5 pași pentru a analiza mai multe conturi statutul de supererou

Această postare face parte din seria de bloguri Hero Conf Los Angeles Speaker. Andrew Miller se va alătura celor peste 50 de experți PPC care își vor împărtăși expertiza în căutarea plătită și în domeniul social la cel mai mare eveniment All-PPC din lume, 18-20 aprilie , în Los Angeles, CA. Iti place ce citesti? Aflați mai multe despre Hero Conf.

Profesioniștii PPC știu cum să folosească datele pentru a lua decizii mai bune și a optimiza campaniile pentru rezultate mai bune. Dar multe agenții și agenți de publicitate mari își răspândesc campaniile în mai multe conturi, iar analiza tuturor acestor date poate duce la măreție dacă este făcută bine... sau migrene dacă este făcută prost.

Urmați acești cinci pași pentru a vă asigura că analiza dvs. duce la statutul de erou.

Pasul 1: Agregați datele

În funcție de structurile campaniei și strategiile de analiză, probabil vei consuma și stoca date din mai multe surse (platforme PPC, Google Analytics, CRM-ul tău etc.). Desigur, puteți extrage manual datele din fiecare sursă, puteți trece în Excel sau Tableau și puteți începe să analizați, dar acest proces nu se extinde. Fiecare raport sau optimizare ar necesita repetarea aceleiași osteneli. Asta îmbătrânește foarte repede.

Planificați din timp și colaborați cu un dezvoltator pentru a consuma datele despre performanța campaniei și conversiile din API-ul fiecărei platforme. Abordarea mai puțin expertă în tehnologie este să extrageți datele manual și să le încărcați într-o bază de date, dar este mult mai ușor, pe termen lung, să automatizați cât mai mult posibil. Extragem date zilnice din API-ul fiecărei platforme și le stocăm într-o bază de date SQL cu tabel(e) pentru fiecare PPC și platformă de analiză.

În acest moment al călătoriei dvs., cea mai importantă sarcină este să vă definiți structurile de date. Ce câmpuri trebuie să stocați și cum doriți să corelați tabelele de date între ele? Practic, de ce date aveți nevoie pentru a vă face treaba? Planificarea în avans vă va scuti de multe bătăi de cap mai târziu, când descoperiți că nu aveți toate datele de care aveți nevoie pentru a efectua analiza.

Nu uitați să vă gândiți dinainte la instrumentele de analiză pe care intenționați să le utilizați (mai multe despre asta în Pasul 4). Asigurați-vă că structurile de date și bazele de date permit conexiuni externe securizate și sunt structurate corespunzător pentru a avea sens într-un mediu extern.

În cazul nostru, deoarece suntem o agenție, ne asigurăm că fiecare rând din fiecare tabel are un câmp „ID client”, astfel încât să putem alătura datele la nivel de client. Acest lucru ne permite să amestecăm datele și să creăm rapoarte pentru fiecare client.

Pasul 2: Normalizați datele

Cu toții am auzit expresia „Gunoi înăuntru, gunoi afară”. Analiza datelor din mai multe conturi nu face excepție. Este imperativ ca datele conturilor dvs. să fie normalizate sau mai consistente, pentru a permite comparații de la mere la mere.

Pentru a compara cu adevărat și a stabili tendințele cu acuratețe a datelor, trebuie să gândiți „meta”, ca în metadate. Metadatele sunt pur și simplu date despre date. Gândiți-vă la etichetele AdWords ca la metadate. De exemplu, cuvintele cheie din campaniile dvs. AdWords pot fi de marcă sau fără marcă. Clienții agenției se pot încadra în una sau mai multe categorii industriale.

Încercați să stocați cât mai multe metadate în baza de date pentru a permite comparații și analize mai consistente. De exemplu, puteți compara destul de repede efectele eliminării de către AdWords a anunțurilor din partea dreaptă asupra cuvintelor cheie care nu sunt de marcă pentru toți clienții din industria sănătății, dacă structurile dvs. de date permit acest lucru. Un alt dintre tipurile mele preferate de analiză pe mai multe conturi este compararea datelor pre și post-lansare pentru clienții noi, în funcție de ziua în care lansăm noile lor campanii. Devine foarte ușor să dezvoltăm studii de caz și să identificăm anomalii atunci când putem să diagramăm performanța pe 30, 60 și 90 de zile și să comparăm cu rezultatele unei agenții anterioare.

Acordați-vă timp pentru a dezvolta o strategie de etichetare robustă și consecventă, astfel încât analiza dvs. să nu fie afectată de date deșeuri.

Pasul 3: Democratizarea datelor

Nu putem presupune că toți utilizatorii noștri finali vor fi competenți în a scrie interogări mySQL. Nici nu putem construi tablouri de bord sau aplicații care pot prezice toate modalitățile în care analiștii noștri ar putea dori să detalieze datele.

