5 passaggi per l'analisi dello stato del supereroe su più account

Questo post fa parte della serie di blog dei relatori di Hero Conf Los Angeles. Andrew Miller si unirà a oltre 50 esperti PPC che condivideranno la loro ricerca a pagamento e le loro competenze sociali al più grande evento PPC del mondo, dal 18 al 20 aprile a Los Angeles, in California. Ti piace quello che leggi? Scopri di più su Hero Conf.

I professionisti del PPC sanno come utilizzare i dati per prendere decisioni migliori e ottimizzare le campagne per ottenere risultati migliori. Ma molte agenzie e grandi inserzionisti diffondono le loro campagne su più account e l'analisi di tutti questi dati può portare a grandi risultati se fatto bene... o a emicranie se fatto male.

Segui questi cinque passaggi per assicurarti che la tua analisi porti allo stato di eroe.

Passaggio 1: dati aggregati

A seconda delle strutture della tua campagna e delle strategie di analisi, probabilmente consumerai e memorizzerai dati da più fonti (piattaforme PPC, Google Analytics, il tuo CRM, ecc.). Ovviamente, puoi estrarre manualmente i dati da ciascuna fonte, inserirli in Excel o Tableau e iniziare a macinare, ma quel processo non si ridimensiona. Ogni rapporto o ottimizzazione richiederebbe di ripetere la stessa fatica. Che invecchia molto rapidamente.

Pianifica in anticipo e collabora con uno sviluppatore per utilizzare le prestazioni della campagna e i dati di conversione dall'API di ciascuna piattaforma. L'approccio meno esperto di tecnologia è quello di estrarre i dati manualmente e caricarli in un database, ma è molto più semplice, a lungo termine, automatizzare il più possibile. Ricaviamo i dati giornalieri dall'API di ogni piattaforma e li memorizziamo in un database SQL con tabelle per ogni PPC e piattaforma di analisi.

A questo punto del tuo viaggio, il tuo compito più importante è definire le tue strutture di dati. Quali campi devi memorizzare e come vuoi mettere in relazione tra loro le tue tabelle di dati? In sostanza, di quali dati hai bisogno per svolgere il tuo lavoro? Pianificarlo in anticipo ti farà risparmiare molti grattacapi quando scoprirai di non avere tutti i dati necessari per eseguire la tua analisi.

Non dimenticare di pensare in anticipo agli strumenti di analisi che intendi utilizzare (maggiori informazioni su questo nel passaggio 4). Assicurati che le tue strutture di dati e i tuoi database consentano connessioni esterne sicure e siano strutturati correttamente per avere un senso in un ambiente esterno.

Nel nostro caso, poiché siamo un'agenzia, ci assicuriamo che ogni riga in ogni tabella abbia un campo "ID cliente" in modo da poter unire i dati a livello di cliente. Questo ci permette di combinare i dati e creare report per ogni cliente.

Passaggio 2: normalizzare i dati

Abbiamo tutti sentito l'espressione "Garbage in, garbage out". L'analisi dei dati su più account non fa eccezione. È imperativo che i dati dei tuoi account siano normalizzati o resi più coerenti per consentire il confronto tra mele e mele.

Per confrontare veramente e analizzare i dati in modo accurato, devi pensare "meta", come nei metadati. I metadati sono semplicemente dati sui dati. Pensa alle etichette AdWords come metadati. Ad esempio, le parole chiave nelle tue campagne AdWords possono essere con o senza marchio. I clienti dell'agenzia possono rientrare in una o più categorie di settore.

Cerca di archiviare quanti più metadati possibile nel tuo database per consentire confronti e analisi più coerenti. Ad esempio, potresti confrontare abbastanza rapidamente gli effetti della rimozione da parte di AdWords degli annunci sul lato destro sulle parole chiave non legate al brand per tutti i clienti del settore sanitario, se le tue strutture di dati lo consentono. Un altro dei miei tipi preferiti di analisi su più account è il confronto dei dati pre e post-lancio per i nuovi clienti in base al giorno in cui lanciamo le loro nuove campagne. Diventa molto facile sviluppare casi di studio e individuare anomalie quando possiamo tracciare le prestazioni a 30, 60 e 90 giorni e confrontarle con i risultati di un'agenzia precedente.

Prenditi il ​​tempo necessario per sviluppare una strategia di tagging solida e coerente in modo che la tua analisi non sia contaminata da dati spazzatura.

Passaggio 3: democratizzare i dati

Non possiamo presumere che tutti i nostri utenti finali saranno abili nella scrittura di query mySQL. Né possiamo creare dashboard o app in grado di prevedere tutti i modi in cui i nostri analisti potrebbero voler suddividere i dati.

