Definiciones claras de True ROAS, MER, NC-ROAS, CAC payback, LTV:CAC, Frequency, AOV, anomaly detection y todos los conceptos que necesitás para operar.
ROAS post-margen, descontando todos los costos variables
Es el ROAS real después de restar COGS, comisiones de plataforma, envío, refunds y devoluciones. La plataforma de ads (Meta, Google, TikTok) solo descuenta su propio gasto y reporta un ROAS inflado.
True ROAS = (Revenue real − COGS − Comisiones − Envío − Refunds) / Ad SpendRevenue total dividido por ad spend total. Blended, sin atribución.
MER es el KPI estratégico para decidir budget total. Es honest porque no cae en la trampa de las plataformas atribuyéndose mutuamente las mismas conversiones.
MER = Revenue total del negocio / Ad Spend total (todos los canales)Revenue de nuevos clientes dividido por ad spend
El KPI clave para scaling. Si NC-ROAS baja pero MER se mantiene, estás canibalizando recurring customers — el ad spend está pagando ventas que ibas a tener igual.
NC-ROAS = Revenue de New Customers / Ad SpendDías para recuperar el CAC con el margen del cliente
Cuánto tiempo necesita un cliente para repagar lo que costó adquirirlo. <30 días = healthy. >90 días = financiable solo con runway.
CAC Payback = CAC / Margen diario por clienteLifetime Value dividido por Customer Acquisition Cost
La salud del unit economics. ≥3:1 es saludable. <2:1 unit economics rotos. Por encima de 5:1 podés escalar agresivo.
LTV:CAC = LTV / CACMargen después de TODOS los costos variables — el dinero real que queda
Contribution margin es el margen post-todos-los-costos-variables (COGS + fees + shipping + ads + return cost + customer service prorateado). Es lo que efectivamente queda para cubrir costos fijos + profit. La mayoría de marcas miran 'gross margin' (solo COGS) y se autoengañan creyendo que tienen 60% cuando en realidad operan al 12%. Mirar contribution margin por SKU revela qué productos realmente ganan plata.
Contribution Margin % = (Revenue − Variable Costs) / RevenueTicket promedio por orden — la palanca más rápida para mejorar CAC payback
AOV = revenue total / cantidad de órdenes. Subir AOV es la palanca más rápida para mejorar CAC payback (sin tocar ads ni retención). Bundles bien diseñados suben AOV 18-32%. Post-purchase upsell suma 5-12% más. Si tu AOV pasa de USD 45 a USD 60, tu CAC payback baja 25% directo.
AOV = Revenue total / Cantidad de órdenesCómo se asigna una conversión a un canal/touch
Hay last-touch, first-touch, multi-touch, data-driven. Después de iOS 14+ ningún modelo es 100% confiable. Por eso KANDIMA prioriza MER (sin atribución) sobre ROAS (con atribución).
Cambio de Apple que rompió tracking pixel-based
Desde 2021, iOS pide opt-in explícito para tracking. ~70% usuarios no opt-in. Resultado: Meta/Google/TikTok pierden 30-50% de visibilidad sobre conversiones móviles.
Eventos enviados desde tu servidor en lugar del browser
Workaround para iOS 14+. Eventos como Purchase se mandan desde el server (Stripe webhook → Meta CAPI / Google Enhanced / TikTok Events). Recupera 30-50% de visibilidad perdida.
Cuánto revenue real generaste GRACIAS a una campaña, no que igual hubieses tenido
Incrementality mide el lift causal de una campaña: ¿cuánto de ese revenue NO hubiera ocurrido si la campaña no existía? Se mide con geo-holdouts (apagás un mercado, comparás vs mercado control), conversion lift studies de Meta, o MMM. Es la única medida honesta del valor real de tus ads, especialmente cuando las plataformas se atribuyen ventas que ya iban a pasar (organic search, retargeting de buyers existentes).
Incrementality = Revenue grupo test − Revenue grupo control (mismas características)Modelo estadístico que estima la contribución real de cada canal al revenue
MMM usa regresión sobre data histórica de spend + revenue + variables externas (estacionalidad, promociones, eventos) para estimar cuánto contribuye cada canal. A diferencia de attribution multi-touch (que necesita cookies/pixel), MMM funciona con data agregada y sobrevivió al desierto post-iOS 18. Volvió en 2025-2026 como alternativa robusta. Tools como Robyn de Meta lo democratizaron.
Revenue = α + β1·MetaSpend + β2·GoogleSpend + β3·TikTokSpend + β4·Estacionalidad + εAPI server-side de Meta para enviar eventos sin depender del pixel browser
CAPI es la API server-to-server de Meta que recibe eventos de conversión directamente desde tu servidor (típicamente desde el Stripe webhook) en lugar de depender del pixel del browser. Recupera 15-25% de eventos perdidos por iOS 18 ATT, AdBlockers y privacy controls. Es table stakes 2026 — no tenerlo = -30% revenue atribuido. KANDIMA dispara CAPI auto desde Stripe webhook con dedup por event_id.
Sin fórmula — implementación: webhook → POST graph.facebook.com/{pixel_id}/eventsDetección automática de desviaciones del baseline
KANDIMA usa z-score sobre MAD (Median Absolute Deviation) en lugar de standard deviation. MAD es robusto a outliers — un día con un viral no rompe el baseline.
z = 0.6745 × (x - mediana) / MAD; |z| > 3.5 → anomalyMedida robusta de dispersión
Alternativa robusta a la desviación estándar. Mientras std se rompe con un outlier, MAD se mantiene estable. Por eso KANDIMA la usa para anomaly detection.
