El poder del LTV vs CAC

En un modelo de retail marketplace como es el grocery, medir y mejorar la recurrencia es absolutamente clave. En este post te cuento cómo lo hice durante el desarrollo de uno de los proyectos en los que he trabajado hace no mucho.

Para comparar el LTV vs CAC comenzamos a medir mediante cohortes cuál era la repetición de nuestros usuarios en cada supermercado, dada la media del sector y la necesidad de nuestros clientes a la hora de hacer la compra online.

El objetivo era claro: capitalizar el crecimiento obtenido durante la pandemia (factores externos que nos beneficiaron) y convencer al usuario de que éramos la mejor opción para hacer la compra frente a feroces competidores como Amazon o Mercadona. Pero también al súper del barrio o al propio eCommerce de Gorillas, Glovo o Getir, que en ese momento estaba en auge a nivel nacional y europeo.

Tras los primeros análisis, nos dimos cuenta de que el foco estaba puesto en el CAC y teníamos los mismos problemas que se empezaban a extender en el sector: los costes de marketing relacionados con Paid Media se estaban disparando. Invertíamos en canales de captación alternativos (afiliación, programática, plataformas externas, etc.) pero nos seguíamos encontrando con los mismos problemas principales:

• Si tratábamos de mantener el CAC, el volumen de usuarios captados se estancaba
• A nivel promocional, jugábamos con los costes de envío gratis (dada la oferta de los principales competidores era atractivo para el usuario), pero estábamos muy limitados ya que dependíamos de los propios supermercados para lanzar promos más elaboradas
• Potenciábamos la retención con MKT Automation y CRM, pero no calculábamos adecuadamente la retención ni hacíamos lo más importante: analizar para mejorar la experiencia del usuario

LTV vs CAC para mejorar la retención

De todo este análisis, surgió un proyecto al que llamamos “QA” de “Quality” y estaba compuesto de varios subproyectos con el único objetivo de mejorar la retención del usuario. Aquí algunos highlights de cómo comparamos LTV vs CAC, lo que conseguimos y cómo lo logramos:

• La cohorte de retención del M1 (es decir, qué % de usuarios vuelven a realizar un pedido durante el mes siguiente tras haberlo hecho por primera vez el mes anterior) apenas sobrepasaba el 25%. Vamos, que 3 de cada 4 clientes se nos caían en el primer mes.

• Teníamos bastante Churn en los meses posteriores, por lo que claramente nos dimos cuenta de que la experiencia de usuario no estaba siendo como pensábamos. No daba la talla. Esta reflexión es fundamental, ya que estábamos invirtiendo cada vez más € en captar clientes que se estaban yendo por el desagüe de una manera pasmosa. ¿Por qué? ¿No sería mejor asegurar una buena experiencia de compra, perseguir un efecto WoW para que el cliente se enamore de nuestro servicio? Así lograríamos más retención y no tendríamos que preocuparnos tanto por el CAC. Quiero decir, si el cliente que ya nos ha probado nos vuelve a comprar sin parar, aumentará ese LTV por lo que podré aumentar el CAC de los nuevos sin desangrarme.

3 triggers para mejorar el CX

A continuación te cuento qué tres activadores utilizamos para mejorar la experiencia de compra de los usuarios:

• Shopper Chat: Uno de los puntos fuertes de nuestra propuesta de valor era el contacto directo a tiempo real con el shopper que te está haciendo la compra físicamente en el súper. Nos dimos cuenta de que apenas un 30% de los FTB (First Time Buyers) utilizaba este chat. Lo forzamos para que automáticamente se abriera con la presentación / saludo del shopper, para que el usuario percibiera ese valor tangible. Logramos que casi el 80% de los clientes nuevos lo utilizaran, con todas las complejidades técnicas que suponía (falta de cobertura en establecimientos, pasividad del usuario / shopper, falta de respuesta automática, etc.)

• Magic Car: Este proyecto fue una locura, pero es uno de los mejores ejemplos que podemos ver del poder del LTV. En nuestro modelo, teníamos la dependencia de las tiendas (de los supermercados, pero de la tienda concreta) de coordinación de stock y assortment (surtido). Es decir, que si el usuario pedía lechuga, tomates y cualquier otro producto, debería estar disponible en tienda. Pero, evidentemente, no siempre era así. Nos enfrentamos a este problema de todas las maneras posibles, hasta prácticamente considerarlo una batalla perdida, en la que la dependencia de los supermercados nos tenía atados y no podíamos mejorar la calidad de nuestro servicio de cara a cliente. El Magic car (también para FTB y luego lo ampliamos a otros clusters de usuarios concretos), como su nombre indica, era un “coche mágico” de otro Shopper, que identificaba los productos faltantes del pedido que el usuario reportaba a través de la app, y los conseguía en otras tiendas más cercanas. Al principio fue un desastre, pero poco a poco le cogimos el tranquillo y fuimos puliendo el proyecto a nivel técnico pero sobre todo operacional. El efecto Wow era brutal. Los usuarios veían que faltaba algún producto, pero les llamábamos al instante y les decíamos que se lo llevábamos en el siguiente slot que eligiese. De forma casi mágica, los usuarios que vivieron en sus carnes esta solución retenían casi un 60% más que los que no la tuvieron (obviamente, a estos últimos les faltaron productos en su primera compra).

• Multitienda: un análisis más profundo de la data nos dio la visibilidad para entender que los clientes que hacían un pedido en varias tiendas (en su primera compra), repetían más. ¿Qué hicimos? Fomentarlo con crosseling en el momento del checkout, email marketing, SMS, etc. Es cierto que esto suponía una mejora a partir de M2, pero los resultados fueron muy buenos.

Trabajando el LTV vs CAC, pasamos de tener una retención del 26% a rozar el 51%. Esto suponía que de 1 de cada 2 clientes volvía a comprar el mes siguiente. ¡Bingo!

Cuando tienes los Unit Economics en la cabeza, te das cuenta de que con paciencia y tesón, analizando bien los números, puedes encontrar vías de mejora en muchos ámbitos, no solo reduciendo el CAC o aumentando inversión en Marketing.

Es más: a los 6 meses de lanzar el proyecto (con iteraciones constantes, claro está), comenzamos a ver el impacto directo en facturación y rentabilidad. Y es que un CAC de XX€ no es caro o barato hasta que no analizas (y sabes cómo mejorar) el LTV, que es lo que realmente nos dará de comer, nunca mejor dicho.