Caso práctico: configuramos una campaña de Shopping para una tienda de repuestos de automóviles en EE. UU.

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Hola a todos. Me llamo Yana y soy especialista en Google. Me encargo de atraer al público objetivo de las empresas con los parámetros necesarios.

Anuncio de la campaña publicitaria que se muestra en el video.

En el video de hoy analizaremos el caso Lunar. Nuestro mercado es Estados Unidos. El tema es las piezas de repuesto para automóviles, se puede clasificar más bien en esa categoría. Qué se puede obtener durante el primer mes y la complejidad de lanzar este tipo de nichos.

Trabajo con el proyecto durante el primer mes

Diré desde ya que no tiene sentido esperar resultados muy buenos en el primer mes en aquellos nichos en los que la optimización puede durar entre 60 y 90 días naturales. ¿Por qué? Porque el propio Google ralentiza el proceso de optimización. Tenemos que empezar, obtener los primeros análisis, luego comprobar si son adecuados o no, si se ajustan a nuestros KPI o no. A continuación, hay que hacer un disparo en el tráfico. Normalmente se hacen dos. Uno pequeño y otro un poco más grande. El aumento del tráfico consiste en generar un incremento significativo en la cantidad de tráfico y ver si el coeficiente de conversión se mantiene en el mismo nivel.

Ahora les mostraré que aquí también se puede dividir el mes en dos intervalos. Probablemente puedan ver dónde tuvimos el pico. Aquí se ven algunos clics. Ahora les explicaré todo. Nuestras conversiones, para que nadie piense que me lo he inventado, son reales, es decir, todo es honesto. Incluso voy a recargar la página, porque hay gente aquí que dibuja casos y edita el código. Ahora se cargará Google y continuaremos. Vamos a Overview.

Análisis de la campaña publicitaria

¿Qué tenemos? Lanzamiento. Durante mucho tiempo se ha estado promocionando la cuenta publicitaria. Al parecer, los indicadores iniciales eran realmente excelentes, como pueden ver.

Aquí, el ROAS es del 2463 %, por ejemplo, hay un 1800 %, un 593 %, un 715 % y un 1000 %. Es una historia bastante inestable. Tenemos un sitio web en Shopify. En Shopify siempre hay cierta inestabilidad.

¿Por qué? Porque el registro de las conversiones no es lo suficientemente preciso debido a las diferentes fuentes de métodos de pago. Por ejemplo, Shopify Payments, con el que siempre hay problemas en Shopify. Y este es un problema que afecta directamente a la cuenta publicitaria. ¿Por qué afecta además a la cuenta publicitaria? Porque si el sistema automático no recibe la retroalimentación correspondiente por parte del cliente, las características de comportamiento, cambiará los formatos de segmentación y será necesario volver a configurar el sistema automático para que se centre en la opción inicial original.

Aquí teníamos un formato bastante bueno, si nos fijamos en la compra y el ROAS, que eran bastante buenos. Podemos incluso tomar este intervalo de tiempo hasta nuestro intento significativo de disparar. ¿Dónde tenemos aquí el primer número? Febrero. Que sea el 26 y hasta el 25 de febrero aproximadamente. Así es como podemos verlo. La rentabilidad general fue bastante buena, un 565 %. 27 conversiones.

En general, no estuvo mal, pero fue insuficiente. Para ese volumen de tráfico, por supuesto, y el primer intento que se hizo aquí en el tráfico, ese intervalo de tiempo, se hizo un poco pronto, ya que el coeficiente de conversión no era tan alto.

Análisis del indicador «Tasa de conversión»

Es decir, si ahora nos fijamos en la tasa de conversión, vemos que no es tan buena. No se ha mantenido en el nivel que debería. El 1,5 % es, por lo general, el mínimo que sería deseable tener en una cuenta publicitaria. Y cuanto más baja es la tasa de conversión, puede ser bastante baja, entre el 0,3 % y el 0,6 %, pero esto es más característico de los nichos costosos. Los muebles suelen encajar en esta categoría, donde el ticket medio es bastante alto y el ciclo de decisión de compra es muy largo. Para estos nichos, una tasa de conversión baja puede ser la norma. En nuestro caso, esta tasa de conversión está al límite. Este es el intervalo en el que tuvimos nuestro primer mini-aumento de tráfico. ¿Para qué hacemos un mini-aumento? Para comprender si podemos escalar este conjunto de volumen de conversiones a la tasa de conversión que tenemos.