MAD = mediana(|xi − mediana(x)|)Modelo de exponential smoothing con estacionalidad
Modelo de forecasting que captura level + trend + seasonality. KANDIMA lo usa para predecir stock 30 días forward cuando hay >90 días de data.
Predicción de demanda futura basada en data histórica
KANDIMA usa Holt-Winters cuando hay >90 días de data. Para series cortas usamos exponential smoothing simple. Para stock predecimos lead time + buffer 1.5x.
Revenue total promedio que genera un cliente
Suma de todas las compras que hace un cliente desde adquisición hasta churn. En ecommerce DTC, suele calcularse a 12 o 24 meses para evitar especulación infinita.
LTV = AOV × Compras por año × Años de vida × MargenValor promedio de cada orden
Ticket promedio. Subir AOV via bundles + upsells es siempre más eficiente que bajar CAC porque mejora todos los downstream metrics (LTV, payback, ROAS).
AOV = Revenue / Orders% de clientes de un mes que vuelven a comprar en meses siguientes
Mide salud del producto. Cohort retention plana o creciente = excelente. Cohort retention que cae mes a mes = problema de producto o expectativa.
Segmentación por última compra, frecuencia y gasto
Clásico de CRM. KANDIMA tiene cron daily-rfm-recompute que asigna a cada cliente un segmento: champions, loyal, at-risk, lost, etc.
Segmentación de clientes por hace cuánto compraron, cuántas veces, y cuánto gastaron
RFM es el framework clásico de segmentación de customer base. Cada cliente recibe un score 1-5 en cada dimensión: Recency (días desde última compra), Frequency (cantidad de órdenes 12m), Monetary (USD totales gastados). Combinación da segmentos accionables: champions (5-5-5), loyal (5-4-x), at-risk (1-x-x), churned (1-1-1). KANDIMA auto-segmenta tu base con un cron diario.
Score RFM = R(1-5) + F(1-5) + M(1-5). Champions = 555. Loyal = 5xx. At-risk = 1xx.Impresiones promedio por usuario único
Indica fatiga del creativo. >3 impresiones/usuario/semana suele indicar fatiga (CTR cae, CPM sube). KANDIMA detecta y sugiere refresh creative.
Frequency = Impressions / ReachCuando un creativo deja de performar
Patrón típico: CTR cae 30%+ vs día 1, CPM sube 20%+, frequency >3. KANDIMA detecta automáticamente y sugiere 3 conceptos nuevos en /dashboard/creatives.
El punto donde tu audiencia ya vio mucho un creative y deja de funcionar
Ad fatigue ocurre cuando un mismo creative se mostró tantas veces a la misma audiencia que el CTR cae y el CPM sube. Indicadores: frequency 7d > 3.5 (CTR cae 25%), frequency 7d > 5.0 (CPM sube 30%), CTR cae > 30% en 14d. KANDIMA detecta fatigue por creative y sugiere refresh automático con AI Creative Refresh.
Frequency 7d = Impressions 7d / Reach 7dCosto por mil impresiones — métrica de eficiencia de subasta de ads
CPM = costo por 1.000 impresiones servidas. En LATAM 2026: Meta USD 5.50-9 / Google USD 12-25 / TikTok USD 3.20-6.50 / Mercado Libre Ads USD 4.50-8.20. CPM sube en peak season (Q4, Black Friday), baja en off-season. Si tu CPM sube > 20% en 48hs sin que cambies nada, suele ser auction heated (más anunciantes pelean tu audiencia).
CPM = (Ad spend / Impressions) × 1000% de personas que vieron tu ad y le hicieron click
CTR es el ratio entre clicks y impressions. Indicador #1 de quality del creative + targeting. Benchmarks LATAM 2026: Meta Feed/Reels 1.5-2.2%, Google Search 3.5-7.2%, TikTok 1.8-3.2%. CTR bajo (<1%) = creative no resuena con audiencia o targeting roto. KANDIMA detecta caídas anormales de CTR y sugiere refresh.
CTR = (Clicks / Impressions) × 100Cuando un SKU se queda sin stock
Costo invisible: no solo perdés ventas directas, también perdés ad spend (ads siguen corriendo a producto sin stock) y caés en ranking de plataformas (ML, Amazon penalizan low inventory).
Sugerencia automática de cuándo y cuánto recomprar
KANDIMA calcula días hasta stockout = stock_actual / venta_diaria_predicha. Si días < lead_time + buffer → genera reorder suggestion en /dashboard/inventory.
Markup schema.org para que Google Assistant lea tu contenido en voice search
Speakable es un markup schema.org que indica qué partes de un articulo son lo suficientemente concisas para ser leídas en voice (Google Assistant, Alexa). Marca secciones específicas (cssSelector) que Google puede leer literal en respuesta a búsquedas voice. Útil para FAQs, definiciones cortas, números clave de reports. KANDIMA usa Speakable en blog posts curated.
Sin fórmula — JSON-LD: { '@type': 'SpeakableSpecification', cssSelector: ['.faq-question', '.faq-answer'] }Sumamos definiciones cada semana. Si necesitás aclarar algo, escribinos: support@kandima.ai