CAC por Canal Publicitario
CAC por Canal Publicitario es un KPI de frecuencia mensual con responsable Performance Manager y objetivo Varía por canal: Meta 15-40€, Google 20-60€, SEO < 5€.
CAC por Canal Publicitario — fórmula, responsable, objetivo y acción correctiva.
Mide el coste de adquirir un nuevo cliente desglosado por canal publicitario. Permite identificar qué canales son eficientes y cuáles queman presupuesto sin retorno.
Sectores donde se aplica CAC por Canal Publicitario
Fórmula de CAC por Canal Publicitario
De dónde sale cada dato
Desglose de la fórmula de CAC por Canal Publicitario
Cada variable de la fórmula, qué significa y de dónde se obtiene en tu operación real.
| Variable | Qué es | De dónde se obtiene |
|---|---|---|
Inversión publicitaria del canal | Gasto total en un canal específico (Meta, Google, TikTok) en el periodo | Plataforma de ads (Meta Ads Manager, Google Ads) o tracker de ad spend |
Nuevos clientes del canal | Clientes atribuidos al canal que compran por primera vez | Atribución de la plataforma de ads o GA4 con atribución last-click no-direct |
Cómo obtener este dato
Cómo capturar los datos de CAC por Canal Publicitario
La inversión de cada canal se descarga de Google Ads, Meta Ads, TikTok Ads o la plataforma correspondiente, y los nuevos clientes se identifican en Shopify o WooCommerce mediante UTMs y GA4. Revisa y reconcilia las conversiones atribuidas semanalmente para corregir duplicidades. El Performance Manager es responsable de capturar, segmentar y documentar el CAC por canal.
Qué hacer si se desvía CAC por Canal Publicitario
Si el CAC de un canal supera el 60% del AOV, pausar la inversión y revisar el embudo de ese canal. Reasignar presupuesto al canal con mejor CAC.
Cuándo aplicar esta métrica
Contexto y aplicación de CAC por Canal Publicitario
El CAC por canal separa la escala rentable de la quema de caja. Un CAC blended puede esconder canales eficientes y otros que sangran.
Aplica este KPI cuando tengas varios canales activos y suficiente inversión para que la atribución produzca señal. Desglosa siempre por canal y cohorte.
Revisa mensualmente: la variabilidad semanal es alta por el ciclo de aprendizaje de los algoritmos. Contrasta la atribución last-click con una visión data-driven cuando el volumen lo permita.
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