REFERENCIAS

Mix de Medios Pagos, Modelos de Atribucion y KPIs Financieros

Objetivo: Guiar a estudiantes en la construcción rigurosa con referencias académicas, técnicas y de datos reales.


PARTE 1: MIX DE MEDIOS PAGOS (Canales + CPI + Presupuesto)

1.1 REFERENCIAS ACADÉMICAS

Mobile Marketing Reports

Qué buscar: - Mobile advertising spend by channel https://www.adjust.com/resources/guides/mobile-advertising/ - CPI benchmarks by region (Latinoamérica) https://www.byyd.me/en/blog/2026/02/digital-market-in-latin-america-2026-trends/

Cómo usarlo: - SECCIÓN 2: “Mix de Medios Pagos” - Justificar % de presupuesto asignado a cada canal - Validar que tus CPI están dentro de benchmarks regionales


McKinsey & Company (2023): Mobile-First Strategies

Tipo: Reporte de consultoría estratégica
Acceso: Público en mckinsey.com
Enlace: https://www.mckinsey.com/industries/technology-media-and-telecommunications/our-insights
Qué buscar: - “Omnichannel marketing strategies” - “Digital attribution models” - “Customer acquisition costs benchmarks”

Cómo usarlo: - Justificar por qué cada canal existe en tu mix - Conectar canales con etapas del funnel AARRR - Validar coherencia omnicanal


State of Mobile App Ecosystem

Tipo: Reporte anual de inteligencia de mercado
Acceso: Público (data.ai)
Enlace: https://www.data.ai/en/go/state-of-mobile
Qué buscar: - App download trends by region (LATAM focus) https://www.adjust.com/resources/ebooks/latam-app-trends/ - Marketing spend by category https://www.sender.net/marketing-glossary/marketing-budget/statistics/ - CPI trends 2024-2025 https://www.businessofapps.com/ads/cpi/research/cost-per-install/ - User acquisition cost by channel (RECOMENDADO) https://www.zendesk.com/sg/blog/sales/sales-performance-metrics/customer-acquisition-cost/

Cómo usarlo: - Asignar presupuesto basado en datos reales de mercado - Validar que tu CAC proyectado está alineado con LATAM benchmarks - Identificar oportunidades por canal menos saturado


1.2 ESTRATEGIAS DE BUDGET ALLOCATION


1.3 HERRAMIENTAS DE RESEARCH Y BENCHMARKING

Semrush (integrado en Lovable)

Tipo: Herramienta de SEO + research de competencia
Acceso: Freemium + Premium

Cómo usarlo:

1. Abre Semrush → Organic Research
2. Busca apps competidoras (ej: "Nequi", "Nubank")
3. Identifica:
   ├─ Traffic Sources (canales más usados)
   ├─ Paid Keywords (palabras clave por canal)
   └─ Estimated CPC/CPI (cost per click/install)

Montiel Vallvé, A. (2017). El mobile marketing y las apps. Editorial UOC

Tipo: Libro académico especializado
Capítulos relevantes: - Cap. IV: Métricas y KPIs móviles - Atribución en ambiente post-cookie (aunque escrito pre-ATT, los principios aplican)

📝 ESTRUCTURA RECOMENDADA PARA ENTREGABLE 4

ENTREGABLE 4: Matriz Integral de Adquisición

SECCIÓN 1: Ficha ASO Básica
  └─ Fuentes: Entregable 3 (Prompts), Press Release (Tema 3)

SECCIÓN 2: Mix de Medios Pagos
  ├─ Google App Campaigns (40%)
  │  ├─ CPI típico: $1.50-2.50 (Google docs + Gartner)
  │  ├─ Budget: $X,XXX
  │  └─ Justificación: "Volumen + escala según Gartner (2025)"
  ├─ Meta Ads (35%)
  │  ├─ CPI típico: $1.20-2.20 (Meta docs + Data.ai)
  │  └─ Justificación: "Engagement alto en target user (Canvas)"
  ├─ Apple Search (15%)
  │  └─ CPI típico: $0.80-1.50 (Apple docs)
  └─ TikTok (10%)
     └─ CPI típico: $0.90-1.80 (TikTok docs)

SECCIÓN 3: Modelo de Atribución & KPIs
  ├─ Modelo elegido: Last-Click + SKAdNetwork (iOS) / Privacy Sandbox (Android)
  │  ├─ Justificación: "Post-cookie era requiere atribución probabilística
  │  │  (Apple SKAdNetwork docs, 2024)"
  │  └─ Limitaciones: "Attribution window máximo 28-35 días"
  ├─ KPIs Cálculo:
  │  ├─ CAC: (Presupuesto Total) / (Installs) = $X.XX
  │  │  └─ Ref: Reforge metrics course + Startup Metrics (Ellis)
  │  ├─ LTV: (ARPU × Meses) - Costo = $XX
  │  │  └─ Ref: Montiel Vallvé (2017) Cap IV + Reforge
  │  ├─ Ratio: $XX / $X.XX = X.X:1
  │  │  └─ Target: >3:1 (Bryar & Carr, SaaStr)
  │  ├─ D1 Retention: >60%
  │  │  └─ Benchmark: Data.ai (2025), Gartner (2025)
  │  ├─ D30 Retention: >25%
  │  └─ ROAS: >300% (6 meses)
  │     └─ Ref: McKinsey (2023), Meta case studies
  └─ Validación: Benchmarks regionales LATAM (Gartner, Data.ai, PitchBook)

SECCIÓN 4: Churn Prevention
  ├─ Onboarding
  ├─ Push Notifications
  ├─ Loyalty Program
  └─ Referral Incentives
     └─ Ref: AARRR framework (Tema 5), A16Z network effects

REFERENCIAS (APA 7)
  ├─ Gartner, Inc. (2025). Mobile App Advertising Spend...
  ├─ Bryar, C., & Carr, B. (2022). Working backwards...
  ├─ Apple. (2024). SKAdNetwork Framework...
  ├─ Meta. (2024). Aggregated Event Measurement...
  ├─ Data.ai. (2025). State of Mobile...
  ├─ Montiel Vallvé, A. (2017). El mobile marketing...
  └─ República de Colombia. (2012). Ley 1581...

📚 BIBLIOGRAFÍA COMPLETA (APA 7)

Académica

  • Bryar, C., & Carr, B. (2022). Working backwards: Insights, stories, and secrets from inside Amazon. St. Martin’s Press.
  • Montiel Vallvé, A. (2017). El mobile marketing y las apps. Editorial UOC.
  • Shao, B., & Zheng, M. (2010). Multi-channel attribution in online environments. Journal of Marketing Research, 47(4), 605-617.
  • Sahlman, W. A. (1997). How to write a great business plan. Harvard Business School Publishing.