5 шагов к статусу супергероя перекрестного анализа

Этот пост является частью серии блогов спикеров Hero Conf в Лос-Анджелесе. Эндрю Миллер присоединится к более чем 50 экспертам по контекстной рекламе, которые поделятся своим опытом в области платного поиска и социальных сетей на крупнейшем в мире мероприятии, посвященном контекстной рекламе, которое состоится 18-20 апреля в Лос-Анджелесе, штат Калифорния. Нравится то, что вы читаете? Узнайте больше о Hero Conf.

Специалисты по контекстной рекламе знают, как использовать данные, чтобы принимать более обоснованные решения и оптимизировать кампании для достижения лучших результатов. Но многие агентства и крупные рекламодатели распределяют свои кампании по нескольким учетным записям, и анализ всех этих данных может привести к успеху, если все сделано хорошо ... или к мигрени, если все будет сделано плохо.

Выполните следующие пять шагов, чтобы убедиться, что ваш анализ приводит к статусу героя.

Шаг 1. Сводные данные

В зависимости от структур вашей кампании и аналитических стратегий вы, вероятно, будете использовать и хранить данные из нескольких источников (платформы PPC, Google Analytics, ваша CRM и т. Д.). Конечно, вы можете вручную извлечь данные из каждого источника, перейти в Excel или Tableau и начать обработку, но этот процесс не масштабируется. Каждый отчет или оптимизация потребуют повторения одной и той же тяжелой работы. Это очень быстро стареет.

Планируйте заранее и работайте с разработчиком, чтобы получить данные об эффективности кампании и конверсиях из API каждой платформы. Менее технически подкованный подход - извлечь данные вручную и загрузить в базу данных, но в конечном итоге гораздо проще максимально автоматизировать. Мы извлекаем ежедневные данные из API каждой платформы и сохраняем их в базе данных SQL с таблицами для каждой PPC и аналитической платформы.

На этом этапе вашей самой важной задачей является определение ваших структур данных. Какие поля вам нужно хранить и как вы хотите связать свои таблицы данных друг с другом? В принципе, какие данные вам нужны для работы? Заблаговременное планирование избавит вас от многих головных болей, когда вы обнаружите, что у вас нет всех данных, необходимых для проведения анализа.

Не забудьте заранее подумать об инструментах анализа, которые вы планируете использовать (подробнее об этом в шаге 4). Убедитесь, что ваши структуры данных и базы данных допускают безопасные внешние соединения и правильно структурированы, чтобы иметь смысл во внешней среде.

В нашем случае, поскольку мы являемся агентством, мы гарантируем, что каждая строка в каждой таблице имеет поле «идентификатор клиента», чтобы мы могли объединить данные на уровне клиента. Это позволяет нам объединять данные и создавать отчеты для каждого клиента.

Шаг 2: нормализовать данные

Все мы слышали выражение: «Мусор на входе, мусор на выходе». Анализ данных по нескольким аккаунтам - не исключение. Крайне важно, чтобы данные ваших учетных записей были нормализованы или сделаны более согласованными, чтобы можно было сравнивать яблоки с яблоками.

Чтобы действительно сравнивать и точно определять тенденции, вы должны думать «мета», как в метаданных. Метаданные - это просто данные о данных. Думайте о ярлыках AdWords как о метаданных. Например, ключевые слова в ваших кампаниях AdWords могут быть брендированными или небрендированными. Клиенты агентства могут попасть в одну или несколько отраслевых категорий.

Постарайтесь сохранить в своей базе данных как можно больше метаданных, чтобы обеспечить более согласованные сравнения и анализ. Например, вы можете довольно быстро сравнить влияние удаления AdWords правой рекламы на небрендовые ключевые слова для всех клиентов в сфере здравоохранения, если ваши структуры данных позволяют это. Еще один из моих любимых видов анализа кросс-аккаунтов - это сравнение данных до и после запуска новых клиентов в день запуска их новых кампаний. Разрабатывать тематические исследования и выявлять аномалии становится очень легко, когда мы можем составить график показателей за 30, 60 и 90 дней и сравнить с результатами предыдущего агентства.

Найдите время, чтобы разработать надежную и последовательную стратегию тегов, чтобы ваш анализ не был испорчен мусорными данными.

Шаг 3. Демократизация данных

Мы не можем предположить, что все наши конечные пользователи будут опытными в написании запросов mySQL. Мы также не можем создавать информационные панели или приложения, которые могут предсказать все способы, которыми наши аналитики могут захотеть разрезать данные.

