¿Qué es el ROI en el marketing?

El ROI o retorno de la inversión es un concepto clave en Marketing, y es definido como el rendimiento obtenido en una inversión. En otras palabras, su significado sería:

ROI = Beneficio que una empresa o compañía obtiene al invertir ciertos recursos y dinero en una determinada acción

En Marketing Digital todo es medible. Desarrollar campañas de marketing en busca de la mayor rentabilidad requiere establecer una estrategia basada en 4 pilares fundamentales sobre los que realizar y analizar los resultados obtenidos en la misma:

• SEO
• PPC
• Redes Sociales
• Analítica web

Todos estos factores deben ser tenidos en cuenta a la hora de determinar correctamente el retorno de una inversión al realizarse una estrategia de Marketing. Con la analítica web podemos monitorizar los resultados obtenidos de la acción realizada, mientras que SEO, PPC y Redes sociales serán nuestros principales canales donde desarrollarla.

Con el fin de establecer todos los parámetros a incluir en una correcta fórmula de cálculo del ROI en Marketing Digital, vamos a primero a conocer su fórmula más general y cómo calcularla.

¿Cómo calcular el ROI?

Lo primero de todo, antes de ser capaces de determinar los parámetros a tener en cuenta en cada acción de marketing, es importante conocer la fórmula del ROI general y sobre la que hemos hablado anteriormente:

¿Esto es fácil, no? Pongamos un ejemplo de cálculo de ROI para una campaña simple:

• Invertimos 10.000 € en una campaña a través de Google Ads durante 1 mes por la salida de nuestro nuevo producto.
• Gracias a la analítica web, podemos comprobar cómo se han recibido 240 compras a través de anuncios de Google.
• Las 240 compras efectuadas han generado un total de 23.340 €.

Según los datos obtenidos, por cada euro invertido en la campaña, el cliente ha generado 1,334 € de más. Si se desea obtener el porcentaje del ROI obtenido:

El cliente ha obtenido un 133,4 % de beneficio al llevar a cabo la acción.

Como se puede apreciar, se trata, a priori, de una fórmula sencilla pero su cálculo se vuelve más complejo al contemplar todas las variables medibles en una estrategia de Marketing online.

Muchas empresas desarrollan estrategias de Marketing Digital de forma incorrecta, asemejando sus planes a los de cualquier campaña de Marketing, obteniendo pérdidas sin un objetivo claro.

Ya en nuestro cálculo inicial, hay muchos elementos que podrían y deberían haberse tenido en cuenta para lograr un ROI más real de la acción. Teniendo en cuenta nuestro ejemplo anterior podríamos considerar los siguientes gastos que no han sido tenidos en cuenta:

• Coste de producción del producto = 5 €
• Gastos de envío = 3, 99 €
• Tiempo invertido en la gestión de los pedidos = 8h x 10 €/h

En este caso nuestra formula anterior quedaría:

Como podemos ver ha disminuido el ROI al tener en cuenta los nuevos gastos que previamente no habían sido contemplados. Pero si estamos desarrollando una estrategia de marketing, ¿qué elementos debería contemplar, y que no se han tenido en cuenta en el cálculo del ROI para la acción propuesta?

ROI en el marketing

Las métricas y datos a medir en el mundo online son mucho más variados y complejos. Prácticamente todo es medible y se ha de incluir en la estrategia de Marketing todos los parámetros que entran en juego, para poder calcular de forma real el valor del ROI.

Para el cálculo del ROI en el Marketing Digital se ha de tener en cuenta que no todo se puede medir igual, por lo general se pueden llegar a realizar hasta tres cálculos de ROI, dependiendo de dónde se desarrolle la acción:

1. ROI Social Media
2. ROI SEO
3. ROI PPC

ROI en Redes Sociales

Para establecer correctamente el ROI de una acción dentro de una red social es imprescindible analizar y monitorizar aquellos parámetros que nos indican la representatividad de la marca en estos medios sociales, como por ejemplo el crecimiento que se produce en:

• Subscriptores
• Followers
• Clicks
• Likes
• Interacción
• Etc.

