4 ejemplos de información basada en datos


Esta publicación fue patrocinada por Adchieve. Las opiniones expresadas en este artículo son propias del patrocinador.

Google quiere facilitar la administración de campañas de PPC y, por lo tanto, le quita de las manos la administración de ofertas y la administración de palabras clave.

Así es como Google gestiona las campañas, a través del aprendizaje automático, para Smart Bidding y Smart Shopping.

Smart Shopping también garantiza que Google siga siendo una caja negra para los especialistas en marketing.

Sin embargo, si comprende mejor las entradas y salidas de esa caja negra, puede jugar con la entrada de manera más efectiva para influir positivamente en el resultado.

El propio Google ofrece más posibilidades para alimentar el algoritmo, por ejemplo, con posibilidades de enviar (volver) datos de Segmentación por clientes o datos de conversión (conversiones mejoradas y reglas de valor de conversión). Hay oportunidades adicionales para utilizar positivamente sus aportes para alimentar la caja negra.

En este artículo, explicamos cómo puede utilizar la información combinada obtenida de diferentes tipos de datos para que coincida mejor con sus objetivos comerciales.

La importancia sin precedentes de la ciencia de datos

Antes de poder encontrar conocimientos, primero debe comprender la distinción entre diferentes tipos de datos

Datos de Google: Datos que recibe de Google

Aunque Google divulga menos datos que nunca, todavía hay mucha información importante que puede utilizar. Piense en conversiones, costos, impresiones, etc.

Datos de la compañia: Datos específicos de la empresa que indican en qué KPI o factores se enfoca

Los datos de la empresa son datos que usted mismo tiene. Piense en información sobre márgenes, datos de acciones y todo tipo de datos de clientes.

Datos de competencia: datos sobre lo que está sucediendo en su mercado

La tercera fuente de datos son los datos sobre el mercado en el que está activo.

  • ¿Está por delante o por detrás de sus competidores?
  • ¿Cuáles son los precios de sus competidores y qué productos ofrecen?
  • ¿Qué palabras clave clasifican y tú no?

Ahora demos el salto a las perspectivas.

4 ejemplos: cómo convertir los datos en conocimientos puede darle una ventaja

Se necesitan diferentes tipos de datos para llegar a información valiosa.

A veces, esto se refiere a las estadísticas para las que solo necesita una fuente de datos, pero creemos que las mejores estadísticas se pueden encontrar cuando se combinan los datos de Google, la empresa y la competencia.

Los siguientes son algunos ejemplos de información que ahora puede crear con Adchieve para optimizar sus campañas dentro de Smart Shopping:

  • Comprender la rentabilidad de la campaña (POAS).
  • Información sobre los patrones de venta cruzada y venta adicional.
  • Conozca los precios y su importancia para su clasificación.
  • Información sobre las palabras clave en las campañas de Shopping inteligentes.

1. Perspectivas de POAS

En nuestro viaje hacia la comprensión del algoritmo de compra de Google, nos preguntamos si el ROAS es un buen objetivo. El ROAS es solo una proporción que no dice nada sobre su rentabilidad.

¿Cuál es el ROAS espiritual en el que logra una rentabilidad y una facturación máximas y saludables? ¿Y ese objetivo de ROAS debería ser el mismo para todos los productos de su campaña de Shopping?

Es por eso que cada vez más anunciantes utilizan conocimientos de POAS (Profit On Ad Spent).

Donde anteriormente solo administraba los ingresos del ROAS, ahora podemos obtener información automatizada sobre las ganancias al combinar los datos de Google (datos de costos) con los datos de la empresa (márgenes).

Aquí está la prueba de que un buen ROAS no tiene por qué ser necesariamente un buen POAS:

Optimice las campañas de Shopping inteligentes: cuatro ejemplos de estadísticas basadas en datos

Fuente: Adchieve

Lea más sobre el funcionamiento y los beneficios de POAS en este artículo de Adchieve, Google Ads: por qué elegir el objetivo de POAS en lugar del ROAS.

