Google BigQuery'de destekli dönüşümlerle reklam kampanyaları nasıl optimize edilir?

İşletmeler ne kadar çok reklam kanalı geliştirirse, farklı kampanyalarla o kadar çok müşteri kazanılabilir. Buna göre, işletme kullanıcıları pazarlama performansını iyileştirmek için değerli veri içgörüleri elde ederse, elde edilen gelir önemli ölçüde artacaktır.

Bu durumda, farklı platformlar üzerinde farklı kullanıcı segmentleri için reklam kampanyalarını optimize etme konusunda zorluklar yaşayan büyük bir tüketici elektroniği ve beyaz eşya perakende zinciri için OWOX BI ekibi tarafından sağlanan çözümü açıklıyoruz.

Şirket, bir dizi faktörü göz önünde bulundurarak reklam harcamalarını optimize etmek istiyordu: birden fazla reklam kanalının müşterinin satın alma yolculuğuna katkısı, bir iş kategorileri grubu (BGC) ve çeşitli bölgeler arasındaki kullanıcı davranışındaki farklılıklar.

İş kategorileri grubu (BGC), benzer ürün kategorileri grubudur. Örneğin, Ses Ekipmanı MP3 çalarlar, kulaklıklar vb. için ortak bir addır. BGC'ye göre segmentasyon, perakendecinin iç yapısı tarafından yönlendirilir: her departman bir BGC'den sorumludur.

Farklı şehirlerden veya bölgelerden müşterilerin davranışları ekonomik faktörlerden dolayı farklılık göstermektedir. Bu nedenle Media&CRM departmanı siparişleri coğrafyaya göre bölümlere ayırır.

Perakendecinin deneyimine göre, çevrimiçi ve çevrimdışı müşterilerin %80'i satın alma yapmadan önce birden çok reklam kanalıyla etkileşime giriyor. Google Analytics'teki Desteklenen Dönüşümler raporu, çevrimiçi kanalların dönüşüm yolları üzerindeki etkisinin analiz edilmesine olanak tanır. Ancak rapor, bölgeye ve BGC'ye göre segmentasyona izin vermez. Bu, her bir kanalın katkısını tam olarak değerlendirmeyi imkansız hale getirir.

Ayrıca şirket, tam kullanıcı davranışı verileriyle desteklenen daha iyi kararlar almak istiyordu. Google Analytics, raporlama dönemi için veri hacmi 500 bin oturumu (Google Analytics 360'ta 100 milyon oturum) aşarsa örnekleme uygular. Ayrıca, Çok Kanallı Dönüşüm Hunisi raporlarında dönüşüm yollarının tam resmini görmek her ay 1 milyonu aştığı için mümkün olmadı. Operasyonların ölçeği göz önüne alındığında, bu tür ölçüm hataları perakendecinin kararlarının kalitesini büyük ölçüde etkiledi.

Farklı bölgelerdeki – BGC segmentlerindeki reklam kanallarının performansını karşılaştırmak için, büyük bir veri ambarında kullanıcı davranışı verilerinin toplanmasına karar verildi. OWOX, verilerin güvenliğini, esnekliğini ve hızlı işlenmesini sağladığı için Google BigQuery'nin kullanılmasını önerdi.

Google BigQuery Export özelliği sayesinde, web sitesi ziyaretçilerinin davranış verileri Google Analytics'ten otomatik olarak Google BigQuery'ye aktarılır. Bu özellik yalnızca Google Analytics 360 istemcileri için kullanılabilir.

AdWords kampanya performans verileri otomatik olarak Google Analytics'e aktarılır. OWOX BI Pipeline, reklam kampanyaları için maliyet verilerinin Google Analytics'e aktarılmasına yardımcı olur ve ayrıca Google BigQuery'deki tüm reklam maliyetleriyle ilgili verileri toplar.

Dahili sistem (ERP), ürün kategorileri ve BGC arasındaki ilişkiler hakkındaki verileri depolar. Örneğin, Mikrodalga Fırınlar Küçük Ev Aletleri (SDA) grubuna, Dizüstü Bilgisayarlar ise Bilgisayar grubuna aittir. Analistler, verileri dahili sistemden Google E-Tablolar'a kopyalar ve ardından OWOX BI BigQuery Reports eklentisini kullanarak Google BigQuery'ye aktarır.

