El valor de conversión es una métrica que cada vez tiene más importancia en una cuenta de Google Ads. Nos indica cuánto nos está reportando a nivel monetario cada conversión generada. En función de este indicador tendremos que estar preparados para diferentes configuraciones.

Valor de conversión en objetivos de venta directa

En este caso, el valor de conversión será la suma del valor total de los precios de los productos que compongan la transacción generada a partir de nuestra campaña. 

Por ejemplo, en el caso de un usuario que compra en una tienda de ropa, un pantalón de 25€, una camiseta de 10€ y una sudadera de 30€, el valor de esta conversión sería de 65€. 

En este caso, el valor sería dinámico, dado que cada venta será compuesta por diferentes artículos y este valor de conversión deberá adaptarse en cada transacción.

Recomendamos una integración a través de variables de capas de datos, importando estos datos en Google Ads.

¿Qué ventajas tiene?

  • Control absoluto de la rentabilidad de cada campaña, grupo de anuncios, palabra clave, dispositivo etc. Lo que nos permite un nivel de optimización muy superior. 
  • Podemos utilizar sistemas de puja basados en ROAS objetivo, de este modo, nos podemos focalizar en una métrica mucho más adecuada que las simples transacciones. 

¿Qué inconvenientes presenta?

  • Se requiere de elevados costes de set-up, tanto en la propia web, como en el píxel de medición o herramienta de integración que utilicemos. (Habitualmente Google Tag Manager)

Objetivos de generación de leads

En este caso, tenemos el cálculo del valor de conversión puede resultar mucho más complejo, dado que se puede hacer con cálculo directo o bien con estimaciones basadas en datos históricos. Veamos las diferencias entre ambas:

Cálculo directo

Este sistema de medición implica cargar el valor de conversión una vez se genere la venta, es decir, una vez que el lead cierre su proceso comercial. Para ello, deberemos crear una conversión aparte (generada offline o importada desde un CRM) que se active al generarse la venta. 

¿Qué ventajas presenta?

  • Disponemos de un valor de transacción real y sin margen de error. 
  • Podemos evaluar cada campaña con las ventajas que presenta el ecommerce.

¿Qué inconvenientes tiene?

  • El proceso de maduración de los leads puede resultar un lastre para los algoritmos y la toma de decisiones ya que en muchos casos se puede demorar en semanas o meses.
  • Costes elevados de implementación.

Valor del lead por estimación

Existe otros métodos de integración del valor del lead en Google Ads que en muchos casos, puede resultar mucho más efectivo, la estimación del valor del lead.

Consiste en atribuirle al lead un valor medio estático en función de la tasa de conversión histórica que han generado. Veamos con un ejemplo como se calcularía:

Una empresa que ofrece servicios financieros, trabaja su estrategia digital a través de la captación de leads, los cuales tienen un período medio de maduración medio de 3 días y tienen los siguientes datos del último año:

  • Leads 100.000
  • Ventas 5.000
  • Margen por venta: 300€
  • 300€x5000/100.000=15€ 
  • Es decir, cada lead tendría un valor medio estimado de 15€

Como recomendación, deberíamos diferenciar cada una de las conversiones de nuestro sitio web para poder ajustar al máximo el valor de cada conversión. Imaginemos, por ejemplo, que 1 de cada 100 llamadas se convierte en cliente, y que en cambio en conversiones de formularios, son 20 de cada 100 formularios los que acaban en venta. 

En este caso, sería muy necesario diferenciar el valor de ambas conversiones para que la estimación sea objetiva. 

¿Qué ventajas tiene la estimación?

  • Inmediatez en la recogida de datos, lo que nos permite mucha más agilidad en la toma de decisiones y que los algoritmos puedan optimizar de forma correcta.
  • Sencillez en su implementación, no requerimos de soporte técnico, simplemente necesitamos calcular un valor estimado con una cuenta sencilla.

¿Qué inconvenientes presenta?

  • La realidad nos dice que no todos los leads tienen el mismo valor, con lo cual vamos a tener que asumir un margen de error en la métrica del valor del lead en cada análisis.
  • Necesitamos un histórico muy amplio para poder estimar este dato con una fiabilidad adecuada.
  • Las tasas de conversión varían con el tiempo, lo cual no se contempla ante un dato estático. Cada cierto tiempo, deberíamos recalcular este dato para que no se quede obsoleto y nos lleve a error.

Para cada caso, será necesaria una configuración específica según las necesidades y recursos de cada negocio. 

Si tienes alguna duda o quisieras obtener ayuda para implementar este tipo de acciones, no dudes en contactarnos.