Análisis de la rentabilidad del SEM

Cuando ponemos en marcha una campaña publicitaria en internet es necesario medir los resultados, para ver los resultados de la misma, y analizar su rentabilidad. De lo contrario podemos estar gastando dinero a lo tonto, o menos de lo que deberíamos. Una de las ventajas de este tipo de publicidad es lo fácil que resulta hacer la trazabilidad de los resultados, y definir de un modo muy sencillo el ROI.

Voy a intentar explicar cómo hago yo el análisis de la rentabilidad de los anuncios publicitarios que insertamos en Facebook con el fin de que la gente se inscriba en nuestros cursos. Aunque en este caso estemos hablando de SMM en lugar de SEM, el proceso es el mismo aunque el origen de los anuncios esté en AdWords.

A la hora de definir los anuncios, es importante que el resultados de las inscripciones sea trazable. Existen varios métodos para hacerlo, el pixel de seguimiento de Facebook, pasar un parámetro en la URL para que lo recoja la BDD, usar URLs diferenciadas para que se vean en Analytics… Da igual cómo lo hagas, pero es importante que sepas que una inscripción en concreto vino de una campaña de anuncios determinada, y no de otra.

En mi caso utilizo parámetros diferenciados en la URL para cada campaña publicitaria. Así cuando recojo las inscripciones sé, no sólo el origen de la misma, sino la campaña en cuestión, lo que es muy útil para analizar la rentabilidad.

El primer paso cuando quiero sacar estos datos, es entrar en el panel de control de la herramienta publicitaria (Facebook, Google o la que sea) y ver los datos que me ofrece. En la imagen a continuación (puedes ampliarla haciendo clic) podemos ver todas las campañas que tengo, tanto las activas como las inactivas. En esta pantalla sólo tendríamos que hacer clic en la campaña que nos interese analizar, para ver los datos en detalle de la misma.

Una vez dentro del detalle de la campaña, podemos ver si hay diferentes anuncios en la misma, para ver los datos de uno de ellos o de todos. En este caso, tengo tres anuncios distintos segmentados por edad, pero como me interesa ver el resultado global de todos ellos, me fijaré en el consolidado de los tres. Es importante definir el rango de fechas que quiero analizar, para obtener ya un primer filtro. En este caso voy a escoger el último mes.

En este panel de control ya veo varios datos clave:

  • Clics: 5.257
  • Impresiones: 128,138
  • Coste: 460,68€
  • CPC: 0,09€
  • CTR: 4.1% (lo calculamos a partir de clics e impresiones)

El siguiente paso sería analizar nuestra base de datos, para cuantas inscripciones han generado realmente esos 5.257 clic que han venido a nuestro sitio web. Para ello, voy a descargar de la base de datos los registros que corresponden al rango de fechas que quiero analizar, es decir, el último mes. Veo que en este mes hemos tenido 5.781 inscripciones a nuestros cursos. Ahora hay que comenzar a filtrar para ver cuantas de ellas provienen de la campaña de anuncios que estoy analizando.

El primer paso sería filtrar por el campo que recoge el parámetro del origen de la campaña, y mostrar sólo aquellos registros que corresponden al código “afcb”, que es la campaña que estoy analizando. Estos pasos que voy a mostrar aquí manualmente los tengo automatizado en una macro para ahorrar tiempo, aunque os los muestro aquí individualmente.

Tras aplicar el filtro, veo que sólo hay 2.002 inscripciones que correspondan a este código en este periodo. Podemos concluir ya que las 5.257 visitas a nuestra web han generado 2.002 inscripciones a cursos, y calcular en base a esto, y con los datos anteriores:

  • Coste por inscripción: 0,23€
  • Porcentaje de conversiones: 38%

Lo siguiente que me interesa ver, es el número de usuarios únicos que se han registrado, porque cada usuario puede inscribirse a más de un curso, así que aplico la herramienta para eliminar duplicados en un campo único, en este caso el email.

Tras ello resulta que tenemos 327 usuarios únicos que se han inscrito en esos 2.002 cursos, que vinieron a través de la campaña de anuncio en Facebook durante los últimos treinta días. Eso me permite calcular también:

  • Coste por usuario único: 1,40€
  • Nº inscripciones por usuario: 6,12
  • Porcentaje de leads: 6,22%

Puedo por tanto listar ya todos los datos juntos para hacerme una idea global del resultado de la campaña.

  • Clics: 5.257
  • Impresiones: 128,138
  • Coste: 460,68€
  • CPC: 0,09€
  • CTR: 4.1%
  • Coste por inscripción: 0,23€
  • Porcentaje de conversiones: 38%
  • Coste por usuario único: 1,40€
  • Nº inscripciones por usuario: 6,12
  • Porcentaje de leads: 6,22%

Ahora puedo finalizar con dos conclusiones más. Una sería un análisis de rentabilidad propiamente dicho, pero para ello necesito dos datos que no tengo. Uno es el porcentaje de inscripciones a cursos que finalizan siendo matrículas reales. Por inventar algo, pongamos que es el 5%. El otro dato que necesito es el beneficio medio que deja cada matrícula en un curso. Por seguir inventando, pongamos que son 500 euros.

  • Calculamos las matrículas que tendremos: 101 (2002*0.05)
  • Calculamos el beneficio que nos dan: 50.500€ (101*500)
  • Tras quitar los costes de la campaña nos quedan: 50.039€
  • El beneficio diario sería 1.668€, por lo que el ROI se alcanza en unas siete horas.

También podemos hacer un cálculo a futuro. Imaginemos que necesitamos matricular a 500 alumnos en el mes que viene. ¿Cuanto tendríamos que invertir en SEM?. Con los datos anteriores podemos hacer un ejercicio de probabilidad.

  • Objetivo: 500 alumnos: Como sólo el 5% de las inscripciones se matricula necesitamos 10.000 inscripciones.
  • Objetivo 10.000 inscripciones: Como cada usuario solicita 6,12 cursos, necesitamos 1.634 usuarios.
  • Objetivo 1.634 usuarios: Como el porcentaje de leads es del 6,22%, necesitaremos unos 26.300 clics en nuestro anuncio.
  • Objetivo 26.300 clics: Como el coste por clic es de 0,09€, tendré que gastar 2.367 euros para conseguir los 500 alumnos que necesito.
  • Gasto 2.367€: Como tengo 30 días para conseguirlo, tendré que definir un límite diario de 79 euros en la campaña de Facebook..

Esto último es sólo un ejercicio teórico, claro está, porque tendencias pasadas no aseguran tendencias futuras, y hay que valorar otros muchos factores, como la época del año, el tipo de curso, etc. Aún así, es mejor que nada, y como de algún modo hay que aventurarse, es mejor partir de un modelo teórico que ir a ciegas.

Espero que os haya resultado de interés, y os ayude a invertir en SEM (o SMM) de un modo más racional.

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