Bagaimana Ilmu Data Dapat Meningkatkan Kinerja PPC

Karena pembelajaran mesin dan otomatisasi mendapatkan lebih banyak kekuatan dalam pemasaran digital, kami memerlukan cara untuk menganalisis semua data yang kami peroleh. Ilmu data melakukan ini dengan mengubah teori menjadi bukti nyata.

Salah satu istilah ilmu data yang mungkin Anda temui adalah data besar. Ini mengacu pada kumpulan data besar dan kompleks yang digunakan untuk mengidentifikasi tren dan pola yang dapat membantu bisnis membuat keputusan yang lebih baik dan lebih personal bagi pelanggan mereka.

Di PPC, kekuatan semacam itu dapat bekerja dengan sangat baik untuk mengoptimalkan pengeluaran anggaran, meningkatkan RKT, dan kinerja secara keseluruhan.

Dalam artikel ini, saya akan melihat konsep ilmu data, alat dan pengetahuan yang Anda butuhkan untuk membuatnya bekerja, beberapa masalah umum PPC, dan bagaimana ilmu data dapat membantu memperbaikinya.

Apa itu ilmu data?

Ilmu data adalah studi tentang data melalui berbagai proses dan algoritma ilmiah dengan tujuan untuk menyimpulkan wawasan. Seperti disebutkan di atas, data besar memainkan peran utama dalam menunjukkan efektivitas ilmu data dan teknik seperti pembelajaran mesin dan otomatisasi sama pentingnya.

Mengapa begitu penting?

Jawaban singkatnya adalah: ilmu data memecahkan masalah. Sebelum teknologi secanggih sekarang, keputusan tertentu dibuat berdasarkan tebakan terbaik dan tren masa lalu. Itu tidak selalu berhasil dan kehilangan banyak orang dan bisnis. Sekarang, ilmu data dapat membantu menemukan anomali dan tren untuk menyelamatkan jutaan orang dan memberikan peluang bisnis untuk meningkatkan hubungan dan layanan pelanggan.

Beberapa contoh yang menunjukkan betapa pentingnya ilmu data meliputi:

• Airbnb, yang menggunakan ilmu data untuk mengembangkan bisnisnya sebesar 43.000% hanya dalam 5 tahun
• Netflix menggunakan wawasan data untuk menghasilkan serial asli serta semua rekomendasi hasil personalisasi yang Anda lihat. Ini dilakukan dengan menggunakan data besar untuk memahami penggunanya dan apa yang mereka suka dan tidak suka
• Spotify memiliki tim ilmuwan data yang menggunakan API-nya untuk mengkategorikan musik berdasarkan jenisnya (mis. energi, kenyaringan, kemampuan menari)

Alat, terminologi, dan teknik

Ilmu data tidak dicadangkan untuk digunakan dengan kumpulan data yang besar dan kompleks dan Anda tidak memerlukan gelar untuk memahami dasar-dasarnya.

Peralatan

• Python adalah bahasa pemrograman yang identik dengan ilmu data karena sintaksnya yang jelas dan kemampuannya untuk menskalakan proyek dari semua ukuran. Ini juga memiliki sejumlah besar perpustakaan yang dibuat khusus untuk ilmu data termasuk panda, numpy, dan scipy.
• R adalah bahasa pemrograman lain yang digunakan secara luas dalam ilmu data, terutama dengan penambangan data.
• Ada kerangka kerja yang digunakan untuk membuat model pembelajaran mesin – termasuk TensorFlow (Google) dan Pytorch (Facebook) – dan pemrosesan data seperti Apache Hadoop (Apache).
• BigML menggunakan lingkungan GUI berbasis cloud untuk memproses algoritme pembelajaran mesin.

Terminologi

• Kumpulan data – kumpulan data terstruktur.
• Penambangan data – proses mengidentifikasi model dan wawasan dalam kumpulan data.
• Pembelajaran mendalam – bagian dari pembelajaran mesin yang mencoba menyalin proses berpikir manusia. AI menggunakan pembelajaran mendalam untuk meningkatkan hal-hal seperti pengenalan ucapan dan terjemahan.

Teknik

• Clustering adalah teknik di mana data dikelompokkan bersama.
• Pembelajaran mesin melakukan tugas berdasarkan pola dan tren yang didapat dari set data. Semakin besar dan semakin akurat dataset, semakin baik hasilnya.
• Klasifikasi membantu memprediksi kategori tempat titik data harus masuk.

Bagaimana ilmu data dapat membantu PPC?

Baik Anda menggunakan Google Ads atau alternatif PPC lainnya, otomatisasi adalah yang terdepan. Tetapi Anda perlu tahu apa yang harus diotomatisasi dan mengapa, dan di situlah ilmu data berguna. Manfaat lain dari ilmu data di PPC meliputi:

• Mengidentifikasi outlier dalam tayangan dan klik dari waktu ke waktu untuk mengonfirmasi apakah perubahan signifikan disebabkan oleh musim atau hal lain.
• Menyesuaikan kampanye PPC yang selaras dengan audiens tertentu dan saat mereka online.
• Memahami preferensi pembeli.
• Analisis lebih dalam dari salinan iklan.
• Membuat dan mengoptimalkan daftar pemasaran ulang.
• Mengidentifikasi lalu lintas yang tidak biasa.
• Membuat tes split yang lebih baik.

