Caso de estudio: cómo recuperamos las ventas de una tienda de artículos para el hogar con Google Shopping

¡Hola a todos! Me llamo Yana Lyashenko y soy logista en Google. Me encargo de atraer al público objetivo al negocio con los parámetros necesarios. Ayudo a ampliar sus ventas en línea con las mismas herramientas de publicidad de IA de Google.

Anuncio del caso que se tratará en el video.

En el video de hoy les mostraré un caso reciente del equipo. Yo lo describiría así: fue un gran vacío en mi vida, porque en este proyecto el producto es diferente de otros clientes grandes similares del mismo tipo. Aquí tenemos una gran variedad de todo. Tenemos productos para el hogar, para la cocina, para los automóviles. En resumen, tenemos muchas cosas en nuestro sitio web. Quizás, en cuanto a algunos productos, se diferencia de los casos que tenemos allí con un gran número de ventas, cientos de ventas. Creo que llevaremos a este cliente a cientos de ventas al día, desde cientos de ventas al día. Pero es precisamente con esta cuenta con la que tenemos que trabajar mucho. ¿Cuál es el problema? Me parece que aquí se han superpuesto varios factores, de los que hablaré más adelante.

Escuchen, no voy a mostrarles todos los detalles de la configuración de una campaña publicitaria, su estructura, productos, estrategias de negociación, etcétera. Seamos sinceros, ¿de acuerdo? Entiendo que a algunos no les gusta que simplemente muestre el trabajo, presuma de él y diga cosas vagas. Digámoslo así: los que saben de lo que hablo lo entenderán de todos modos, pero contarles todo, darles una tabla lista para usar… Lo siento, pero eso es nuestro tiempo, el de los equipos, el de todas las personas que trabajan en ello, el dinero y el tiempo del cliente, su paciencia, etcétera. Nuestros nervios, porque de verdad que Google me va a hacer envejecer prematuramente.

Inicio de la campaña publicitaria del cliente

Aquí muestro un periodo un poco más largo que el periodo en el que comenzamos a ofrecer asistencia, que fue el día 20. Estoy mirando el CRM, es el 28 de agosto, el 27 o por ahí. Es más o menos ese periodo de tiempo. Voy a actualizar la página para que puedan comprobar que las cifras que aparecen aquí no son falsas. Porque aquí dice, por ejemplo, que estamos cambiando el CPC medio. También nos dicen que alguien está escribiendo, dibujando o haciendo algo más. Si cambiamos a la campaña, las cifras serán las mismas.

Por eso llamé a este caso «El gran vacío en mi vida». Porque fue increíblemente difícil. Este periodo de tiempo en el que nos hemos estabilizado… No estoy del todo seguro de que vaya a ser increíble, porque realmente hay muchas pruebas que superar. El presupuesto no es muy grande. No hay muchos productos. De hecho, se han realizado muchas pruebas. Algunas son eficaces, otras no.

Aquí pueden ver cifras no muy buenas: entre 50 y 60 UAH por venta. Pero existe la posibilidad de subir a 21, y el precio por conversión será más caro. Por así decirlo, estamos subiendo. Espero que esta dinámica se mantenga, porque realmente hubo muchas ventas, pero el precio por conversión es bastante caro. Y ese fue el momento más problemático. Tan pronto como empezamos…

¿Cómo ampliar las actuaciones?

Recuerden que en uno de mis artículos mencioné que la ampliación del rendimiento debe ser sencilla y bastante simple. Porque o bien se acumulan datos analíticos útiles y luego se empieza a aumentar el presupuesto, o bien se aprende de inmediato a trabajar con rendimientos según determinadas tarifas limitadas. Aquí tenemos la rentabilidad y el costo de conversión, respectivamente. Se entrelazan en diferentes segmentos, tipos de productos, etc. Todos ellos están personalizados, todos son diferentes.

El problema de obtener un precio estable por conversión

Entonces, ¿qué está pasando aquí? ¿Cuál es el problema? El problema es que era muy difícil obtener un precio estable por conversión. Es decir, se ve que incluso antes del periodo de soporte, aquí se ve que esto no es realista, no es adecuado. Se pueden ver las fluctuaciones en el precio por conversión. Parece que es lo mismo, la gama de productos es la misma, estamos repitiendo lo mismo. Parece que todo está bien. Y funciona de una manera completamente diferente. Aquí también. Miren. La salida, parece que se ha estabilizado, parece que todo está bien. 129 UAH, 20,88 de estas conversiones.

Aquí se disparan los precios por conversión y luego comienza una simple caída del rendimiento. La caída es cuando ganan impulso y luego simplemente caen.

