Webinar "Analítica y métricas en eCommerce"

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Métricas Ecommerce
Jose-Miguel Pulido

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Agenda
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Introducción
Costes de usuarios existentes
Costes de captación de nuevos usuarios
Cohort analysis y rentabilidad

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Introducción
Visitas

Usuarios nuevos

Usuarios existentes
Tasa de conversión

Compras
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Introducción
• Para conseguir rentabilidad:
– Coste de conseguir nuevos consumidores <
valor que aportan
– Coste de hacer negocio con ellos << Margen

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Usuarios existentes

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Email a BD propia

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Retargetting

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GA remarketing

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Métricas Email
• Click Through Rate
(CTR): % de envíos
que se convierten
en visitas
• Conversión Rate
(CR): % de visitas
que se convierten
en compras

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Métricas Email (II)
• Coste total (CT): Coste de hacer los envíos a
través de un ESP
– Modelo de negocio: CPM (Cost per Mil)

• Coste por venta (CoS): Porcentaje de la venta
que se destina a pagar al ESP
CT = (#envíos / 1000) * CPM
CoS= CT / (#envíos*CTR*CR*ticket_medio)
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Métricas Retargetting
• Click Through Rate (CTR): % de impresiones
que se convierten en visitas
• Conversión Rate (CR): % de visitas que se
convierten en compras

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Métricas Retargetting (II)
• Coste total (CT): Coste de hacer retargetting a
través de proveedor de retargetting
– Modelo de negocio: Cost per Action (CPC, CPA)

• Coste por venta (CoS): Porcentaje de la venta
que se destina a pagar al proveedor de
retargetting
CT = #impresiones * CTR * CPC
CoS= CT / (#impr.*CTR*CR*ticket_medio)
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Análisis

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Rentabilidad usuarios existentes

CoS << Margin
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Usuarios Nuevos

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Taxonomía Proveedores
Sabemos lo
que hacen?

SI

NO
Sabemos
quienes
son?

Destino
landing
captación?

SI

NO

Red de afiliados
externa

SI

NO

Red de afiliados
propia

Destino nuestra Web
(SEM, Mass media)

(Proveedores BD
externas, SEM)

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Modelos de negocio
Red de afiliados
externa

Red de afiliados
propia

CPA

Destino nuestra Web
(SEM, Mass media)

CPC

Landing
captación(Proveedor
es BD externas, SEM)

CPL

• Cost per Click (CPC)
• Cost per Lead (CPL)
• Cost per Action (CPA)
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Customer Acquisition Cost (CAC)
• El coste que nos supone adquirir un nuevo
consumidor
• Cálculo varía según canal / modelo de negocio:
– CAC = CPC / CR
– CAC = CPL / CR
– CAC = CPA * ticket_medio

• A posteriori podemos verificarlo:
– Coste campaña / # compradores
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Customer Lifetime Value (CLV)
• El valor neto que aportan los consumidores en
su ciclo con nosotros
• Para conseguir rentabilidad,

CAC < CLV
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Cálculo CLV
• CLV no puede conocerse a priori
– Aunque hay modelos predictivos

• Para calcular hace falta (algo de) historia
previa
• Primera aproximación: asumir que el margen
del mes será siempre el mismo cada mes

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Payback

• Payback = CAC / margen
• Regla ecommerce: payback <= 12 meses
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Cálculo CLV
• Problema: Margen varía con el tiempo
– El usuario no gasta lo mismo en los primeros
meses que al cabo de un año
– Tasa de conversión, ticket medio, profundidad de
oferta, etc… también varían con el tiempo

• Necesitamos capturar evolución del margen
con el tiempo

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Cohort Analysis
• Agrupa a los consumidores
– Según criterio de similitud temporal
• I.e., el margen no varía en el periodo
• E.g., por el mes de la primera compra

– A esta agrupación se le denomina cohort
– Escala mensual o trimestral es habitual

• Analiza la evolución de cada grupo/cohort a lo
largo del tiempo
– Margen es una variable, pueden ser otras

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Cohort

• Cada columna representa un cohort
• Cada agrupación de columnas representa el comportamiento de
los cohorts en el mismo mes de vida
• El valor de una columna de un cohort es el margen del periodo, y
la suma de todas las columnas de un cohort es el CLV
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Cohort: rentabilidad

• Cuanto más reciente el cohort, mejor margen
debería tener
• Cohorts deben durar para que CLV > CAC
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Cohort: %

• Con respecto al valor del primer mes
– Único mes en que compran todos los miembros del cohort, por
definición

• Se muestra a partir del segundo mes
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Cohort: tabla

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Rentabilidad

• No todos los usuarios del cohort tienen que
ser rentables para para que el cohort lo sea
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¡Gracias!

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