Google BigQuery에서 지원 전환으로 광고 캠페인을 최적화하는 방법

비즈니스가 더 많은 광고 채널을 개발할수록 다양한 캠페인을 통해 더 많은 고객을 확보할 수 있습니다. 따라서 비즈니스 사용자가 마케팅 성과를 개선하기 위해 귀중한 데이터 통찰력을 얻는다면 생성된 수익이 크게 증가할 것입니다.

이 경우 다양한 플랫폼에서 다양한 사용자 세그먼트에 대한 광고 캠페인을 최적화하는 데 어려움을 겪고 있는 대규모 소비자 전자 제품 및 가전 제품 소매 체인을 위해 OWOX BI 팀이 제공한 솔루션에 대해 설명합니다.

이 회사는 고객의 구매 여정에 대한 여러 광고 채널의 기여도, 비즈니스 그룹 범주(BGC), 다양한 지역 간의 사용자 행동 차이 등 여러 요인을 고려하면서 광고 지출을 최적화하려고 했습니다.

비즈니스 카테고리 그룹(BGC)은 유사한 제품 카테고리의 그룹입니다. 예를 들어, Audio Equipment 는 MP3 플레이어, 이어폰 등의 일반적인 이름입니다. BGC에 의한 세분화는 소매업체의 내부 구조에 따라 결정됩니다. 각 부서는 하나의 BGC를 담당합니다.

다른 도시 또는 지역의 고객 행동은 경제적 요인으로 인해 다릅니다. 이것이 Media&CRM 부서가 지역별로 주문을 분류하는 이유입니다.

소매업체의 경험에 따르면 온라인 및 오프라인 고객의 80%는 구매하기 전에 여러 광고 채널과 상호 작용합니다. Google Analytics의 지원 전환 보고서를 사용하면 온라인 채널이 전환 경로에 미치는 영향을 분석할 수 있습니다. 그러나 보고서는 지역 및 BGC에 의한 세분화를 허용하지 않습니다. 이로 인해 각 채널의 기여도를 완전히 평가할 수 없습니다.

또한 회사는 전체 사용자 행동 데이터를 기반으로 더 나은 결정을 내리기를 원했습니다. 보고 기간 동안 데이터 양이 세션 500,000개(Google Analytics 360의 경우 세션 100,000,000개)를 초과하면 Google 애널리틱스에서 샘플링을 적용합니다. 또한 매월 전환수가 100만 회를 초과했기 때문에 다중 채널 유입경로 보고서에서 전환 경로의 전체 그림을 볼 수 없었습니다. 운영 규모를 감안할 때 이러한 측정 오류는 소매업체의 결정 품질에 큰 영향을 미쳤습니다.

다른 지역(BGC 세그먼트)에서 광고 채널의 성능을 비교하기 위해 빅 데이터 웨어하우스에서 사용자 행동 데이터를 수집하기로 결정했습니다. OWOX는 Google BigQuery를 사용하는 것이 좋습니다. 이 서비스는 데이터의 보안, 유연성 및 빠른 처리를 보장하기 때문입니다.

Google BigQuery 내보내기 기능 덕분에 웹사이트 방문자의 행동 데이터를 Google Analytics에서 Google BigQuery로 자동으로 가져옵니다. 이 기능은 Google 애널리틱스 360 클라이언트에서만 사용할 수 있습니다.

AdWords 캠페인 실적 데이터는 자동으로 Google Analytics로 가져옵니다. OWOX BI Pipeline은 광고 캠페인에 대한 비용 데이터를 Google Analytics로 가져오고 Google BigQuery에서 모든 광고 비용에 대한 데이터를 수집하는 데 도움이 됩니다.

내부 시스템(ERP)은 제품 범주와 BGC 간의 관계에 대한 데이터를 저장합니다. 예를 들어 전자레인지 는 SDA(Small Domestic Appliances) 그룹에 속하고 랩톱 은 컴퓨터 그룹에 속합니다. 분석가는 내부 시스템에서 Google Sheets로 데이터를 복사한 다음 OWOX BI BigQuery Reports 추가 기능을 사용하여 Google BigQuery로 가져옵니다.

데이터 수집 순서도는 다음과 같습니다.

