5 خطوات لتحليل الحسابات المتقاطعة لحالة الأبطال الخارقين

هذا المنشور جزء من سلسلة مدونة Hero Conf Los Angeles Speaker. سينضم أندرو ميلر إلى أكثر من 50 خبيرًا في الدفع لكل نقرة (PPC) يشاركون خبراتهم الاجتماعية وخبراتهم البحثية المدفوعة في أكبر حدث شامل لكل نقرة في العالم ، من 18 إلى 20 أبريل في لوس أنجلوس ، كاليفورنيا. مثل ما تقرأ؟ اكتشف المزيد حول Hero Conf.

يعرف محترفو الدفع بالنقرة كيفية استخدام البيانات لاتخاذ قرارات أفضل وتحسين الحملات لتحقيق نتائج أفضل. لكن العديد من الوكالات والمعلنين الكبار ينشرون حملاتهم عبر حسابات متعددة ويمكن أن يؤدي تحليل كل هذه البيانات إلى العظمة إذا تم إجراؤها بشكل جيد ... أو الصداع النصفي إذا تم بشكل سيئ.

اتبع هذه الخطوات الخمس للتأكد من أن تحليلك يؤدي إلى حالة البطل.

الخطوة 1: تجميع البيانات

اعتمادًا على هياكل حملتك واستراتيجيات التحليلات ، من المحتمل أن تستهلك وتخزن البيانات من مصادر متعددة (منصات PPC ، Google Analytics ، CRM الخاص بك ، وما إلى ذلك). بالطبع ، يمكنك سحب البيانات يدويًا من كل مصدر ، وإسقاطها في Excel أو Tableau ، والبدء في الطحن ، لكن هذه العملية لا تتسع. سيتطلب كل تقرير أو تحسين تكرار نفس الكدح. هذا يتقدم في العمر بسرعة كبيرة.

خطط مسبقًا واعمل مع مطور لاستهلاك أداء الحملة وبيانات التحويل من واجهة برمجة التطبيقات لكل نظام أساسي. يتمثل النهج الأقل ذكاءً في التكنولوجيا في سحب البيانات يدويًا وتحميلها إلى قاعدة بيانات ، ولكن من الأسهل بكثير ، على المدى الطويل ، أتمتة أكبر قدر ممكن. نقوم بسحب البيانات اليومية من واجهة برمجة التطبيقات لكل منصة وتخزينها في قاعدة بيانات SQL مع جدول (جداول) لكل PPC ومنصة تحليلات.

في هذه المرحلة من رحلتك ، تتمثل مهمتك الأكثر أهمية في تحديد هياكل البيانات الخاصة بك. ما هي الحقول التي تحتاج إلى تخزينها ، وكيف تريد ربط جداول البيانات ببعضها البعض؟ في الأساس ، ما هي البيانات التي تحتاجها للقيام بعملك؟ سيوفر لك التخطيط المسبق الكثير من المتاعب لاحقًا عندما تكتشف أنه ليس لديك كل البيانات التي تحتاجها لإجراء تحليلك.

لا تنس التفكير مسبقًا في أدوات التحليل التي تخطط لاستخدامها (المزيد حول هذا في الخطوة 4). تأكد من أن هياكل البيانات وقواعد البيانات الخاصة بك تسمح بالاتصالات الخارجية الآمنة ومن أنها منظمة بشكل صحيح لتكون منطقية في البيئة الخارجية.

في حالتنا ، نظرًا لأننا وكالة ، فإننا نضمن أن كل صف في كل جدول يحتوي على حقل "معرف العميل" حتى نتمكن من ضم البيانات على مستوى العميل. يتيح لنا ذلك مزج البيانات وإنشاء تقارير لكل عميل.

الخطوة 2: تطبيع البيانات

لقد سمعنا جميعًا التعبير ، "دخل القمامة ، قم بإخراج القمامة". لا يُعد تحليل البيانات عبر حسابات متعددة استثناءً. من الضروري أن يتم تطبيع بيانات حساباتك ، أو جعلها أكثر اتساقًا ، للسماح بمقارنات تفاح إلى تفاح.

