Comment la science des données peut améliorer les performances du PPC

Alors que l'apprentissage automatique et l'automatisation prennent de plus en plus de place dans le marketing numérique, nous avons besoin d'un moyen d'analyser toutes les données que nous obtenons. La science des données le fait en transformant les théories en preuves tangibles.

Un terme de science des données que vous pourriez rencontrer est le big data. Il fait référence à des ensembles de données volumineux et complexes utilisés pour identifier les tendances et les modèles qui peuvent aider les entreprises à prendre des décisions meilleures et plus personnalisées pour leurs clients.

Dans PPC, ce type de puissance peut faire des merveilles pour optimiser les dépenses budgétaires, améliorer le CTR et les performances globales.

Dans cet article, je vais examiner le concept de la science des données, les outils et les connaissances dont vous avez besoin pour le faire fonctionner, certains problèmes PPC courants et comment la science des données peut aider à les résoudre.

Qu'est-ce que la science des données ?

La science des données est l'étude des données à travers divers processus et algorithmes scientifiques dans le but d'en déduire des informations. Comme mentionné ci-dessus, le big data joue un rôle majeur pour montrer l'efficacité de la science des données et des techniques telles que l'apprentissage automatique et l'automatisation sont tout aussi importantes.

Pourquoi est-ce si important ?

La réponse courte est : la science des données résout les problèmes. Avant que la technologie ne soit aussi sophistiquée qu'elle l'est aujourd'hui, certaines décisions étaient prises en fonction des meilleures hypothèses et des tendances passées. Cela n'a pas toujours fonctionné et a fait perdre beaucoup d'argent aux gens et aux entreprises. Désormais, la science des données peut aider à trouver des anomalies et des tendances pour économiser des millions de personnes et donner aux entreprises la possibilité d'améliorer les relations et les services clients.

Voici quelques exemples qui montrent à quel point la science des données peut être importante :

• Airbnb, qui a utilisé la science des données pour développer son activité de 43 000 % en seulement 5 ans
• Netflix utilise des informations sur les données pour produire des séries originales ainsi que toutes les recommandations personnalisées que vous voyez. Cela a été fait en utilisant les mégadonnées pour comprendre ses utilisateurs et ce qu'ils aimaient et n'aimaient pas
• Spotify dispose d'une équipe de scientifiques des données qui utilisent son API pour classer la musique par type (par exemple, énergie, volume, danse)

Outils, terminologie et techniques

La science des données n'est pas réservée à une utilisation avec des ensembles de données volumineux et complexes et vous n'avez pas besoin d'un diplôme pour comprendre les bases.

Outils

• Python est un langage de programmation synonyme de science des données en raison de sa syntaxe claire et de sa capacité à évoluer pour des projets de toutes tailles. Il possède également un grand nombre de bibliothèques spécialement conçues pour la science des données, notamment pandas, numpy et scipy.
• R est un autre langage de programmation largement utilisé dans la science des données, en particulier avec l'exploration de données.
• Il existe des frameworks utilisés pour créer des modèles d'apprentissage automatique - y compris TensorFlow (Google) et Pytorch (Facebook) - et le traitement de données comme Apache Hadoop (Apache).
• BigML utilise un environnement GUI basé sur le cloud pour traiter les algorithmes d'apprentissage automatique.

Terminologie

• Ensemble de données – une collection de données structurées.
• Exploration de données - un processus d'identification de modèles et d'informations dans des ensembles de données.
• Apprentissage profond – un sous-ensemble de l'apprentissage automatique qui essaie de copier les processus de pensée des êtres humains. L'IA utilise l'apprentissage en profondeur pour améliorer des choses comme la reconnaissance vocale et la traduction.

Technique

• Le clustering est une technique où les données sont regroupées.
• L'apprentissage automatique effectue des tâches en fonction des modèles et des tendances qu'il obtient à partir des ensembles de données. Plus l'ensemble de données est grand et précis, meilleurs sont les résultats.
• La classification aide à prédire les catégories dans lesquelles les points de données doivent entrer.

Comment la science des données peut-elle aider le PPC ?

Que vous utilisiez Google Ads ou d'autres alternatives PPC, l'automatisation est au premier plan. Mais vous devez savoir quoi automatiser et pourquoi, et c'est là que la science des données est utile. Les autres avantages de la science des données dans le PPC incluent :

• Identifier les valeurs aberrantes dans les impressions et les clics au fil du temps pour confirmer si des changements significatifs sont dus à la saisonnalité ou à autre chose.
• Adaptez les campagnes PPC à des publics particuliers et lorsqu'ils sont en ligne.
• Comprendre les préférences de l'acheteur.
• Analyse plus approfondie du contenu publicitaire.
• Création et optimisation de listes de remarketing.
• Identification du trafic inhabituel.
• Créer de meilleurs tests fractionnés.