Planteamos la hipótesis de que existe una tasa de conversión de nuestro sitio web y nuestro tráfico, y basándonos directamente en este análisis, intentamos generar más tráfico del mismo tipo. Esto se hace con el fin de comprender si la IA ha recopilado suficiente información para escalar o no. Hay muchos nichos en los que vale la pena esforzarse por obtener estos datos analíticos, especialmente si el ROAS es bastante bueno. Vale la pena recopilar más estadísticas para comprender si son estadísticamente significativas o no. Ese es el matiz.

Bueno, aquí tampoco se ve que el coeficiente de conversión se haya mantenido. Hemos tenido más tráfico, principalmente porque se han subastado más productos y se han mostrado más anuncios. La mayor parte se ha desactivado. Además, estas fluctuaciones en la tasa de conversión nos muestran lo estrictas o laxas que han sido nuestras estrategias de puja para esta subasta. Este es también uno de los matices importantes. Después de este periodo de tiempo, nuestro ROAS cayó. Se puede ver en los últimos 7 días. Es posible que se recupere un poco, porque, al fin y al cabo, las conversiones llegan con retraso. Aquí se puede ver que, en otra fluctuación, nuestro ROAS cayó significativamente.

Hemos obtenido 28 conversiones. No son tantas. Incluso se puede ver que solo hemos crecido en 14 unidades. Nuestra rentabilidad ha caído en 200 puntos, pero es bastante bueno que en algún momento la tasa de conversión haya subido un 0,32 %.

No es una cifra muy elevada, pero el aumento de la tasa de conversión indica que, después de todo, la calidad del tráfico es bastante buena. Y lo más probable es que la rentabilidad haya disminuido simplemente porque se ha subastado una mayor cantidad de productos.

Verificación independiente de la estrategia elegida

¿Cómo se puede comprobar? Puedes hacerlo tú mismo en tus cuentas. Entra en el informe de productos comprados, toma los mismos ID de artículo y analiza la situación. Puedes tomar conversiones menores a la unidad. Solo ten en cuenta que mi modelo de atribución es «último clic», por lo que no tengo conversiones parciales. Usted ya lo ve por su cuenta. Y tomamos un costo superior a 20 grivnas. Tomamos 20 grivnas, por lo que 300 productos a 20 grivnas también es la suma de los gastos que usted incurre. No es muy crítico en este contexto, pero que así sea.

Ahora veamos, igualemos la parte de gastos. ¿Qué podemos ver? No sería correcto igualar aquí. Habrá que hacerlo de esta manera o hacer dos ventanas. Vamos a fijarlo. 36 000 UAH. ¿Correcto? Tomemos un intervalo de tiempo. Si igualamos, es del 12 al 24. Ahora del 12 al 24. 6000 UAH. Es decir, nuestra rentabilidad ha caído de hecho, no porque Pmax haya hecho algo mal, ni porque haya habido un cambio radical a nivel global. No, simplemente hemos hecho un aumento bastante significativo del tráfico. Y este aumento del tráfico se debió principalmente a que la mayor parte de los productos salieron a la venta. Si tomamos el quinto, el segundo y el noveno, por ejemplo, podemos ver que a partir del 25 tuvimos un aumento. Por ejemplo, igualamos el 25º con el 4º. Aquí no habrá una igualación correcta, porque selecciono diferentes conjuntos de conversiones en diferentes períodos.

Ahora les mostraré dos ventanas. Esperen. Así estará bien. ¿Qué igualamos aquí? Por ejemplo, el 25. Hagámoslo así. Del 17 al 24. ¿Correcto? Hagamos los últimos 14 días. Hagámoslo así, seleccionamos del 25 al 9. ¿Qué números son estos? Del 12 al 24. En la primera pantalla seleccionamos del 12 al 24. Es solo para que el número de días sea uniforme. Y aquí del 25 al 9. Veamos qué vemos.

