Ecommerce de alimentación retail
Contexto
Cadena de retail con un vertical de ecommerce propio, vendiendo una mezcla de marcas propias y productos de terceros en la categoría de alimentación. El canal digital representaba cerca del 20% del revenue total de la cadena y tenía potencial de crecer, pero cada vez que se intentaba escalar el presupuesto, el ROAS bajaba proporcionalmente.
El modelo de negocio mezcla productos con márgenes muy distintos: desde marcas propias con margen bruto sobre 40% hasta productos de terceros con margen de 8 a 12%. Sin separar esa lógica en la estructura de campañas, cualquier ROAS promedio es una ilusión.
Problema heredado
La estructura de campañas no estaba diseñada para escalar. Cada vez que subía el presupuesto, el algoritmo de Meta optimizaba hacia los productos más fáciles de vender, no necesariamente hacia los de mayor margen.
Todo el presupuesto en un solo catálogo Advantage+: los 800+ SKUs del catálogo corrían en una única campaña Advantage+ Shopping. Meta priorizaba los productos con mayor CTR (generalmente los más económicos y de mayor demanda), sin importar el margen del vendedor.
Sin segmentación por margen: no había lógica que diferenciara qué presupuesto se asignaba a productos de margen alto versus bajo. Un producto de $5.000 CLP con margen 10% recibía el mismo tratamiento que uno de $18.000 CLP con margen 42%.
Feed dinámico sin optimización: los títulos y descripciones del feed de productos usaban el nombre exacto del SKU en el sistema interno, sin considerar cómo lo busca el usuario. Eso afectaba el match en Google Shopping y la relevancia del anuncio.
Diagnóstico
Al cruzar el catálogo completo con los datos de margen por categoría, la distribución era clara: los productos que más vendía Meta en su campaña Advantage+ eran precisamente los de margen más bajo. La plataforma no tenía señal de margen, solo de conversión, así que optimizaba hacia lo que convierte más fácil.
Mezcla de margen sin estructura: al analizar los productos que Meta mostraba con mayor frecuencia, el 68% pertenecía a categorías de margen bajo (bajo el 15%). Esos productos generaban revenue pero no margen, lo que explicaba el MER bajo a pesar del volumen.
Saturación del catálogo único: con 800+ SKUs en una sola campaña, el algoritmo tenía muy poco espacio para explorar SKUs de margen alto que no tenían historial de conversión fuerte. La campaña estaba atascada en los productos "seguros".
Feed con datos internos no optimizados: los títulos del feed usaban códigos de producto y nombres internos. En Google Shopping, el match con búsquedas del usuario era bajo porque los títulos no describían el producto en lenguaje de compra.
Intervención
El rediseño se hizo en tres capas: estructura de campañas, lógica de presupuesto y optimización del feed. Cada capa dependía de la anterior.
Se clasificaron todos los SKUs en tres grupos: margen alto (sobre 30%), margen medio (15–30%) y margen bajo (bajo el 15%). Esa segmentación se implementó como custom label en el feed, permitiendo crear campañas separadas por grupo.
Se crearon tres campañas Advantage+ Shopping separadas: una por cada grupo de margen. El presupuesto se distribuyó de forma proporcional al margen esperado: 60% al grupo de margen alto, 30% al medio, 10% al bajo. La campaña de margen bajo pasó a tener rol de liquidación, no de prospección.
Los productos del grupo de margen bajo se excluyeron de todas las campañas de prospección. Solo aparecían en retargeting de usuarios que ya habían mostrado intención de compra específica en esas categorías. Eso redujo el gasto en productos que no contribuían al margen.
Se reescribieron los títulos y descripciones del feed para las 3 categorías con mayor volumen de búsqueda en Google Shopping. Los títulos pasaron de "SKU-4872 Yogurt Natural" a "Yogurt natural sin azúcar 500g — marca propia" con atributos relevantes para la búsqueda real del usuario.
Resultado
El ROAS pasó de 2.1x a 3.8x sin reducir la escala de inversión. La clave fue que el mismo presupuesto empezó a generar más margen real porque se estaba dirigiendo a los productos correctos. El MER también mejoró, de 2.4x a 3.6x, y el revenue total creció un 42%.
El cambio estructural más relevante fue que por primera vez el equipo pudo tomar decisiones de presupuesto por grupo de margen, no solo por ROAS global. Eso permitió escalar con criterio: más a los productos que contribuyen, menos a los que no.
¿Tu negocio tiene un patrón similar?
En ecommerce con catálogos mixtos, un ROAS promedio esconde cuánto de ese revenue viene de productos de bajo margen. Separar la estructura por margen es el primer paso para escalar de forma rentable.