Aplikasi praktis ilmu data di PPC

1. Temukan sumber data dan kelompokkan mereka

Chris Pitt, Head of Marketing di Vertical Digital melakukan ceramah di brightonSEO tentang manfaat ilmu data dalam manajemen kampanye PPC dan salah satu sarannya adalah “mengumpulkan dan menggabungkan semuanya”, mengenai sumber data.

Dalam contoh, ia menggabungkan OpenWeatherMap API atau Google Distance Matrix API untuk mengajukan pertanyaan lebih mendalam tentang kinerja keseluruhan kampanye PPC saat hujan dan perilaku pengguna yang berada dalam radius 20 mil dari lokasi bisnis. Wawasan ini mungkin terdengar berlebihan tetapi bertindak berdasarkan detail ini dapat menghemat banyak uang dalam jangka panjang.

Kualitas sumber data Anda dapat memengaruhi wawasan Anda, jadi gunakan alat terbaik yang Anda bisa. Selain alat yang disebutkan di atas, perangkat lunak seperti SEMrush, Google Data Studio, dan Tableau dapat membantu menyusun dan menganalisis data lebih cepat dan mudah.

2. PPC perlu bekerja sama dengan semua saluran pemasaran

Profesional PPC tidak beroperasi di ruang hampa. Kekuatan mereka terletak dalam menggabungkan upaya mereka dengan semua orang dalam tim pemasaran. Itu berarti berkolaborasi dengan penjualan dan menggunakan data CRM, pengembang yang membantu membuat halaman arahan dan situs web, SEO, dan dukungan pelanggan.

Wawasan data dapat memberikan sasaran dan praktik terbaik untuk diikuti semua orang guna memastikan perjalanan pelanggan yang lancar dari tayangan ke konversi sasaran. Wawasan tersebut juga dapat mengidentifikasi area utama untuk peningkatan antara dua tim dan mereka dapat bekerja sama dalam memperbaikinya. Apakah RKT tinggi tetapi konversi rendah? Mungkin ada masalah kecepatan halaman yang bisa dikerjakan bersama oleh PPC, devs, dan SEO. Itulah kekuatan ilmu data.

3. Visualisasikan kinerja PPC

Data luar biasa tetapi dengan sendirinya, itu adalah kolom dan baris angka dan huruf. Bagaimana Anda mengubah semua itu menjadi informasi berwawasan yang dapat Anda tindak lanjuti? Dengan visualisasi data. Laporan kinerja sangat penting untuk menunjukkan di mana PPC berhasil atau membutuhkan peningkatan dan kemampuan untuk memvisualisasikan data itu juga penting.

Visualisasi data dapat:

• Temukan tren
• Bandingkan data dari waktu ke waktu
• Normalisasikan kumpulan data yang lebih besar
• Bantu pengujian lebih lanjut

Terkadang, yang diperlukan hanyalah diagram batang atau grafik garis sederhana untuk menunjukkan kepada Anda di mana segala sesuatunya berjalan dengan benar atau salah. Keuntungan dari ilmu data yang berkaitan dengan visualisasi data adalah dapat dilakukan dengan sangat cepat dan Anda dapat menghasilkan laporan dalam hitungan menit jika bukan detik.

4. Tes, tes, tes

Setelah Google membuat perubahan terkenal pada SERP di desktop, saya memutuskan untuk menguji apakah perubahan SERP Google berdampak pada RKT iklan. Saya memiliki hipotesis, saya menggunakan kumpulan data besar untuk mengujinya dan hasilnya berbeda dengan yang saya prediksi. Masih ada ruang untuk pengujian lebih lanjut dan untuk klasifikasi yang lebih baik tetapi kekuatan pengujian dapat membantu Anda mengkonfirmasi atau menyangkal prasangka apa pun yang mungkin Anda miliki.

Data dalam isolasi tidak memiliki arti dan dapat mengujinya dalam kondisi yang terkendali dapat menghasilkan wawasan penting. Itulah keindahan ilmu data – ini memberikan pengetahuan yang dapat Anda gunakan untuk membuat penilaian yang lebih baik. Di PPC, penilaian tersebut dapat memengaruhi metrik seperti ROAS (laba atas belanja iklan), Skor Kualitas, pangsa tayangan, dan biaya per konversi.

Kesimpulan

Menggunakan ilmu data di PPC dapat memecahkan masalah yang sedang berlangsung, tergantung pada kampanye Anda. Tidak perlu menebak-nebak ketika Anda memiliki data di depan Anda. Yang Anda butuhkan hanyalah sarana untuk menafsirkan apa yang Anda lihat, menemukan tren tertentu, dan meningkatkan kinerja, dan di situlah keunggulan ilmu data.