Come aumentare l'efficienza del remarketing con i dati del tuo CRM

Se disponi di un ampio database di acquisti e preferenze dei clienti, i tuoi esperti di marketing possono utilizzarlo per un targeting efficace, offrendoti un vantaggio competitivo. Puoi arricchire i dati di Google Analytics con le informazioni del tuo sistema CRM e creare segmenti di pubblico basati su questi dati combinati per il remarketing e le newsletter via email.

Ma perché combinare i dati e perché le funzionalità standard di Google Analytics non sono sufficienti? Quando crei un pubblico in Google Analytics, puoi scegliere come target gli utenti solo dal momento in cui raggiungono quel pubblico. Cioè, gli utenti devono prima soddisfare determinate condizioni. Se un cliente non è stato di recente attivo sul tuo sito, non rientrerà nel segmento mirato.

Ad esempio, supponiamo che un cliente abbia acquistato un passeggino più di tre mesi fa e dopo non abbia fatto nulla sul sito. L'acquisto è stato molto tempo fa, quindi il cliente non rientra nel segmento di Google Analytics desiderato. Tuttavia, sappiamo che questo cliente è interessato alla categoria Prodotti per l'infanzia e queste informazioni sono nel database interno. Allora perché non trarne vantaggio?

Per la raccolta e l'elaborazione, consigliamo di utilizzare Google BigQuery per l'archiviazione su cloud. Ci sono diverse ragioni per questo:

• Commissioni economiche e trasparenti: ti vengono addebitate solo le risorse BigQuery che utilizzi.
• Non è necessario avviare server aggiuntivi per far fronte all'aumento dei volumi di dati.
• È conveniente elaborare i dati utilizzando SQL e funzioni definite dall'utente (JavaScript).
• Grazie a librerie già pronte, BigQuery è facilmente integrabile con altri servizi, strumenti di visualizzazione, strumenti di analisi dei dati, ecc.
• I certificati di sicurezza ti consentono di memorizzare anche informazioni personali sui clienti (nome, numero di telefono, numero di carta di credito, ecc.) in BigQuery, cosa che non puoi fare in Google Analytics.

Per ottenere il massimo dai tuoi dati accumulati, puoi:

• Esporta i dati sull'attività degli utenti da Google Analytics a Google BigQuery.
• Carica sul cliente Google BigQuery e acquista le informazioni dai tuoi sistemi CRM/ERP interni.
• Elabora i dati in BigQuery per formare segmenti.
• Trasferisci i dati da BigQuery a Google Analytics e crea segmenti di pubblico per il remarketing.

I dati saranno combinati secondo questo schema:

Diamo un'occhiata a ogni passaggio.

Esistono due modi per trasferire i dati sul comportamento degli utenti non campionati da un sito a Google BigQuery:

1. Per gli utenti della versione a pagamento di Google Analytics 360, BigQuery Export è disponibile. I dati del giorno corrente sono raccolti in una tabella provvisoria e aggiornati ogni 8 ore. Il tavolo finale si forma il giorno successivo e il tavolo intermedio viene cancellato. A un costo aggiuntivo, puoi attivare l'esportazione in streaming in una tabella separata in cui i dati verranno aggiornati ogni 15 minuti.

2. Se disponi di Google Analytics standard, puoi utilizzare OWOX BI per raccogliere dati non campionati. OWOX trasferisce le informazioni a Google BigQuery direttamente dal tuo sito, parallelamente al monitoraggio di Google Analytics.

Poiché i dati sulle azioni degli utenti sul sito entrano nel tuo progetto Google BigQuery quasi in tempo reale, puoi inviare rapidamente messaggi trigger, disattivare campagne inefficienti e ridistribuire il budget.

Puoi saperne di più sulle differenze tra questi metodi nel nostro articolo su come OWOX BI differisce da Google Analytics 360.