Applications pratiques de la science des données en PPC

1. Trouvez des sources de données et regroupez-les

Chris Pitt, responsable du marketing chez Vertical Digital a fait une conférence à brightonSEO sur les avantages de la science des données dans la gestion des campagnes PPC et l'une de ses suggestions était de « collecter et combiner tout », concernant les sources de données.

Dans son exemple, il a combiné l'API OpenWeatherMap ou l'API Google Distance Matrix pour poser des questions plus approfondies sur les performances globales des campagnes PPC lorsqu'il pleuvait et sur le comportement des utilisateurs qui se trouvaient dans un rayon de 20 milles autour des sites commerciaux. Ces informations peuvent sembler superflues, mais agir sur ces détails pourrait économiser beaucoup d'argent à long terme.

La qualité de vos sources de données peut affecter vos informations, utilisez donc les meilleurs outils possibles. Outre les outils mentionnés ci-dessus, des logiciels tels que SEMrush, Google Data Studio et Tableau peuvent aider à rassembler et à analyser les données plus rapidement et plus facilement.

2. PPC doit travailler avec tous les canaux de marketing

Les professionnels du PPC ne fonctionnent pas dans des aspirateurs. Leur force réside dans la combinaison de leurs efforts avec tout le monde au sein d'une équipe marketing. Cela signifie collaborer avec les ventes et utiliser les données CRM, les développeurs qui aident à créer des pages de destination et des sites Web, le référencement et le support client.

Les informations sur les données peuvent fournir des objectifs et des bonnes pratiques à chacun pour garantir un parcours client fluide, de l'impression à la conversion des objectifs. Ces informations peuvent également identifier les domaines clés à améliorer entre deux équipes et elles peuvent travailler ensemble pour les corriger. Le CTR est-il élevé mais les conversions sont-elles faibles ? Il y a peut-être un problème de vitesse de page sur lequel PPC, les développeurs et le référencement pourraient travailler ensemble. C'est le pouvoir de la science des données.

3. Visualisez les performances du PPC

Les données sont impressionnantes, mais en elles-mêmes, ce sont des colonnes et des rangées de chiffres et de lettres. Comment transformer tout cela en informations pertinentes sur lesquelles vous pouvez agir ? Avec visualisation des données. Les rapports de performance sont primordiaux pour montrer où PPC réussit ou doit être amélioré et la capacité de visualiser ces données est également importante.

La visualisation des données peut :

• Trouver des tendances
• Comparer les données au fil du temps
• Normaliser des ensembles de données plus volumineux
• Aide à la poursuite des tests

Parfois, il suffit d'un simple graphique à barres ou d'un graphique linéaire pour vous montrer où les choses vont bien ou mal. L'avantage de la science des données en ce qui concerne la visualisation des données est qu'elle peut être effectuée très rapidement et que vous pouvez générer des rapports en quelques minutes, voire quelques secondes.

4. Testez, testez, testez

Après que Google ait apporté ses tristement célèbres modifications aux SERP sur le bureau, j'ai décidé de tester si les modifications de Google SERP avaient un impact sur le CTR des annonces. J'avais une hypothèse, j'ai utilisé un grand ensemble de données pour la tester et les résultats étaient différents de ce que j'avais prédit. Il y avait encore de la place pour des tests supplémentaires et pour une meilleure classification, mais la puissance des tests peut vous aider à confirmer ou à réfuter les idées préconçues que vous auriez pu avoir.

Les données isolées n'ont aucun sens et pouvoir les tester dans des conditions contrôlées peut conduire à des informations importantes. C'est la beauté de la science des données - elle fournit des connaissances que vous pouvez utiliser pour faire de meilleurs jugements. Dans le PPC, ces jugements peuvent avoir un impact sur des métriques telles que le ROAS (retour sur les dépenses publicitaires), le niveau de qualité, le taux d'impressions et le coût par conversion.

Conclusion

L'utilisation de la science des données dans le PPC peut résoudre des problèmes en cours, en fonction de vos campagnes. Il n'est pas nécessaire de deviner lorsque vous avez les données devant vous. Tout ce dont vous avez besoin, ce sont les moyens d'interpréter ce que vous voyez, de trouver certaines tendances et d'améliorer les performances et c'est là que la science des données excelle.