Veamos, aquí se recortó parte del presupuesto de la empresa porque, al fin y al cabo, es muy caro. Los precios por conversión están aumentando y el precio por conversión tiene una correlación directa. Esto no está bien, teniendo en cuenta que conocemos el tema del nicho, debería ser mucho menor. Luego, cuando empezamos a recortarlos, dejamos algunas pruebas más o menos eficaces que también hay que optimizar en cuanto al precio por conversión, y estas desaparecen de las visualizaciones. Este intervalo de tiempo, aquí está, lo ven, es un vacío en mi vida, en general era muy difícil hacer algo con estos resultados, que simplemente se fueron a las visualizaciones.

Entiendo que aquí, posiblemente, el 20 de septiembre se superpusieron los cambios de Google. Todos esos errores que hubo. Hubo desviaciones inadecuadas del presupuesto. No en esta cuenta, sino en diferentes cuentas, si nos fijamos. Aquí hay 1500. Quizás sea todo. Todo esto podría haberse superpuesto. Pero, como variante, aquí tampoco se logró estabilizar el precio por conversión y, gracias a Dios, al menos aquí empezamos a ver la luz.

La complejidad de la realización de las pruebas

¿Cuál es el problema principal aquí? El hecho de que se realizan muchas pruebas. Realmente, se realizan muchas pruebas de forma objetiva. Aquí incluso se puede ver un gran análisis, e incluso los precios por conversión han mejorado un poco. Es decir, les muestro la dinámica general en los periodos eficaces/ineficaces.

Todas estas pruebas son increíblemente complejas. Su complejidad radica en que no se pueden permitir con presupuestos elevados, ya que el sistema objetivo sobrepasa los fondos y no da resultados. Las pruebas de diferentes variantes tampoco dan resultados. Aquí se ha hecho lo suficiente para este presupuesto, para este producto, para estos KPI: es una cantidad bastante grande de pruebas. Por lo tanto, aquí se han probado diferentes estructuras, diferentes combinaciones. Se han probado muchas cosas para simplemente llegar a algún resultado.

Resultado del trabajo realizado

¿Qué imagen obtenemos? En este momento, más o menos, en el rendimiento se mantiene una estructura relativamente inestable. Es temporal. Ahora intentaremos igualar el resultado al que hemos llegado en cuanto a conversiones. Porque, si nos fijamos aquí, objetivamente tenemos más tráfico, pero menos conversiones. Y aquí el tráfico parece tener una correlación bastante buena.

Es decir, va más o menos igual, lo que indica un coeficiente de conversión bastante bueno. Es decir, por fin se ha encontrado un coeficiente de conversión que es relativamente bueno. Aquí se puede ver que el coeficiente de conversión fue bastante bueno en comparación con el pequeño número de clics durante el periodo en el que el cliente recibió soporte, pero el precio por conversión también se disparó debido a los gastos. Es decir, el precio por clic era más caro y los gastos eran más elevados.

Aquí también está el coeficiente de conversión. Sí, es del 1.56 %. Es el mínimo que se puede permitir. Y aquí las conversiones, aquí parecía que había más, pero el coeficiente de conversión fluctuó mucho y, finalmente, está empezando a estabilizarse relativamente. Se estabiliza dentro de estos límites, lo que me alegra bastante. Espero que sigamos consolidando este resultado y pasemos a la ampliación, porque es importante encontrar un punto de apoyo en la cuenta publicitaria.

Distribución de productos en una campaña publicitaria

El punto de apoyo en nuestro contexto es ahora una estructura bastante combinada, que consiste, en primer lugar, en campañas publicitarias parciales según mi cuadrante de distribución de productos. Se trata del clásico análisis DAFO, que quizá hayas estudiado en la carrera de administración de empresas. En gestión, por lo general, se utiliza el análisis DAFO: son los perros muertos, las vacas lecheras, las estrellas y, en mi caso, los ceros (la última categoría extrema). Esa es la división. Incluso tengo una campaña que se llama «Perros», por extraño que parezca, pero los «perros» todavía funcionan bastante bien. Por lo tanto, no siempre los productos que son súper caros, súper críticos… En pruebas anteriores eran súper caros, porque no se les llamaría perros, daban pocos resultados, porque no generaban conversiones. Ahora están entre los mejores de toda la cuenta, entre las tres mejores campañas publicitarias que generan conversiones.

Segunda opción de clasificación de productos

Y la segunda estructura combinada es una historia un poco diferente que hemos agregado. También existe otra clasificación de productos, como los best sellers, los midtales y los longtales. Se dividen en función del número de conversiones durante determinados periodos, además de otros indicadores indirectos. Es decir, es una historia relativamente variable, al igual que la de los perros y la otra historia. Ahora es una estructura combinada que se mantiene.

Mejora de la situación en los últimos 14 días

Si observamos los últimos 14 días, la situación mejora considerablemente. Parece bastante caro. Estoy de acuerdo, porque yo lo tomo durante 14 días. Todavía quedan muchas pruebas por hacer, muchas pruebas, quizá ahora las descartemos por completo.

