لماذا يجب عليك اختبار عروض أسعار عائد النفقات الإعلانية المستهدف لحملات التسوق

بالنسبة للعديد من شركات التجارة الإلكترونية ، يمكن أن تشكل حملات التسوق في AdWords نسبة كبيرة من حركة مرور PPC ، وغالبًا ما تشكل نسبة كبيرة من إجمالي الإيرادات. يمكن أن تؤدي أهمية هذه الحملات أحيانًا إلى إصابة مديري التسويق الرقمي بالشلل ؛ من السهل تبني موقف "إذا لم يتم كسره ، فلا تقم بإصلاحه" عندما يكون احتمال حدوث انخفاض طفيف في الأداء يمكن أن يحدث فرقًا كبيرًا في المحصلة النهائية. في حين أن عملية التفكير هذه مفهومة بالتأكيد ، إلا أنها قد تمنع فرص النمو والتحسين. هذا مهم بشكل خاص في مشهد PPC الذي يشهد المزيد والمزيد من إنفاق التجارة الإلكترونية على حملات التسوق. في منشور المدونة هذا ، سأدرس حالة اختبار عروض تسعير عائد النفقات الإعلانية المستهدف لحملات التسوق في AdWords ، وسأشارك بعض النصائح حول كيفية إعداد مثل هذا الاختبار بنجاح.

ما المقصود بعائد النفقات الإعلانية المستهدف؟

أولاً ، دعنا نحدد ماهية عروض أسعار عائد النفقات الإعلانية المستهدف وكيف تعمل. يصف AdWords عروض أسعار عائد النفقات الإعلانية المستهدف على أنها "تعيين متوسط ​​قيمة التحويل التي ترغب في الحصول عليها مقابل كل دولار تنفقه على إعلاناتك. باستخدام عروض أسعار عائد النفقات الإعلانية المستهدف ، يعيِّن AdWords عروض الأسعار تلقائيًا للمساعدة في الحصول على أكبر قيمة تحويل ممكنة في عائد النفقات الإعلانية المستهدف الذي تحدده ". بعبارة أخرى ، إذا قمت بتعيين عرض سعر عائد النفقات الإعلانية المستهدف بنسبة 500٪ لحملة تسوق ، فسيهدف AdWords إلى تحقيق أرباح بقيمة 5.00 دولارات أمريكية لكل دولار يتم إنفاقه ، وزيادة التحويلات ضمن هذه المعلمات. بشكل عام ، قد يؤدي إعداد عائد النفقات الإعلانية المستهدف الأعلى إلى انخفاض الحجم ، كما يؤدي انخفاض هدف عائد النفقات الإعلانية المستهدف إلى زيادة الحجم نسبيًا.

لاحظ أن عائد النفقات الإعلانية يتم حسابه ببساطة كإيرادات / تكلفة - إذا أبلغت عن الإيرادات على أنها (الإيرادات - التكلفة) / التكلفة ، فسيتعين عليك تحويل أهداف عائد النفقات الإعلانية إلى صيغة أبسط من أجل تعيين الهدف للحملة.

دراسة حالة موجزة

كان أحد عملاء Hanapin ، وهو شركة تجارة إلكترونية متخصصة في الإمدادات الصناعية ، يشهد نتائج مرضية من حملة التسوق التي كانت تستخدم إستراتيجية عروض تسعير تكلفة النقرة المحسّنة. أراد العميل زيادة الحجم وزيادة إجمالي الإيرادات ، وبعد رؤية النجاح في الاستراتيجيات الآلية مع الحملات الأخرى في حسابه ، كان قادرًا على اختبار عروض أسعار عائد النفقات الإعلانية المستهدف لحملة التسوق. لقد استخدموا سابقًا تكلفة النقرة المحسّنة ، وهي إستراتيجية تستخدم بالفعل عروض أسعار تلقائية محدودة ضمن نطاق من عروض الأسعار المحددة يدويًا. سأشرح بمزيد من التفصيل كيفية إعدادنا للاختبار لاحقًا في هذا المنشور ، لكننا أردنا تمهيدًا لحالة عروض تسعير عائد النفقات الإعلانية المستهدف في حملات التسوق بالنتائج أدناه:

أدى التبديل إلى عروض أسعار عائد النفقات الإعلانية المستهدف إلى تحقيق نتائج بارزة للعميل. لم ينمو حجم التحويل والأرباح بنسبة تقارب 50٪ فحسب ، بل حدث النمو دون خسارة أي شيء في طريق الكفاءة. في الواقع ، تحسن عائد النفقات الإعلانية بنسبة 7٪ تقريبًا.

