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El anuncio del producto A no da lugar a la compra del producto A.

En primer lugar, voy a hablar brevemente de la forma en la que los especialistas en SEA ven los resultados de sus campañas de Google Shopping. Como especialista en SEA, probablemente tienes en cuenta principalmente los ingresos derivados de tus anuncios. Lo más probable que es te conformes con un ROI o ROAS objetivo..

Como te fijas en el volumen de ventas de tus pedidos, probablemente nunca profundices en cómo se llegó al pedido y qué ha contribuido a dicho pedido. Esto sigue siendo muy importante. Lo que anuncias no siempre es lo que acabas vendiendo.

En muchos casos, más de lo que los especialistas en SEA y los vendedores en línea creen, el anuncio del producto A no da lugar a la compra del producto A. Estamos hablando de más del 50 % (!) de las ventas para algunos anunciantes. En base al modelo de contribución de publicidad del producto, explico por qué la observación y los datos tienen tanta importancia.

Modelo de contribución de la publicidad del producto y las campañas de Google Shopping

En el modelo siguiente, puedes ver de inmediato que el anuncio para el producto A no siempre da lugar a la compra de (solo) el producto A:

Modelo de contribución de la publicidad del producto

Explicación:

En la colección anterior, la guitarra A y D son marcas de guitarra muy conocidas. Por otra parte, la etiqueta B es una etiqueta privada, pero es bastante similar a las guitarras A y D, porque es probable que cuando alguien que compra el producto A, B o D, estos productos a menudo sean vendedores cruzados los unos de los otros. El producto C es un soporte de guitarra. Este producto es más barato que A, B y D, y a menudo se compra. Por tanto es un producto de venta adicional.

Si el producto A se utiliza como contenido de marketing y solo se adquiere el producto A, llamamos a esto contribución de publicidad directa. Si al anunciar el producto A, se compra el producto A y el producto C, entonces el producto C entra en la categoría de venta adicional del producto A.

Si llegas al producto B mediante el marketing del producto A y solo compras el producto B, entonces hablamos de una venta cruzada.

Desde un ángulo diferente: El número de veces que se compra el producto A a partir del anuncio del producto D es lo que conocemos como contribución de publicidad indirecta. En este caso, el producto A también se puede denominar como la venta cruzada del anuncio del producto D.

Margen e inventario: información importante sobre ventas cruzadas y adicionales

Un crítico diría: ¿Por qué son interesantes estos datos? Al fin y al cabo, el valor de conversión que ves en Google Ads ya incorpora el valor de conversión de ventas cruzadas, ya que si la guitarra B (144 euros) se compra mediante el anuncio de la guitarra A (265 euros), el valor de conversión en Google Ads es de 144 euros. Por tanto, el valor de conversión de las ventas cruzadas ya está en Google Ads.

Sin embargo, lo que no se incluye aquí es el margen y el impacto de un producto que (posiblemente) está sin existencias.

¿Por qué son importantes estos datos sobre ventas cruzadas y adicionales, como el margen y las existencias?

Los productos adecuados en existencias

Supón que el producto A genera muchas ventas cruzadas pero él no se vende mucho. Si el producto A ya no está en existencias y, por tanto el producto A ya no se anuncia, es probable que los productos de venta cruzada para el producto A se vendan menos. Por tanto, es importante mantener el producto A en existencias.

El objetivo correcto con el margen adecuado

Supongamos que el producto A cuenta con un margen bajo, pero mediante el anuncio del producto A prácticamente solo se venden productos de venta cruzada con un margen grande. En este caso, deberías ajustar tu ROAS objetivo de forma acorde.

¿Cómo funciona esto? Lo explicaré en base al siguiente ejemplo de cálculo, para el cual usaré de nuevo las guitarras:

información de ventas cruzadas

Como puedes ver, el anuncio de la guitarra A con frecuencia da lugar a ventas de la guitarra B, que tiene un margen mayor. Si simplemente asumes que el anuncio de la guitarra A da lugar a ventas de la guitarra A, entonces establecerías un ROAS objetivo elevado para ella, porque el margen es pequeño.