لمقارنة البيانات واتجاهها بدقة ، عليك التفكير في "ميتا" ، كما هو الحال في البيانات الوصفية. البيانات الوصفية هي ببساطة بيانات حول البيانات. فكر في تصنيفات AdWords على أنها بيانات وصفية. على سبيل المثال ، يمكن أن تكون الكلمات الرئيسية في حملاتك في AdWords ذات علامة تجارية أو لا تحمل علامة تجارية. يمكن أن يندرج عملاء الوكالة في فئة صناعة واحدة أو أكثر.

حاول تخزين أكبر قدر ممكن من البيانات الوصفية في قاعدة البيانات الخاصة بك للسماح بإجراء مقارنات وتحليلات أكثر اتساقًا. على سبيل المثال ، يمكنك مقارنة تأثيرات إزالة AdWords للإعلانات الجانبية اليمنى على الكلمات الرئيسية غير المتعلقة بالعلامة التجارية لجميع العملاء في صناعة الرعاية الصحية بسرعة كبيرة إذا كانت هياكل البيانات الخاصة بك تسمح بذلك. من الأنواع المفضلة الأخرى للتحليل عبر الحسابات مقارنة بيانات ما قبل الإطلاق وبعده للعملاء الجدد بناءً على اليوم الذي نطلق فيه حملاتهم الجديدة. يصبح من السهل جدًا تطوير دراسات الحالة وتحديد الحالات الشاذة عندما نتمكن من تخطيط الأداء لمدة 30 و 60 و 90 يومًا ومقارنتها بنتائج وكالة سابقة.

خذ وقتك في تطوير إستراتيجية قوية ومتسقة لوضع العلامات حتى لا يتلوث تحليلك بالبيانات المهملة.

الخطوة الثالثة: دمقرطة البيانات

لا يمكننا أن نفترض أن جميع مستخدمينا النهائيين سيكونون بارعين في كتابة استفسارات mySQL. ولا يمكننا أيضًا إنشاء لوحات معلومات أو تطبيقات يمكنها التنبؤ بكل الطرق التي قد يرغب محللونا في تقطيعها وتقسيمها إلى مكعبات.

بدلاً من محاولة تدريب الجميع على استفسارات قاعدة البيانات ، اتبع نهجًا أكثر ديمقراطية لجعل البيانات خالية. اجعل هياكل البيانات وعينات مجموعات البيانات متاحة بتنسيقات أكثر شيوعًا مثل Excel أو Google Sheets. بهذه الطريقة ، يمكن لأي شخص معرفة البيانات المتاحة والتفكير في طرق لاستخدامها.

لا يزال بإمكان غير المطورين صياغة الأسئلة التي يمكن لمحلل البيانات ترجمتها إلى استعلام قاعدة بيانات. على سبيل المثال ، اتصل بي مدير الحساب مؤخرًا بسؤال "كيف تقارن تكلفة النقرة وتكلفة الاكتساب الخاصة بالعميل X مع العملاء الآخرين في نفس الصناعة؟" استغرق سحب هذه البيانات المعيارية من قاعدة البيانات الخاصة بنا بضع دقائق فقط ، مما يوفر ساعات من عمليات سحب البيانات اليدوية والجداول المحورية.

خلاصة القول ، لا تحبس بياناتك! قم بتحريره حتى يتمكن المزيد من الأشخاص من إيجاد طرق لاستخدامه.

الخطوة 4: تحليل البيانات

يقفز معظم قوم PPC ببساطة إلى هذه الخطوة. قد يعمل على المدى القصير أو لإجراء تحليل مخصص ، ولكن حذر من أن تخطي الخطوات من 1 إلى 3 قد يؤدي إلى نتائج غير حاسمة أو بيانات غامضة أو قرارات تستند إلى بيانات غير دقيقة. خذ الوقت الكافي للقيام بذلك بشكل صحيح حتى تكون التحليلات المستقبلية أسرع وأكثر ثاقبة.