El análisis y monitorización de los parámetros de importancia en cada red social, nos permite desarrollar una métrica de audiencia, o a través de la cantidad de menciones e interacciones obtener un valor de engagement (implicación con la marca).

Dentro del marco de las Redes Sociales entra en juego otro importante factor dentro una estrategia de Marketing Digital, la implementación de Social Ads: las principales redes sociales (Facebook, Twitter, YouTube, Instagram) poseen sus propios sistemas publicitarios que ayudan a incrementar nuestras posibilidades de segmentación de una importante audiencia potencial.

Es por ello, que en este sentido el cálculo del ROI dentro del Marketing de redes sociales puede estar también enfocado al retorno de una acción no en base a su valor económico del retorno de ventas, sino a los valores positivos de interacción generados.

Si a cada uno de los parámetros engagement, se le aplica un valor constante, en función de la importancia que tiene cada uno dentro de la estrategia de marketing de la empresa, se puede también calcular el retorno de la acción.

Por otra parte, dentro de los gastos no hay que tener únicamente en cuenta el coste económico de la propia inversión. También los gastos asociados de ponerla en desarrollo, como puede ser: el coste de creación de la campaña, el tiempo invertido en la monitorización y optimización de la campaña, y otros gastos derivados.

Por poner un ejemplo de cálculo de ROI por parámetros de engagement:

ROI en el SEO

Probablemente, el cálculo del ROI para una acción de posicionamiento en buscadores sea el más difícil de cuantificar. Esto es debido a que pese a que los gastos e inversión sí que pueden ser bien controlados, es más complicado contabilizar los ingresos con un valor real en algunos parámetros.

Por una parte se puede tomar el planteamiento económico para calcular el ROI. Es decir, los ingresos serán obtenidos a través de las nuevas ventas generadas en la URL o producto en la que se está realizando la campaña de posicionamiento web.

Pero como ocurre con las redes sociales, el retorno de la inversión puede ser medido de forma no cuantitativa a nivel económico, sino en la mejora de posicionamiento de una página, o en el número de leads generados con ella.

De esta forma se pueden generar variables a las cuales se les da un valor en función de la estrategia marcada y los objetivos de la misma para medir: mejoras de posición en la SERP, número de términos nuevos posicionados, Leads conseguidos, etc.

En este caso por ejemplo el término “Inversión”, no sería lo invertido en la campaña en sí para aumentar las visualizaciones de esta. Si no en los elementos necesarios para ponerla en marcha: contenidos, enlaces, cambios web, diseño, etc.

Es por ello que la fórmula de ROI para este tipo de acciones puede poseer un gran número de variables y parámetros.

Por ejemplo:

ROI en el PPC

Las campañas de PPC (Pago Por Clic) son uno de los principales sistemas de publicidad. Dentro de estas podemos encontrar relacionadas directamente con los buscadores como Google Ads o enfocadas en redes sociales como Facebook Ads (aunque también puede ser incluidas dentro de Social, dependiendo de la jerarquización de servicios).

Toda estrategia global de Marketing Digital deben de incluir una sólida campaña de anuncios PPC. En ellas la inversión, las palabras clave, nivel de calidad del anuncio son factores primordiales para obtener el mejor resultado. Variables como el CTR/CPC, el número de ventas, el coste total, etc. será la base para calcular el ROI en esta etapa.

A su vez,  estas campañas podrán ser optimizadas en función de los resultados obtenidos en primeras fases gracias a un análisis y optimización de los parámetros de la misma.

Gracias a acciones como el remarketing de búsqueda, se pueden segmentar campañas de búsqueda utilizando listas de remarketing que vayan enfocadas a un target más selecto y más cercano a la conversión. De esta forma aumentaremos nuestros leads o ventas y por tanto mejorará el ROI de la campaña.

Es por ello que puede darse la situación que el cálculo de ROI para una determinada campaña no sea una fórmula fija y uniforme en el tiempo, si no que puede variar en función de la configuración de la propia campaña, o del periodo de tiempo en el que se ejecute.

