교차 계정 분석 슈퍼히어로 상태를 위한 5단계

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PPC 전문가는 데이터를 사용하여 더 나은 결정을 내리고 더 나은 결과를 위해 캠페인을 최적화하는 방법을 알고 있습니다. 그러나 많은 대행사와 대규모 광고주는 캠페인을 여러 계정에 분산하고 이 모든 데이터를 분석하면 잘하면 큰 성과를 낼 수 있고….잘못하면 편두통이 생길 수 있습니다.

분석이 영웅 상태로 이어지는지 확인하려면 다음 5단계를 따르세요.

1단계: 데이터 집계

캠페인 구조 및 분석 전략에 따라 여러 소스(PPC 플랫폼, Google Analytics, CRM 등)의 데이터를 소비하고 저장하게 될 것입니다. 물론 각 소스에서 데이터를 수동으로 가져와 Excel이나 Tableau에 드롭하고 크런칭을 시작할 수 있지만 그 프로세스는 확장되지 않습니다. 각 보고서 또는 최적화는 동일한 고된 작업을 반복해야 합니다. 그것은 매우 빨리 늙습니다.

미리 계획하고 개발자와 협력하여 각 플랫폼의 API에서 캠페인 실적 및 전환 데이터를 사용합니다. 기술에 정통하지 않은 접근 방식은 데이터를 수동으로 가져와 데이터베이스에 업로드하는 것이지만 장기적으로는 가능한 한 많이 자동화하는 것이 훨씬 쉽습니다. 우리는 각 플랫폼의 API에서 일일 데이터를 가져와 각 PPC 및 분석 플랫폼에 대한 테이블과 함께 SQL 데이터베이스에 저장합니다.

여정의 이 시점에서 가장 중요한 작업은 데이터 구조를 정의하는 것입니다. 어떤 필드를 저장해야 하며 데이터 테이블을 서로 어떻게 연관시키고 싶습니까? 기본적으로 작업을 수행하는 데 필요한 데이터는 무엇입니까? 이를 미리 계획하면 나중에 분석을 수행하는 데 필요한 모든 데이터가 없다는 것을 발견했을 때 많은 골칫거리를 줄일 수 있습니다.

사용할 분석 도구를 미리 생각하는 것을 잊지 마십시오(4단계에서 자세히 설명). 데이터 구조와 데이터베이스가 안전한 외부 연결을 허용하고 외부 환경에서 이해할 수 있도록 적절하게 구조화되어 있는지 확인하십시오.

우리의 경우 대행사이기 때문에 모든 테이블의 모든 행에 "클라이언트 ID" 필드가 있는지 확인하여 클라이언트 수준에서 데이터를 조인할 수 있습니다. 이를 통해 데이터를 매시업하고 각 클라이언트에 대한 보고서를 작성할 수 있습니다.

2단계: 데이터 정규화

우리는 모두 "쓰레기 인, 가비지 아웃"이라는 표현을 들어본 적이 있습니다. 여러 계정의 데이터를 분석하는 것도 예외는 아닙니다. 사과 대 사과 비교를 가능하게 하려면 계정의 데이터를 정규화하거나 더 일관성 있게 만들어야 합니다.

데이터를 정확하게 비교하고 추세를 파악하려면 메타데이터에서와 같이 "메타"를 생각해야 합니다. 메타데이터는 단순히 데이터에 대한 데이터입니다. 애드워즈 라벨을 메타데이터로 생각하세요. 예를 들어, AdWords 캠페인의 키워드는 브랜드 또는 비 브랜드가 될 수 있습니다. 대행사 고객은 하나 이상의 산업 범주에 속할 수 있습니다.

보다 일관된 비교 및 ​​분석을 위해 가능한 한 많은 메타데이터를 데이터베이스에 저장하십시오. 예를 들어 데이터 구조에서 허용하는 경우 의료 산업의 모든 고객에 대해 비브랜드 키워드에 대한 AdWords의 오른쪽 광고 제거 효과를 매우 빠르게 비교할 수 있습니다. 내가 가장 좋아하는 교차 계정 분석 유형 중 하나는 새 캠페인을 시작한 날짜를 기준으로 새 고객에 대한 출시 전 데이터와 출시 후 데이터를 비교하는 것입니다. 30일, 60일 및 90일 성과를 차트로 작성하고 이전 기관의 결과와 비교할 수 있을 때 사례 연구를 개발하고 이상 징후를 발견하는 것이 매우 쉬워집니다.

시간을 내어 강력하고 일관된 태깅 전략을 개발하여 분석이 가비지 데이터로 오염되지 않도록 하십시오.

3단계: 데이터 민주화

모든 최종 사용자가 mySQL 쿼리 작성에 능숙할 것이라고 가정할 수는 없습니다. 또한 분석가가 데이터를 분할하고 분석할 수 있는 모든 방법을 예측할 수 있는 대시보드나 앱을 구축할 수도 없습니다.

