Dlaczego warto testować określanie stawek docelowego ROAS w kampaniach produktowych

W przypadku wielu firm zajmujących się handlem elektronicznym kampanie produktowe AdWords mogą stanowić dużą część ruchu PPC, a często także znaczną część ogólnych przychodów. Znaczenie tych kampanii może czasami wywołać paraliż ze strony menedżerów marketingu cyfrowego; łatwo jest przyjąć postawę „jeśli nic nie jest zepsute, nie naprawiaj tego”, gdy perspektywa nawet niewielkiego spadku wydajności może mieć duży wpływ na wynik finansowy. Chociaż taki proces myślowy jest z pewnością zrozumiały, może wykluczyć możliwości rozwoju i optymalizacji. Jest to szczególnie istotne w krajobrazie PPC, w którym coraz więcej wydatków e-commerce jest ważonych na kampanie zakupowe. W tym poście opowiem się o testowaniu określania stawek docelowego ROAS w kampaniach produktowych AdWords i podzielę się kilkoma wskazówkami, jak pomyślnie skonfigurować taki test.

Co to jest określanie docelowej stawki ROAS?

Najpierw ustalmy, czym jest określanie docelowej stawki ROAS i jak to działa. AdWords opisuje określanie stawek docelowego ROAS jako „ustawienie średniej wartości konwersji, jaką chcesz uzyskać za każdą złotówkę wydaną na reklamy. Dzięki określaniu stawek docelowego ROAS AdWords automatycznie ustala stawki, aby pomóc uzyskać jak największą wartość konwersji przy ustawionym docelowym ROAS”. Innymi słowy, jeśli ustawisz stawkę docelowego ROAS na 500% dla kampanii produktowej, AdWords będzie dążyć do uzyskania 5,00 USD przychodu za każde wydane 1 USD i maksymalizacji konwersji w ramach tych parametrów. Ogólnie rzecz biorąc, wyższe ustawienie docelowego ROAS prowadzi do zmniejszenia ruchu, a niższy docelowy ROAS – do stosunkowo większego ruchu.

Pamiętaj, że ROAS jest obliczany po prostu jako przychód/koszt – jeśli raportujesz przychód jako (przychód – koszt)/koszt, musisz przekonwertować cele ROAS na prostszą formułę, aby ustawić cel kampanii.

Krótkie studium przypadku

Jeden z klientów Hanapin, firma e-commerce specjalizująca się w dostawach przemysłowych, odnotowała zadowalające wyniki kampanii zakupowej wykorzystującej strategię ustalania stawek Ulepszone CPC. Klient chciał zwiększyć liczbę i ogólne przychody, a po zauważeniu sukcesu strategii automatycznych w innych kampaniach na swoim koncie mógł przetestować określanie stawek docelowego ROAS w kampanii produktowej. Wcześniej korzystali z Ulepszonego CPC, strategii, która już teraz wykorzystuje ograniczone automatyczne określanie stawek w zakresie stawek ustawianych ręcznie. W dalszej części tego postu wyjaśnię szczegółowo, jak skonfigurowaliśmy test, ale chciałem poprzedzić sprawę określania stawek docelowego ROAS w kampaniach produktowych następującymi wynikami:

Przejście na określanie stawek docelowego ROAS przyniosło klientowi znakomite wyniki. Nie tylko wielkość konwersji i przychody wzrosły o prawie 50%, ale wzrost nastąpił bez utraty wydajności. W rzeczywistości ROAS poprawił się o ~7%.

To prawda, że ​​jest to tylko jeden przykład poprawy skuteczności i można łatwo założyć, że wyniki mogą być nietypowe dla kampanii zakupowej. Mam jednak nadzieję, że pokazuje to, że zmiana strategii ustalania stawek na docelowy ROAS może przynieść znaczne korzyści. Mam nadzieję, że przynajmniej potwierdza to twierdzenie, że zamiast zakładać, że docelowy ROAS pogorszy skuteczność jednej kampanii produktowej, uzasadnione może być przetestowanie zmiany zarządzania stawkami. Poniżej opowiem bardziej ogólnie, dlaczego osoby zarządzające kampaniami zakupowymi powinny wypróbować tę strategię.

Argumenty za określaniem stawek docelowego ROAS

Istnieje wiele, wiele czynników, które mogą wpływać na przewidywane przychody generowane z kliknięcia reklamy produktowej, między innymi:

• Reklamowany produkt.
• Lokalizacja użytkownika.
• Odbiorcy, do których należy użytkownik.
• Urządzenie, na którym użytkownik wyszukuje.
• Godzina i/lub dzień, w którym ma miejsce wyszukiwanie.

Dobrzy marketerzy cyfrowi, którzy ręcznie dostosowują stawki, ocenią każdą z tych zmiennych i odpowiednio ustawią stawki oraz dostosowania stawek. Prawda jest jednak taka, że ​​chociaż reklamodawca może ręcznie uwzględnić wiele z tych zmiennych, przy wystarczającej ilości danych historycznych algorytm uczenia maszynowego jest prawdopodobnie lepiej przystosowany do ich oceny w ich pełnej złożoności. Dotyczy to zwłaszcza firm z dużymi kanałami zakupów. Na przykład ręczne określanie stawek może być rozsądną inwestycją czasową dla firmy posiadającej 250 jednostek SKU, ale ta inwestycja czasu może stać się znacznie bardziej uciążliwa w przypadku plików danych, które mają 250 000 jednostek SKU.

