablemente más larga que para las marcas más pequeñas. 

5 – Reatribuidos vs nuevos usuarios

Comprende el valor a nivel de usuario de tus esfuerzos de reatribución comparando los usuarios reatribuidos con los nuevos. 

Hay dos métricas de calidad principales para medir, el ARPU y la frecuencia de las compras, que se analizan en ventanas de 30, 60 y 90 días, respectivamente. Esta comparación también puede utilizarse para determinar el gasto en remarketing. 

6 – Reengagement y segmentación de la audiencia

Al igual que en la adquisición, los datos granulares de los usuarios de los eventos in-app pueden aplicarse directamente para crear segmentaciones de audiencia para volver a adquirir a los usuarios. 

Las notificaciones push, los correos electrónicos y otros medios propios son los que más se utilizan en primer lugar en las campañas de reengagement, dado su bajo costo y su capacidad para llegar a los usuarios más fácilmente que los métodos de pago.

A continuación se presentan algunos ejemplos de segmentos de audiencia para el reengagement:

Remarketing y reengagement

Mejora tu reengagement dirigiéndote a los usuarios de alto valor que, por ejemplo, hicieron varias compras el mes pasado, pero que han estado inactivos este mes.

Recuperar usuarios desinstalados

Dirígete a los usuarios que han realizado una compra superior a 50 dólares pero que han desinstalado recientemente tu aplicación, utilizando creatividades personalizadas para impulsar la reinstalación. 

Ventas cruzadas y ventas adicionales

Incentiva a los usuarios con alta intención de compra a completar la compra de artículos de la misma marca o categoría que otros añadidos anteriormente al carrito. 

Exclusión del remarketing

Un público que ha participado en una fuente de medios propia (push, correo electrónico, SMS, otros) debe ser excluido del retargeting de pago. 

Mix de categorías

Si tienes una plataforma de compras que vende varias marcas, optimiza las marcas que se muestran a los usuarios que pagan mucho para impulsar más compras de tu(s) marca(s) más rentable(s). 

Utiliza la segmentación de la audiencia para encontrar a los usuarios que aún no compran estas marcas y dirígete a ellos.

Otro uso importante de la segmentación de la audiencia es la creación de audiencias divididas para determinar el rendimiento y el crecimiento incremental de cada fuente de medios, así como para realizar pruebas A/B e impulsar las características del producto.

A efectos de las pruebas incrementales y A/B, estas audiencias divididas pueden basarse, entre otros, en los siguientes factores:

Dividir los factores de las audiencias para las pruebas A/B

Con la incrementalidad y las pruebas A/B, puedes crear dos grupos de usuarios , una prueba y un control , a través de diferentes redes, y ver qué red, campaña, anuncio y/o creatividad resulta en un impacto comercial más positivo. 

Del mismo modo, las pruebas de incrementalidad informan de si añadir una nueva red a la cartera existente puede tener un verdadero impacto incremental. 

Shopping apps measurement & analytics: Final thoughts
Consideraciones finales

Consideraciones finales

En esta etapa de crecimiento general de las compras, y a pesar del acceso limitado a los datos a nivel de usuario, los minoristas tienen más factores a su favor que menos para alcanzar sus objetivos comerciales. 

La explosión de la telefonía móvil y la creciente demanda de los consumidores de ahorrar tiempo y dinero han impulsado un aumento de las tecnologías que han mejorado enormemente la experiencia de compra en todas las plataformas, sin comprometer la privacidad de los usuarios. 

Ahora es más fácil que nunca realizar compras a través de dispositivos móviles y, junto con las promesas de una conectividad cada vez más rápida, los marketers de eCommerce están bien posicionados para avanzar.

Frente a este crecimiento, la conclusión es la importancia de la medición granular para llevar a los marketers hacia adelante. Sigue las sugerencias y las métricas detalladas anteriormente, y construirás la base para la rentabilidad, el rendimiento y el éxito futuros.

¿Listo para empezar a tomar buenas
decisiones?