Invece di provare a formare tutti sulle query del database, adotta un approccio più democratico per liberare i dati. Rendi disponibili le tue strutture di dati e i set di dati di esempio in formati più comuni come Excel o Fogli Google. In questo modo, chiunque può vedere quali dati sono disponibili e pensare a come utilizzarli.

I non sviluppatori possono ancora formulare domande che un analista di dati può tradurre in una query di database. Ad esempio, di recente un Account Manager mi ha chiesto: "Come si confrontano il CPC e il CPA del Cliente X con quelli di altri clienti nello stesso settore?" L'estrazione di questi dati di benchmark dal nostro database ha richiesto solo pochi minuti, risparmiando ore di pull di dati manuali e tabelle pivot.

In conclusione, non bloccare i tuoi dati! Rendilo libero in modo che più persone possano trovare il modo di utilizzarlo.

Passaggio 4: analizzare i dati

La maggior parte delle persone PPC salta semplicemente avanti a questo passaggio. Può funzionare a breve termine o per un'analisi ad hoc, ma tieni presente che saltare i passaggi 1-3 potrebbe portare a risultati inconcludenti, dati oscuri o decisioni basate su dati imprecisi. Prenditi il ​​tempo necessario per farlo correttamente, in modo che le analisi future siano più rapide e approfondite.

Ora che hai più account di dati in un unico posto, è il momento di iniziare ad analizzare. Qui è dove avviene la magia! L'analisi può portare a intuizioni e intuizioni all'ottimizzazione.

Sviluppa un'ipotesi

Inizia sviluppando e testando ipotesi sui tuoi dati. Non limitarti a guadare montagne di dati sperando di trovare una gemma. Entra con una mappa e un'idea di ciò che stai cercando.

Seleziona gli strumenti giusti per il lavoro

Prima di tutto, trova gli strumenti necessari per svolgere bene il lavoro. Un utente più esperto potrebbe essere in grado di scrivere le proprie query SQL ed esportare i dati in Excel o Fogli Google, ma altri utenti potrebbero trarre vantaggio da uno strumento di business intelligence come Tableau o Google Data Studio per un'analisi più rapida.

Inizia a segmentare e filtrare

Quindi, sfrutta i dati e i metadati che hai impostato nel passaggio 2. Non hai saltato il passaggio 2, vero? Questi aspetti ti consentono di segmentare ulteriormente i tuoi dati per trovare pepite di informazioni che possono portare a approfondimenti.

Proprio come in Google Analytics, prova ad attivare e disattivare diversi segmenti per cercare anomalie o valori anomali. È qui che tornano utili strutture di dati pulite e coerenti. Assicurati di controllare le variabili che potrebbero distorcere i risultati tra più account PPC. Alcuni account utilizzano metodologie di tagging diverse per le parole chiave relative al brand e non relative al brand? Tutti i tuoi account utilizzano gli stessi fusi orari e formati di valuta?

Stabilire parametri di riferimento e tendenze

Una volta trovati i dati giusti, diventa facile confrontare le prestazioni di più account per individuare tendenze o anomalie. Da questa prospettiva macro, puoi facilmente cercare account con prestazioni superiori o inferiori, osservare i cambiamenti giornalieri/settimanali/mensili/trimestrali e identificare in modo proattivo quando sei fuori ritmo per raggiungere i tuoi obiettivi KPI.

Se sei veramente avanzato (o hai un ottimo team di BI), il rilevamento dei modelli o gli strumenti di analisi statistica possono fare gran parte del lavoro pesante qui. Vuoi portarlo alle 11? Investi nell'apprendimento automatico per individuare e scalare i valori anomali per ulteriori analisi.

Passaggio 5: sfruttare le opportunità

Alla fine, dopo aver fatto tutto il duro lavoro, puoi giocare a fare l'eroe. Con i dati, le ipotesi, gli strumenti e il tempo giusti, sarai in grado di analizzare rapidamente e facilmente i dati sulle prestazioni della campagna su più account PPC.

Confrontare e agire sui dati di più account è fondamentalmente lo stesso che lavorare su un account, con l'eccezione di avere più variabili da controllare e più potenziali dimensioni per la segmentazione.

Comunque tu decida di impostare la tua analisi su più account, prenditi il ​​tempo per pianificare in anticipo. Lo sforzo iniziale per pianificare in anticipo si tradurrà in molte ore di tempo risparmiato e una maggiore precisione lungo la strada.