如何通过 Google BigQuery 中的辅助转化优化广告活动

已发表: 2022-05-25

企业开发的广告渠道越多，通过不同的活动获得的客户就越多。 因此，如果业务用户获得有价值的数据洞察以提高营销绩效，所产生的收入将大幅增长。

在这种情况下，我们描述了 OWOX BI 团队为大型消费电子和家电零售连锁店提供的解决方案，该连锁店在针对不同平台上的不同用户群优化广告活动方面遇到了挑战。

目录

  • 目标
  • 挑战
  • 解决方案
    • 第 1 步：在 Google BigQuery 中收集完整数据
    • Step 2. 处理得到的数据
    • 步骤 3. 创建报告
  • 结果

目标

该公司希望优化广告支出，同时考虑多种因素：多个广告渠道对客户购买旅程的贡献、类别业务组 (BGC) 以及不同地区的用户行为差异。

类别业务组 (BGC) 是一组相似的产品类别。 例如，音频设备是 MP3 播放器、耳机等的通用名称。 BGC 的细分是由零售商的内部结构驱动的：每个部门负责一个 BGC。

由于经济因素，来自不同城市或地区的客户的行为有所不同。 这就是媒体和 CRM 部门按地域划分订单的原因。

挑战

根据零售商的经验，80% 的线上和线下客户在购买前会与多个广告渠道进行互动。 Google Analytics 中的辅助转化报告允许分析在线渠道对转化路径的影响。 但是，该报告不允许按地区和 BGC 进行细分。 这使得无法全面评估每个渠道的贡献。

此外，该公司希望在完整的用户行为数据的支持下做出更好的决策。 如果报告期间的数据量超过 50 万个会话（Google Analytics 360 中的 1 亿个会话），则 Google Analytics 会应用抽样。 此外，由于每月的转化次数超过 100 万，因此无法在多渠道路径报告中查看转化路径的全貌。 鉴于经营规模，此类测量误差极大地影响了零售商决策的质量。

解决方案

为了比较不同区域——BGC细分的广告渠道表现，决定在大数据仓库中收集用户行为数据。 OWOX 建议使用 Google BigQuery，因为该服务可确保数据的安全性、灵活性和快速处理。

第 1 步：在 Google BigQuery 中收集完整数据

借助 Google BigQuery 导出功能，网站访问者的行为数据会自动从 Google Analytics 导入到 Google BigQuery。 此功能仅适用于 Google Analytics 360 客户端。

AdWords 广告系列效果数据会自动导入 Google Analytics（分析）。 OWOX BI Pipeline 帮助将广告活动的成本数据导入 Google Analytics，并在 Google BigQuery 中收集所有广告成本的数据。

内部系统 (ERP) 存储有关产品类别和 BGC 之间关系的数据。 例如，微波炉属于小型家用电器 (SDA)组，笔记本电脑属于计算机组。 分析师将数据从内部系统复制到 Google Sheets，然后使用 OWOX BI BigQuery Reports 插件将其导入 Google BigQuery。

数据采集​​流程图如下：

Step 2. 处理得到的数据

归因模型所需的数据存储在 Google BigQuery 的两个表中。 第一个表存储来自 Google Analytics 的有关购买、用户行为和广告支出的数据。 另一个存储来自 Google 表格的产品类别和 BGC 之间关系的数据。

OWOX 专家使用 JOIN 操作按产品类别 ID 合并这两个表中的数据。 数据组合如下：

该公司希望了解用户最常与哪些渠道互动以及按什么顺序互动。 在转化路径中最常带来前两个会话的渠道将在渠道的上部阶段表现最佳，因为它们有助于吸引用户访问网站。 最常在购买前带来最后两个会话的渠道在较低的漏斗中表现更好：它们帮助买家做出决定。

OWOX 分析师建议按交易的会话数（1、2、3、4 和 5+ 会话）对订单进行细分。 长转化路径（超过 5 个会话）的处理方式与短转化路径类似：主要关注前两个会话和最后两个会话。 这些是用户了解产品并做出购买决定的会话。 中间的会话贡献少得多，因此它们被一起分析。

步骤 3. 创建报告

OWOX 团队使用 OWOX BI BigQuery Reports 插件将分段结果自动导入 Google 表格，并创建了一份报告。 该报告显示了广告渠道在不同地点和不同 BGC 上的表现。 例如，现在可以通过在较长的（5 次以上会话）转化路径中点击漏斗的不同阶段的 Google 广告来查看用户访问网站的频率。 该公司的专家可以比较 Google 和 Criteo 中的广告效果，并查看对于每个区域 - BGC 细分，哪些渠道在上漏斗、中漏斗和下漏斗中表现更好。

为了方便管理人员和营销专家的工作，OWOX 专家以交互式仪表板的形式将数据可视化。 Google Data Studio 被选为仪表板解决方案，原因如下：

  • 仪表板使用起来很方便：可以按日期或选定的维度轻松过滤数据。
  • 只需单击几下即可连接用于报告的数据源。
  • 可以免费创建无限的自定义报告和仪表板。

结果，收到了仪表板，显示了购买是如何按广告来源、地区、类别业务组 (BGC) 和购买前的路径长度进行细分的。

结果

由于使用 Google Analytics 360 和 OWOX BI 在 Google BigQuery 中收集和处理数据，该公司可以评估不同地区和 BGC 的广告渠道的性能，并在 Google Data Studio 中可视化结果。 这有助于回答以下问题：

  • 哪些渠道在上漏斗、中漏斗和下漏斗中表现更好？
  • 哪些渠道在特定的“区域—BGC”细分市场中表现更好？
  • 哪个 «region-BGC» 细分市场获得最多购买？

现在计划根据测试结果在2017年下半年重新分配绩效营销预算。