企業の小売業者のコンテンツターゲット広告のROIを2.2倍にする方法

公開: 2022-05-25

すべてのビジネスによく知られている質問は、売上を維持しながらコンテンツターゲット広告への支出を削減する方法です。 Google広告やFacebookなどの広告システムでウェブサイトへのトラフィックを購入する場合、支出の大部分は、カートにアイテムを入れていないユーザーのクリックに費やされます。 そして、たとえそうだとしても、彼らは必ずしも購入を完了するとは限りません。 では、広告キャンペーンを最適化するために何ができるでしょうか。

この場合、コンバージョンの確率を計算するためにOWOX BIをテストした、電子機器および家電製品の小売業者向けにOWOXBIチームが提供するソリューションについて説明します。

目次

  • タスク
  • 解決
  • ROIを向上させるためにOWOXBIを実装した方法
  • 結果

タスク

エンタープライズ小売業者の主なパフォーマンスマーケティングタスクの中には、効率指標の拡大と、現在購入に関心のないユーザーとの接触の減少があります。 データドリブンソリューションは、広告キャンペーンを最適化するための最も有望な手段です。 OWOX BIアトリビューションモデルは、機械学習テクノロジーを使用して、最初の訪問から始まる各Webサイトユーザーの購入確率を計算します。 これらの購入確率を使用して、企業はユーザーへの広告に費やす価値があるかどうかを判断できます。 さらに、OWOX BIモデルは、ユーザーが任意のアクションを実行する確率を計算できます。

また、コンテンツターゲット広告のSEMスペシャリストの必須タスクの1つは、Webサイトで実行するアクションと最後のトリガーからの経過時間に応じて、Webサイトの訪問者をさまざまなグループにセグメント化することです。 たとえば、購入せずに商品をカートに追加してからの日数。 このようなオーディエンスの手動分析と入札計算の調整は、作業プロセスの大部分を占めます。

要約すると、目標は、完了した注文からの収益を節約しながら、コンテンツターゲット広告キャンペーンのROIを向上させることでした。

解決

OWOX BI機械学習ソリューションは、広告キャンペーンを最適化するために適用され、次のトレーニングを受けています。

  • Webサイトユーザーの行動に関する履歴データ
  • 引き換えられた注文に関するCRMデータ
  • OWOXクライアントによる数万のプロジェクトからの集約および匿名化されたデータ

OWOX BIが提供したもの：

  • Webサイトのユーザーごとに、償還された注文を考慮して購入確率が計算されます。
  • 確率の計算は、各ユーザーアクションまたは非アクティブ期間の後に更新されます。 たとえば、ユーザーがWebサイトにアクセスしてさまざまなアクションを実行した場合、購入する確率はX％になります。 その後4日間ウェブサイトにアクセスしないと、この確率は低下します。
  • 10ポイントスケールに沿って購入確率に従って分割された10のユーザーセグメント。

各セグメントの予測精度とパフォーマンスを評価するために、チームは各セグメントが完了した注文数を分析しました。

表の上部はコンバージョン確率が最も高いセグメントであり、下部は最も低いセグメントです。

ROIを向上させるためにOWOXBIを実装した方法

  1. OWOXBIを使用してGoogleBigQueryのウェブサイトでのユーザーの行動に関するデータを収集しました。 （Google Analytics 360を使用することもできます。）
  1. OWOXアナリストは、アトリビューションモデルをトレーニングし、Webサイト訪問者の定期的なコンバージョン確率の計算を開始しました。 各訪問者には、コンバージョン確率が割り当てられました。 このアルゴリズムは、次のような60を超えるパラメーターを考慮しています。

    • コンバージョンウィンドウ内のヒットのセッション数
    • セッション内のWebサイトでのアクション
    • セッション間で一時停止
    • アクションの総数
    • セッションデバイスとオペレーティングシステム
    • ユーザーがコンバージョンウィンドウ内に持っていたトラフィックソース
    • セッション内の各ページでのアクションの数
    • 特定のセッションのタイミングと変換ウィンドウ内のセッションの合計時間

  1. OWOX BIチームは、このすべてのデータをGoogle BigQueryの1つのテーブルに収集して、各ユーザーの購入確率を評価しました。

  1. オーディエンスデータは、OWOXBIパイプラインを使用して広告サービスに転送されました。
  1. オーディエンスは広告サービスに追加されました。

一次A/Bテストは、広告キャンペーンの調査対象グループ間でトラフィックを均等に分割して実施されました。

  • 手動で作成。
  • 自動化サービスの助けを借りて、製品データフィードに基づいています。

実験が成功した後、動的広告を使用したキャンペーンの2番目のテストが開始されました。 広告キャンペーンの効率に応じてデータを収集した後、オーディエンスの入札単価を計算して調整しました。

  • 購入確率が低い（場合によっては最大90％）オーディエンスの入札単価を引き下げます。
  • 購入確率の高いオーディエンスの入札単価を引き上げます。

入札単価調整のサイズは、各オーディエンスのコンバージョン係数とターゲットROIについて収集されたデータに基づいて計算されました。 各キャンペーンとオーディエンスの現在のROIも考慮されました。 オーディエンスごとに、OWOXBIはクリックあたりの適切な価格を計算しました。 これらの計算に基づいて、目標KPIに到達するように現在の価格を調整しました。 調整は、結果に基づいて一貫して変更されました。

結果

2か月間、OWOXアナリストはクライアントのチームと協力して2つのテストを実施しました。 最初のキャンペーンは1か月半続き、トラフィック量の少ない5つの広告キャンペーンが含まれていました。 これらの各キャンペーンは、A /Bテスト用に2つのキャンペーンに細分されました。1つはOWOXBIオーディエンスを使用し、もう1つはオーディエンスを使用していません。

OWOXオーディエンスを使用したキャンペーンでは、ROIと完了した注文の収益の両方で1.7倍の結果が得られました。 小売業者にとって、これは広告投資の効率を高める方向への一歩でした。

最初の実験の後、OWOX BIチームは、同じ原則に従って大量のトラフィックを伴うキャンペーンに基づいて3週間のテストを実行しました。つまり、OWOX BIオーディエンスを使用し、OWOXBIオーディエンスを使用しない同数のキャンペーンです。

2番目のテストの結果は、OWOX BIオーディエンスを使用したキャンペーンで完了した注文のROIが2.2倍、収益が2.7倍でした。

どちらの場合も、テストグループは、コントロールグループと同じ予算でより多くの収益をもたらすか、より低い予算で同じ収益をもたらしました。 OWOX BIを使用してコンバージョンを予測すると、クライアントはオーディエンスセグメントの作成にかかる時間を節約し、ウェブサイトユーザーのすべてのデータを自動的に処理し、結果のデータを広告サービスにアップロードするために準備しました。このデータを広告キャンペーンで使用して、入札単価を調整し、実行することができます。リターゲティング。

これらのテスト結果は、他のパフォーマンスおよびブランドフォーマンスチャネルをさらにスケーリングするための成功したスタートであると見なされました。 コンバージョン確率の計算による実験で効率が証明されたため、次のステップはソリューションをスケーリングすることでした。すべての検索キャンペーンで使用し、セグメント内のコンバージョンに応じて異なる入札単価を設定してリターゲティングを実行し、Facebookなどの他の広告サービスに適用します。 、MyTarget、およびGoogle広告。