الآن بعد أن أصبح لديك حسابات متعددة تستحق البيانات في مكان واحد ، حان الوقت لبدء التحليل. هذا هو المكان الذي يحدث السحر! يمكن أن يؤدي التحليل إلى رؤى ورؤى للتحسين.

طوِّر فرضية

ابدأ بتطوير واختبار الفرضيات حول بياناتك. لا تخوض في جبال البيانات على أمل العثور على جوهرة. اذهب مع خريطة وفكرة عما تبحث عنه.

حدد الأدوات المناسبة للوظيفة

أولاً ، ابحث عن الأدوات اللازمة للقيام بالمهمة بشكل صحيح. قد يتمكن المستخدم الأكثر ذكاءً من كتابة استعلامات SQL الخاصة به وتصدير البيانات إلى Excel أو Google Sheets ، ولكن قد يستفيد المستخدمون الآخرون من أداة ذكاء الأعمال مثل Tableau أو Google Data Studio لتحليل أسرع.

ابدأ التقسيم والتصفية

بعد ذلك ، استفد من البيانات والبيانات الوصفية التي أعددتها في الخطوة 2. لم تتخط الخطوة 2 ، أليس كذلك؟ تسمح لك هذه الأوجه بتقسيم بياناتك بشكل أكبر للعثور على شذرات من المعلومات التي يمكن أن تؤدي إلى رؤى.

تمامًا كما هو الحال في Google Analytics ، حاول تشغيل وإيقاف تشغيل شرائح مختلفة للبحث عن الانحرافات أو القيم المتطرفة. هذا هو المكان الذي تكون فيه هياكل البيانات النظيفة والمتسقة مفيدة. تأكد من أنك تتحكم في المتغيرات التي قد تؤدي إلى تحريف النتائج بين حسابات PPC المتعددة. هل تستخدم بعض الحسابات منهجيات مختلفة لوضع العلامات للكلمات الرئيسية الخاصة بالعلامة التجارية مقابل الكلمات الرئيسية غير المتعلقة بالعلامة التجارية؟ هل تستخدم جميع حساباتك نفس المناطق الزمنية وتنسيقات العملات؟

وضع المعايير والاتجاهات

بمجرد العثور على البيانات الصحيحة ، يصبح من السهل مقارنة الأداء عبر الحسابات لتحديد الاتجاهات أو الانحرافات. من هذا المنظور الكلي ، يمكنك بسهولة البحث عن الحسابات ذات الأداء المفرط أو الضعيف ، ومراقبة التغييرات اليومية / الأسبوعية / الشهرية / ربع السنوية ، وتحديد استباقي عندما تكون بعيدًا عن تحقيق أهداف مؤشرات الأداء الرئيسية الخاصة بك.

إذا كنت متقدمًا حقًا (أو لديك فريق ذكاء أعمال رائع) ، فيمكن لأدوات اكتشاف الأنماط أو التحليل الإحصائي القيام بالكثير من الرفع الثقيل هنا. تريد أن تأخذها إلى 11؟ استثمر في التعلم الآلي لاكتشاف القيم المتطرفة وتصعيدها لمزيد من التحليل.

الخطوة الخامسة: استغلال الفرص

أخيرًا ، بعد الانتهاء من كل العمل الشاق ، ستلعب دور البطل. باستخدام البيانات والفرضيات والأدوات الصحيحة والوقت الصحيح ، ستتمكن من تحليل بيانات أداء الحملة بسرعة وسهولة عبر حسابات PPC المتعددة.

إن مقارنة البيانات من حسابات متعددة والعمل بناءً عليها هو في الأساس نفس العمل على حساب واحد ، باستثناء وجود المزيد من المتغيرات للتحكم فيها والمزيد من الأبعاد المحتملة للتجزئة.

كيفما قررت إعداد التحليل عبر الحسابات ، خذ الوقت الكافي للتخطيط مسبقًا. ستؤدي الجهود المسبقة للتخطيط المسبق إلى توفير ساعات عديدة من الوقت وزيادة الدقة في المستقبل.