Si consideras la información de las ventas y sabes que el anuncio de la guitarra A con frecuencia da lugar a la venta de la guitarra B, entonces verás que un ROAS objetivo bajo en realidad es mucho más apropiado.

Lo mismo se aplica, por supuesto, para las ventas adicionales, para las cuales los márgenes difieren mucho del producto que se anuncia. Con la información anterior sobre ventas cruzadas y adicionales, ahora puedes conseguir los objetivos adecuados.

Una elección aún más inteligente sería trabajar hacia un POAS objetivo, mediante el cual no solo considerarías los ingresos (engañosos), sino la rentabilidad total de un anuncio.

La prueba de hipótesis con categorías/variables específicas

Siguiendo los ejemplos anteriores: como punto de partida, también podrías hacer una prueba de tu propia categoría de productos. Por ejemplo, ¿sospechas que tus anuncios de deportivas de más de 120 euros a menudo dan lugar a la compra de ciertas deportivas de marca B de aprox. 80 euros? O alternativamente: ¿podría resultar útil probar esto?

Información sobre tallas: vincula tus existencias a una tabla de tallas

Si nos fijamos en la industria textil, u otras industrias que venden productos en múltiples tallas, la información sobre las tallas también puede resultar interesante. Con frecuencia, las personas no buscan específicamente una talla de producto, sino que llegan a ti para una de las tallas.

Una vista general de las tallas vendidas en el pasado, por ejemplo por producto, por marca y/o por tipo de producto, es lo que llamamos una tabla de tallas. Si vinculas las existencias actuales de un producto con ella, se obtiene una información interesante: la disponibilidad ponderada. Expresa un porcentaje de para cuántos compradores hay existencias de la talla acorde.

La tabla de tallas en combinación con la disponibilidad ponderada tiene este aspecto:

Gewogen beschikbaarheid laag Gewogen beschikbaarheid laag

Notas:

Supongamos que una empresa adquiere las tallas XS, S, M, L y XL del artículo textil anterior. En el pasado se ha vendido un 10 % de la talla XS, un 25 % de la S, un 40 % de la M, un 20 % de la L y un 5 % de la XL.

Si las tallas XS, L y XL están disponibles, pero las tallas S y M no están en existencias, es probable que el rendimiento de las ventas disminuya. Como puedes ver en la primera imagen más arriba, la disponibilidad ponderada del producto será de tan solo un 35 %, ya que el 65 % de las ventas se relacionan con productos en talla S y M. Si las tallas XS y XL se agotan, esto tienen un impacto mucho menor en el rendimiento de las ventas.

Vamos a echar un vistazo al segundo ejemplo: si las tallas XS y XL están en existencias, esto tendrá mucha menos influencia negativa, ya que la disponibilidad ponderada del producto será del 85 %. Por tanto, la diferencia es significativamente grande.

Con información sobre la disponibilidad ponderada del producto, puedes optimizar la publicidad correctamente, por ejemplo solo para las tallas restantes y/o ajustar tus adquisiciones.

Personaliza tu oferta u objetivo con la información adecuada

En función de la industria en la que operas, la información anterior te puede ayudar a optimizar tus campañas. Por optimización, me refiero al mejor ajuste de tu oferta u objetivo con antelación y/o una mejor gestión del departamento de compras.

En cualquier caso, necesitas poder trabajar bien con datos para poder conseguir dicha información. Para pequeños conjuntos de datos, podrías hacer lo anterior en Excel, pero prefiero un programa donde pueda procesar más datos, como una secuencia de comandos en R o Python.

Sin embargo, también puedes mostrar fácilmente la información anterior en el software de gestión de PPC en un panel de control claro por producto, categoría, marca o total.

¿Tienes alguna pregunta, comentario, consejo o truco? Estaré en encantado de recibir tu mensaje.

También puedes leer: Mejores prácticas para la convención de nombres de campañas.