Veri toplama akış şeması aşağıda verilmiştir:

İlişkilendirme modeli için gereken veriler, Google BigQuery'de iki tabloda depolanır. İlk tablo, Google Analytics'ten satın almalar, kullanıcı davranışı ve reklam harcamaları hakkındaki verileri depolar. Diğeri, ürün kategorileri ile Google E-Tablolar'daki BGC arasındaki ilişkilerle ilgili verileri depolar.

OWOX uzmanları, JOIN işlemini kullanarak bu iki tablodaki verileri Ürün Kategori Kimliğine göre birleştirdi. Veriler şu şekilde birleştirildi:

Şirket, kullanıcıların en sık hangi kanallarla ve hangi sırayla etkileşime girdiğini görmek istedi. Dönüşüm yoluna en sık ilk iki oturumu getiren kanallar, kullanıcıları web sitesine çekmeye yardımcı olduklarından, dönüşüm hunisinin üst aşamalarında en iyi performansı gösterir. Satın almadan önce en çok son iki oturumu getiren kanallar, dönüşüm hunisinin alt kısmında daha iyi performans gösterir: alıcıların karar vermesine yardımcı olurlar.

OWOX analistleri, işlemdeki oturum sayısına (1, 2, 3, 4 ve 5+ oturum) göre siparişleri bölümlere ayırmayı önerdi. Uzun dönüşüm yolları (5+ oturum), kısa olanlara benzer şekilde ele alınır: ana odak, ilk iki ve son iki oturuma yerleştirilir. Bunlar, kullanıcının bir ürün hakkında bilgi edindiği ve satın alma kararı verdiği oturumlardır. Aradaki oturumlar çok daha az katkıda bulunur, bu nedenle hepsi birlikte analiz edilir.

OWOX ekibi, OWOX BI BigQuery Reports eklentisini kullanarak segmentasyon sonuçlarının Google E-Tablolar'a otomatik olarak aktarılmasını ayarladı ve bir rapor oluşturdu. Rapor, reklam kanallarının farklı konumlar ve farklı BGC'ler için nasıl performans gösterdiğini gösterir. Örneğin, artık kullanıcıların uzun (5+ oturum) dönüşüm yollarında huninin farklı aşamalarında Google reklamlarına tıklayarak web sitesini ne sıklıkta ziyaret ettiği görülebiliyor. Şirketin uzmanları, Google ve Criteo'daki reklamların performansını karşılaştırabilir ve her bir bölge-BGC segmenti için dönüşüm hunisinin üst, orta ve alt kısmında hangi kanalların daha iyi performans göstereceğini görebilir.

Yöneticilerin ve pazarlama uzmanlarının işini kolaylaştırmak için OWOX uzmanları, verileri etkileşimli panolar şeklinde görselleştirdi. Google Data Studio, aşağıdaki nedenlerle bir gösterge tablosu çözümü olarak seçildi:

• Panolarla çalışmak uygundur: veriler, tarihe veya seçilen boyutlara göre kolayca filtrelenebilir.
• Raporlama için veri kaynakları sadece birkaç tıklamayla bağlanabilir.
• Sınırsız sayıda özel rapor ve gösterge tablosu ücretsiz olarak oluşturulabilir.

Sonuç olarak, satın almaların reklam kaynağına, bölgeye, kategori işletme grubuna (BGC) ve satın almadan önceki yol uzunluğuna göre nasıl segmentlere ayrıldığını gösteren gösterge panosu alındı.

Google Analytics 360 ve OWOX BI kullanılarak Google BigQuery'de veri toplanması ve işlenmesi sonucunda şirket, farklı bölgeler ve BGC için reklam kanallarının performansını değerlendirebildi ve sonuçları Google Data Studio'da görselleştirebildi. Bu, aşağıdaki gibi soruların yanıtlanmasına yardımcı oldu:

• Hangi kanallar üst huni, orta huni ve alt hunide daha iyi performans gösteriyor?
• Belirli bir «bölge—BGC» segmentinde hangi kanallar daha iyi performans gösteriyor?
• En çok satın alınan «bölge-BGC» segmenti hangisi?

Şimdi planlar, test sonuçlarına göre 2017'nin ikinci yarısında performans pazarlama bütçesini gözden geçirip yeniden tahsis etmek.