Cuando el ROAS miente: el LTV que no estás mirando

El píxel decía 40.420 €. La tienda, 22.608 €. Es el caso que te conté en el post del píxel inflado, y lo sigo sacando en cada reunión con un cliente nuevo porque no conozco mejor vacuna contra el ROAS de plataforma.

Hoy quiero ir un paso más allá. Incluso cuando ya tienes el ROAS real, el que cuadra con los pedidos de la tienda, sigues mirando la foto de un mes, y un cliente no es una foto: es alguien que te compra hoy y que a lo mejor vuelve en marzo o no vuelve nunca. El ROAS no distingue entre esos casos. El LTV sí.

El ROAS mide una venta, no un cliente

Vamos al grano. El ROAS (return on ad spend) son los ingresos atribuidos divididos entre el gasto, dentro de una ventana corta: los 7 días tras el clic de Meta o la que tengas configurada en Google Ads. Es una métrica de corto plazo por diseño. El lifetime value (LTV), o long term value si lo prefieres, es lo que te deja un cliente durante toda la relación contigo, o al menos durante un horizonte que decides tú.

La diferencia entre ROAS y LTV no es académica. Cambia qué campaña apagas.

Cuando optimizas solo por ROAS premias sin querer las campañas que traen compradores de una sola vez, los cazadores de descuento y las compras de regalo, y castigas las que traen gente que repite, porque esa gente suele entrar con un ticket más bajo o con un producto de prueba. Meta no ve la segunda compra de marzo. Google Ads tampoco. Para las plataformas, ese cliente valió lo que gastó el primer día.

Dos campañas, 1.000 € cada una

Te pongo un ejemplo con números inventados, redondos a propósito para que se vea el mecanismo. Una tienda online lanza dos campañas en Meta con el mismo presupuesto. La A empuja un 30 % de descuento. La B empuja un pack de iniciación más barato.

Si miras el Administrador de anuncios el día 30, la A gana por goleada: ROAS 3,5 contra 1,6. La B ni siquiera cubre su margen en la primera compra (1.600 € × 0,55 = 880 €, pierde 120 €). Cualquiera la apagaría. Yo la habría apagado hace unos años sin pestañear.

A seis meses la foto se da la vuelta. La B deja 2.080 € de beneficio después de pagar la publicidad y la A se queda en 470 €, con un CAC que parecía el doble de caro.

Una campaña con ROAS 1,6 puede ser la mejor que tienes. Y una con ROAS 4 puede estar cobrándote por clientes que ya eran tuyos.

Y al revés también pasa

Esta cara es más traicionera. Hay campañas con un ROAS precioso cuyo LTV en clientes nuevos es casi cero, porque no traen clientes nuevos: se apuntan compras de gente que ya te conocía. Piensa en el retargeting a compradores o en una Advantage+ sin tope de clientes existentes. Lo expliqué con detalle en cómo Meta se apunta ventas que no son suyas. El ROAS sale alto porque la venta iba a ocurrir igual, y en cuanto separas new customers de recurrentes el número se desinfla.

Cómo calcular un LTV sencillo y usable

Los case studies de las herramientas americanas te venden cohortes mensuales y modelos predictivos. Bien si tienes volumen y alguien que los mantenga. Para una pyme, o para una agencia con veinte cuentas, basta con esto:

LTV a 6 meses = ticket medio × pedidos por cliente en 6 meses × margen bruto

Así lo saco yo con la exportación de pedidos de la tienda:

1. Coge los clientes cuya primera compra fue hace entre 6 y 12 meses (los más recientes aún no han tenido tiempo de repetir).
2. Cuenta cuántos pedidos hizo cada uno en sus primeros 6 meses y saca la media.
3. Multiplica por el ticket medio de esos pedidos, ya sin devoluciones.
4. Multiplica por tu margen bruto real, no el de la ficha del producto.

Sí, técnicamente el paso 1 es una cohorte. Una sola y en una hoja de cálculo. Nada que ver con el cuadro de mandos que te enseñan en las demos.

El salto de calidad llega cuando repites el cálculo separando a los clientes por cómo entraron: por producto de primera compra y, si tus UTM están bien puestas, por campaña. Ahí descubres que los que entran por el pack valen más del doble que los del descuento. O que no, y también está bien saberlo antes de mover presupuesto.

Cómo cambia la decisión de presupuesto

Con el LTV en la mano dejas de tener un ROAS objetivo único para toda la cuenta y pasas a tener un CAC máximo por tipo de cliente. La cuenta es sencilla: margen a 6 meses por cliente dividido entre el colchón que quieras.

Vuelve al ejemplo. En la B, cada cliente deja 140 € en seis meses, que al 55 % son 77 € de margen. Si quieres un ratio LTV:CAC de 2 para ir con holgura, puedes pagar hasta 38,5 € por cliente nuevo, y hoy pagas 25. Hay recorrido para subir presupuesto aunque el ROAS de primera compra baje. En la A, cada cliente deja 60 € a un 35 %, o sea 21 € de margen; con el mismo criterio el CAC máximo sería 10,5 € y ya estás pagando 14,3. Escalarla es comprar clientes que no salen a cuenta, por mucho ROAS que marque.

Esto también te obliga a mirar el ROAS de equilibrio de otra manera. Con un 55 % de margen, el breakeven de la primera compra está en 1,82, y la B vive por debajo a propósito. Lo que tiene que superar ese umbral es el ROAS a 6 meses, no el del primer pedido.

La famosa regla del 3:1 viene del SaaS, con márgenes brutos altísimos. Aplicada a una tienda con el LTV calculado sobre margen, te deja sin escalar casi nada. Yo trabajo con 2 cuando el cliente tiene caja y con algo más cuando no la tiene, porque esperar seis meses a recuperar la inversión duele mucho más en una pyme que en una startup con ronda.

Ojo con usar el LTV de coartada

Ahora la parte incómoda. He visto agencias justificar meses de campañas en pérdidas con un "es que el LTV es alto" que nadie había calculado. Un LTV sin datos de la tienda es un cuento, y un LTV calculado sobre las conversiones del píxel es un cuento con decimales. Yo nunca escalaría con el ROAS del píxel, y menos con un LTV construido encima de él.

Lo que no te puedes saltar es la primera pieza: saber qué pedidos reales trajo cada campaña. Es lo que hace Furia Reports, que cruza Meta Ads con la tienda o el CRM y te enseña el ROAS real al lado del que declara el píxel. Con eso y la fórmula de arriba tienes un LTV por campaña en una tarde. Si llevas un Shopify con mucho volumen y quieres las cohortes montadas de serie, Polar o Triple Whale lo hacen bien, y te hablé de ellas en esta comparativa para ecommerce.

Un ejercicio para este mes

Si gestionas cuentas de clientes, haz esto antes del próximo informe: coge la campaña con más ROAS y la que tiene menos, y calcula el LTV a 6 meses de los clientes nuevos que trajo cada una. Si el orden no cambia, perfecto, la cuenta está sana. Si cambia, tienes delante la conversación más importante del trimestre.

Y créeme, es mucho mejor que esa conversación la empieces tú, con el dato en la mano, que no que te la plantee el cliente después de hacer la cuenta él solo.