Para los especialistas en marketing móvil, navegar por los complejos modelos de precios de las plataformas de interacción con el cliente puede ser un desafío. ¿Desea determinar el modelo de precios perfecto para su aplicación, evitando al mismo tiempo pagar de más? En este artículo, le guiaremos a través de los pros y los contras de los enfoques existentes.
Las plataformas de interacción con el cliente estructuran sus niveles de precios basándose en los escenarios requeridos, teniendo en cuenta la madurez de las aplicaciones y las tareas que pretenden abordar. Uno de los criterios principales se basa en la etapa de crecimiento de la aplicación, que puede medirse a través del recuento de usuarios o de dispositivos. Entremos en detalles.
Modelos de precios basados en MAU
Muchas plataformas de interacción con el cliente utilizan el recuento de MAU (Usuarios Activos Mensuales) como método de cobro.
En el mercado móvil, los MAU representan el número de usuarios únicos que interactúan con una aplicación en el plazo de un mes. La definición de lo que constituye una interacción puede variar, pero normalmente gira en torno a acciones significativas del usuario, como abrir la aplicación, iniciar sesión, realizar una compra, llevar a cabo una sesión o ver una página.
Sin embargo, cuando se trata de plataformas de interacción con el cliente, a menudo aplican sus propias interpretaciones de los MAU, que pueden diferir de la definición estándar del mercado o incluir parámetros adicionales. Esto conduce a factores ocultos y complejidades que las empresas deben tener en cuenta. Profundicemos en estas interpretaciones para comprender mejor sus implicaciones en los precios.
1. Modelo de precios basado en MAU + puntos de datos (en realidad, en puntos de datos)
Utilizado por: Braze, CleverTap.
Dentro de este enfoque, los niveles de precios se basan en el recuento de MAU e incluyen un límite predefinido de «puntos de datos» para cada MAU.
Los puntos de datos se refieren a la información registrada en los perfiles de los usuarios e incluyen diversas acciones del usuario dentro de la aplicación: visualizaciones de páginas, clics en un enlace y compras, así como cambios en los perfiles de los usuarios o transiciones a otro segmento.
El hecho de que exista un límite en el número de puntos de datos para cada MAU a menudo no se indica explícitamente, por lo que siempre es una buena idea explorar la documentación del proveedor y buscar transparencia en la facturación.
Rentable para: aplicaciones que utilizan principalmente las plataformas de interacción con el cliente con fines analíticos en lugar de para campañas de interacción.
Por el contrario, a las aplicaciones con una alta interacción de los usuarios y frecuentes experimentos de marketing (pruebas A/B/n, experimentos de etiquetas/segmentos) les puede resultar difícil proyectar con precisión el uso de los puntos de datos.
Ejemplo: Digamos que, en su plan seleccionado, tiene 700 puntos de datos asignados para un MAU. Estos puntos de datos podrían distribuirse de la siguiente manera:
- 100 atributos de usuario que cambian cada mes;
- 50 eventos, con 10 atributos para cada evento, que suman un total de 500 puntos de datos.
En la actualidad, esta asignación podría ser suficiente para sus necesidades. Pero, ¿qué pasaría si después de un mes decide empezar a recopilar nuevos eventos y ya no se ajusta a los límites? En definitiva, con este enfoque, está limitado en cuanto a la cantidad de datos que puede poner en funcionamiento.
| 🤔 Limitaciones del modelo de precios basado en MAU + puntos de datos | ||
|---|---|---|
| Baja previsibilidad del uso de los puntos de datos y del coste final: Predecir cuándo el límite de puntos de datos dejará de ser suficiente para sus necesidades es un reto; podría ocurrir de forma inesperada y abrupta. Para hacer frente a este reto, tiene que prever todos los cambios en los eventos personalizados y los atributos de los usuarios a largo plazo. |
2. Modelo de precios basado en MTU (Usuarios Rastreados Mensuales)
Utilizado por: MoEngage, Mixpanel, Amplitude, mParticle.
El modelo de precios basado en MTU es una forma de calcular la facturación en función del número de usuarios que realizan uno o más eventos cualificados en un mes natural.
