كيفية تحسين الحملات الإعلانية مع التحويلات المدعومة في Google BigQuery

كلما زاد عدد القنوات الإعلانية التي تطورها الشركات ، زاد عدد العملاء الذين يمكن اكتسابهم من خلال الحملات المختلفة. وفقًا لذلك ، ستنمو الإيرادات الناتجة بشكل كبير إذا حصل مستخدمو الأعمال على رؤى بيانات قيمة لتحسين أداء التسويق.

في هذه الحالة ، نصف الحل الذي قدمه فريق OWOX BI لسلسلة بيع بالتجزئة للأجهزة الإلكترونية الاستهلاكية والأجهزة المنزلية والتي واجهت تحديات في تحسين الحملات الإعلانية لشرائح مستخدمين مختلفة عبر منصات مختلفة.

كانت الشركة تتطلع إلى تحسين الإنفاق الإعلاني مع مراعاة عدد من العوامل: مساهمة قنوات إعلانية متعددة في رحلة شراء العميل ، ومجموعة أعمال من الفئات (BGC) ، والاختلافات في سلوك المستخدم بين مختلف المناطق.

مجموعة فئات الأعمال (BGC) هي مجموعة من فئات المنتجات المتشابهة. على سبيل المثال ، تعتبر معدات الصوت اسمًا شائعًا لمشغلات MP3 وسماعات الأذن وما إلى ذلك. يتم التقسيم بواسطة BGC بواسطة الهيكل الداخلي لمتاجر التجزئة: كل قسم مسؤول عن BGC واحد.

يختلف سلوك العملاء من مدن أو مناطق مختلفة بسبب العوامل الاقتصادية. هذا هو السبب في أن قسم الوسائط وإدارة علاقات العملاء يقسم الطلبات حسب المنطقة الجغرافية.

وفقًا لتجربة بائع التجزئة ، يتفاعل 80٪ من العملاء عبر الإنترنت وغير المتصلين مع قنوات إعلانية متعددة قبل إجراء عملية شراء. يسمح تقرير التحويلات المدعومة في Google Analytics بتحليل تأثير القنوات عبر الإنترنت على مسارات التحويل. ومع ذلك ، لا يسمح التقرير بالتجزئة حسب المنطقة و BGC. هذا يجعل من المستحيل إجراء تقييم كامل لمساهمة كل قناة.

بالإضافة إلى ذلك ، كانت الشركة تتطلع إلى اتخاذ قرارات أفضل ، مدعومة ببيانات سلوك المستخدم الكاملة. يطبق Google Analytics أخذ العينات إذا تجاوز حجم البيانات 500 ألف جلسة (100 مليون جلسة في Google Analytics 360) لفترة إعداد التقارير. أيضًا ، لم يكن من الممكن رؤية الصورة الكاملة لمسارات التحويل في تقارير المسارات متعددة القنوات ، نظرًا لأن عدد التحويلات كل شهر تجاوز المليون. بالنظر إلى حجم العمليات ، أثرت أخطاء القياس هذه بشكل كبير على جودة قرارات بائع التجزئة.

لمقارنة أداء القنوات الإعلانية في المنطقة المختلفة - شرائح BGC ، فقد تقرر جمع بيانات سلوك المستخدم في مستودع البيانات الضخمة. اقترح OWOX استخدام Google BigQuery ، حيث تضمن هذه الخدمة الأمان والمرونة والمعالجة السريعة للبيانات.

يتم استيراد بيانات سلوك زوار موقع الويب تلقائيًا إلى Google BigQuery من Google Analytics ، وذلك بفضل ميزة Google BigQuery Export. هذه الميزة متاحة فقط لعملاء Google Analytics 360.

يتم استيراد بيانات أداء حملة AdWords تلقائيًا إلى Google Analytics. يساعد OWOX BI Pipeline في استيراد بيانات التكلفة للحملات الإعلانية إلى Google Analytics ، كما يجمع البيانات حول جميع تكاليف الإعلان في Google BigQuery.

يخزن النظام الداخلي (ERP) بيانات حول العلاقات بين فئات المنتجات و BGC. على سبيل المثال ، تنتمي أفران الميكروويف إلى مجموعة الأجهزة المنزلية الصغيرة (SDA) ، وتنتمي أجهزة الكمبيوتر المحمولة إلى مجموعة أجهزة الكمبيوتر . يقوم المحللون بنسخ البيانات من النظام الداخلي إلى جداول بيانات Google ، ثم استيرادها إلى Google BigQuery باستخدام الوظيفة الإضافية OWOX BI BigQuery Reports.