Una campaña anual para un producto de temporada primaveral puede tener un retorno mucho mayor en meses como marzo y abril que en otros como septiembre u octubre. Todo este tipo de información es siempre necesaria para saber configurar correctamente las campañas y maximizar el ROI de la misma en función de todos los parámetros y variables existentes. Todo dependerá de la complejidad con la que se desee trabajar.

Como se ha comentado previamente, en la fórmula del ROI para una campaña de PPC, el mayor punto a controlar es el rendimiento de la inversión.

Según la configuración u optimización de la campaña, esta tendrá unos costes por clic, un retorno de ventas, o unos CTR, donde un profesional del sector podrá sacar mucho mayor rendimiento que una persona que de manera casual u ocasional intente llevarla a cabo. Y los márgenes pueden ser muy altos.

¿Quieres incrementar el ROI de tu negocio? ¡Te ayudamos!

Medidas para mejorar el ROI

Ya hemos presentado lo que sería el ROI en marketing, conociendo lo que es y cómo puede afectar este en nuestra estrategia. Así como ha quedado demostrada la importancia de realizar acciones en base a los resultados y KPIs para poder mejorar este valor.

Es el momento ahora de centrarnos en acciones concretas, que nos pueden ayudar a trabajar este Retorno de la Inversión, y que poder aplicarlas inmediatamente en nuestro proyecto o negocio:

Trabajar el CRO

FUNDAMENTAL.

Si no conoces hasta ahora lo que es, es más que necesario que seas consciente de ello.

El CRO es la optimización de la tasa de Conversión (Conversion Rate Optimization). Si con el ROI buscamos precisamente, el mejor porcentaje posible de retorno de una inversión, con el CRO lo que buscamos es reducir el coste de conseguir la acción planteada.

Lógicamente, no todo son acciones directas que nos den como resultado una venta o un lead. Existen acciones intermedias en forma de micro conversiones como captación de base de datos, o registro de usuarios, que también son necesarias trabajar que cara a aumentar las conversiones principales.

Si estás interesado en conocer más para mejorar el retorno de tu negocio, te recomendamos que te leas nuestro artículo sobre CRO en Marketing.

Controla tus precios

Un precio muy alto, puede dar lugar a estar fuera de mercado y no conseguir vender un producto. Pero si tus precios son muy bajos, puedes no cubrir tus gastos, o que tus objetivos de ventas sean demasiado para mantener un negocio.

Se debe intentar mantener un equilibrio. Si no puedes competir en precio, da un valor añadido a este:

• Packaging personalizado de tu producto
• Soporte y atención al cliente de calidad
• Promociones para clientes
• Ofrece la máxima información y transmite confianza a los clientes

Estas son solo algunas ideas que puedes desarrollar para no solo depender del precio de un producto. Aunque sin olvidar, que este es y será también un parámetro importante, que siempre va a estar ahí.

Selecciona bien tu target objetivo

No por llegar a más público, venderemos más. Esto es una máxima que se debe de aprender siempre, y mucho más en el SEO.

Captar más tráfico para tu web no tiene porqué generar un mayor número de ventas, si este tráfico no es de calidad.

En este punto hay varias acciones que te puedes plantear en realizar:

• Redefine tu buyer persona en base a los datos de tus compradores reales, el tipo de producto que buscan o datos estadísticos.
• Segmenta mejor tu tráfico de las campañas de pago.
• Apuesta por palabras clave más transaccionales en tu estrategia SEO.

En definitiva, el ROI es una métrica de negocio, y que en el Marketing Digital es polarizada a varios contextos, los cuales deben de ser medidos. La fórmula para calcular es sencilla, pero muy engañosa en el sector del Marketing Digital, pues entran en juego diferentes parámetros.

No es un proceso sencillo. Con la experiencia y el uso de modelos profesionales de Marketing online, es posible obtener datos de ROI relevantes en nuestra estrategia de Marketing Digital. Así como tomar decisiones basadas en datos y resultados, de cara a poder mejorarlo.