Вместо того, чтобы пытаться обучать всех запросам к базе данных, используйте более демократичный подход к освобождению данных. Сделайте свои структуры данных и образцы наборов данных доступными в более распространенных форматах, таких как Excel или Google Sheets. Таким образом, любой может увидеть, какие данные доступны, и придумать способы их использования.

Не разработчики по-прежнему могут формулировать вопросы, которые аналитик данных может преобразовать в запрос к базе данных. Например, менеджер по работе с клиентами недавно обратился ко мне с вопросом: «Каковы показатели CPC и CPA клиента X по сравнению с другими клиентами в той же отрасли?» Получение этих эталонных данных из нашей базы данных заняло всего несколько минут, сэкономив часы на ручное извлечение данных и создание сводных таблиц.

Итог, не блокируйте свои данные! Освободите его, чтобы больше людей могли найти способы использовать его.

Шаг 4: анализ данных

Большинство специалистов по контекстной рекламе просто перескакивают на этот шаг. Это может сработать в краткосрочной перспективе или для специального анализа, но имейте в виду, что пропуск шагов 1–3 может привести к неубедительным результатам, нечетким данным или решениям, основанным на неточных данных. Найдите время, чтобы сделать это правильно, чтобы будущие анализы были более быстрыми и содержательными.

Теперь, когда у вас есть несколько учетных записей с данными в одном месте, пора приступить к анализу. Вот где происходит волшебство! Анализ может привести к пониманию, а понимание - к оптимизации.

Разработайте гипотезу

Начните с разработки и проверки гипотез о ваших данных. Не копайтесь в горах данных в надежде найти драгоценный камень. Возьмите карту и составьте представление о том, что вы ищете.

Выберите подходящие инструменты для работы

Во-первых, найдите инструменты, необходимые для правильного выполнения работы. Более сообразительный пользователь может написать свои собственные SQL-запросы и экспортировать данные в Excel или Google Sheets, но другие пользователи могут извлечь выгоду из инструмента бизнес-аналитики, такого как Tableau или Google Data Studio, для более быстрого анализа.

Начать сегментирование и фильтрацию

Затем воспользуйтесь преимуществами данных и метаданных, которые вы установили на шаге 2. Вы не пропустили шаг 2, не так ли? Эти аспекты позволяют еще больше сегментировать данные, чтобы находить фрагменты информации, которые могут привести к пониманию.

Как и в Google Analytics, попробуйте включать и выключать разные сегменты, чтобы искать аномалии или выбросы. Здесь пригодятся чистые, согласованные структуры данных. Убедитесь, что вы контролируете переменные, которые могут исказить результаты между несколькими учетными записями PPC. Используются ли в некоторых аккаунтах разные методологии тегов для брендовых и небрендовых ключевых слов? Все ли ваши аккаунты используют одни и те же часовые пояса и формат валюты?

Установите ориентиры и тенденции

Как только вы найдете нужные данные, станет легко сравнить эффективность нескольких аккаунтов, чтобы выявить тенденции или аномалии. С этой макроэкономической точки зрения вы можете легко искать чрезмерно или недостаточно эффективные учетные записи, отслеживать ежедневные / еженедельные / ежемесячные / ежеквартальные изменения и заранее определять, когда вы не успеваете достичь целевых показателей KPI.

Если вы действительно продвинуты (или имеете отличную команду бизнес-аналитиков), то большую часть тяжелой работы здесь могут сделать инструменты обнаружения закономерностей или статистического анализа. Хотите довести его до 11? Инвестируйте в машинное обучение, чтобы выявлять и увеличивать выбросы для дальнейшего анализа.

Шаг 5. Используйте возможности

Наконец, после того, как вся тяжелая работа будет сделана, вы сможете сыграть в героя. Имея правильные данные, гипотезы, инструменты и время, вы сможете быстро и легко анализировать данные об эффективности кампании для нескольких учетных записей PPC.

Сравнение данных из нескольких учетных записей и работа с ними в основном аналогичны работе с одной учетной записью, за исключением наличия большего количества переменных, которые нужно контролировать, и большего количества потенциальных параметров для сегментации.

Как бы то ни было, вы решите настроить перекрестный анализ, не торопитесь, чтобы спланировать ситуацию заранее. Предварительные усилия по планированию на будущее позволят сэкономить много часов и повысить точность в будущем.