Cómo la ciencia de datos puede mejorar el rendimiento de PPC

A medida que el aprendizaje automático y la automatización ganan más fuerza en el marketing digital, necesitamos una forma de analizar todos los datos que obtenemos. La ciencia de datos hace esto convirtiendo las teorías en evidencia tangible.

Un término de ciencia de datos con el que puede encontrarse es big data. Se refiere a conjuntos de datos grandes y complejos que se utilizan para identificar tendencias y patrones que pueden ayudar a las empresas a tomar decisiones mejores y más personalizadas para sus clientes.

En PPC, ese tipo de poder puede hacer maravillas para optimizar el gasto presupuestario, mejorar el CTR y el rendimiento general.

En este artículo, analizaré el concepto de ciencia de datos, las herramientas y el conocimiento que necesita para que funcione, algunos problemas comunes de PPC y cómo la ciencia de datos puede ayudar a solucionarlos.

¿Qué es la ciencia de datos?

La ciencia de datos es el estudio de datos a través de diversos procesos y algoritmos científicos con el objetivo de deducir conocimientos. Como se mencionó anteriormente, los macrodatos juegan un papel importante al mostrar la efectividad de la ciencia de datos y técnicas como el aprendizaje automático y la automatización son igualmente importantes.

por que es tan importante?

La respuesta corta es: la ciencia de datos resuelve problemas. Antes de que la tecnología fuera tan sofisticada como lo es ahora, ciertas decisiones se tomaban según las mejores conjeturas y las tendencias pasadas. Eso no siempre funcionó y hizo que las personas y las empresas perdieran mucho dinero. Ahora, la ciencia de datos puede ayudar a encontrar anomalías y tendencias para ahorrar millones de personas y brindar a las empresas la oportunidad de mejorar las relaciones y los servicios con los clientes.

Algunos ejemplos que muestran cuán importante puede ser la ciencia de datos incluyen:

• Airbnb, que utilizó la ciencia de datos para hacer crecer su negocio en un 43.000% en solo 5 años
• Netflix usa información sobre datos para producir series originales, así como todas las recomendaciones personalizadas que ve. Esto se hizo utilizando big data para comprender a sus usuarios y lo que les gustaba y lo que no les gustaba.
• Spotify tiene un equipo de científicos de datos que utilizan su API para clasificar la música por tipo (por ejemplo, energía, volumen, bailabilidad)

Herramientas, terminología y técnicas

La ciencia de datos no está reservada para su uso con conjuntos de datos grandes y complejos y no necesita un título para comprender los conceptos básicos.

Instrumentos

• Python es un lenguaje de programación sinónimo de ciencia de datos debido a su sintaxis clara y su capacidad de escalar para proyectos de todos los tamaños. También tiene una gran cantidad de bibliotecas creadas específicamente para la ciencia de datos, incluidas pandas, numpy y scipy.
• R es otro lenguaje de programación que se usa ampliamente en la ciencia de datos, particularmente con la minería de datos.
• Existen marcos que se utilizan para crear modelos de aprendizaje automático, incluidos TensorFlow (Google) y Pytorch (Facebook), y procesamiento de datos como Apache Hadoop (Apache).
• BigML utiliza un entorno de GUI basado en la nube para procesar algoritmos de aprendizaje automático.

Terminología

• Conjunto de datos: una colección de datos estructurados.
• Minería de datos: un proceso de identificación de modelos y conocimientos en conjuntos de datos.
• Aprendizaje profundo: un subconjunto del aprendizaje automático que intenta copiar los procesos de pensamiento de los seres humanos. La IA utiliza el aprendizaje profundo para mejorar aspectos como el reconocimiento de voz y la traducción.

Técnicas

• La agrupación en clústeres es una técnica en la que los datos se agrupan.
• El aprendizaje automático realiza tareas basadas en patrones y tendencias que obtiene de los conjuntos de datos. Cuanto más grande y preciso sea el conjunto de datos, mejores serán los resultados.
• La clasificación ayuda a predecir las categorías en las que deben entrar los puntos de datos.

¿Cómo puede la ciencia de datos ayudar a PPC?

Ya sea que use Google Ads u otras alternativas de PPC, la automatización está a la vanguardia. Pero necesita saber qué automatizar y por qué, y ahí es donde la ciencia de datos resulta útil. Otros beneficios de la ciencia de datos en PPC incluyen:

• Identificar valores atípicos en impresiones y clics a lo largo del tiempo para confirmar si los cambios significativos se deben a la estacionalidad u otra cosa.
• Adaptación de campañas de PPC alineadas a audiencias particulares y cuando están en línea.
• Comprender las preferencias del comprador.
• Análisis más profundo del texto del anuncio.
• Creación y optimización de listas de remarketing.
• Identificación de tráfico inusual.
• Creando mejores pruebas divididas.