2. Perspectivas de venta cruzada y venta mejorada

Al desarrollar conocimientos de POAS, también nos dimos cuenta de que la publicidad sobre el producto A no siempre significa que también venda el producto A. También es posible que además de A, también venda el producto B o no venda el producto A en total, pero solo el producto C.

Es por eso que desarrollamos el Modelo de Contribución de Publicidad de Producto, donde el mensaje central es que la publicidad del producto A no siempre conduce a la venta del (único) producto A.

A continuación, se muestra una ilustración del modelo de contribución de publicidad de productos:

Optimice las campañas de Shopping inteligentes: cuatro ejemplos de estadísticas basadas en datos

Fuente: Adchieve

Esto es importante al calcular su margen de beneficio.

El producto C puede tener un margen muy diferente al del producto A, y la venta adicional del producto B también puede ser interesante desde el punto de vista técnico de los márgenes.

3. El efecto de su precio en las clasificaciones

¿Sus precios afectan su clasificación de Google? Queríamos encontrar si esta afirmación era realidad o ficción, por lo que comenzamos a investigar.

Para un minorista importante del Reino Unido, ajustamos los precios minoristas de un grupo de productos aleatorios durante un período de cuatro meses. Los productos cayeron en uno de los cinco rangos de precios alrededor del precio de referencia que cotiza Google, y los precios eran, por ejemplo, un 15% más baratos una semana y un 5% más caros la siguiente.

Tomamos en cuenta los movimientos dentro del índice de referencia y, para cada producto, se determinó aleatoriamente en qué rango de precios caería el producto esa semana. Puedes ver el resultado en el gráfico a continuación.

(*4*)Impresiones

Optimice las campañas de Shopping inteligentes: cuatro ejemplos de estadísticas basadas en datosTasa de conversión

Fuente: Adchieve

Vimos un claro efecto de disminución en las impresiones. Los productos del grupo de productos que tenían el mayor descuento se mostraban con mayor frecuencia y eran los que más clics tenían.

Por el contrario, los productos que más habían aumentado de precio fueron los que menos se mostraron y menos clics. Google te muestra más cuando estás más barato, pero la diferencia en la tasa de conversión es mucho mayor que en las impresiones. Entonces el precio importa.

Al proporcionar información sobre los precios de la competencia en Google Shopping, proporcionamos una imagen aún más precisa.

4. Estadísticas de palabras clave

Recientemente, desarrollamos una herramienta que genera información dentro de Smart Shopping a nivel de palabras clave mediante la recopilación de datos de términos de búsqueda de forma estructural y automática mediante el rastreo.

Estos datos de rastreo le ayudan a comprender lo que está sucediendo dentro de Smart Shopping. Puede ver los efectos a nivel de palabra clave de:

  • Ajustes en su ROAS.
  • Cambios en su propuesta de precio.
  • Los efectos de las mejoras en las puntuaciones de sus productos.
  • Los ajustes de títulos.
  • El impacto de los productos recién agregados en sus clasificaciones.

El Grupo Luqom, el mayor proveedor de iluminación en línea de Europa, también utiliza nuestra función. Con los datos de palabras clave devueltos, pueden optimizar campañas de inmediato o ver el efecto de los ajustes.

Los datos también son estratégicamente importantes porque les permite monitorear de cerca su posición en relación con la competencia (a esto lo llamamos la “participación de mercado”). También le enseñó a Luqom qué productos eran populares dentro de Google Shopping y aquellos que la tienda web aún no tenía en su gama.

Optimice las campañas de Shopping inteligentes: cuatro ejemplos de estadísticas basadas en datos

Fuente: Adchieve

Obtenga más información sobre el tema en este artículo: Las estadísticas de palabras clave para Google Smart Shopping están de vuelta.

Factores de éxito para administrar campañas de manera diferente

Además de Luqom y el gran minorista del Reino Unido, en Adchieve, hemos realizado investigaciones durante los últimos dos años con otros minoristas líderes sobre los factores de éxito para aplicar el algoritmo de navegación.