Incluso en el caso de los perros, el precio por conversión ha bajado un poco, al igual que en el caso de los longtails. Aunque las conversiones no son suficientes. Tenemos una campaña publicitaria de primer nivel, bastante cara, que también hay que intentar estabilizar. Pero todo este análisis se perfila en el contexto de la increíble cantidad de pruebas que se han realizado aquí.

Índice de compras en 30 días

Es decir, en 30 días tenemos 333 conversiones. Todas estas conversiones son compras, compras. Ahora se puede hacer un desglose, pero tengo muchas conversiones, incluso microconversiones, que no utilizamos. Esto es una compra, aquí está: compra, compra, compra.

Y aquí, al final, los incrédulos pueden comprar, todas estas conversiones son compras. Es decir, no hay nada inventado, ni reelaborado, ni modificado, ni nada por el estilo.

Las microconversiones no las utilizamos para optimizar, sino para evaluar los criterios de entrada y los umbrales de calidad del tráfico (por ejemplo, add_to_cart). Cuando tenemos tráfico, pero no vemos conversiones. Ayudan a evaluar de manera más adecuada el lapso de tiempo entre la fecha del clic y la fecha de la conversión que obtenemos. Para eso se utiliza, más que para análisis.

¿Cuál es el problema del «vacío»?

Hay muchas pruebas. Quizás el problema sea que no podíamos superar esta brecha y era muy inestable, poco habitual. Quizás el problema de esta brecha radique precisamente en el número de pruebas. Porque el enfoque que se aplicó aquí es más adecuado para proyectos grandes, que tienen cientos de ventas al día. Y aquí hay menos. Quizás también fue por este matiz, porque, al fin y al cabo, la estructura que se aplica, aunque se puso en marcha de forma gradual, se optimizó, etc. Pero, de todos modos, existen estos límites, que son más adecuados para proyectos grandes que para proyectos pequeños. Porque en los proyectos grandes tampoco es tan sencillo: no basta con aumentar el presupuesto una o dos veces para que se amplíe. Allí también se reduce la rentabilidad, también hay productos con una estructura incorrecta, también hay productos que no funcionan del todo, que funcionan y demás.

Conclusiones

Es un proyecto muy interesante, realmente muy complejo en cuanto a todas estas pruebas, el rendimiento reacciona de forma muy pasiva a todo este panorama. Es una cantidad increíble de análisis. Por el historial de cambios, parece que hay muy pocos cambios. Se podrían haber hecho más, pero no hay nada sobre lo que basarse, no hay suficiente volumen de análisis que permita cambiar algo más rápidamente. Es decir, ¿cómo se puede decir? Se combina con pruebas técnicas, con la prueba de reelaboración del remarketing, con la prueba de reelaboración de la conversión, con la prueba del modelo de atribución, con las ventanas de estas conversiones, con la estructura y demás. Es decir, el resultado de que haya empezado a nivelarse un poco es el resultado de toda esta historia combinada. Se podría llamar un batiburrillo, pero en realidad es un montón de pruebas fusionadas. Ahora estamos viendo esta imagen en general, pero se ve claramente que esta franja naranja del costo por conversión no es solo para tres días, sino para más tiempo y tiene una dinámica a la baja. Lo cual me alegra mucho.

Incluso si ahora tomo el primero y simplemente tomamos una semana para ver la dinámica. En realidad, este precio por conversión era muy difícil de alcanzar. Es decir, es como si aumentaras las conversiones, pero estas tienen una correlación directa con los gastos, y Google gastaba cada vez más.

Me parece que todo se superpone, todos estos cambios en la IA, todos estos cambios que hace Google, sus errores. Deben asegurarse de que el personal calificado se quede en sus puestos de trabajo, y no que, si no les gusta, se vayan. Antes perseguían a estos empleados, ahora se comportan de manera indirecta con ellos. Quizás el código de esta IA lo escribe su Gemini. No sé, Gemini/Geminis, como lo llamen. No tengo ni idea. Pero, en realidad, a veces hay que trabajar duro en una cuenta pequeña, en la que no hay tantas ventas, pero a veces parece que es una cantidad increíble de trabajo.

Es decir, no se trata simplemente de lanzar una campaña publicitaria y que esta funcione. Con estas pocas campañas publicitarias llegó un cliente. Comenzaremos el 27 y 28 de agosto. El cliente llegó con un resultado no muy satisfactorio. Aquí, por ejemplo, se puede ver.

Según los comentarios en mi canal de YouTube, pueden decirme que es una coincidencia, que es estacionalidad o algo por el estilo. Incluso si es estacionalidad. Ahora las bombillas recargables no caen tan bien como lo hacían durante los bombardeos. Por lo tanto, chicos, aquí eso no funciona. Aquí tampoco hay generadores. Es simplemente el resultado del gran trabajo de las personas que se han esforzado aquí. Es un montón de trabajo de análisis puro y duro. Son todos los resultados del trabajo minucioso de los especialistas.

Este es un caso de autoelogio. A algunos les gustará, a otros no, pero lo publicaré con orgullo en mi canal de YouTube. Que así sea.