모든 사람에게 데이터베이스 쿼리를 교육하는 대신 데이터를 무료로 설정하는 보다 민주적인 접근 방식을 취하십시오. 데이터 구조 및 샘플 데이터 세트를 Excel 또는 Google 스프레드시트와 같은 보다 일반적인 형식으로 제공합니다. 이렇게 하면 누구나 사용할 수 있는 데이터를 보고 사용할 수 있는 방법을 생각할 수 있습니다.

개발자가 아닌 경우에도 데이터 분석가가 데이터베이스 쿼리로 변환할 수 있는 질문을 공식화할 수 있습니다. 예를 들어, 최근 한 계정 관리자가 "클라이언트 X의 CPC와 CPA는 같은 업계의 다른 클라이언트와 비교하여 어떻습니까?"라는 질문으로 저에게 접근했습니다. 데이터베이스에서 이 벤치마크 데이터를 가져오는 데 몇 분 밖에 걸리지 않아 수동 데이터 가져오기 및 피벗 테이블의 시간을 절약할 수 있습니다.

결론적으로 데이터를 잠그지 마십시오! 더 많은 사람들이 사용할 수 있는 방법을 찾을 수 있도록 무료로 설정하세요.

4단계: 데이터 분석

대부분의 PPC 사람들은 단순히 이 단계로 넘어갑니다. 단기 또는 임시 분석을 위해 작동할 수 있지만 1-3단계를 건너뛰면 결정적이지 않은 결과, 모호한 데이터 또는 부정확한 데이터를 기반으로 한 결정으로 이어질 수 있다는 경고를 받습니다. 시간을 내어 올바르게 수행하여 향후 분석이 더 빠르고 통찰력 있게 이루어지도록 하십시오.

한 곳에 여러 계정에 해당하는 데이터가 있으므로 분석을 시작할 때입니다. 마법이 일어나는 곳입니다! 분석은 최적화에 대한 통찰력과 통찰력으로 이어질 수 있습니다.

가설 개발

데이터에 대한 가설을 개발하고 테스트하는 것으로 시작하십시오. 보석을 찾기 위해 데이터의 산을 헤매지 마십시오. 지도와 당신이 찾고 있는 것에 대한 아이디어를 가지고 가십시오.

작업에 적합한 도구 선택

먼저 작업을 올바르게 수행하는 데 필요한 도구를 찾으십시오. 보다 능숙한 사용자는 자신의 SQL 쿼리를 작성하고 데이터를 Excel 또는 Google Sheets로 내보낼 수 있지만 다른 사용자는 더 빠른 분석을 위해 Tableau 또는 Google Data Studio와 같은 비즈니스 인텔리전스 도구의 이점을 누릴 수 있습니다.

세분화 및 필터링 시작

다음으로 2단계에서 설정한 데이터와 메타데이터를 활용합니다. 2단계를 건너뛰지 않았습니까? 이러한 패싯을 통해 데이터를 더욱 세분화하여 통찰력으로 이어질 수 있는 정보를 찾을 수 있습니다.

Google 웹로그 분석에서와 마찬가지로 다른 세그먼트를 켜고 끄면서 이상점이나 이상값을 찾습니다. 여기에서 깨끗하고 일관된 데이터 구조가 유용합니다. 여러 PPC 계정 간에 결과를 왜곡할 수 있는 변수를 제어하고 있는지 확인하십시오. 일부 계정에서는 브랜드 키워드와 비브랜드 키워드에 대해 서로 다른 태그 지정 방법을 사용하고 있습니까? 모든 계정이 동일한 시간대와 통화 형식을 사용하고 있습니까?

벤치마크 및 추세 설정

적절한 데이터를 찾으면 교차 계정 실적을 비교하여 추세나 이상을 찾아내기가 쉬워집니다. 이 거시적 관점에서 실적이 높거나 낮은 계정을 쉽게 찾고, 일별/주별/월별/분기별 변경 사항을 관찰하고, KPI 목표를 달성하기 위해 속도를 늦출 때를 사전에 식별할 수 있습니다.

당신이 정말로 고급(또는 훌륭한 BI 팀이 있는 경우)이라면 패턴 감지 또는 통계 분석 도구가 여기에서 많은 작업을 수행할 수 있습니다. 11시까지 하시겠습니까? 머신 러닝에 투자하여 추가 분석을 위해 이상치를 발견하고 에스컬레이션하십시오.

5단계: 기회 활용

마지막으로 모든 힘든 작업이 끝나면 영웅을 플레이하게 됩니다. 올바른 데이터, 가설, 도구 및 시간을 사용하면 여러 PPC 계정에서 캠페인 실적 데이터를 빠르고 쉽게 분석할 수 있습니다.

여러 계정의 데이터를 비교하고 작업하는 것은 제어할 변수가 더 많고 세분화를 위한 잠재적 차원이 더 많다는 점을 제외하고는 기본적으로 한 계정에서 작업하는 것과 동일합니다.

그러나 교차 계정 분석을 설정하기로 결정했다면 시간을 내어 미리 계획하십시오. 미리 계획하기 위한 사전 노력은 많은 시간을 절약하고 향후 정확도를 높일 수 있습니다.