يتم تقديم مخطط تدفق جمع البيانات أدناه:

يتم تخزين البيانات المطلوبة لنموذج الإحالة في جدولين في Google BigQuery. يخزن الجدول الأول بيانات حول عمليات الشراء وسلوك المستخدم والإنفاق الإعلاني من Google Analytics. الآخر يخزن بيانات حول العلاقات بين فئات المنتجات و BGC من جداول بيانات Google.

قام خبراء OWOX بدمج البيانات من هذين الجدولين بواسطة معرف فئة المنتج ، باستخدام عملية JOIN. تم تجميع البيانات على النحو التالي:

أرادت الشركة معرفة القنوات التي يتفاعل معها المستخدمون كثيرًا وبأي تسلسل. القنوات التي تجلب في أغلب الأحيان الجلستين الأوليين في مسار التحويل ستحقق أفضل أداء في المراحل العليا من مسار التحويل ، لأنها تساعد في جذب المستخدمين إلى موقع الويب. القنوات التي عادةً ما تجلب الجلستين الأخيرتين قبل الشراء ستؤدي بشكل أفضل في مسار التحويل السفلي: فهي تساعد المشترين على اتخاذ القرارات.

اقترح محللو OWOX تقسيم الطلبات حسب عدد الجلسات للمعاملة (1 ، 2 ، 3 ، 4 ، 5+ جلسات). يتم التعامل مع مسارات التحويل الطويلة (5+ جلسات) بشكل مشابه للمسارات القصيرة: يتم التركيز بشكل رئيسي على الجلستين الأوليين والجلستين الأخيرتين. هذه هي الجلسات التي يتعرف خلالها المستخدم على منتج ما ، ويتخذ قرار الشراء. تساهم الجلسات الواقعة بينهما بدرجة أقل بكثير ، وبالتالي يتم تحليلها معًا.

أعد فريق OWOX الاستيراد التلقائي لنتائج التجزئة إلى جداول بيانات Google باستخدام الوظيفة الإضافية OWOX BI BigQuery Reports وأنشأوا تقريرًا. يوضح التقرير كيفية أداء القنوات الإعلانية لمواقع مختلفة و BGCs مختلفة. على سبيل المثال ، يمكن الآن ملاحظة عدد المرات التي يزور فيها المستخدمون موقع الويب بالنقر فوق إعلانات Google في مراحل مختلفة من مسار التحويل في مسارات التحويل الطويلة (5+ جلسات). يمكن لمتخصصي الشركة مقارنة أداء الإعلانات في Google و Criteo ومعرفة القنوات التي ستحقق أداءً أفضل في مسار التحويل العلوي والمتوسط ​​والسفلي ، لكل قطاع منطقة - BGC.

لتسهيل عمل المديرين والمتخصصين في التسويق ، تصور خبراء OWOX البيانات في شكل لوحات معلومات تفاعلية. تم اختيار Google Data Studio كحل للوحة القيادة للأسباب التالية:

• تعتبر لوحات المعلومات ملائمة للعمل معها: يمكن تصفية البيانات بسهولة حسب التاريخ أو الأبعاد المحددة.
• يمكن ربط مصادر البيانات لإعداد التقارير ببضع نقرات فقط.
• يمكن إنشاء تقارير ولوحات تحكم مخصصة غير محدودة بدون تكلفة.

نتيجةً لذلك ، تم استلام لوحة المعلومات التي تعرض كيفية تقسيم المشتريات حسب مصدر الإعلان والمنطقة ومجموعة الأعمال من الفئات (BGC) وطول المسار قبل الشراء.

نتيجة لجمع ومعالجة البيانات في Google BigQuery باستخدام Google Analytics 360 و OWOX BI ، يمكن للشركة تقييم أداء القنوات الإعلانية للمناطق المختلفة و BGC ، وكذلك تصور النتائج في Google Data Studio. ساعد هذا في الإجابة على أسئلة مثل:

• ما القنوات التي تحقق أداءً أفضل في مسار التحويل العلوي والقمع الأوسط والقمع السفلي؟
• ما هي القنوات التي تقدم أداءً أفضل في مقطع «منطقة ـ BGC» معين؟
• أي جزء من "المنطقة- BGC" يحصل على أكبر عدد من المشتريات؟

الآن الخطط هي مراجعة وإعادة تخصيص ميزانية تسويق الأداء في النصف الثاني من عام 2017 بناءً على نتائج الاختبار.