Cómo optimizar campañas publicitarias con conversiones asistidas en Google BigQuery

Cuantos más canales publicitarios desarrollen las empresas, más clientes podrían adquirirse mediante diferentes campañas. En consecuencia, los ingresos generados crecerán considerablemente si los usuarios comerciales obtienen información valiosa para mejorar el rendimiento de marketing.

En este caso, describimos la solución proporcionada por el equipo de BI de OWOX para una gran cadena minorista de electrodomésticos y productos electrónicos de consumo que enfrentaba desafíos con la optimización de campañas publicitarias para diferentes segmentos de usuarios en diferentes plataformas.

La empresa buscaba optimizar los gastos publicitarios teniendo en cuenta una serie de factores: la contribución de múltiples canales publicitarios al recorrido de compra del cliente, un grupo empresarial de categorías (BGC) y las diferencias en el comportamiento de los usuarios entre varias regiones.

Un grupo empresarial de categorías (BGC) es un grupo de categorías de productos similares. Por ejemplo, Equipo de audio es un nombre común para reproductores de MP3, auriculares, etc. La segmentación por BGC está impulsada por la estructura interna del minorista: cada departamento es responsable de un BGC.

El comportamiento de los clientes de diferentes ciudades o regiones difiere debido a factores económicos. Por eso, el departamento de Media&CRM segmenta los pedidos por geografía.

Según la experiencia del minorista, el 80% de los clientes en línea y fuera de línea interactúan con múltiples canales publicitarios antes de realizar una compra. El informe de conversiones asistidas en Google Analytics permite analizar el efecto de los canales en línea en las rutas de conversión. Sin embargo, el informe no permite la segmentación por región y BGC. Esto hace que sea imposible evaluar completamente la contribución de cada canal.

Además, la empresa buscaba tomar mejores decisiones, respaldadas por datos completos del comportamiento de los usuarios. Google Analytics aplica el muestreo si el volumen de datos supera las 500 000 sesiones (100 millones de sesiones en Google Analytics 360) durante el período del informe. Además, no era posible ver la imagen completa de las rutas de conversión en los informes del embudo multicanal, ya que la cantidad de conversiones cada mes superaba el millón. Dada la escala de operaciones, tales errores de medición afectaron drásticamente la calidad de las decisiones del minorista.

Para comparar el rendimiento de los canales publicitarios en las diferentes regiones: segmentos de BGC , se decidió recopilar datos de comportamiento de los usuarios en un gran almacén de datos. OWOX sugirió usar Google BigQuery, ya que este servicio garantiza seguridad, flexibilidad y procesamiento rápido de datos.

Los datos de comportamiento de los visitantes del sitio web se importan automáticamente a Google BigQuery desde Google Analytics, gracias a la función de exportación de Google BigQuery. Esta función solo está disponible para los clientes de Google Analytics 360.

Los datos de rendimiento de la campaña de AdWords se importan automáticamente a Google Analytics. OWOX BI Pipeline ayuda a importar datos de costos para campañas publicitarias a Google Analytics y también recopila datos sobre todos los costos publicitarios en Google BigQuery.

El sistema interno (ERP) almacena datos sobre las relaciones entre las categorías de productos y BGC. Por ejemplo, los hornos de microondas pertenecen al grupo de electrodomésticos pequeños (SDA) y las computadoras portátiles pertenecen al grupo de computadoras . Los analistas copian los datos del sistema interno a Google Sheets y luego los importan a Google BigQuery usando el complemento OWOX BI BigQuery Reports.

El diagrama de flujo de la recopilación de datos se muestra a continuación:

Los datos necesarios para el modelo de atribución se almacenan en dos tablas en Google BigQuery. La primera tabla almacena datos sobre compras, comportamiento de los usuarios y gastos publicitarios de Google Analytics. El otro almacena datos sobre las relaciones entre categorías de productos y BGC de Google Sheets.

Los expertos de OWOX fusionaron los datos de estas dos tablas por ID de categoría de producto, utilizando la operación JOIN. Los datos se combinaron de la siguiente manera:

La empresa quería ver con qué canales los usuarios interactúan con mayor frecuencia y en qué secuencia. Los canales que aportan con mayor frecuencia las dos primeras sesiones en la ruta de conversión se desempeñarían mejor en las etapas superiores del embudo, ya que ayudan a atraer usuarios al sitio web. Los canales que suelen traer las últimas dos sesiones antes de la compra tendrían un mejor rendimiento en el embudo inferior: ayudan a los compradores a tomar decisiones.

Los analistas de OWOX sugirieron segmentar los pedidos por el número de sesiones de la transacción (1, 2, 3, 4 y más de 5 sesiones). Las rutas de conversión largas (más de 5 sesiones) se tratan de manera similar a las cortas: el enfoque principal se coloca en las dos primeras y las dos últimas sesiones. Estas son las sesiones durante las cuales un usuario aprende sobre un producto y toma una decisión de compra. Las sesiones intermedias aportan mucho menos, por lo que se analizan todas juntas.

El equipo de OWOX configuró la importación automática de resultados de segmentación a Hojas de cálculo de Google mediante el complemento OWOX BI BigQuery Reports y creó un informe. El informe muestra el rendimiento de los canales publicitarios para diferentes ubicaciones y diferentes BGC. Por ejemplo, ahora se puede ver con qué frecuencia los usuarios visitan el sitio web haciendo clic en los anuncios de Google en diferentes etapas del embudo en rutas de conversión largas (más de 5 sesiones). Los especialistas de la empresa pueden comparar el rendimiento de los anuncios en Google y Criteo y ver cuál de los canales funcionaría mejor en el embudo superior, medio e inferior, para cada segmento de región-BGC.

Para facilitar el trabajo de los gerentes y especialistas en marketing, los expertos de OWOX visualizaron los datos en forma de tableros interactivos. Se eligió Google Data Studio como una solución de panel por las siguientes razones:

• Los tableros son convenientes para trabajar: los datos se pueden filtrar fácilmente por fecha o dimensiones seleccionadas.
• Las fuentes de datos para informes se pueden conectar con solo unos pocos clics.
• Se pueden crear informes y paneles personalizados ilimitados sin costo alguno.

Como resultado, se recibió el tablero que muestra cómo se segmentan las compras por fuente de anuncios, región, un grupo de categorías de negocios (BGC) y la longitud de la ruta antes de la compra.

Como resultado de la recopilación y el procesamiento de datos en Google BigQuery con Google Analytics 360 y OWOX BI, la empresa pudo evaluar el rendimiento de los canales de publicidad para diferentes regiones y BGC, y también visualizó los resultados en Google Data Studio. Esto ayudó a responder preguntas como:

• ¿Qué canales funcionan mejor en el embudo superior, el embudo medio y el embudo inferior?
• ¿Qué canales funcionan mejor en un segmento particular de «región—BGC»?
• ¿Qué segmento «región-BGC» obtiene la mayor cantidad de compras?

Ahora los planes son revisar y reasignar el presupuesto de marketing de rendimiento en la segunda mitad de 2017 en función de los resultados de las pruebas.