기여 모델에 필요한 데이터는 Google BigQuery의 두 테이블에 저장됩니다. 첫 번째 테이블은 Google Analytics의 구매, 사용자 행동 및 광고 지출에 대한 데이터를 저장합니다. 다른 하나는 Google 스프레드시트의 제품 카테고리와 BGC 간의 관계에 대한 데이터를 저장합니다.

OWOX 전문가는 JOIN 작업을 사용하여 제품 범주 ID별로 이 두 테이블의 데이터를 병합했습니다. 데이터는 다음과 같이 결합되었습니다.

회사는 사용자가 가장 자주 어떤 채널과 어떤 순서로 상호 작용하는지 확인하기를 원했습니다. 전환 경로에서 처음 두 세션을 가장 자주 가져오는 채널은 사용자를 웹사이트로 끌어들이는 데 도움이 되므로 유입경로의 상위 단계에서 가장 실적이 좋습니다. 가장 일반적으로 구매 전 마지막 두 세션을 가져오는 채널은 하위 유입경로에서 더 나은 실적을 보일 것입니다. 구매자가 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

OWOX 분석가는 거래에 대한 세션 수(1, 2, 3, 4 및 5+ 세션)별로 주문을 세분화할 것을 제안했습니다. 긴 전환 경로(세션 5개 이상)는 짧은 전환 경로와 유사하게 처리됩니다. 주요 초점은 처음 두 세션과 마지막 두 세션에 있습니다. 사용자가 제품에 대해 배우고 구매 결정을 내리는 세션입니다. 그 사이의 세션은 기여도가 훨씬 낮으므로 모두 함께 분석됩니다.

OWOX 팀은 OWOX BI BigQuery Reports 애드온을 사용하여 분할 결과를 Google 스프레드시트로 자동 가져오기를 설정하고 보고서를 만들었습니다. 이 보고서는 광고 채널이 다양한 위치와 다양한 BGC에 대해 어떻게 수행되는지 보여줍니다. 예를 들어 이제 사용자가 긴(5회 이상 세션) 전환 경로에서 유입경로의 여러 단계에서 Google 광고를 클릭하여 웹사이트를 방문하는 빈도를 볼 수 있습니다. 이 회사의 전문가는 Google과 Criteo의 광고 성과를 비교하고 각 지역 BGC 세그먼트에 대해 상위, 중간 및 하위 유입경로에서 어떤 채널이 더 나은 성과를 낼지 확인할 수 있습니다.

관리자와 마케팅 전문가의 작업을 용이하게 하기 위해 OWOX 전문가는 대화형 대시보드 형태로 데이터를 시각화했습니다. Google 데이터 스튜디오는 다음과 같은 이유로 대시보드 솔루션으로 선택되었습니다.

• 대시보드는 작업하기 편리합니다. 데이터를 날짜 또는 선택한 차원별로 쉽게 필터링할 수 있습니다.
• 보고용 데이터 소스는 클릭 몇 번으로 연결할 수 있습니다.
• 무제한 사용자 지정 보고서 및 대시보드를 무료로 생성할 수 있습니다.

그 결과 광고 소스, 지역, 비즈니스 그룹(BGC) 및 구매 전 경로 길이별로 구매를 분류하는 방법을 표시하는 대시보드가 ​​수신되었습니다.

Google Analytics 360 및 OWOX BI를 사용하여 Google BigQuery에서 데이터를 수집 및 처리한 결과, 회사는 다양한 지역 및 BGC에 대한 광고 채널의 실적을 평가할 수 있었고 결과를 Google Data Studio에서도 시각화할 수 있었습니다. 이것은 다음과 같은 질문에 답하는 데 도움이 되었습니다.

• 상위 유입경로, 중간 유입경로 및 하위 유입경로에서 어떤 채널의 실적이 더 좋습니까?
• 특정 «지역—BGC» 세그먼트에서 어떤 채널의 실적이 더 좋습니까?
• 가장 많이 구매한 «region-BGC» 세그먼트는 무엇입니까?

이제 테스트 결과를 바탕으로 2017년 하반기 퍼포먼스 마케팅 예산을 재검토해 재할당할 계획이다.