Cómo medir qué impulsa los ingresos
Generado por Klaviyo AI
La guía explica cómo las pequeñas empresas pueden centralizar datos y analizar qué acciones de marketing impulsan los ingresos. Aborda la atribución entre canales, el análisis de embudo y el análisis RFM para orientar recursos, mejorar la conversión y adaptar las estrategias de retención y descuentos.
- Datos centralizados: Un perfil de cliente compartido ayuda a evitar mediciones duplicadas y asignaciones de gasto al canal equivocado.
- Atribución entre canales: La atribución permite analizar recorridos de compra que incluyen varias interacciones y canales.
- Análisis de embudo: Identificar dónde abandonan los compradores ayuda a priorizar mejoras en el recorrido hacia la compra.
- Análisis RFM: La recencia, la frecuencia y el valor monetario permiten identificar clientes de alto valor y adaptar estrategias de retención y descuentos.
Para las pequeñas empresas, los análisis no tienen mucho margen de error. Cada clic, conversión y compra repetida son datos de cliente significativos que las marcas más pequeñas pueden usar para un crecimiento muy necesario.
Puede que tu pequeña empresa empezara con solo unos pocos canales: quizá email, Instagram y mensajería de texto, si viste pronto que lo necesitabas. Pero, a medida que crece la combinación de canales, también crecen las fuentes de datos y los procesos de elaboración de informes.
Si esas fuentes de datos no están alimentando un perfil de cliente compartido, puede que estés limitando tu capacidad de establecer verdades sobre tus clientes y sobre cómo compran. Lo que mides puede estar contado por duplicado, y puede que asignes el gasto al canal equivocado.
En esta guía, explicamos cuáles son los análisis de pequeñas empresas que merece la pena hacer seguimiento, cómo configurar el modelo de atribución ideal, cómo los equipos pequeños pueden usar el análisis del embudo para mejorar la conversión y cómo usar el análisis de RFM para hacer seguimiento de los cambios en el comportamiento de los clientes.
¿Qué es el análisis de datos para pequeñas empresas?
El análisis para pequeñas empresas consiste en recopilar, medir e interpretar datos de todos los canales de marketing activos para medir qué impulsa los ingresos, de modo que los profesionales del marketing puedan asignar mejor los recursos limitados.
Mientras que las grandes marcas pueden contratar Analistas y crear informes personalizados, es posible que las pequeñas empresas solo tengan uno o dos profesionales del marketing que analicen los informes y tomen decisiones con los Propietarios de la marca. Los equipos pequeños también toman decisiones con conjuntos de datos más limitados, por lo que necesitan poder ejecutar pruebas rápidas para ver qué análisis mejoran en poco tiempo.
A medida que cada canal de marketing demuestre su valía, el análisis para pequeñas empresas puede ampliarse para incluir datos de más fuentes, como aplicaciones móviles, WhatsApp y portales de clientes. Este posible crecimiento del canal exigirá que las pequeñas empresas se aseguren de que están centralizando los orígenes de datos desde el principio con la automatización de marketing omnicanal y las integraciones de CRM.
Métricas de ingresos que las pequeñas empresas deberían seguir
Encuesta a los CMO de 2025 de Deloitte reveló que el 64 % de los CMO afirma que su principal reto es demostrar el valor de su actividad de marketing. Para las pequeñas empresas, resolver ese problema significa centrarse en las métricas que realmente indican crecimiento, en lugar de las métricas de vanidad que respaldan las métricas de crecimiento.
Si el crecimiento y la adquisición son tus primeras prioridades, te interesará crear un panel y generar informes que destaquen estas métricas. Por ejemplo:
**Métrica de comercio electrónico** | **Qué mide** | **Por qué es importante** |
|---|---|---|
Tasa de conversión | Porcentaje de compradores que completan una compra | En cada etapa del ciclo de vida, revela puntos de fricción en el recorrido del cliente |
Coste de adquisición de clientes (CAC) | Gasto total para adquirir cada cliente | Solo tiene sentido en comparación con LTV (CAC debe ser inferior a LTV) |
valor de vida (LTV) | Importe total que cada cliente gasta en tu negocio | Establece el límite máximo de lo que puedes permitirte gastar en adquirir y mantener a cada cliente |
Tasa de repetición de compra | Porcentaje de clientes que realizan dos o más compras | Indicador principal de la fidelidad y de la estabilidad de los ingresos futuros |
Valor medio del pedido (AOV) | Valor medio por pedido | Indica si las iniciativas de upselling y agrupación de productos están funcionando |
Tasa de retención | Porcentaje de clientes que vuelven a comprar durante un periodo de tiempo | Predice si tu empresa crecerá o se contraerá con el tiempo |
Atribución para pequeñas empresas: análisis para el crecimiento omnicanal
Los recorridos del cliente no son lineales, y no ocurren en un solo canal. Es posible que los compradores se vean influenciados por varias interacciones online antes de decidirse a comprar. Puede que te sigan en Instagram, hagan clic para ir a tu tienda online desde un email en el ordenador y, al final, compren en el móvil semanas después, cuando un amigo comparta un código de recomendación.
