El punto de partida
El founder de una fitness app bootstrapped me pidió ayuda para escalar con paid ads.
Sobre el papel, todo parecía prometedor:
- Presupuesto: $1.500 al día, unos $45K al mes
- Creativos: más de 40 variaciones listas para testear
- Objetivo: $15 de coste por trial
- Cimientos: tracción orgánica, unit economics positivos y una base de usuarios fiel
El objetivo estaba claro y los recursos también, así que nos pusimos a trabajar.
Lo que hicimos
Mejoramos el tracking para cumplir las reglas de ATT de Apple y para que se dispararan los eventos de conversión correctos. Configuramos una medición blended con cuatro plataformas (Meta, App Store Connect, RevenueCat, Mixpanel). Ninguna fuente por sí sola cuenta toda la verdad.
Enseguida vi que Meta solo capturaba una parte de las conversiones reales en comparación con las herramientas internas. Lógico. Los vacíos de atribución son reales.
Probé audiencias, entre ellas segmentos de edad y mercados geográficos (EE. UU., Reino Unido). Fui trabajando los conceptos creativos con método.
El progreso
Funcionó, más o menos.
Al lanzar, el CPT estaba entre $60 y $90 y bajó a entre $30 y $40 en pocas semanas. Esperaba más.
Después se detuvo.
El muro
$30 de CPT. Ahí me quedé atascado.
Probé más de 40 creativos y el algoritmo concentró el 90% del gasto en dos “ganadores”, ninguno de los cuales llegó a nuestro objetivo de $15.
Me di cuenta de que, con un CPT de $30, cada test nuevo sale caro.
- ¿Testear bien un concepto creativo? Más de $300 antes de tener señal.
- Cada test dura 7 días por las ventanas de trial. Muchas cosas influyen en que un trial pase a pago.
- La pauta de Meta que más se cita son unos 50 eventos por ad set a la semana para salir de la fase de aprendizaje.
Aun así, tenía ideas: contenido de influencers, mercados nuevos, análisis a fondo de segmentos de edad, optimización de compra directa.
Con este CPT no podíamos permitirnos testearlas bien.
El otro problema
Al cavar más hondo, encontré algo más de fondo que la optimización de campañas. La app tenía dos audiencias y un solo producto.
| Lo que miré | Audiencia A: entusiastas | Audiencia B: principiantes |
|---|---|---|
| Quiénes son | Ya tienen nivel. Quieren entrenar en casa y necesitan el equipamiento adecuado. | Curiosos. Quieren aprender desde cero. |
| Lo que hicieron los anuncios | Nuestros mejores creativos los atraían, y convierten bien. | Hacían clic y después hacían churn, porque la app daba por hecho demasiada habilidad. |
| El problema | Son muy pocos y demasiado de nicho. Meta no puede encontrarlos a escala. | La experiencia del producto todavía no estaba pensada para ellos, aunque el mercado es grande. |
Dos audiencias para una sola fitness app, tal como las entendí hacia el día 25.
Es un problema de encaje entre producto, mercado y marketing que se nota en el rendimiento de los anuncios.
La conversación difícil
Día 25. Nos sentamos y nos preguntamos en serio si deberíamos seguir gastando.
El CPT era alto para nosotros, tanto en términos absolutos como frente a los benchmarks del sector. Unos retoques pequeños en los creativos no iban a reducir los costes a la mitad, así que necesitábamos cambios estructurales.
Quemar presupuesto esperando señales de “tal vez” no tenía sentido.
A veces a un founder hay que decirle “todavía no”.
¿Qué haría falta?
Definimos lo que tendría que pasar para que Meta funcionara.
Del lado del testing:
- Colaboraciones con influencers para conseguir creativos auténticos
- Mercados nuevos con CPMs más bajos
- Optimización de segmentos de edad
- Flujo de compra directa (saltarse los trials por completo)
Del lado del producto:
- Páginas personalizadas de App Store para cada audiencia
- Flujos de onboarding separados según el nivel de habilidad
- Experiencia de contenido a medida
Un producto puede servir a dos audiencias, pero no con un solo funnel.
El resultado
Pausamos.
El problema no era Meta. Todavía no se daban las condiciones para que funcionara.
El plan:
- Pausar el gasto en Meta para frenar la sangría.
- Hacer el trabajo de producto, construyendo funnels separados para cada audiencia.
- Crear reservas, ahorrando presupuesto para testear bien más adelante.
- Volver en 6 meses con claridad y recursos para testear bien.
5 lecciones de esto
- Un CPT alto encarece cada test. Con $30 por trial no puedes iterar rápido. La velocidad de testing importa.
- Saber qué testear es una cosa y poder pagarlo es otra. Yo tenía las ideas, pero no nos salían las cuentas para validarlas.
- Los productos de nicho lo tienen difícil con el algoritmo de Meta. Necesita volumen, y las audiencias pequeñas son más difíciles de encontrar de forma rentable.
- Las carencias del producto aparecen como problemas de rendimiento de los anuncios. Si tu producto no convierte a la gente que atraen tus anuncios, no hay optimización que lo arregle.
- Pausar es una estrategia válida. 30 días de claridad valen más que 6 meses de conjeturas caras.
Estas son las cifras de un solo cliente, no benchmarks, así que quédate con el razonamiento y deja los umbrales. Cuándo recorto y cuándo no, lo explico en el diagnóstico de CPI y ROAS.
Los paid ads son una herramienta de diagnóstico. Te dicen, bastante rápido, si tu product market fit es lo bastante sólido para el targeting algorítmico.
La pregunta que hay que hacer es “¿Qué tiene que ser VERDAD para que Meta funcione?” Descarta “¿Puede Meta funcionar para mí?”
| Lo que tiene que ser verdad | Lo que mostró esta cuenta |
|---|---|
| El producto convierte a la gente que atraen tus anuncios | La Audiencia B hizo clic y después hizo churn |
| Los creativos filtran a la audiencia correcta | Nuestros mejores creativos atrajeron a la Audiencia A, la más pequeña |
| El presupuesto da para testear con tu CPT real | Un CPT de $30 significaba más de $300 y 7 días por test |
Haz las mismas tres comprobaciones en tu propia cuenta. No te las puedes saltar a base de optimizar.
Esta colaboración terminó con una pausa, pero la pausa vino con un diagnóstico claro y una hoja de ruta de lo que había que arreglar, y eso importó más.
A veces el mejor resultado es saber exactamente por qué todavía no estás listo, y qué hacer al respecto.