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K-Factor: Viralidad más allá de las métricas de atribución en marketing

12 octubre

En el dinámico mundo del Growth Marketing, las métricas y los datos son el faro que guía nuestras estrategias. Entre estas métricas, existe una que muchas veces es pasada por alto, cuando en realidad es muy importante. Estamos hablando del K-Factor.

A menudo, en nuestro afán por comprender el rendimiento de nuestras campañas publicitarias y atribuir cada venta o instalación a una fuente específica, pasamos por alto la magnitud del impacto que no podemos medir de manera directa. Este impacto, a menudo denominado «orgánico», es el resultado de una estrategia efectiva de adquisición de usuarios que se propaga como un virus, a través de, por ejemplo, la recomendación de los usuarios.

En este artículo, exploraremos en detalle el concepto de K-Factor en marketing y cómo puede ayudarnos a ir más allá de las métricas de atribución convencionales.

¿Qué es el K-Factor?

Esta métrica, originaria de la terminología médica utilizada para evaluar la velocidad de propagación de un virus, se ha convertido en un indicador fundamental en el mundo del marketing digital.

Pero, partamos de la base, qué es el K-factor.

El K-Factor se utiliza para tener en cuenta aquellas conversiones que no pueden ser directamente atribuibles a la publicidad paga, pero que tienen su origen y causa en la publicidad.

Lo que normalmente sucede en el ámbito publicitario es que un usuario ve una publicidad digital, (puede cliquearla o no), y luego al ir al Store de Aplicaciones a buscar dicha app, el MMP detectará a ese usuario como alguien que previamente fue impactado por un anuncio y por lo tanto le asigne dicha conversión a esa campaña publicitaria

Sin embargo, puede que un primer usuario descargue una app luego de ver un anuncio. Luego, recomienda esta aplicación a su grupo de amigos y dos de ellos deciden descargar la aplicación en cuestión. Un MMP diría que la publicidad generó un solo usuario, cuando en realidad generó tres. Si el primer usuario no hubiera sido impactado por la publicidad y descargado la app, tampoco se las hubiera recomendado a sus amigos, ni estos la habrían descargado.

Este es uno de los dos principales impactos de la publicidad no medibles por un MMP y es lo que comúnmente llamamos el “boca a boca” en el cual reside gran parte del efecto de viralización de un producto digital.

Por otro lado, existe otro tipo de impacto no medible directamente por un MMP, el cual refiere al comportamiento de los algoritmos que controlan la priorización de las diferentes aplicaciones. Ya sea en Google Play Store o en el App Store existen ciertas reglas que tienden a darle mayor o menor visibilidad a ciertas Apps, de la misma forma en que Google Search tiende a darle mayor prioridad a ciertos sitios web ante determinadas búsquedas, lo mismo ocurre en el mundo de las aplicaciones móviles.

¿Y de qué depende esto?

A los efectos de la temática de este artículo, lo importante a destacar es que a mayor cantidad de descargas, mayor es la confiabilidad de una aplicación para el algoritmo, y por lo tanto mayor será el grado de visibilidad que tendrá la misma en contextos de alta relevancia. Ya sean búsquedas relacionadas a lo que resuelve dicha aplicación, o usuarios que coincidan con un perfilamiento adecuado para ser beneficiados por dicha aplicación.

Por este motivo, si activamos campañas publicitarias para una aplicación móvil, estaremos incidiendo indirectamente en el grado de visibilidad “orgánico” de dicha aplicación. Y por lo tanto tendremos un segundo impacto no medible por el MMP.

Este es el tipo de mediciones, que subvaloran los esfuerzos de Paid Media, que el K-factor puede resolver y, es por este motivo que, siempre que haya una campaña de marketing digital, es recomendable tener en cuenta este factor.

¿Cuál es la importancia del K-Factor?

Puedes preguntarte por qué es importante medir el K-Factor cuando ya tenemos métricas de atribución que rastrean la fuente exacta de cada usuario. La respuesta radica en que el mundo real es más complejo de lo que parece. La propagación orgánica de usuarios es difícil de medir, ya que a veces es difícil determinar por qué un usuario orgánico instaló su aplicación, si fue por una recomendación de un amigo, si fue porque vio un anuncio o si fue una combinación de ambos.

Las campañas publicitarias son una parte esencial de la adquisición de usuarios y, si bien no son la historia completa, debemos darle el peso que corresponde. Asimismo, el boca a boca, las recomendaciones de amigos y las experiencias positivas de los usuarios pueden generar un flujo constante de nuevos usuarios que no siempre se pueden atribuir directamente a una fuente específica. Aquí es donde entra en juego el K-Factor. Nos ayuda a comprender cómo nuestras campañas pagas afectan la adquisición orgánica.

