Cum să optimizați campaniile de publicitate cu conversii asistate în Google BigQuery

Cu cât companiile dezvoltă mai multe canale de publicitate, cu atât mai mulți clienți ar putea fi achiziționați prin diferite campanii. În consecință, veniturile generate vor crește considerabil dacă utilizatorii de afaceri obțin informații valoroase despre date pentru a îmbunătăți performanța de marketing.

În acest caz, descriem soluția oferită de echipa OWOX BI pentru un mare lanț de retail de electronice de larg consum și electrocasnice care a avut provocări în optimizarea campaniilor de publicitate pentru diferite segmente de utilizatori pe diferite platforme.

Compania urmărea să optimizeze cheltuielile publicitare ținând cont în același timp de o serie de factori: contribuția mai multor canale de publicitate la călătoria de cumpărare a clientului, un grup de categorii de afaceri (BGC) și diferențele de comportament ale utilizatorilor între diferite regiuni.

Un grup de categorii de afaceri (BGC) este un grup de categorii de produse similare. De exemplu, Audio Equipment este un nume comun pentru playere MP3, căști, etc. Segmentarea după BGC este condusă de structura internă a retailerului: fiecare departament este responsabil pentru un BGC.

Comportamentul clienților din diferite orașe sau regiuni diferă din cauza factorilor economici. De aceea departamentul Media&CRM segmentează comenzile după geografie.

Conform experienței retailerului, 80% dintre clienții online și offline interacționează cu mai multe canale de publicitate înainte de a face o achiziție. Raportul Conversii asistate din Google Analytics permite analizarea efectului canalelor online asupra căilor de conversie. Cu toate acestea, raportul nu permite segmentarea în funcție de regiune și BGC. Acest lucru face imposibilă evaluarea completă a contribuției fiecărui canal.

În plus, compania căuta să ia decizii mai bune, susținute de date complete despre comportamentul utilizatorilor. Google Analytics aplică eșantionarea dacă volumul de date depășește 500 de milioane de sesiuni (100 de milioane de sesiuni în Google Analytics 360) pentru perioada de raportare. De asemenea, nu a fost posibil să se vadă imaginea completă a căilor de conversie în rapoartele Canale multiple, deoarece numărul de conversii în fiecare lună a depășit 1 milion. Având în vedere amploarea operațiunilor, astfel de erori de măsurare au afectat drastic calitatea deciziilor retailerului.

Pentru a compara performanța canalelor de publicitate în diferitele regiuni – segmente BGC , s-a decis să colectăm date despre comportamentul utilizatorilor într-un mare depozit de date. OWOX a sugerat utilizarea Google BigQuery, deoarece acest serviciu asigură securitatea, flexibilitatea și procesarea rapidă a datelor.

Datele de comportament ale vizitatorilor site-ului web sunt importate automat în Google BigQuery din Google Analytics, datorită funcției Google BigQuery Export. Această funcție este disponibilă numai pentru clienții Google Analytics 360.

Datele de performanță ale campaniei AdWords sunt importate automat în Google Analytics. OWOX BI Pipeline ajută la importul de date privind costurile pentru campaniile publicitare în Google Analytics și, de asemenea, colectează date despre toate costurile publicitare din Google BigQuery.

Sistemul intern (ERP) stochează date despre relațiile dintre categoriile de produse și BGC. De exemplu, cuptoarele cu microunde aparțin grupului Small Domestic Appliances (SDA) , iar laptopurile aparțin grupului Calculatoare . Analiștii copiază datele din sistemul intern în Google Sheets, apoi le importă în Google BigQuery utilizând suplimentul OWOX BI BigQuery Reports.

Diagrama de colectare a datelor este prezentată mai jos:

Datele necesare pentru modelul de atribuire sunt stocate în două tabele în Google BigQuery. Primul tabel stochează date despre achiziții, comportamentul utilizatorilor și cheltuielile publicitare din Google Analytics. Celălalt stochează date despre relațiile dintre categoriile de produse și BGC din Foi de calcul Google.

Experții OWOX au fuzionat datele din aceste două tabele după ID-ul categoriei de produse, folosind operația JOIN. Datele au fost combinate după cum urmează:

Compania a vrut să vadă cu ce canale interacționează cel mai des utilizatorii și în ce secvență. Canalele care aduc cel mai frecvent primele două sesiuni în calea de conversie ar avea cele mai bune rezultate în etapele superioare ale canalului, deoarece ajută la atragerea utilizatorilor către site. Canalele care aduc cel mai frecvent ultimele două sesiuni înainte de cumpărare ar avea rezultate mai bune la canalul inferior: îi ajută pe cumpărători să ia decizii.

Analiștii OWOX au sugerat segmentarea comenzilor după numărul de sesiuni ale tranzacției (1, 2, 3, 4 și 5+ sesiuni). Căile lungi de conversie (5+ sesiuni) sunt tratate în mod similar cu cele scurte: accentul principal este pus pe primele două și ultimele două sesiuni. Acestea sunt sesiunile în care un utilizator află despre un produs și ia o decizie de cumpărare. Sesiunile dintre acestea contribuie mult mai puțin, prin urmare sunt analizate toate împreună.

Echipa OWOX a configurat importul automat al rezultatelor segmentării în Foi de calcul Google folosind suplimentul OWOX BI BigQuery Reports și a creat un raport. Raportul arată performanța canalelor de publicitate pentru diferite locații și diferite BGC. De exemplu, acum se poate vedea cât de des vizitează utilizatorii site-ul web făcând clic pe reclamele Google în diferite etape ale canalului în căi de conversie lungi (5+ sesiuni). Specialiștii companiei pot compara performanța reclamelor din Google și Criteo și pot vedea care dintre canale ar avea performanțe mai bune la pâlnia superioară, mijlocie și inferioară, pentru fiecare regiune-segment BGC.

Pentru a facilita munca managerilor și a specialiștilor în marketing, experții OWOX au vizualizat datele sub formă de tablouri de bord interactive. Google Data Studio a fost ales ca soluție de bord, din următoarele motive:

• Tablourile de bord sunt convenabile pentru a lucra: datele pot fi filtrate cu ușurință după dată sau dimensiunile selectate.
• Sursele de date pentru raportare pot fi conectate în doar câteva clicuri.
• Rapoarte și tablouri de bord personalizate nelimitate pot fi create fără costuri.

Ca urmare, a fost primit tabloul de bord, care afișează modul în care achizițiile sunt segmentate în funcție de sursa publicitară, regiune, un grup de categorii de afaceri (BGC) și lungimea căii înainte de achiziție.

Ca urmare a colectării și procesării datelor în Google BigQuery folosind Google Analytics 360 și OWOX BI, compania a putut evalua performanța canalelor de publicitate pentru diferite regiuni și BGC și, de asemenea, a vizualizat rezultatele în Google Data Studio. Acest lucru a ajutat să răspundă la întrebări precum:

• Ce canale au rezultate mai bune la pâlnia superioară, la pâlnia mijlocie și la pâlnia inferioară?
• Ce canale au rezultate mai bune într-un anumit segment „regiune—BGC”?
• Care segment „regiune-BGC” primește cele mai multe achiziții?

Acum planurile sunt revizuirea și realocarea bugetului de marketing de performanță în a doua jumătate a anului 2017 pe baza rezultatelor testelor.