如何通過 Google BigQuery 中的輔助轉化優化廣告活動

已發表: 2022-05-25

企業開發的廣告渠道越多，通過不同的活動獲得的客戶就越多。 因此，如果業務用戶獲得有價值的數據洞察以提高營銷績效，所產生的收入將大幅增長。

在這種情況下，我們描述了 OWOX BI 團隊為大型消費電子和家電零售連鎖店提供的解決方案，該連鎖店在針對不同平台上的不同用戶群優化廣告活動方面遇到了挑戰。

目錄

  • 目標
  • 挑戰
  • 解決方案
    • 第 1 步：在 Google BigQuery 中收集完整數據
    • Step 2. 處理得到的數據
    • 步驟 3. 創建報告
  • 結果

目標

該公司希望優化廣告支出，同時考慮多種因素：多個廣告渠道對客戶購買旅程的貢獻、類別業務組 (BGC) 以及不同地區的用戶行為差異。

類別業務組 (BGC) 是一組相似的產品類別。 例如，音頻設備是 MP3 播放器、耳機等的通用名稱。 BGC 的細分是由零售商的內部結構驅動的：每個部門負責一個 BGC。

由於經濟因素，來自不同城市或地區的客戶的行為有所不同。 這就是媒體和 CRM 部門按地域劃分訂單的原因。

挑戰

根據零售商的經驗，80% 的線上和線下客戶在購買前會與多個廣告渠道進行互動。 Google Analytics 中的輔助轉化報告允許分析在線渠道對轉化路徑的影響。 但是，該報告不允許按地區和 BGC 進行細分。 這使得無法全面評估每個渠道的貢獻。

此外，該公司希望在完整的用戶行為數據的支持下做出更好的決策。 如果報告期間的數據量超過 50 萬個會話（Google Analytics 360 中的 1 億個會話），則 Google Analytics 會應用抽樣。 此外，由於每月的轉化次數超過 100 萬，因此無法在多渠道路徑報告中查看轉化路徑的全貌。 鑑於經營規模，此類測量誤差極大地影響了零售商決策的質量。

解決方案

為了比較不同區域——BGC細分的廣告渠道表現，決定在大數據倉庫中收集用戶行為數據。 OWOX 建議使用 Google BigQuery，因為該服務可確保數據的安全性、靈活性和快速處理。

第 1 步：在 Google BigQuery 中收集完整數據

借助 Google BigQuery 導出功能，網站訪問者的行為數據會自動從 Google Analytics 導入到 Google BigQuery。 此功能僅適用於 Google Analytics 360 客戶端。

AdWords 廣告系列效果數據會自動導入 Google Analytics（分析）。 OWOX BI Pipeline 幫助將廣告活動的成本數據導入 Google Analytics，並在 Google BigQuery 中收集所有廣告成本的數據。

內部系統 (ERP) 存儲有關產品類別和 BGC 之間關係的數據。 例如，微波爐屬於小型家用電器 (SDA)組，筆記本電腦屬於計算機組。 分析師將數據從內部系統複製到 Google Sheets，然後使用 OWOX BI BigQuery Reports 插件將其導入 Google BigQuery。

數據採集流程圖如下：

Step 2. 處理得到的數據

歸因模型所需的數據存儲在 Google BigQuery 的兩個表中。 第一個表存儲來自 Google Analytics 的有關購買、用戶行為和廣告支出的數據。 另一個存儲來自 Google 表格的產品類別和 BGC 之間關係的數據。

OWOX 專家使用 JOIN 操作按產品類別 ID 合併這兩個表中的數據。 數據組合如下：

該公司希望了解用戶最常與哪些渠道互動以及按什麼順序互動。 在轉化路徑中最常帶來前兩個會話的渠道將在渠道的上部階段表現最佳，因為它們有助於吸引用戶訪問網站。 最常在購買前帶來最後兩個會話的渠道在較低的漏斗中表現更好：它們幫助買家做出決定。

OWOX 分析師建議按交易的會話數（1、2、3、4 和 5+ 會話）對訂單進行細分。 長轉化路徑（超過 5 個會話）的處理方式與短轉化路徑類似：主要關注前兩個會話和最後兩個會話。 這些是用戶了解產品並做出購買決定的會話。 中間的會話貢獻少得多，因此它們被一起分析。

步驟 3. 創建報告

OWOX 團隊使用 OWOX BI BigQuery Reports 插件將分段結果自動導入 Google 表格，並創建了一份報告。 該報告顯示了廣告渠道在不同地點和不同 BGC 上的表現。 例如，現在可以通過在較長的（5 次以上會話）轉化路徑中點擊漏斗的不同階段的 Google 廣告來查看用戶訪問網站的頻率。 該公司的專家可以比較 Google 和 Criteo 中的廣告效果，並查看對於每個區域 - BGC 細分，哪些渠道在上漏斗、中漏斗和下漏斗中表現更好。

為了方便管理人員和營銷專家的工作，OWOX 專家以交互式儀表板的形式將數據可視化。 Google Data Studio 被選為儀表板解決方案，原因如下：

  • 儀表板使用起來很方便：可以按日期或選定的維度輕鬆過濾數據。
  • 只需單擊幾下即可連接用於報告的數據源。
  • 可以免費創建無限的自定義報告和儀表板。

結果，收到了儀表板，顯示了購買是如何按廣告來源、地區、類別業務組 (BGC) 和購買前的路徑長度進行細分的。

結果

由於使用 Google Analytics 360 和 OWOX BI 在 Google BigQuery 中收集和處理數據，該公司可以評估不同地區和 BGC 的廣告渠道的性能，並在 Google Data Studio 中可視化結果。 這有助於回答以下問題：

  • 哪些渠道在上漏斗、中漏斗和下漏斗中表現更好？
  • 哪些渠道在特定的“區域—BGC”細分市場中表現更好？
  • 哪個 «region-BGC» 細分市場獲得最多購買？

現在計劃根據測試結果在2017年下半年重新分配績效營銷預算。