من المؤكد أن هذا مجرد مثال واحد على تحسين الأداء ، ويمكن للمرء بسهولة إثبات أن النتائج قد تكون غير طبيعية لحملة تسوق. ومع ذلك ، آمل أن يوضح ذلك أن هناك مكاسب كبيرة محتملة عند تبديل إستراتيجية عروض الأسعار إلى عائد النفقات الإعلانية المستهدف. على أقل تقدير ، آمل أن تدعم الحالة التي تقول إنه بدلاً من افتراض أن عائد النفقات الإعلانية المستهدف سيضر بأداء أي حملة تسوق واحدة ، فقد يكون اختبار مفتاح إدارة عروض الأسعار مضمونًا. أدناه ، سأتحدث بشكل أكثر عمومية عن سبب وجوب إعطاء أولئك الذين يديرون حملات التسوق هذه الإستراتيجية فرصة.

حالة عروض أسعار عائد النفقات الإعلانية المستهدف

هناك العديد والعديد من العوامل التي يمكن أن تؤثر على الإيرادات المتوقعة الناتجة عن النقر على إعلان التسوق ، من بينها:

• المنتج الذي يتم الإعلان عنه.
• موقع المستخدم.
• الجمهور (الجمهور) الذي ينتمي إليه المستخدم.
• الجهاز الذي يبحث المستخدم عليه.
• الوقت و / أو اليوم الذي يتم فيه البحث.

سيقوم المسوقون الرقميون الجيدون الذين يقومون بضبط عروض الأسعار يدويًا بتقييم كل من هذه المتغيرات ، وتعيين عروض الأسعار وتعديلات عروض الأسعار وفقًا لذلك. ومع ذلك ، فإن حقيقة الأمر هي أنه بينما يمكن للمعلن أن يفسر يدويًا العديد من هذه المتغيرات ، مع وجود بيانات تاريخية كافية ، من المحتمل أن تكون خوارزمية التعلم الآلي أفضل تجهيزًا لتقييمها بتعقيدها الكامل. هذا ينطبق بشكل خاص على الشركات التي لديها خلاصات تسوق كبيرة. على سبيل المثال ، قد يكون عرض الأسعار اليدوي استثمارًا زمنيًا معقولاً لشركة لديها 250 وحدة تخزين ، ولكن هذا الاستثمار في الوقت يمكن أن يصبح أكثر عبئًا على الخلاصات التي تحتوي على 250000 من وحدات الاحتفاظ بالمخزون.

ربما كانت لديك تجربة سيئة مع الأتمتة في الماضي ، أو كنت متشككًا في استراتيجيات التعلم الآلي في التسويق الرقمي. إذا وقعت في هذا المعسكر ، ففكر في ما يلي:

• تتغير خوارزميات التعلم الآلي من Google وتتحسن بمرور الوقت ، مما يشير إلى أنه حتى لو رأيت أداءً سيئًا في الماضي ، فقد يكون من المفيد إعطاء الآلات فرصة أخرى.
• حتى إذا كانت مكاسب الأداء هامشية أو غير موجودة ، فإن عروض أسعار عائد النفقات الإعلانية المستهدف تحرر المسوق الرقمي لقضاء المزيد من الوقت في جوانب أخرى من الحملة لتحسين الأداء ، مثل إدارة الخلاصة ، وتحسين استعلام البحث ، وزيادة الأرباح من خلال إعادة الهيكلة.
• عندما تفكر مرة أخرى في الاختبارات الفاشلة ، ضع في اعتبارك ما إذا كنت قد منحت التجربة وقتًا كافيًا للنجاح. يستغرق الاختبار وقتًا ، خاصةً عند اختبار إستراتيجية آلية. في أغلب الأحيان ، لا تستطيع الخوارزمية اتخاذ قرارات على الفور لعدم وجود بيانات تدعمها.
• إذا كانت الاختبارات التي أجريتها سابقًا محدودة بالميزانية (ولم يعد هذا هو الحال) ، فقد يكون من المفيد إعادة النظر فيها - الميزانيات المحدودة تعني بيانات محدودة ، وربما لم يكن الاختبار يحتوي على الحجم الكافي للوصول إلى نتيجة ذات دلالة إحصائية حقًا .

ومع ذلك: لا يمكن ضمان أن تكون إستراتيجيات عروض أسعار عائد النفقات الإعلانية المستهدف أكثر فاعلية من الاستراتيجيات اليدوية ، ويجب على المسوقين الرقميين دائمًا عرض تحول إستراتيجية عروض الأسعار على أنه اختبار مؤقت ، وليس تبديل "تعيينه وتنسى". بالإضافة إلى ذلك ، تتطلب مثل هذه الاختبارات قدرًا من التسامح مع المخاطر ، ولا يجب بالضرورة أن تتم محاولة إجراء حملات تتجاوز الهدف باستمرار إذا لم تتعرض الشركة حتى لأداء بسيط. هناك مشكلة معينة يجب وضعها في الاعتبار: إذا تم تعيين الهدف أعلى من الأداء التاريخي ، فقد يكون النمو محدودًا. غالبًا في هذه الحالة ، سيرى المسوقون في البداية أداءً واعدًا ، لكنهم يجدون صعوبة في تطوير الحملة.

