Caso de éxito Equito App: 3,6× de ROAS y -85 % de coste por compra desde el lanzamiento en Meta

Resultados de un vistazo

• ROAS de por debajo del umbral de rentabilidad a 3,6× — el retorno de la inversión publicitaria en Meta pasó de ~0,5× en las primeras semanas a un ritmo optimizado de ~2,1×, con un pico de 3,6× en el mejor mes (casi 4×, alrededor de +300 % frente al lanzamiento).
• -85 % de coste por compra — de unos 760 € en el primer trimestre a cerca de 115 € una vez optimizada la cuenta.
• ~130 compras al mes a escala, frente a un puñado en las primeras semanas.
• Impulsó la ronda de financiación — la base de clientes de pago que hicimos crecer con las campañas ayudó a Equito a alcanzar su ronda de financiación en Crowdcube.
• Rentable en ~6 meses — el ROAS superó el umbral de rentabilidad y se mantuvo.

Sobre Equito

Equito App es una app española de inversión que permite a cualquier persona invertir en fracciones de inmuebles y obtener ingresos mensuales por alquiler — haciendo la inversión inmobiliaria accesible desde importes pequeños, directamente desde el móvil.

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Resultados de primera mano

Este caso de éxito se basa en la experiencia directa de Scalebay gestionando la captación de usuarios de pago de Equito App en Meta. Cada cifra procede directamente de la cuenta publicitaria que gestionó nuestro equipo, no de una estimación externa ni de un benchmark.

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El reto del lanzamiento

Equito App se asoció con Scalebay para lanzar la captación de usuarios de pago de una app de inversión en el mercado español partiendo de cero. Lanzar en Meta un producto regulado y de compra reflexiva es difícil:

• Cuenta fría, sin señal: en el lanzamiento el píxel no tenía historial de compras, así que el algoritmo no tenía nada hacia lo que optimizar — las primeras semanas gastaron presupuesto casi sin compras.
• Coste por compra elevado: en el primer trimestre, el coste por compra rondaba los 760 € y el ROAS estaba muy por debajo del umbral de rentabilidad.
• Embudo largo y de alta intención: los usuarios debían pasar de la instalación al registro, la verificación y una compra financiada, por lo que optimizar hacia instalaciones baratas malgastaba presupuesto.

Nuestra estrategia

Nuestros expertos reconstruyeron la cuenta en torno al evento de compra y alimentaron al algoritmo con la señal que necesitaba para aprender.

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1. Optimizar hacia la compra, no la instalación

Trasladamos la puja y los objetivos de campaña al evento de compra del fondo del embudo, para que el presupuesto persiguiera inversores reales en lugar de descargas baratas.

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2. Alimentar el píxel y luego escalar

Concentramos el gasto inicial para acumular señal de compra, salimos de la fase de aprendizaje y solo escalamos el presupuesto cuando el coste por compra era estable.

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3. Iteración de audiencias y creatividades

Probamos audiencias amplias frente a audiencias por intereses y renovamos las creatividades de forma continua, manteniendo las combinaciones ganadoras y descartando el resto.

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Nuestros resultados

ROAS de por debajo del umbral a 3,6×

Comparando el trimestre de lanzamiento con el ritmo optimizado, el ROAS subió de ~0,5× a ~2,1×, y alcanzó un pico de 3,6× en el mejor mes — casi cuatro veces más (alrededor de +300 %).

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Coste por compra -85 %

A medida que el algoritmo aprendía, el coste por compra cayó de unos 760 € en el primer trimestre a cerca de 115 € — una reducción del ~85 %.

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Un crecimiento que ayudó a conseguir financiación

Las campañas hicieron más que cumplir objetivos de medios: construyeron para Equito una base de clientes mayor, comprometida y de pago. Esa tracción comercial ayudó a la empresa a alcanzar su ronda de financiación en Crowdcube (con más de 555 000 € captados en noviembre de 2024), convirtiendo el crecimiento de clientes impulsado por los anuncios en confianza de los inversores.

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Escala rentable y repetible

Las compras mensuales crecieron de un puñado en el lanzamiento a unas 130 al mes, y la cuenta superó el umbral de rentabilidad en unos seis meses desde el lanzamiento y se mantuvo rentable.

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