Las pequeñas empresas pueden elegir hacer un seguimiento de recorridos del cliente como este de varias formas. Estos son algunos modelos de atribución básicos que debes considerar:
**Modelo** | **Cómo asigna el crédito** | **Útil para** |
|---|---|---|
Atribución del primer punto de contacto | 100 % hasta la primera interacción del cliente | Medir qué impulsa el reconocimiento |
atribución de último punto de contacto | 100 % a la última interacción del cliente antes de una compra | Medir lo que cierra ventas |
atribución lineal | Asigna el mismo crédito a todas las interacciones del cliente | Medir la influencia a lo largo de todo el ciclo de vida del cliente |
Atribución de declive temporal | Asigna más crédito a las interacciones más recientes del cliente | Medición de los recorridos del cliente en los que la actualidad impulsa los ingresos |
Según tu modelo de negocio, puede que quieras personalizar el modelo de atribución para que tenga en cuenta cualquier aspecto que ya sepas sobre tu negocio. Por ejemplo, si sabes que tus clientes reaccionan ante la urgencia porque vendes productos virales, quizá te convenga centrarte en la atribución de deterioro temporal para ver dónde puedes ajustar ese tipo de campañas. | ||
Si trabajas con un equipo reducido, no necesitas un modelo perfecto desde el primer día. Puedes empezar comparando el último punto de contacto con la [atribución omnicanal y lineal de varios puntos de contacto](https://www.klaviyo.com/products/marketing-analytics/ecommerce-attribution#linear) durante el mismo periodo. Cuando detectes una discrepancia, esa incoherencia puede indicarte a qué canal se le ha atribuido demasiado. | ||
Pero una cosa que hay que recordar es que la atribución de varios puntos de contacto solo funciona si *todos* los canales de marketing alimentan el mismo perfil de cliente. Si estás uniendo datos de analítica de varias plataformas, corres el riesgo de contabilizar los ingresos por duplicado y poner en duda los informes. |
Análisis de embudo para equipos pequeños
El análisis de embudo [EN] es el proceso de identificar dónde y por qué las personas abandonan antes de pasar a la siguiente etapa del ciclo de vida del cliente. Este tipo de análisis de datos puede ayudar a las pequeñas empresas a priorizar lo que necesitan solucionar o, más concretamente, a identificar dónde se está “fugando” del embudo el mayor número de compradores.
En un nivel básico, el recorrido del cliente puede incluir navegar por un producto, añadir un producto al carrito, iniciar el proceso de pago y realizar un pedido. Una ruta específica de email podría ser recibir una automatización, abrirla, hacer clic y luego comprar un producto.
Con el análisis de embudo, cada paso muestra el porcentaje de compradores que llegaron hasta el siguiente paso del recorrido. Por ejemplo, si un número considerable de compradores de un segmento determinado añade un producto a un carrito pero no completa el proceso de pago, esa tasa de abandono es la prioridad y hay que corregir algo en la página de pago de forma que conecte con ese segmento.
Puedes usar el análisis del embudo para evaluar y corregir cualquier cantidad de puntos a lo largo del recorrido del cliente. Por ejemplo, la marca de ropa para perros Ruffwear usa el análisis del embudo para hacer un seguimiento de cómo las suscripciones procedentes de los sorteos de socios se convierten con el tiempo. Esto les permite cancelar las colaboraciones que generan suscripciones, pero no ingresos.
Cómo el análisis RFM mejora las estrategias de descuento de pequeñas empresas y el retorno de la inversión
«RFM» significa recencia, frecuencia y valor monetario (métricas importantes para analizar el comportamiento del cliente e identificar a los clientes de alto valor).
Aquí tienes un desglose rápido de lo que mide el análisis de RFM [EN] y cómo puedes empezar a interpretar los datos:
**Señal** | **Qué mide** | **Qué significa** |
|---|---|---|
Recencia | Hace cuánto tiempo hizo alguien una compra | Si alguien no ha comprado en mucho tiempo, es posible que corra el riesgo de abandonar por completo. |
Frecuencia | Con qué frecuencia compra alguien | Si alguien que compra según un calendario establecido aumenta su frecuencia, puede que quiera unirse a un programa de fidelización. |
Valor monetario | Cuánto gasta alguien cuando compra | Los clientes de alto valor son VIP que deberían recibir ofertas especiales, mientras que los clientes que no gastan tanto deberían recibir ofertas de venta adicional. |
Como conjunto de análisis, el análisis RFM ayuda a las pequeñas empresas a identificar a los clientes de alto valor, aumentar la retención y desarrollar estrategias de descuentos [EN] que no desperdicien el presupuesto. También puede ayudar a las pequeñas empresas a hacer un seguimiento de cuándo cambia el comportamiento de los clientes, para que puedan adaptarse más rápido a los cambios en los hábitos de gasto.
Por ejemplo, la marca de belleza Half Magic envía automatizaciones de nutrición cuando un cliente cambia a un nuevo segmento de RFM, lo que incentiva las compras repetidas al destacar recompensas de fidelidad como el envío gratis. Estrategias como estas contribuyeron a un crecimiento interanual de 5 veces en compradores repetidos [EN] durante un periodo de 12 meses.
Cómo pueden las pequeñas empresas sacar el máximo partido a la analítica con Klaviyo
Klaviyo es el CRM B2C autónomo que reúne datos de clientes en tiempo real, Data + Analytics, automatización de marketing, servicio de atención al cliente y una IA agéntica integrada, para que las pequeñas empresas puedan medir y actuar sobre sus datos desde el mismo lugar.
Con Klaviyo, puedes:
- Crea informes personalizados. Utiliza agrupaciones ilimitadas, propiedades de perfil personalizadas y elaboración de informes combinada de flujo y campaña sin necesidad de usar varias plataformas de analítica.
- **Personaliza la atribución. **Mide la atribución uniendo dos o más métricas o filtrando eventos específicos en los canales de marketing y en la tienda online.
- Crea segmentos directamente a partir del análisis de embudo. Dirígete a los clientes exactamente en el punto en el que abandonan la conversión con un solo clic.
- Actúa según los datos, más rápido. Accede a recomendaciones y plantillas de flujo prediseñadas para actuar en función de datos reales de rendimiento sin empezar desde cero.