Per impostare il remarketing, potresti aver bisogno dei seguenti dati dal tuo CRM:

• Dati utente personalizzati: e-mail, stato degli ordini e degli abbonamenti, informazioni sull'attività, dati della carta fedeltà, ecc
• Dati su ordini e resi
• Dati su campagne SMS, promozioni, ecc. svolte in momenti diversi

Puoi importare questi dati dal tuo CRM a Google BigQuery da solo o con l'aiuto di sviluppatori.

La raccolta di tutte queste informazioni in un unico repository semplificherà la vita dei tuoi esperti di marketing. Avere i dati in un unico posto rende più facile correlare dati disparati e trovare informazioni utili per la tua azienda. Ecco alcuni esempi di come un'azienda può utilizzare i dati combinati di BigQuery.

Esaminando il comportamento degli utenti nelle pagine del catalogo, puoi identificare i filtri più popolari. Quindi puoi classificarli e visualizzare un elenco a discesa ordinato per rilevanza.

Gli esperti di marketing di un negozio online possono analizzare le interazioni dei visitatori del sito con la ricerca interna per renderlo più comodo ed efficace visualizzando le offerte più rilevanti, identificando ed elaborando richieste che portano a prompt vuoti, ecc.

Grazie a Google BigQuery, puoi disattivare i servizi di terze parti per visualizzare i consigli sul tuo sito. Invece, puoi avere il tuo strumento che ti consente di controllare la logica di visualizzazione e migliorare i consigli nei prodotti popolari, Acquista insieme a questo prodotto, "Anche interessati e altri blocchi.

Dopo aver raccolto tutti i dati necessari in Google BigQuery, puoi utilizzare le query SQL per assegnare agli utenti le caratteristiche in base alle quali verranno formati i segmenti.

Nota: prima di inviare le informazioni sui segmenti da BigQuery a Google Analytics, esamina i tipi di dati che puoi importare.

Con OWOX BI Pipeline, puoi configurare il caricamento dei dati da Google BigQuery a Google Analytics. Questo strumento importa automaticamente i segmenti nel set di dati desiderato in Google Analytics. Se il volume dei dati da importare supera i limiti di BigQuery, OWOX BI divide automaticamente i dati in più porzioni ed elimina i vecchi file con precedenti caricamenti di dati.

Esistono due modi per creare segmenti di pubblico per il remarketing:

1. Trasferisci a Google Analytics una variabile aggregata che includa identificatori di vari segmenti di utenti. Cioè, ogni valore in questa variabile è responsabile di un segmento specifico. Quindi, utilizzando le espressioni regolari, seleziona le categorie necessarie per creare un pubblico.
2. Trasferisci caratteristiche specifiche degli utenti (dimensioni personalizzate) in dimensioni personalizzate, che quindi creano un segmento in Google Analytics.

Importando i dati dal tuo CRM in BigQuery, riceverai un valore aggiuntivo dai dati archiviati nel database del tuo cliente. Utilizzando Google BigQuery e OWOX BI, gli esperti di marketing possono associare ogni utente alla cronologia degli ordini, ad esempio nelle ultime 10 categorie con cui hanno interagito. Gli esperti di marketing possono anche arricchire i dati degli utenti in Google Analytics con informazioni provenienti da account personali: sesso, età, interessi, ecc.

Quindi, sulla base di questi dati combinati, gli esperti di marketing possono formare segmenti di pubblico e inviarli a Google Ads e Display & Video 360 per utilizzarli per il remarketing e gli aggiustamenti delle offerte. Con questo approccio, aumenterai notevolmente le dimensioni del tuo pubblico.

PS Se desideri utilizzare i dati del tuo CRM per creare audience ma non disponi della versione a pagamento di Google Analytics, prova OWOX BI. Puoi impostare pipeline e importare dati da Google Analytics a Google BigQuery (e viceversa) gratuitamente. Se avete domande, lasciatele nei commenti. Saremo felici di aiutarti.