4 ejemplos de análisis basado en datos – Usabilidad web y seo

4 ejemplos de análisis basado en datos

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

Google quiere facilitar la gestión de una campaña de PPC y, por lo tanto, le quita de las manos la gestión de ofertas y palabras clave.

Así es como Google administra las campañas, utilizando el aprendizaje automático, para las Ofertas inteligentes y las Compras inteligentes.

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 esta caja negra, puede jugar con las entradas de manera más eficiente para impactar positivamente el resultado.

El propio Google ofrece más formas de alimentar el algoritmo, como la capacidad de enviar (devolver) datos de coincidencia de clientes o datos de conversión (conversiones mejoradas y reglas de valor de conversión). Hay oportunidades adicionales para utilizar positivamente los insumos para alimentar la caja negra.

Este artículo explica cómo puede utilizar la información combinada obtenida de diferentes tipos de datos para alinearse mejor con sus objetivos comerciales.

La importancia sin precedentes de la ciencia de datos

Antes de descubrir los resultados, primero debe comprender la diferencia entre los diferentes tipos de datos

Datos de Google: Datos que recibe de Google

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

Datos de la empresa: 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 inventario y todo tipo de datos de clientes.

Datos de la 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 delante de su competencia?
  • ¿Cuáles son los precios de sus competidores y qué productos ofrecen?
  • ¿Para qué palabras clave están posicionadas y usted no?

Ahora pasemos a las observaciones.

4 ejemplos: cómo la conversión de datos en conocimientos puede brindarle una ventaja al principio

Se necesitan diferentes tipos de datos para obtener información valiosa.

A veces, esto es para estadísticas para las que solo necesita una fuente de datos, pero en nuestra opinión, los mejores resultados se pueden obtener combinando datos de Google, empresas y competidores.

A continuación, se muestran algunos ejemplos de estadísticas que ahora puede crear con Adchieve para optimizar sus campañas de Shopping inteligentes:

  • Comprensión de la rentabilidad de la campaña (POAS).
  • Información sobre los patrones de venta cruzada y venta ascendente.
  • Conozca los precios y su relevancia para sus clasificaciones.
  • Visibilidad de palabras clave para campañas de Shopping inteligentes.

1. Información sobre POAS

En nuestro camino hacia la comprensión del algoritmo de compras de Google, nos preguntamos si el ROAS era un buen objetivo. El ROAS es solo un indicador que no dice nada sobre su rentabilidad.

¿Cuál es el ROAS ideal para obtener un beneficio y una facturación máximos y saludables? ¿Este ROAS objetivo debería ser el mismo para todos los productos de su campaña de Shopping?

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

Donde antes solo administraba los ingresos del ROAS, ahora podemos obtener visibilidad automática de las ganancias combinando 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: 4 ejemplos de análisis basados ​​en datos

Fuente: Adchieve

Obtenga más información sobre el funcionamiento y los beneficios de POAS en este artículo Adchieve, Google Ads: Por qué elegir un objetivo de POAS en lugar de ROAS.

2. Información sobre venta cruzada y venta ascendente

Al compilar las estadísticas de POAS, también nos dimos cuenta de que la publicidad en el producto A no siempre significa que también vende el producto A. También es posible que además de A, también venda el producto B o no venda el producto A en absoluto, pero solo el producto C.

Es por eso que hemos desarrollado un Modelo de Participación de Publicidad de Producto, en el que el mensaje principal 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 para participar en la publicidad de productos:

Optimice las campañas de Shopping inteligentes: 4 ejemplos de análisis basados ​​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 vender hasta el producto B también puede ser técnicamente interesante en el margen.

3. Influencia de su precio en las clasificaciones

¿Están sus precios influyendo en su clasificación de Google? Queríamos saber si esta afirmación era realidad o ficción, por lo que iniciamos una investigación.

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

Tomamos en cuenta los movimientos en el índice de referencia y para cada producto se determinó aleatoriamente en qué rango de precios estaría el producto en una semana determinada. Puede ver el resultado en el cuadro a continuación.

Optimice las campañas de Shopping inteligentes: 4 ejemplos de análisis basados ​​en datosImpresiones

Optimice las campañas de Shopping inteligentes: 4 ejemplos de análisis basados ​​en datosTasa de conversión

Fuente: Adchieve

Vimos un claro efecto cónico en las impresiones. Los productos del grupo de productos con el descuento más alto fueron los que más se mostraron y fueron los que más clics recibieron.

Por el contrario, los productos con el aumento de precio más alto mostraron menos y menos clics. Google muestra más cuando eres 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, ofrecemos una imagen aún más clara.