Aplicaciones prácticas de la ciencia de datos en PPC

1. Busque fuentes de datos y agrúpelas

Chris Pitt, director de marketing de Vertical Digital, dio una charla en brightonSEO sobre los beneficios de la ciencia de datos en la gestión de campañas de PPC y una de sus sugerencias fue "recopilar y combinar todo", con respecto a las fuentes de datos.

En su ejemplo, combinó la API de OpenWeatherMap o la API de Google Distance Matrix para hacer preguntas más profundas sobre el rendimiento general de las campañas de PPC cuando llovía y el comportamiento de los usuarios que se encontraban dentro de un radio de 20 millas de las ubicaciones comerciales. Estos conocimientos pueden parecer superfluos, pero actuar sobre estos detalles podría ahorrar mucho dinero a largo plazo.

La calidad de sus fuentes de datos puede afectar sus conocimientos, así que utilice las mejores herramientas que pueda. Además de las herramientas mencionadas anteriormente, software como SEMrush, Google Data Studio y Tableau pueden ayudar a recopilar y analizar datos de forma más rápida y sencilla.

2. PPC debe trabajar junto con todos los canales de marketing.

Los profesionales de PPC no operan en vacíos. Su fuerza radica en combinar sus esfuerzos con todos dentro de un equipo de marketing. Eso significa colaborar con las ventas y usar datos de CRM, desarrolladores que ayudan a crear páginas de destino y sitios web, SEO y atención al cliente.

Las estadísticas de datos pueden proporcionar objetivos y mejores prácticas para que todos los sigan para garantizar un viaje sin problemas del cliente desde la impresión hasta la conversión de la meta. Esos conocimientos también pueden identificar áreas clave de mejora entre dos equipos y pueden trabajar juntos para solucionarlos. ¿El CTR es alto pero las conversiones son bajas? Tal vez haya un problema de velocidad de la página en el que PPC, desarrolladores y SEO podrían trabajar juntos. Ese es el poder de la ciencia de datos.

3. Visualice el rendimiento de PPC

Los datos son asombrosos, pero por sí solos, son columnas y filas de números y letras. ¿Cómo puede convertir todo eso en información valiosa sobre la que pueda actuar? Con visualización de datos. Los informes de rendimiento son fundamentales para mostrar dónde está teniendo éxito PPC o dónde necesita mejorar, y la capacidad de visualizar esos datos también es importante.

La visualización de datos puede:

• Encuentra tendencias
• Comparar datos a lo largo del tiempo
• Normalizar conjuntos de datos más grandes
• Ayudar a realizar más pruebas

A veces, todo lo que se necesita es un simple gráfico de barras o de líneas para mostrarle dónde van las cosas bien o mal. La ventaja de la ciencia de datos con respecto a la visualización de datos es que se puede hacer muy rápidamente y puede generar informes en minutos, si no en segundos.

4. Prueba, prueba, prueba

Después de que Google hizo sus infames cambios en las SERP en el escritorio, decidí probar si los cambios en las SERP de Google tenían un impacto en el CTR de anuncios. Tenía una hipótesis, utilicé un gran conjunto de datos para probarla y los resultados fueron diferentes a los que había predicho. Todavía había margen para realizar más pruebas y para una mejor clasificación, pero el poder de las pruebas puede ayudarlo a confirmar o refutar cualquier idea preconcebida que pudiera haber tenido.

Los datos de forma aislada no tienen significado y poder probarlos en condiciones controladas puede conducir a conocimientos importantes. Esa es la belleza de la ciencia de datos: proporciona conocimientos que puede utilizar para emitir mejores juicios. En PPC, esos juicios pueden afectar métricas como ROAS (retorno de la inversión publicitaria), Nivel de calidad, porcentaje de impresiones y costo por conversión.

Conclusión

El uso de la ciencia de datos en PPC puede resolver problemas continuos, dependiendo de sus campañas. No hay necesidad de adivinar cuando tiene los datos frente a usted. Todo lo que necesita son los medios para interpretar lo que ve, encontrar ciertas tendencias y mejorar el rendimiento, y ahí es donde sobresale la ciencia de datos.