Cómo mejorar el análisis interno con el modelo de atribución basado en embudos de aprendizaje automático

Al aplicar tantos canales publicitarios como sea posible para llegar a los clientes, las empresas enfrentan un gran problema con la evaluación correcta del desempeño, el éxito y, obviamente, el crecimiento de los ingresos. Las preguntas que deben responder son ¿Qué canal funciona mejor? ¿Cuál debería eliminarse y cuál proporciona prospectos calificados? Ahora es el momento de que los modelos de atribución entren en juego.

En este caso, describimos la solución proporcionada por el equipo de BI de OWOX para un gran minorista en línea que tenía desafíos para mejorar su rendimiento y usar el modelo de atribución correcto.

Antes de la cooperación con OWOX BI, la empresa utilizaba el modelo de atribución Last Click que otorgaba todo el valor a la última fuente, ignorando la contribución de todos los pasos previos al pedido. Para evaluar correctamente el rendimiento de las campañas publicitarias, se decidió configurar el modelo de atribución basado en el embudo de aprendizaje automático.

La empresa tiene una variedad de puntos de contacto con el usuario: anuncios en redes sociales, sitio web de comparación de precios, PPC, sitio web, llamadas telefónicas, marketing directo, centros de cumplimiento y puestos de avanzada. Al igual que la mayoría de los minoristas con marketing multicanal, se enfrentaba al problema de la dispersión de los datos, ya que la empresa recopila y almacena los datos en diferentes sistemas.

Para evaluar la contribución de cada canal al viaje de los clientes a lo largo del embudo, el minorista necesitaba fusionar los datos sobre el comportamiento del usuario, los costos publicitarios, los pedidos fuera de línea y los ingresos reales de la empresa, con la cuenta de los pedidos completados. Esto significa que la empresa necesitaba configurar análisis de marketing, siguiendo estos pasos:

1. Desarrolle un conjunto individual de métricas para recopilar datos de comportamiento del usuario desde el sitio web a Google Analytics 360. Con la exportación estándar, los datos sin muestrear se pueden enviar a Google BigQuery.
2. Configure OWOX BI Pipeline para recopilar datos de servicios publicitarios en Google BigQuery.
3. Configure la exportación de los datos de transacciones del sistema CRM a Google BigQuery.
4. Cree un modelo de atribución basado en embudos de aprendizaje automático basado en los datos combinados en Google BigQuery.
5. Realice la vinculación de registros para las agrupaciones de canales junto con los analistas de BI de OWOX, ya que los nombres propios del minorista para las agrupaciones de canales son diferentes de GA 360.
6. Obtenga informes en Hojas de cálculo de Google para la planificación del presupuesto mensual.

A continuación se muestra el cuadro de consolidación de datos:

Ahora, echemos un vistazo más de cerca a cómo se creó el modelo de atribución basado en el embudo de aprendizaje automático junto con los informes.

Los analistas de BI de OWOX ayudaron a desarrollar, configurar e implementar el conjunto individual de métricas para el minorista. Además, nuestros especialistas prueban y actualizan regularmente el sistema métrico para nuevos dominios junto con nuevas funciones.

Los datos sobre el comportamiento del usuario en el sitio web se recopilaron en Google Analytics 360 y se enviaron a Google BigQuery diariamente, para vincularlos con los datos sobre costos de anuncios y transacciones. La empresa eligió la versión paga de Google Analytics ya que su sitio web tiene un alto nivel de tráfico. La versión estándar aplica muestreo cuando el número de sesiones de usuario supera las 500.000, mientras que Google Analytics 360 permite obtener datos precisos de un golpe.

Los datos sobre los costes de AdWords van a Google Analytics 360, gracias a la integración nativa. Mientras que OWOX BI Pipeline se utiliza para enviar los datos de Facebook a Google Analytics 360 y fusionar los datos de costos de todos los servicios publicitarios en Google BigQuery. La siguiente tabla muestra la estructura de los datos enviados:

Para tener en cuenta los datos sobre devoluciones y pedidos completados, los analistas exportan los datos sobre transacciones del sistema CRM a Google BigQuery. La estructura de los datos se muestra a continuación:

Esta estructura ayuda a fusionar los datos sobre los pedidos completados con los datos sobre el comportamiento del usuario del sitio web, utilizando las claves user_id y time .

El embudo de ventas del minorista consta de 5 pasos: Visitar, Página del producto, Agregar al carrito, Pagar, Comprar. El equipo de BI de OWOX calculó el período de tiempo promedio desde la visita al sitio web hasta la compra y recomendó la ventana de conversión y la ventana de transacción óptimas.

