Por qué la estrategia de crecimiento de su marca debe girar en torno a la adquisición de usuarios de alto valor Las ganancias rápidas son excelentes en UA, pero es mejor pensar a largo plazo y concentrarse en las personas que demuestran un mayor valor de por vida.
Por Ido Wiesenberg •
Este artículo fue traducido de nuestra edición en inglés.
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Los esfuerzos de adquisición de usuarios simplemente no son lo que solían ser para las marcas, en gran parte debido a una larga lista de cambios recientes. Por el lado del cliente, ha habido cambios en el estilo de vida, incluido el fin de las cuarentenas y los pedidos de refugio en el lugar. Desde el punto de vista comercial, los cambios entre las redes publicitarias y los sistemas operativos llevaron a un menor retorno de la inversión publicitaria (ROAS) y disminuyeron la escalabilidad.
La pregunta es, ¿qué se supone que deben hacer los equipos de crecimiento en el futuro, ya que es obvio que los esfuerzos anteriores ya no se ajustan a los requisitos? Las marcas que lo vivieron durante el curso de la pandemia necesitan descubrir cómo ganar impulso y escalar rápidamente, antes de entrar en la zona de peligro. Entonces, ¿qué queda?
La solución preparada para el futuro para un crecimiento sostenible
Si me preguntas, diría que lo que necesitan los equipos de crecimiento es una solución preparada para el futuro para todos estos desafíos. Después de todo, simplemente no es factible para los gerentes de adquisición de usuarios (UA) seguir cambiando estrategias en modo de pánico debido a cambios sorpresivos. Para mí, el mejor enfoque es reavivar el enfoque en el crecimiento y mantener la rentabilidad centrándose en la AU de alto valor a través de modelos predictivos, una técnica estadística utilizada para predecir el comportamiento futuro. Este modelado puede superar obstáculos mediante el uso de una única señal para incorporar el valor de por vida de un usuario (LTV) basado en un conjunto de acciones y comportamientos, además del desempeño de la campaña. Esto permite a los especialistas en marketing enviar señales predictivas a los usuarios que tienen más probabilidades de realizar compras de alto valor a lo largo del tiempo.
Esto es importante, porque existen dificultades asociadas con las limitaciones impuestas por la optimización a corto plazo, que se centra en los eventos del embudo superior como el registro, la finalización de la prueba, la participación de tutoriales y muchas compras únicas. Son geniales, pero no brindan visibilidad sobre si los usuarios realizarán una segunda compra.
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Por el contrario, la optimización basada en LTV a largo plazo, especialmente con UA basada en predicciones, permite a los equipos de crecimiento dirigirse a suscriptores leales, pagar menos por compradores únicos y aprovechar una audiencia sin explotar (en este contexto, las personas que estarían más inclinadas a hacer compras fuera de la ventana de atribución). Allí hay menos competencia, lo que significa un menor CPA y mayores márgenes de beneficio para las marcas.
Principales empresas que tuvieron éxito después de aplicar la optimización LTV
Facebook comprende y reconoce de manera única la importancia de la optimización de LTV. Una serie de discusiones en la Cumbre de LTV de Facebook 2021 cubrió cómo las principales empresas lograron el éxito al incorporar datos de LTV en modelos predictivos para amplificar los esfuerzos de crecimiento. Un ejemplo discutido fue la siempre popular marca de productos de suscripción BoxyCharm (propiedad de Ipsy), que quería apuntar a clientes de alto valor para aumentar el ROI y reducir la rotación. La compañía había estado optimizando su UA en suscripciones dentro de la ventana de conversión estándar de siete días. Ese enfoque funcionó, pero solo hasta cierto punto, teniendo en cuenta que, si bien arrojaba altas tasas de conversión a suscripción, la deserción seguía siendo una preocupación. Lo que se necesitaba era apuntar a su audiencia de LTV a largo plazo para reducir la rotación y aumentar tanto el LTV como la rentabilidad a escala, y BoxyCharm terminó recurriendo a una herramienta de marketing para ayudar a construir un modelo de predicción y luego ejecutar campañas que optimizan esa señal. Las pruebas A / B demostraron ser exitosas: la adquisición de clientes de alto valor que arrojaron un ROI más alto.
La cumbre de Facebook también incluyó una presentación sobre cómo una importante marca de juegos casuales también se benefició del modelado predictivo. Quería aumentar el ROAS y expandir su audiencia más allá del techo del CPI, y esto solo fue posible mediante la creación de una única métrica predictiva para apuntar a su audiencia de LTV a largo plazo, reducir el costo de adquisición de clientes y aumentar el LTV y la rentabilidad a escala.
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Se creó un modelo de predicción de LTV (basado en un lago de datos interno) y se activó enviando una señal de conversión personalizada a Facebook, lo que permitió a la empresa ejecutar la campaña optimizando la señal. Los resultados fueron sobresalientes en todos los ámbitos e incluyeron un aumento del ROAS del 150% y una reducción del 75% en los costos de UA.
Estas soluciones son para empresas en modo de crecimiento o que ya son grandes y bien establecidas, pero incluso los equipos de crecimiento más grandes con los bolsillos más profundos pueden beneficiarse de un impulso adicional para amplificar sus campañas de UA en Facebook.
Cómo se pueden utilizar los datos de LTV para maximizar los resultados de las campañas de adquisición de usuarios
Si su marca enfrenta dificultades para crecer a partir de 2020 o incluso mantenerlo, debería considerar centrarse en LTV para lograr crecimiento y escala. Al hacer coincidir los datos demográficos con afinidades, intereses y otros factores, puede crear audiencias completamente nuevas con los mismos antecedentes que los clientes actuales de la crema de la cosecha. Hacerlo básicamente abre oportunidades de diversificación de campañas al cubrir una parte más grande del recorrido del cliente y, por lo tanto, adquirir nuevos grupos de audiencia que anteriormente podrían haberse perdido. Se aumentará la escalabilidad, sin sufrir una disminución de los retornos de la inversión publicitaria. También puede utilizar estos datos para optimizar las campañas de retención después de los períodos promocionales u optimizar las campañas de búsqueda pagas centrándose en las palabras clave. ¡Los casos de uso son abundantes!
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