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Caso práctico de Lead Scoring en Google Ads

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Después de leer la teoría sobre cómo aplicar lead scoring en Google Ads, de los posts de linkedin, blogs, y gurús hablando sobre esta nueva corriente… quizás sigas con dudas. Te lo explicamos con un caso de práctico de Lead Scoring en Google Ads, desde la concepción inicial, la medición, ponderación y optimizaciones.

Introducción: qué es lead scoring y cómo aplicarlo a Google Ads

El Lead Scoring es una corriente de marketing que valora (con puntos, valores o pesos diferenciados) a los contactos que tiene (clientes potenciales, clientes, clientes de alto valor, etc.), en base a la relevancia que éstos tienen para negocio y basándose en la consecución de determinados objetivos.

La aplicación de Lead Scoring en Google Ads podría resumirse como la medición y valoración diferenciada de microconversiones o pasos anteriores a la conversión principal, y el paso de trabajar basándonos en “conversiones” (tomando como conversiones una acción concreta)  y con estrategias de puja basadas en CPA, a trabajar basándonos en el valor de usuarios y así poder optimizar de cara a maximizar el valor de conversiones (y con estrategias de puja de tROAS).

Antecedentes: cliente y cuenta

Para este caso práctico sobre cómo aplicar una estrategia Lead Scoring en Google Ads nos vamos a basar en un negocio concreto, que parte de las siguientes peculiaridades:

  • Es un cliente con una inversión aproximada de entre 12.000 y 15.000€/mes en Google Ads
  • Tiene un funnel de 4 pasos, en el que el paso 2 es dejar la información de contacto y el paso 4 es el pago (paso 1 = ve precio; paso 2 = deja información de contacto; paso 3 = iniciar pago ; paso 4 = finalizar pago).
  • El objetivo previo de optimización de las campañas es el paso 1, con un CPA de entre 8 y 9€ (lo que genera unas 1.200/1.500 conversiones al mes a través de Google Ads)

Pasos anteriores a la estrategia de Lead Scoring

Antes de aplicar la estrategia de Lead Scoring en Google Ads, dimos varios pasos que nos acercaron a entender mejor a los usuarios, nuestros datos, y también a optimizar basándonos no solo en la cantidad, sino también en la calidad de las conversiones.

  1. Importación de conversiones por CRM – empezamos a guardar los parámetros GCLID de la primera visita del usuario en nuestro CRM, para después poder hacer un seguimiento de los mismos.
  2. Creamos eventos de conversión diferentes para cada uno de los pasos del funnel. Trabajando con conversiones importadas, de forma que atribuímos los pasos posteriores al 1 al mismo Gclid con el que el usuario había iniciado el funnel (así evitamos duplicidades, mantenemos una atribución más limpia)
  3. Trabajamos con las conversiones mejoradas para clientes potenciales para perfeccionar aún más la atribución. Esto lo que hace es que, además de la subida para cada conversión por Gclid, hacemos subida por email, para facilitar el matcheo de usuarios de Google.
  4. Creamos columnas personalizadas para los siguientes valores:
    1. Conversiones de cada paso del funnel
    2. % de caída de cada al siguiente
    3. % de cierre desde cada paso al final (paso 4)
    4. Coste por cada uno de los pasos
  5. Analizamos la calidad de los leads generados por cada campaña, grupo de anuncios, creatividad, palabra clave… revisando las métricas anteriores.
  6. Llevamos esta información a un informe de Looker Studio para compartir con el cliente final la visión de las campañas, y la rentabilidad de la inversión colocada en cada una de las estrategias seguidas.

Inicio de la estrategia de Lead Scoring

Gracias a los pasos anteriores, somos conscientes de que hay campañas con menor CPL pero donde la tasa de cierre es menor, por lo que no nos interesa tanto potenciarlos. Comenzamos a mover presupuestos y pujas en torno a esta información.