În loc să încercați să instruiți pe toată lumea cu privire la interogările bazei de date, luați o abordare mai democratică pentru a elibera datele. Asigurați-vă structurile de date și seturile de eșantion de date disponibile în formate mai comune, cum ar fi Excel sau Foi de calcul Google. În acest fel, oricine poate vedea ce date sunt disponibile și poate găsi modalități de utilizare.

Non-dezvoltatorii pot formula întrebări pe care un analist de date le poate traduce într-o interogare de bază de date. De exemplu, un manager de cont m-a abordat recent cu întrebarea „Cum se compară CPC-ul și CPA-ul Clientului X cu alți clienți din aceeași industrie?” Extragerea acestor date de referință din baza noastră de date a durat doar câteva minute, economisind ore întregi de extrageri manuale de date și tabele pivot.

În concluzie, nu vă blocați datele! Eliberează-l pentru ca mai mulți oameni să găsească modalități de a-l folosi.

Pasul 4: Analizați datele

Majoritatea oamenilor PPC pur și simplu trec înainte la acest pas. Poate funcționa pe termen scurt sau pentru o analiză ad-hoc, dar fiți avertizat că omiterea pașilor 1-3 poate duce la rezultate neconcludente, date neclare sau decizii bazate pe date inexacte. Fă-ți timp pentru a face acest lucru corect, astfel încât analizele viitoare să fie mai rapide și mai perspicace.

Acum că aveți mai multe conturi în valoare de date într-un singur loc, este timpul să începeți analiza. Aici se întâmplă magia! Analiza poate duce la perspective și la optimizare.

Elaborați o ipoteză

Începeți prin a dezvolta și testa ipoteze despre datele dvs. Nu vă băgați doar în munți de date sperând să găsiți o bijuterie. Intră cu o hartă și o idee despre ceea ce cauți.

Selectați instrumentele potrivite pentru lucrare

În primul rând, găsiți instrumentele necesare pentru a face treaba corect. Un utilizator mai priceput ar putea să-și scrie propriile interogări SQL și să exporte datele în Excel sau Google Sheets, dar alți utilizatori ar putea beneficia de un instrument de business intelligence, cum ar fi Tableau sau Google Data Studio, pentru o analiză mai rapidă.

Începeți segmentarea și filtrarea

Apoi, profitați de datele și metadatele pe care le-ați configurat la pasul 2. Nu ați sărit peste pasul 2, nu-i așa? Aceste fațete vă permit să segmentați și mai mult datele pentru a găsi informații care pot duce la informații.

La fel ca în Google Analytics, încercați să activați și să dezactivați diferite segmente pentru a căuta anomalii sau valori aberante. Aici sunt utile structurile de date curate și consistente. Asigurați-vă că controlați variabilele care ar putea denatura rezultatele între mai multe conturi PPC. Unele conturi folosesc metodologii diferite de etichetare pentru cuvintele cheie de marcă față de cele non-marcă? Toate conturile dvs. folosesc aceleași fusuri orare și aceleași formate de monedă?

Stabiliți repere și tendințe

Odată ce găsiți datele potrivite, devine ușor să comparați performanța pe mai multe conturi pentru a identifica tendințele sau anomaliile. Din această perspectivă macro, puteți căuta cu ușurință conturi cu performanțe superioare sau sub-performante, puteți urmări modificările zilnice/săptămânale/lunare/trimestriale și puteți identifica în mod proactiv când sunteți în ritm pentru a vă atinge obiectivele KPI.

Dacă sunteți cu adevărat avansat (sau aveți o echipă BI grozavă), instrumentele de detectare a modelelor sau de analiză statistică pot face o mare parte din munca grea aici. Vrei să o duci la 11? Investește în învățarea automată pentru a identifica și escalada valorile aberante pentru analize ulterioare.

Pasul 5: Exploatați oportunitățile

În cele din urmă, după ce ai făcut toată munca grea, ajungi să joci erou. Cu datele, ipotezele, instrumentele și timpul potrivite, veți putea analiza rapid și ușor datele privind performanța campaniei în mai multe conturi PPC.

Compararea și acționarea asupra datelor din mai multe conturi este, în principiu, aceeași cu a lucra pe un singur cont, cu excepția faptului că aveți mai multe variabile de controlat și mai multe dimensiuni potențiale pentru segmentare.

Oricum ați decide să vă configurați analiza pe mai multe conturi, acordați-vă timp pentru a planifica dinainte. Efortul inițial de a planifica din timp va avea ca rezultat multe ore de timp economisit și o precizie sporită pe parcurs.