4. Estadísticas de palabras clave

Recientemente, desarrollamos una herramienta que le brinda información a nivel de palabra clave sobre compras inteligentes al recopilar de manera estructural y automática datos de consultas de búsqueda a través de la indexación.

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

  • Correcciones de ROAS.
  • Cambios en su oferta de precio.
  • Efectos de las mejoras en las calificaciones de los productos.
  • Correcciones de título.
  • Influencia de los productos recién agregados en sus clasificaciones.

Nuestra función también la utiliza el Grupo Luqom, el mayor proveedor de iluminación en línea de Europa. Gracias a los datos de palabras clave devueltos, pueden optimizar campañas inmediatamente o ver el efecto de los ajustes.

Los datos también son estratégicamente importantes, ya que le permiten monitorear de cerca su posición en relación con sus competidores (a esto lo llamamos “participación de mercado”). También le enseñó a Luqom qué productos son populares en Google Shopping y cuáles la tienda en línea aún no ha incluido en su surtido.

Optimice las campañas de Shopping inteligentes: 4 ejemplos de análisis basados ​​en datos

Fuente: Adchieve

Para obtener más información, consulte este artículo: Vuelven las estadísticas de palabras clave de Google Smart Shopping.

Factores de éxito en la gestión de campañas de forma diferente

Además de Luqom y un importante minorista del Reino Unido, Adchieve ha investigado los factores de éxito del algoritmo de navegación durante los últimos dos años con otros minoristas líderes.

Aprendimos que cuatro factores son importantes como condiciones previas.

Sea claro sobre sus objetivos comerciales

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

¿O tal vez quiere crecer en un mercado específico, por ejemplo, sin perder de vista su volumen de negocios / cuota de mercado?

Conocer sus objetivos no solo es importante para explicar hacia dónde quiere apuntar. También influye en los datos que necesita y en las estructuras con las que puede trabajar mejor durante la campaña.

Va más allá del departamento de marketing

Cualquiera que busque ganar puntos en Google a corto o medio plazo también debería pensar en su cobertura y los precios que cobran. En materia de surtido, es necesaria la participación del departamento de compras o de la gestión de categorías.

¿Quieres ver los márgenes de tus ventas a través de Google? Entonces necesitas conocimientos 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 al aprendizaje, no solo a la acción directa.

Los gerentes de PPC están acostumbrados a realizar muchas acciones, por ejemplo, ajustando directamente las ofertas y las palabras clave. Con Smart Shopping, puede controlar muchos menos botones.

Por tanto, no se trata de la cantidad de actividades realizadas, sino de la calidad de estas decisiones. ¿Qué objetivos de ROAS y estructura de campaña lo ayudarán a lograr sus objetivos comerciales?

Lo anterior requiere adquirir nuevos conocimientos al mantenerse al día con los desarrollos del mercado, así como experimentar con usted mismo y aprender qué funciona y qué no para su situación.

Los experimentos no siempre conducen a elementos prácticos, pero sí conducen a nuevos conocimientos interesantes que plantean nuevas consideraciones, ayudándole a acercarse a sus objetivos.

También requiere la participación y el compromiso de alguien de alto nivel en la organización. Esta persona conoce los objetivos comerciales, es capaz de pensar y dirigir actividades interdepartamentales, y puede iniciar experimentos que no son utilizados o envalentonados por niveles inferiores de la organización.

Ponga todo en práctica con el software adecuado

Finalmente, está listo y cuenta con la participación de alguien superior en su organización.

El uso de software de automatización de anuncios basado en datos significa que puede actuar en función de sus conocimientos y administrar sus campañas de manera diferente, no solo por eso alimentación caja negra, pero en nuestras palabras “colorea la caja negra”.

¿Qué vas a ver?

Algunos ejemplos:

  • Puede realizar cambios razonables en el ROAS de su campaña.
  • Puede predecir el impacto del ajuste del ROAS en los ingresos y el margen
  • Puede utilizar su análisis de palabras clave para estimar cuánto espacio le queda para clasificar los términos de búsqueda importantes.
  • Tienes acceso a tu propio contenido y su clasificación.
  • Puede ver qué contenido están usando sus competidores (títulos e imágenes) y si se clasifican mejor. En base a esto, puede realizar ajustes razonables en su propio contenido.
  • ¿Cuáles son sus precios más óptimos? ¿A qué precios tiene el margen más alto pero también la posición más alta en Google? Combinado con su información de ventas cruzadas y ventas ascendentes y datos de palabras clave, puede llegar a algunas conclusiones interesantes.

Y finalmente, ¿qué tan bueno sería si pudieras influir en tu surtido?

Según los conocimientos que compartimos 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 recomendada: Imagen de Adchieve. Usado con permiso.

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