Lo que hemos aprendido es que cuatro factores son importantes como condiciones previas.

Aclare sus objetivos comerciales

Esto puede parecer un factor decisivo, pero la práctica es más rebelde. Quiere concentrarse en mejorar su margen, pero ¿puede eso también a expensas de su volumen de negocios?

¿O quiere crecer en un mercado específico, por ejemplo, sin perder de vista su facturación / cuota de mercado?

Conocer tus objetivos no solo es importante para aclarar hacia dónde quieres dirigirte. También influye en qué datos necesita y con qué estructuras puede trabajar mejor durante su campaña.

Trasciende el departamento de marketing

Cualquiera que quiera puntuar en Google a corto o medio plazo también debe pensar en su rango y los precios que cobran. Para asuntos relacionados con el surtido, necesita la participación del departamento de compras o la gestión de categorías.

¿Quiere proporcionar información sobre los márgenes de sus ventas a través de Google? Entonces necesita la experiencia del departamento financiero.

Como gerente de PPC o comercializador en línea, trabaja menos en la interfaz de Google y más con colegas (de otros departamentos).

Esté abierto a la experimentación y el aprendizaje, no solo a tomar acciones directas

Los gerentes de PPC están acostumbrados a realizar muchas acciones, por ejemplo, ajustando sin rodeos las ofertas y las palabras clave. Puede controlar muchos menos botones con Smart Shopping.

Por lo tanto, se trata menos de la cantidad de acciones que realiza, sino más de la calidad de esas decisiones. ¿Qué objetivos de ROAS y estructura de campaña lo ayudarán a lograr sus objetivos comerciales?

Lo anterior requiere que acumule nuevos conocimientos manteniéndose al día con los desarrollos en el mercado, y también experimentando y aprendiendo qué funciona y qué no funciona en su situación.

Los experimentos no siempre conducen a elementos procesables, pero sí conducen a nuevos conocimientos interesantes que evocan nuevas consideraciones, lo que lo ayuda a acercarse a sus objetivos.

Esto también requiere el compromiso y la participación de alguien de alto nivel en la organización. Esta persona conoce los objetivos comerciales, puede pensar y liderar acciones interdepartamentales, y puede iniciar experimentos que no se utilizan o se atreven a niveles inferiores en la organización.

Ponga todo en práctica con el software adecuado

Finalmente, está listo y existe el compromiso de alguien más alto en su organización.

El uso de software de automatización de publicidad basada en datos significa que puede actuar en función de sus conocimientos y administrar sus campañas de manera diferente, no solo para alimentación la caja negra, pero en nuestras palabras, «colorea la caja negra».

¿De qué vas a tener una idea?

Algunos ejemplos:

  • Puede realizar cambios sustanciales en el ROAS de su campaña.
  • Puede predecir el efecto de un ajuste de ROAS tanto en sus ingresos como en su margen
  • En función de las estadísticas de sus palabras clave, puede estimar cuánto espacio queda para ganar posiciones en términos de búsqueda importantes.
  • Tienes información sobre tu propio contenido y cómo se clasifica.
  • Puede ver qué contenido usan sus competidores (títulos e imágenes) y si se clasifican mejor con él. En base a esto, puede realizar ajustes sustanciales a su propio contenido.
  • ¿Cuáles son sus precios más óptimos? ¿A qué precios tiene el mayor margen pero también clasifica el máximo dentro de Google? En combinación con sus estadísticas de ventas cruzadas y de ventas adicionales, y con datos de palabras clave, puede llegar a conclusiones interesantes.

Y finalmente, ¿qué tan bueno sería si incluso pudiera influir en su gama de productos?

Según los conocimientos que pusimos a disposición a través de Adchieve, Luqom amplió su rango dentro de una de las etiquetas en un 50%.

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Créditos de imagen

Imagen destacada: Imagen de Adchieve. Usado con permiso.





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