Vemos que antes nuestros gastos en productos eran de solo 7000 UAH, y ahora son de 36 000 UAH. ¿Hay productos que hayan generado mucho tráfico y hayan gastado todo ese dinero? No, hay una parte de los productos que generaron 331 UAH, 227. Incluso podemos ver productos que generaron más de 20 UAH y menos de 120 UAH. Echemos un vistazo a este periodo. Son 26 000 UAH. Es decir, esta es la parte principal de los gastos. O tomemos 50 UAH. ¿Lo ven? 1648 UAH. Hay un montón de segmentos de productos que generaban cierto tráfico y, simplemente, en este análisis queríamos aumentar el número de conversiones.

Creo que quizá nos precipitamos un poco, nos hubiera gustado conseguir este resultado más rápido, pero ya está hecho. La caída de la rentabilidad en este intervalo de tiempo no tiene que ver tanto con que haya una cuenta publicitaria terrible o con que la mecánica de optimización de las campañas publicitarias haya fallado. No, simplemente resulta que en estos momentos podemos sentir de inmediato cuánto estamos sobrevalorando o infravalorando nuestras tarifas y en qué medida nuestra gama de productos puede convertirse bien o no. Por ejemplo, si miramos aquí, podemos ver que durante este periodo ha funcionado, según los costes o las impresiones, para que no piensen que estoy ocultando alguna campaña o algo por el estilo.

Lanzamiento paralelo de dos campañas publicitarias diferentes

Solo dos campañas publicitarias. Una de ellas es una campaña comercial habitual y la otra es una campaña Pmax. Siempre lo hacemos así para promocionar correctamente todos los artículos. No necesitas una campaña comercial habitual para que funcione Pmax. Y no necesitas Pmax para que funcione una campaña comercial habitual. Aquí simplemente se configuraron las opciones de las estrategias de otra manera. ¿Para qué se hace esto? En la campaña comercial habitual, siempre sobreestimamos la rentabilidad. ¿Para qué? Para tantear el terreno. Es decir, aquí la rentabilidad es mayor, probablemente no lo verá en el video, pero es el doble que en Pmix. ¿Para qué se hace esto?

En primer lugar, para comprender si la cuenta está lista desde cero. Aquí no estaba completamente desde cero, pero en los últimos 30 días no hubo muchas impresiones que generaran una rentabilidad mayor de la que necesitamos. En segundo lugar, en Pmax reducimos deliberadamente la rentabilidad para ser lo más competitivos posible en algún aspecto.

En cada una de estas situaciones, miramos las estadísticas de las subastas para ver en qué lugar nos encontramos. Miramos a la competencia, miramos los indicadores que nos interesan. Como pueden ver, en el mercado habitual, durante este periodo ni siquiera estamos entre los primeros, lo cual es estupendo, genial. Estas son las pruebas que hay que realizar.

¿Existe el mismo tipo de análisis en Pmax? Podemos echarle un vistazo ahora mismo. Estadísticas de la subasta. Como puede ver, aquí no hay búsqueda. Es un tipo de campaña Feed Only. Además, tenemos un porcentaje bastante bajo.

Por cierto, esta es una de esas situaciones que realmente demuestra que, después de todo, la previsión fue prematura, pero ¿por qué no probarla si antes habíamos visto unos indicadores absolutamente excelentes en las compras? Más aún cuando aquí se ve, por ejemplo, que el 25 de febrero, por el contrario, incluso aumentaron las transacciones. Sí, puede que no todo el periodo sea perfecto, pero la belleza del vuelo es bastante buena, en mi opinión.

Variación del índice de rentabilidad

¿O todo este periodo se ajustó a la rentabilidad? No, ya he escrito sobre esto. La razón es la caída de la tasa de conversión en el contexto del tráfico, e incluso les he explicado por qué la rentabilidad ha bajado tanto. Se puede ver que aquí hubo un repunte muy bueno, porque había una buena rentabilidad, un margen de seguridad.