Cómo se calcula el K-Factor

El cálculo del K-Factor no es una tarea demasiado compleja, pero requiere considerar dos variables clave: el número de invitaciones de aplicación enviadas por cada cliente (i) y la tasa de conversión promedio de cada invitación (c). La fórmula básica es K = i * c, donde «K» es el K-Factor.

Por ejemplo, si tienes una Fintech que tiene su aplicación y recompensa a sus usuarios por invitar a amigos, y cada usuario invita a dos amigos (i = 2), y uno de cada cinco invitados se convierte en un nuevo usuario (c = 0,2), su K-Factor sería del 40%.

Cómo mejorar tu K-Factor

¿Quieres mejorar tu K-Factor y lograr ese crecimiento exponencial? Aquí hay algunas estrategias clave que pueden impulsar tu K-Factor:

Optimización de la Tienda de Aplicaciones (ASO)

La optimización efectiva de la tienda de aplicaciones es esencial para los desarrolladores de aplicaciones que desean más descargas orgánicas. El volumen de descargas es uno de los factores de clasificación más importantes en ASO. Cuando las tiendas de aplicaciones ven tráfico constante y un número creciente de usuarios activos, su clasificación mejora. Esto crea un círculo virtuoso en el que los esfuerzos de Paid Media impactan en lo orgánico, lo que lleva a un mayor K-Factor.

Experimentación y optimización continua

Es importante que explores diferentes canales publicitarios y estrategias creativas y busques la fuente de los usuarios más valiosos. Para poder comprender la efectividad de las campañas publicitarias es necesario hacer mediciones precisas y análisis adecuados y así saber cómo optimizar tus campañas para maximizar su retorno de inversión publicitaria.

Aplicaciones compartibles

El K-Factor se beneficia enormemente si tu aplicación se diseña teniendo en cuenta la capacidad de compartir. Animar a los usuarios a compartir su experiencia con amigos y conocidos puede convertir una instalación paga en tres o cuatro usuarios orgánicos adicionales. Lo ideal es que esta estrategia se planifique desde el inicio del desarrollo de tu aplicación.

¿Son precisos los datos que nos brindan los MMP?

Primero que nada, un MMP es un Partner de Atribución Móvil. Es quien provee a los anunciantes la información sobre cómo vienen performando los anuncios. Sus datos son precios y gracias a ellos podemos medir las conversiones que generó cada pieza publicitaria y optimizar nuestras campañas en base a eso.

Ahora bien, si bien los datos que nos brindan los MMP son cruciales, comprender cómo las campañas pagadas afectan la adquisición orgánica es esencial para asignar sabiamente los presupuestos de tus campañas.

Tal vez quede más claro si ponemos un ejemplo. Supongamos que tienes una app de gaming, estás corriendo anuncios y el MMP dice que has generado 1000 usuarios gracias a tu estrategia de Paid Media. Lo cierto es que lo más probable es que hayas generado más de 1000 usuarios con esa estrategia, gracias al K-factor. Puede que hayas conseguido 1200 o 1300 usuarios, ya sea porque alguien que ya descargó la app la recomendó y se consiguieron más descargas o porque alguien que vio un anuncio terminó descargando la app de manera “orgánica”.

¿Y cuál es el problema si no calculas el K-factor?

Que, cuando quieras hacer cálculos como el costo por usuario o el ROAS, puede que los resultados sean menos positivos de lo que realmente son. Si no incluimos el K-factor, el costo por usuario seguramente sea mayor, mientras que el ROaS va a ser menor.

A fin de cuentas, el cálculo del K-factor permite tener una perspectiva más nítida de cuáles son los resultados reales de los esfuerzos de Paid Media.

Conclusiones sobre el K-factor

En marketing digital, las métricas son esenciales, pero no debemos dejar que las métricas de atribución nos cieguen ante la importancia del K-Factor. Esta métrica nos recuerda que hay un mundo de usuarios orgánicos fuertemente influenciados por nuestras estrategias de adquisición de usuarios.

Con la herramienta adecuada, podemos tomar decisiones más informadas y llevar nuestras estrategias de marketing al siguiente nivel. Esto es lo que siempre buscar brindar en Boomit – Growth Marketing, diseñando procesos de Data Analytics y Atribución a medida de las necesidades de cada cliente y considerando las características únicas de sus usuarios.

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