Cada plataforma define un evento cualificado según sus propios criterios. En particular, la definición puede incluir eventos que no son generados por los propios usuarios y, por lo tanto, no reflejan el recuento real de usuarios que interactúan.
Rentable: cuando la definición de MTU de una plataforma se alinea con la comprensión del mercado de MAU. En tales casos, el modelo ofrece una buena previsibilidad.
| 🤔 Limitaciones del modelo de precios basado en MTU | ||
|---|---|---|
| Menor ROI: Como el recuento de MTU puede no ser igual al número de usuarios que interactúan, el ROI de las campañas de marketing podría ser menor. |
Para superar todas las incertidumbres que rodean a los modelos de precios basados en la interpretación del recuento de MAU, surge una opción alternativa: un modelo de precios basado en el recuento de dispositivos.
Modelo de precios basado en suscriptores de notificaciones push
Utilizado por: Pushwoosh, OneSignal.
Este modelo de precios calcula el coste de una plataforma de interacción con el cliente basándose en el número total de suscriptores de notificaciones push (dispositivos con tokens push válidos). Los planes de precios basados en el recuento de dispositivos suelen venir con puntos de datos ilimitados.
Rentable para:
- Aplicaciones que realizan numerosos experimentos de marketing (ejecutando pruebas A/B/n, creando múltiples etiquetas y segmentos) y desean evitar pagar de más por los puntos de datos excesivos resultantes de estas actividades.
- Aplicaciones cuyo principal canal de interacción son las notificaciones push y que quieren asegurarse de que pagan solo por los usuarios localizables.
Ejemplo: El plan Base de Pushwoosh incluye una asignación de 1000 suscriptores de notificaciones push de forma gratuita, con un coste adicional de 3 $ al mes por cada 1000 suscriptores adicionales. El modelo de precios basado en suscriptores de notificaciones push garantiza la transparencia y permite a las empresas tomar decisiones bien informadas.
| ✅ Ventajas | 🤔 Limitaciones |
|---|---|
| _ Facturación predecible: Las aplicaciones no tienen que prever su uso de puntos de datos; _ Mayor ROI para las campañas de notificaciones push: A las aplicaciones se les factura únicamente por el número de usuarios a los que se puede llegar a través de notificaciones push. * Acceso a toda la audiencia: Por el coste que paga, adquiere acceso a toda la audiencia y puede volver a interactuar más tarde con los usuarios que no han interactuado con la aplicación, todo ello sin incurrir en ningún gasto adicional. | * Dificultades de navegación: Como los especialistas en marketing móvil están acostumbrados a planificar sus estrategias de interacción basándose en los MAU, puede resultarles difícil navegar por los niveles de precios basados en una métrica diferente, como el número de suscriptores de notificaciones push. |
💡Aunque tanto OneSignal como Pushwoosh comparten un enfoque basado en suscriptores, surge una distinción clave en su estrategia de precios de mensajería dentro de la aplicación. A diferencia de los precios fijos de Pushwoosh, OneSignal cobra por las impresiones dentro de la aplicación, lo que puede dar lugar a costes fluctuantes. Esta distinción pone de relieve la importancia de la previsibilidad del presupuesto y la interacción sin límites.
Decidir el modelo de precios perfecto para su aplicación
Así pues, que un modelo de precios funcione bien para una aplicación concreta depende de las tácticas de interacción de la aplicación, así como de los detalles de su estrategia de marketing y su planificación financiera.
Las aplicaciones que utilizan las plataformas de interacción con el cliente más para el análisis que para las campañas de interacción, pueden adaptarse al modelo basado en puntos de datos.
El modelo de precios basado en MTU puede ofrecer una facturación predecible en caso de que la definición de MTU comprenda únicamente eventos iniciados por los usuarios.
Por último, para las aplicaciones que buscan la rentabilidad mientras experimentan con tácticas de marketing y se dirigen a los usuarios a través de notificaciones push, el modelo de precios basado en suscriptores de notificaciones push demuestra ser una opción óptima.
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