Ponderamos el valor de cada step de conversión suponiendo un total de 100 puntos (para los usuarios que cumplan los 4 puntos, llegan a la compra final) y en base a las tasa de caídas viendo entre los diferentes eventos. Nos quedamos con los siguientes valores:

  • 6
  • 20
  • 36
  • 38

Aun pudiendo traer dinámicamente el valor de cada cierre de venta (que puede variar de una a otra), decidimos quedarnos con un valor estático, para dar al sistema inputs más certeros. El valor de conversión lo asignamos manualmente desde la configuración de cada conversión, de forma que podemos editarlo sin necesidad de tocar código.

Se hizo un objetivo personalizado, que agrupaba los 4 eventos de conversión mencionados y al que llamamos “Lead Scoring”:

lead scoring en google ads

Cuando ya teníamos todo listo, duplicamos la campaña que más volumen de conversiones de paso1 estaba generando en un experimento. En el experimento cambiamos el objetivo de la campaña, hacia el personalizado “Lead Scoring”, y también la estrategia de puja que se mantuvo en maximizar el valor de las conversiones.

El experimento no terminó de funcionar bien. La campaña de control, generaba el 90% de la inversión, pese a que en la configuración el reparto era 50% de subastas para cada una. La campaña experimento no conseguía ganar esas subastas, por lo que no generaba coste… eso nos dificulta el poder sacar conclusiones.

Dados los resultados previos, decidimos duplicar directamente la campaña, para poder tener mayor control. Así nos quedamos con dos campañas cuya segmentación era idéntica, con las siguientes peculiaridades:

Campaña de Control para Lead Scoring en Google Ads

  • Campaña con mucho histórico y gran volumen de conversiones mensuales (aproximadamente un 30% del total de la cuenta, aproximadamente 400 conversiones)
  • El evento de conversión era únicamente el Step1 del funnel
  • La estrategia de puja era tCPA, que el sistema iba cumpliendo
  • El IS se situaba aproximadamente al 47%

Nueva Campaña Test para Lead Scoring

  • Campaña de nuevo lanzamiento, que partía sin histórico
  • El objetivo de la campaña era el evento personalizado “Lead Scoring” que englobaba los 4 pasos del formulario
  • La estrategia de puja inicial fue “maximizar el valor de las conversiones”

Tras el lanzamiento, pudimos ver que el IS de las dos campañas se mantenía prácticamente invariable, y que a la campaña test le costó varias semanas encontrar un punto de equilibrio interesante para negocio.

De entrada conseguía CPL más caros y la tasa de cierre (paso 4) no subía, por lo que el ROAS de lead scoring (columna personalizada que creamos) era superior en la campaña tCPA que en la campaña tROAS.

Optimizaciones de la campaña Lead Scoring

Para evitar el gran CPC que teníamos en la campaña de lead scoring, que era el causante de la pérdida de rentabilidad Vs. la campaña de control, pasamos de la estrategia de maximizar el valor de las conversiones a una campaña con tROAS, donde pusimos el ROAS que, de media, ya habíamos tenido durante los 2 meses previos.

En este momento vimos bastantes vaivenes, subidas y bajadas de inversión y rentabilidad en ambas campañas. Probamos también a pausar la campaña tCPA para darle más cancha a la nueva campaña de lead scoring, pero el volumen bajó bastante.

Finalmente, dimos con el tROAS y el tCPA que nos permitían maximizar la rentabilidad de nuestras campañas y mejorar el volumen, incrementándolo Vs. el que teníamos previamente al experimento.

Conclusiones del test

El objetivo que teníamos con este caso práctico de Lead Scoring en Google Ads era el de ser capaces de aumentar el número de solicitudes (conversiones de nivel 1) manteniendo la rentabilidad de la inversión en Google Ads. Sin embargo, al ser más laxos en el tCPA, conseguíamos subir el volumen de leads, pero el encarecimiento de la captación nos llevaba a la pérdida de rentabilidad.

Gracias a la aplicación de la estrategia Lead Scoring conseguimos encarecer el CPL de forma rentable. El CPL subió, pero solamente para aquellos leads más cualificados, con una mayor tasa de cierre.

Como siguientes pasos está el replicar la misma metodología lead scoring en el resto de campañas de Google Ads, presuponiendo que la ramp phase se acortará al tener ya más campañas generando aprendizaje sobre los mismos eventos de conversión.

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