Jobrapido maximiza su ROAS y beneficio con pLTV
Jobrapido buscaba explorar nuevos enfoques para la adquisición de usuarios de alto valor. El desafío consistía en generar valor a largo plazo a partir de las interacciones de los solicitantes de empleo y optimizar las inversiones en adquisición sin comprometer la experiencia del usuario ni las interacciones con las ofertas de trabajo. En consecuencia, el proyecto tenía como objetivo mejorar el Retorno de la Inversión Publicitaria (ROAS) para las visitas de pago, centrándose en soluciones automatizadas y utilizando el Valor de Vida Útil predicho (pLTV) de los usuarios suscritos.
En colaboración con Making Science, Jobrapido implementó Gauss Smart Advertising, un modelo de machine learning que predice el Lifetime Value (LTV) a 90 días de los nuevos suscriptores cualificados. Jobrapido integró estos valores de LTV predichos en Google Ads, activando una estrategia de Retorno de la Inversión Publicitaria objetivo (tROAS) para impulsar la adquisición de usuarios de alto valor. El enfoque se validó mediante una prueba geográfica. Las regiones de control se optimizaron para tROAS sin puja por LTV, mientras que las campañas de prueba se optimizaron para tROAS incorporando los valores de LTV.
Los resultados destacaron la mejora del rendimiento y la eficiencia del enfoque de LTV predictivo (pLTV) al comparar el grupo de Prueba con el grupo de Control en varias métricas: Un aumento del 6% en ROAS. Un aumento del 10% en Beneficio. Un crecimiento del 27% en CR (Campañas de Prueba). Una disminución del 9% en CpC. Un aumento de 2.5 puntos porcentuales en la Cuota de Clientes de Alto Valor. 27% de aumento en la Tasa de Conversión, 10% de aumento en el beneficio, 2.5pp más de cuota de clientes de alto valor.