Con estos datos, se creó un modelo de atribución basado en embudos de aprendizaje automático:

El modelo de atribución basado en el embudo de aprendizaje automático evalúa la probabilidad de que un usuario pase de un paso del embudo de ventas a otro. La columna gris demuestra el valor de probabilidad. Cuanto menor sea la probabilidad de pasar de un paso a otro, más valor obtiene la sesión en la que un usuario pasó este paso. Solo las sesiones que dieron lugar al pedido obtendrán el valor. Puede obtener más información sobre la lógica de cálculo de OWOX BI Attribution en nuestra entrada de blog.

Los resultados de la atribución se utilizan para crear informes que describiremos en el paso 6.

Todas las fuentes de tráfico en los informes de Google Analytics 360 están formadas de forma predeterminada en los siguientes grupos de canales: Directo, Orgánico, Correo electrónico, Referencia, Social, Display, CPC y Otros.

Sin embargo, los especialistas en marketing utilizan sus propios nombres de grupos de canales para los informes internos. Para crear el modelo de atribución, el equipo de la empresa utilizó los datos ya recopilados de períodos anteriores con sus propios nombres para agrupaciones de canales. Por eso era demasiado tarde para cambiar los nombres en la configuración de Google Analytics 360. Debido a este hecho, los analistas de BI de OWOX realizaron la vinculación de registros y crearon una lista actualizable de nombres coincidentes para agrupaciones de canales en Hojas de cálculo de Google. La siguiente tabla muestra la estructura de la lista:

El equipo de BI de OWOX creó una secuencia de comandos para combinar la vinculación de registros en Google BigQuery con los resultados de la atribución mensualmente, utilizando las claves fuente y medio .

Con la ayuda de los analistas de BI de OWOX, se crearon dos informes. El primer informe ayudó a comprender qué afiliados se atribuyen a sí mismos el valor de otros canales. Este informe está disponible en OWOX BI Smart Data. Los analistas exportaron los datos del informe obtenido a Hojas de cálculo de Google, utilizando el complemento gratuito OWOX BI BigQuery Reports.

Estos son los pasos que siguieron los analistas de BI de OWOX para exportar los datos a Hojas de cálculo de Google:

1. Vaya a Smart Data y pregunte cómo se distribuye el valor de las fuentes y los medios entre los pasos del embudo y abra el informe.
2. Navegue hasta la esquina superior derecha y elija Copiar la consulta SQL al portapapeles .

1. Cree un nuevo informe en Hojas de cálculo de Google. Para hacerlo, abra el menú Complementos , luego seleccione OWOX BI BigQuery Reports y Agregar un nuevo informe . Luego seleccione los proyectos existentes de Google Cloud Platform, elija Agregar un nuevo informe y haga clic en Pegar :

Tenga en cuenta que cada nuevo informe se crea en una nueva hoja:

Proporcione la configuración del informe en una barra lateral: seleccione un proyecto existente de Google Cloud Platform y una consulta de Google BigQuery, que proporcionará datos para cargar.

¡Nota! Puede encontrar más detalles sobre la configuración de informes aquí.

1. Ahora el informe está disponible en Hojas de cálculo de Google. Puede programar la actualización automática del informe para mayor comodidad. Para hacerlo, vaya a Programar informes en la configuración de OWOX BI BigQuery Reports:

Establezca el período de tiempo necesario para la actualización:

¡Nota! Para obtener más información sobre cómo programar la actualización regular del informe, siga este enlace.

Los especialistas de BI de OWOX modificaron la consulta y agregaron parámetros dinámicos: la fuente y el período de análisis.

¡Nota! Siga este vínculo para obtener más información sobre los parámetros dinámicos en las consultas.

Como resultado, se obtuvo el informe de análisis de tráfico y demuestra qué paso del embudo está recibiendo más influencia de una determinada fuente:

Habiendo filtrado solo a los socios afiliados, la empresa puede identificar los que tienen más valor en el paso final del embudo:

El segundo informe demuestra los costes, los ingresos y el ROAS reales de las campañas publicitarias. Con este informe, los especialistas en marketing pueden averiguar qué fuentes generan más ingresos y cuáles no dan resultado:

• El equipo de BI de OWOX configuró el sistema correcto y flexible de recopilación de datos.
• Utilizando los productos OWOX BI y Google, se automatizó el proceso de recopilación de datos. Todos los datos ahora están disponibles en una sola interfaz, en tiempo real.
• El modelo de atribución basado en embudos de aprendizaje automático ayudó a la empresa a evaluar mejor el rendimiento de las campañas publicitarias y los canales.