La irrupción de la IA en la medición de conversiones y ROI

La Inteligencia Artificial ha cambiado por completo la manera en que las empresas analizan el rendimiento de sus campañas de marketing. Gracias a su capacidad para procesar grandes volúmenes de datos y detectar patrones complejos, la IA permite medir el ROI con una precisión sin precedentes. Estas son algunas de las formas en que la IA está optimizando la medición de conversiones:

Modelos de atribución básicos

Uno de los mayores desafíos en la medición del ROI es determinar con precisión qué acciones de marketing han influido en una conversión. Los modelos tradicionales de atribución, como el de último clic, asignan todo el valor de la conversión al último punto de contacto del usuario antes de la compra. Sin embargo, este enfoque ignora todas las interacciones previas que pudieron haber sido clave en la decisión del cliente.

Existen varios modelos de atribución que intentan distribuir el valor de una conversión de manera más equitativa:

Modelo	Descripción
Última Interacción	Asigna el 100% del valor de la conversión al último punto de contacto antes de la compra, sin considerar interacciones previas.
Primera Interacción	Otorga todo el crédito al primer punto de contacto con la marca, identificando los canales que generan el primer interés.
Modelo Lineal	Distribuye de manera equitativa el valor de la conversión entre todos los puntos de contacto del usuario.
Modelo Basado en el Tiempo	Asigna mayor peso a los puntos de contacto más recientes, considerando su influencia directa en la conversión final.
Modelo de Atribución de Datos Multicanal	Evalúa el rendimiento de múltiples canales, asignando pesos diferenciados según el impacto real en la conversión.
Modelo por Posición (Modelo en U)	Asigna mayor peso al primer y último punto de contacto, distribuyendo el resto de manera equilibrada entre las interacciones intermedias.
Vista de Página	Atribuye conversiones en función de las páginas vistas durante el recorrido del usuario, resaltando el impacto de contenidos clave.
Creación de Negocios	Mide la atribución en entornos B2B según las interacciones que generan oportunidades de negocio dentro del CRM.
Cerrado Ganado	Atribuye la conversión únicamente a los puntos de contacto que contribuyen directamente al cierre de la venta.

Última interacción
Asigna el 100% del valor de la conversión al último punto de contacto antes de la compra. Es el modelo más común, pero no refleja la influencia de los pasos previos en el proceso de decisión.

✅ Ejemplo: Un usuario hace clic en un anuncio de Google Ads, pero no compra. Días después, vuelve a la web a través de una búsqueda orgánica y realiza la compra. Con este modelo, la conversión se atribuye completamente al tráfico orgánico, ignorando el impacto del anuncio.

Primera interacción
Otorga todo el crédito de la conversión al primer punto de contacto con la marca. Es útil para identificar qué canales generan más tráfico inicial, pero no considera el resto del recorrido del usuario.

✅ Ejemplo: Un cliente descubre una marca a través de un post en redes sociales, pero no compra hasta una semana después al recibir un email con una oferta. Este modelo atribuiría toda la conversión a la red social, sin valorar la influencia del email.

Modelo lineal
Distribuye el valor de la conversión de manera equitativa entre todos los puntos de contacto del usuario. Es más justo que los modelos de primer o último clic, pero no pondera la importancia de cada interacción.

✅ Ejemplo: Un usuario interactúa con un anuncio en Facebook, luego hace clic en un email promocional y finalmente realiza la compra tras una búsqueda en Google. Con este modelo, cada uno de esos tres puntos recibiría un 33% de la atribución.

Modelo basado en el tiempo
Asigna mayor peso a los puntos de contacto más recientes, bajo la premisa de que tienen mayor influencia en la conversión final.

✅ Ejemplo: Un cliente interactúa con un anuncio en redes sociales, luego lee un artículo en el blog de la marca y finalmente recibe un email con un descuento antes de comprar. En este modelo, el email recibiría la mayor atribución, seguido del blog y, en menor medida, el anuncio en redes.