Być może w przeszłości miałeś złe doświadczenia z automatyzacją lub jesteś sceptycznym podejściem do strategii uczenia maszynowego w marketingu cyfrowym. Jeśli wpadniesz do tego obozu, rozważ następujące kwestie:

• Algorytmy uczenia maszynowego Google zmieniają się i poprawiają z czasem, co sugeruje, że nawet jeśli w przeszłości widziałeś słabą wydajność, warto dać maszynom kolejną szansę.
• Nawet jeśli wzrost wydajności jest marginalny lub nieistniejący, określanie stawek docelowego ROAS pozwala marketerowi cyfrowemu poświęcić więcej czasu na inne aspekty kampanii w celu poprawy wydajności, takie jak zarządzanie plikami danych, optymalizacja wyszukiwanych haseł i maksymalizacja zysku poprzez restrukturyzację.
• Kiedy zastanawiasz się nad nieudanymi testami, zastanów się, czy dałeś eksperymentowi wystarczająco dużo czasu na powodzenie. Testowanie wymaga czasu, zwłaszcza podczas testowania strategii automatycznej. Najczęściej algorytm nie może podejmować decyzji od razu, ponieważ nie ma na to danych.
• Jeśli wcześniej przeprowadzone testy były ograniczone budżetem (a tak już nie jest), warto wrócić do nich ponownie – ograniczone budżety oznaczają ograniczone dane, a test mógł nie mieć wystarczającej objętości, aby uzyskać naprawdę istotny statystycznie wynik .

To powiedziawszy: strategie określania stawek docelowego ROAS nigdy nie gwarantują większej skuteczności niż strategie ręczne, a marketerzy cyfrowi powinni zawsze traktować zmianę strategii ustalania stawek jako tymczasowy test, a nie jako zmianę typu „ustaw i zapomnij”. Ponadto testy takie jak te wymagają pewnej tolerancji na ryzyko i niekoniecznie powinny być przeprowadzane w przypadku kampanii, które konsekwentnie przekraczają cel, jeśli firma nie może ponieść nawet niewielkiego spadku wydajności. Należy pamiętać o jednej konkretnej pułapce: jeśli cel jest wyższy niż wyniki historyczne, wzrost może być ograniczony. Często w takiej sytuacji marketerzy początkowo widzą obiecujące wyniki, ale mają trudności z rozwijaniem kampanii.

Konfiguracja testu

Po pierwsze, zła wiadomość: AdWords nie pozwala na tworzenie eksperymentalnych kampanii produktowych. Nie da się ukryć, że jest to poważny problem, ponieważ oznacza to, że nie będzie można równomiernie podzielić ruchu między eksperymentem kampanii produktowej z docelowym ROAS a strategią ustalania stawek status quo. Zamiast tego musisz uruchomić test sekwencyjnie, a nie jednocześnie. Mając to na uwadze, oto kilka wskazówek dotyczących pomyślnej konfiguracji eksperymentu:

• Ustaw rozsądną docelową stawkę ROAS : praktyczną zasadą w kampaniach, które nie mają ścisłych celów ROAS, jest ustawienie docelowej stawki ROAS na poziomie historycznego ROAS kampanii lub nieco powyżej. Jeśli jednak chcesz zwiększyć wolumen, a firma ma tolerancję na niższą wydajność, powinieneś ustawić niższy ROAS. W przeciwnym przypadku ustaw wyższy docelowy ROAS.
• Przeprowadź test w okresie niskiej sezonowości : ponieważ test będzie musiał być przeprowadzany sekwencyjnie, nie da się uniknąć tego, że sezonowość w pewnym stopniu zanieczyści wyniki. Możesz jednak zminimalizować ten problem, wybierając okres, w którym sezonowość jest stosunkowo niska. Jeśli na przykład Twoja kampania produktowa osiąga najbardziej statyczną skuteczność w miesiącach letnich, może to być idealny moment na eksperymentowanie ze zmianą rodzaju stawki. Pamiętaj też, że to, co działa poza sezonem, może nie być idealne na pracowity sezon. Na przykład docelowy ROAS może być dobry w przypadku poza sezonem/niższego budżetu/wydajności, ale w godzinach szczytu może dotyczyć ruchu w witrynie i agresywności, w którym to przypadku optymalizacja pod kątem kliknięć lub konwersji może być bardziej idealna.
• Zdecyduj wcześniej o parametrach i wskaźnikach testu : Tak jak w przypadku każdego rodzaju eksperymentu, ważne jest, aby wcześniej wiedzieć, jak wyglądają wygrane i przegrane. Zdecyduj, jak długo będziesz przeprowadzać test i co stanowi statystycznie istotny zwycięski wynik przed rozpoczęciem testu. W przeciwnym razie możesz otrzymać niejednoznaczne wyniki.
• Pamiętaj, że okres „uczenia się” może nie odzwierciedlać długoterminowej skuteczności : gdy kampania zostanie przełączona na strategię zarządzania stawkami docelowego ROAS, przejdzie przez okres „uczenia się” podczas gromadzenia danych i ustalania stawek. Z mojego doświadczenia wynika, że ​​okres ten trwa zwykle około 1 tygodnia, chociaż długość tego okresu będzie się różnić w zależności od objętości. Możesz chcieć wykluczyć okres uczenia się z wyników eksperymentu podczas oceny wyników. Uwaga: możesz sprawdzić, czy kampania jest w stanie „uczenia się” na karcie ustawień.

Wniosek

Jeśli ręcznie dostosowujesz stawki w kampanii produktowej, mam nadzieję, że przynajmniej w tym poście zastanawiasz się, czy warto przetestować strategię określania stawek docelowego ROAS. Nieprzekonany? A może w przeszłości zauważyłeś słabą skuteczność stosowania strategii docelowego ROAS w kampaniach produktowych? Dołącz do Twittera @ppchero!