Y aquí, en las visualizaciones, se puede ver que las visualizaciones han cambiado, aunque los clics se han mantenido básicamente en un bloque. Se puede ver que las compras aquí realmente no son muy estables. A diferencia de Pmax, ¿verdad? Quizás sea porque estoy viendo todas las campañas, ¿no? Pmax realmente se movía muy lentamente, recopilaba datos analíticos lentamente, pero también tiene sus matices.

Conclusiones tras los resultados del primer mes

En general, creo que el resultado no está nada mal para ser el primer mes. Se podría haber ahorrado un poco de dinero. Se podría haber esperado todo este periodo, pero me picaban las manos. Hay que supervisar y controlar dos campañas. Por ahora, era demasiado pronto para recortar la gama de productos. Justo ahora sería el momento ideal, con este aumento del tráfico, para recortar parte de los productos en cuanto a clics. ¿Para qué recortar? Para eliminar los productos que son muy caros. Eliminar los productos que no han tenido éxito y no han generado conversiones. Productos que no han recibido ningún clic. Destacar algunos productos estables que pueden funcionar.

Ya tenemos listos los datos analíticos del segundo mes para la optimización. Está claro qué productos funcionan mejor, cuáles peor y qué rentabilidad fijar. En principio, todo salió tal y como estaba previsto, se podría haber conseguido aún más, pero se nota un pequeño descenso, aunque no tan grande. Después de todo, no todo sale tan bien. En estos periodos, nuestra tasa de conversión ha bajado un poco. En algunos casos era realmente del 1.70 %, pero en otros del 1.20 %. Aquí está el 1.09 %, el 1.70 %. Es inestable. No toda la gama de productos se convierte tan bien como nos gustaría.

Son señales, la primera es que se puede fijar una rentabilidad alta sin reparos. Sí, tanto en los casos de rentabilidad baja como en los de rentabilidad más alta, las estadísticas de la subasta son más o menos lógicas y justificadas. También vi en las estadísticas de la subasta que hay potencial para una segmentación adicional, no solo por cheque, por surtido de productos o por estructura. Sí, nuestras vacas lecheras, perros, estrellas, ceros.

Todavía se puede optimizar algo más, porque si aparecen competidores muy serios como eBay, económicos y a gran escala, Amazon, eso significa que hay nichos en los que se puede posicionar muy bien, tanto en segmentos de productos como en segmentos de subastas, no voy a decir cuáles, se puede sacar muy bien provecho, incluso a pesar de que haya algunos competidores que puedan entrar de forma bastante inadecuada.

Conclusión

Me parece un caso bastante bueno. Sí, aquí no tendrás una venta súper 1301 por 5 dólares, aquí ha salido un poco más caro en el contexto a largo plazo, pero hemos tenido tiempo de probar e incluso de testear una gama más amplia de productos para comprender en qué medida puede convertirse en ventajas o desventajas.

Aquí tienen un pequeño caso práctico sobre Estados Unidos que me gustaría compartir con ustedes. No sé si habré tocado algún punto importante para ustedes o no. Hay algunos matices, tal vez un solo caso se pueda analizar durante mucho tiempo. Algunos aspectos técnicos, por qué se lanzó así, por qué no de otra manera, qué productos, por qué se tomó la decisión de lanzarlo en ese momento, por qué no en otro, por qué los productos habituales no pudieron generar conversiones durante todo el periodo, o por qué se lanzó primero de forma manual. Se puede hablar durante mucho tiempo. Es simplemente una norma para mostrar lo que se ha hecho, por qué es más caro, por qué el periodo fue bastante bueno, por qué el periodo posterior fue un poco más caro. Para mostrar cómo trabaja el equipo. Los datos que ven ahora son el resultado de acciones meditadas y planificadas del equipo, y no simplemente un golpe de suerte, que en algún lugar nos topamos con cierto tráfico y nos llevó la ola. Quería compartir este caso con ustedes.