Modelo de atribución de datos multicanal
Permite evaluar el rendimiento de múltiples canales de marketing (SEO, redes sociales, email, PPC, etc.), asignando diferentes pesos en función de su impacto en la conversión.

✅ Ejemplo: Un ecommerce usa este modelo para analizar su estrategia de adquisición de clientes y descubre que los anuncios de retargeting en redes sociales tienen un impacto mayor en la conversión que las campañas de display, ajustando así su presupuesto de publicidad.

Modelo por posición (modelo en U)
Asigna un mayor peso al primer y último punto de contacto (por ejemplo, un 40% a cada uno) y distribuye el 20% restante entre los demás. Se basa en la idea de que el primer contacto inicia el interés y el último cierra la conversión.

✅ Ejemplo: Un cliente ve un anuncio en Google (40%), luego interactúa con publicaciones en redes sociales (10%), lee una reseña en un blog (10%) y finalmente hace clic en un email con una oferta para completar la compra (40%).

Vista de página
Atribuye conversiones en función de las páginas vistas por un usuario en su recorrido. Es útil para analizar el impacto de ciertos contenidos en la conversión.

✅ Ejemplo: Una empresa de software detecta que los clientes que visitan la página de «Casos de éxito» tienen un 50% más de probabilidades de completar una compra, por lo que decide potenciar esta sección con más contenido relevante.

Creación de negocios
En modelos B2B, este modelo mide la atribución según las interacciones que contribuyen a la generación de oportunidades de negocio dentro del CRM.

✅ Ejemplo: Un software de gestión de proyectos identifica que los webinars generan más oportunidades comerciales que las campañas de pago, por lo que decide incrementar la inversión en eventos online.

Cerrado ganado
Asigna la atribución solo a los puntos de contacto que llevaron a la conversión final. Es útil en ventas complejas donde se busca optimizar los canales que realmente generan clientes de pago.

✅ Ejemplo: Un SaaS analiza su embudo de conversión y descubre que los clientes que interactúan con su demo gratuita tienen un 70% más de probabilidades de suscribirse a su plan premium. Esto les lleva a enfocar más esfuerzos en la promoción de su demo.

Modelos de atribución avanzados

Si bien estos modelos ayudan a entender mejor el impacto de cada canal, siguen siendo aproximaciones estáticas que no siempre reflejan la realidad del comportamiento del usuario. Aquí es donde la Inteligencia Artificial aporta un valor diferencial:

Modelos de atribución basados en machine learning: La IA analiza datos históricos y asigna dinámicamente la importancia de cada punto de contacto según su impacto real en la conversión.

Personalización de modelos de atribución: La IA permite desarrollar modelos ajustados a cada negocio, considerando patrones específicos de comportamiento del cliente.

Atribución predictiva: Los algoritmos de IA pueden prever qué combinación de puntos de contacto tiene más probabilidades de generar conversiones futuras.

Integración multicanal precisa: La IA conecta datos de plataformas como Google Analytics 4, HubSpot o Salesforce, ofreciendo una visión unificada del recorrido del cliente.

✅ Ejemplo: Un ecommerce implementa IA para analizar su atribución de conversiones y descubre que los clientes que primero interactúan con un chatbot y luego reciben un email de descuento convierten un 40% más que otros usuarios. Con estos datos, ajustan su estrategia y aumentan la conversión en un 22%.

Soluciones IA personalizadas para una medición más precisa

En Roiting, estamos trabajando con varios de nuestros clientes en el desarrollo de sistemas avanzados que conectan sus herramientas CRM con distintos ERP. Gracias a esta integración, podemos calcular con mayor precisión el valor real de los leads generados por sus campañas y analizar mejor los datos para optimizar la estrategia.

Estas soluciones basadas en IA nos permiten:

✅ Medir con exactitud cuántos leads se convierten en clientes reales

✅ Identificar los canales y campañas que generan los clientes más rentables a largo plazo

✅ Retroalimentar continuamente las estrategias de marketing