إعداد الاختبار

أولاً ، بعض الأخبار السيئة: لا يسمح برنامج AdWords بإنشاء حملات تسوق تجريبية. ليس هناك من ينكر أن هذا يمثل مشكلة كبيرة ، لأنه يعني أنك لن تكون قادرًا على تقسيم الزيارات بالتساوي بين تجربة حملة تسوق عائد النفقات الإعلانية المستهدف وإستراتيجية عروض أسعار الحالة الراهنة. بدلاً من ذلك ، سيتعين عليك إجراء الاختبار بشكل تسلسلي بدلاً من تشغيله في وقت واحد. مع وضع ذلك في الاعتبار ، إليك بعض النصائح حول إعداد تجربتك بنجاح:

• تعيين عرض سعر عائد نفقات إعلانية مستهدف معقول : القاعدة الأساسية للحملات التي ليس لها أهداف عائد نفقات إعلانية صارمة هي تعيين عرض سعر عائد النفقات الإعلانية المستهدف عند أو أعلى بقليل من عائد النفقات الإعلانية السابق للحملة. ومع ذلك ، إذا كنت تسعى إلى زيادة الحجم وكانت الشركة تتسامح مع انخفاض الكفاءة ، فيجب عليك تعيين عائد النفقات الإعلانية على مستوى أقل. في الحالة المعاكسة ، عيِّن عائد النفقات الإعلانية المستهدف أعلى.
• قم بتشغيل الاختبار خلال فترة الموسمية المنخفضة : نظرًا لأن الاختبار يجب أن يكون تسلسليًا ، فلا مفر من أن تؤدي الموسمية إلى تلويث النتائج إلى حد ما. ومع ذلك ، يمكنك تقليل هذه المشكلة عن طريق اختيار فترة تكون فيها الموسمية منخفضة نسبيًا. على سبيل المثال ، إذا شهدت حملة التسوق الخاصة بك أداءً أكثر ثباتًا خلال أشهر الصيف ، فقد يكون هذا هو الوقت المثالي لتجربة نوع تبديل عرض السعر. ضع في اعتبارك أيضًا أن ما ينجح في غير موسمه قد لا يكون مثاليًا للموسم المزدحم. على سبيل المثال ، يمكن أن يكون عائد النفقات الإعلانية المستهدف مفيدًا للميزانية / الكفاءة في غير موسمها / انخفاض الميزانية ، ولكن خلال أوقات الذروة قد يكون الأمر متعلقًا بزيارات الموقع والحيوية ، وفي هذه الحالة قد يكون تحسين النقرات أو التحويلات أكثر مثالية.
• حدد معلمات الاختبار والمقاييس مسبقًا : كما هو الحال مع أي نوع من التجارب ، من المهم معرفة شكل الفوز والخسارة مسبقًا. حدد المدة التي ستجري فيها الاختبار وما الذي يشكل نتيجة فوز ذات دلالة إحصائية قبل بدء الاختبار. خلاف ذلك ، يمكن أن تترك مع نتائج غامضة.
• افهم أن فترة "التعلم" قد لا تكون ممثلة للأداء طويل المدى : عندما يتم تحويل الحملة إلى إستراتيجية إدارة عروض أسعار عائد النفقات الإعلانية المستهدف ، فإنها ستمر بفترة "التعلم" حيث تقوم بجمع البيانات وتعيين عروض الأسعار. في تجربتي ، تميل هذه الفترة إلى أن تستمر لمدة أسبوع واحد تقريبًا ، على الرغم من أن طول هذه الفترة يختلف باختلاف الحجم ، قد ترغب في استبعاد فترة التعلم من نتائج التجربة عند تقييم الأداء. ملاحظة: يمكنك عرض ما إذا كانت الحملة في حالة "التعلم" في علامة التبويب "الإعدادات" أم لا.

استنتاج

إذا كنت تقوم بضبط عروض الأسعار يدويًا لحملة تسوق ، آمل أن يكون هذا المنشور قد جعلك تفكر على الأقل فيما إذا كانت إستراتيجية عروض أسعار عائد النفقات الإعلانية المستهدف تستحق الاختبار أم لا. غير مقتنع؟ أو هل لاحظت أداءً ضعيفًا من تطبيق إستراتيجية عائد النفقات الإعلانية المستهدف على حملات التسوق الخاصة بك في الماضي؟ رنين على تويترppchero!