El valor de la vida útil del usuario (LTV) se considera a menudo la métrica fundamental para las aplicaciones móviles de UA basadas en el rendimiento. La mayoría de los equipos optimizan la amortización temprana, comparando el coste por instalación (CPI) con los ingresos previstos. Pero últimamente, muchos observan un patrón familiar: El tráfico OEM parece barato pero «lento», el LTV temprano parece más débil y los modelos tradicionales rechazan lo que más tarde resulta ser tráfico valioso.
No se trata sólo de otra peculiaridad métrica. Revela un problema más profundo con la forma en que los equipos de UA interpretan el valor del usuario y cómo se comportan realmente los canales de adquisición como el tráfico OEM.
La configuración: Los supuestos clásicos de LTV se encuentran con el nuevo comportamiento del canal
Los modelos tradicionales de LTV asumen que cuanto antes aparezcan los ingresos, mejor será el tráfico. Este supuesto funciona bien para las ubicaciones basadas en feeds, como las redes sociales, el vídeo con recompensa o los banners dentro de la aplicación, donde los usuarios ya se encuentran en un estado de navegación o consumo.
Pero el tráfico OEM (en el dispositivo) entra en el viaje del usuario en un momento diferente: antes de que el usuario aterrice en el ecosistema de aplicaciones. Estas ubicaciones se producen durante la configuración del dispositivo, en las recomendaciones del sistema, en las portadas de las tiendas o en las sugerencias del lanzador. Los usuarios llegan a las aplicaciones con un contexto y una intención diferentes.
He aquí el cambio de comportamiento que rompe los supuestos clásicos:
- Los usuarios no están ya en «modo compromiso».
- Los primeros clics e instalaciones pueden desarrollarse más lentamente.
- Las señales de monetización surgen más tarde debido a los patrones de exploración.
- Los ingresos al primer contacto pueden ser bajos, pero el compromiso a largo plazo tiende a ser mayor.
Cuando los modelos estándar fuerzan las instalaciones de los OEM en marcos de amortización a corto plazo, parece como si el tráfico estuviera rindiendo por debajo de lo esperado. En realidad, el modelo de evaluación está desajustado.
El clímax: LTV se retrasa, pero no se pierde
Seamos claros: el tráfico OEM no es débil porque no convierta. Es temporal. Su valor se despliega más gradualmente que el de los canales in-app clásicos.
Esto es lo que suele ocurrir:
Las primeras mediciones parecen lentas
Si se juzga el tráfico OEM por los ingresos del día 0 o del día 1, casi siempre aparecerá por debajo de las expectativas. Esto se debe a que muchos usuarios OEM instalan la aplicación, la exploran fuera de un «momento de diversión» inmediato o regresan más tarde, cuando ya han experimentado sus beneficios.
La retención es otra historia
Mientras que los canales tradicionales tienen picos tempranos y luego caen, las cohortes de OEM suelen ofrecer curvas de retención más suaves, picos más bajos y colas más estables.
Los ingresos descendentes se vuelven predictivos
Los ingresos y el compromiso que importan para la LTV -como la primera compra, el inicio de la suscripción o los hitos críticos de retención- tienden a aparecer durante períodos más largos, especialmente en verticales como las finanzas, la productividad o los juegos midcore.
Esta divergencia crea una paradoja: el tráfico OEM parece barato, pero su valor empresarial real se revela más allá de la típica ventana a corto plazo.
Un nuevo enfoque para modelar el valor
Para obtener un valor real del tráfico OEM, los equipos de UA deben replantearse su enfoque de modelización.
Esto es lo que funciona:
Ampliar las ventanas de evaluación
Reducir la dependencia de ventanas tempranas como los ingresos D0 o D1. Centrarse en el comportamiento de D7 a D30, especialmente en la coherencia de la retención y los eventos de ingresos significativos.
Parámetros separados por tipo de canal
No mezcles las cohortes in-app y OEM en los mismos puntos de referencia. Se comportan de forma diferente y colocarlas en la misma curva no representa a ambas.
Optimizar para la acción, no para la instalación
En lugar de optimizar estrictamente las instalaciones, alinee la optimización con acciones reales posteriores a la instalación que se correlacionen con una mayor LTV: registro, finalización de la incorporación, eventos de compra o cualquier señal fuerte a mitad del embudo.
Utilizar modelos IPC/CPA que admitan señales posteriores
Los canales que cobran en función del IPC o el CPA están intrínsecamente más alineados con el comportamiento de LTV diferido, porque el pago está vinculado a los resultados y no a las impresiones. Esto alinea los incentivos entre UA, monetización y rendimiento del producto.
La Resolución: El tráfico OEM como capa estratégica
El tráfico OEM no rompe su modelo. Al contrario, muestra los límites de una evaluación miope.
Cuando adaptas tu enfoque:
- El tráfico OEM deja de parecer «barato porque es de baja calidad».
- Se convierte en un contribuyente previsible al valor a largo plazo.
- Las previsiones son más precisas.
- Las decisiones presupuestarias se vuelven más racionales.
Este cambio no rechaza los canales tradicionales. Los sitúa en un ecosistema más amplio en el que cada fuente se evalúa por el conjunto adecuado de métricas, no por un único criterio universal.
Conclusión
Los modelos LTV reflejan suposiciones sobre el comportamiento de los usuarios y los horarios. El tráfico OEM pone en tela de juicio esas hipótesis, no porque sea inferior, sino porque es diferente.
Para los anunciantes y los gestores de UA que hacen evolucionar sus marcos de evaluación, la OEM no se convierte en un experimento marginal, sino en una capa de adquisición de alta intención, duradera y escalable.
Y esa evolución es exactamente lo que exigen los UA modernos orientados al rendimiento.
