5 etapas para a análise do status de super-herói entre contas

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Os profissionais de PPC sabem como usar dados para tomar melhores decisões e otimizar campanhas para obter melhores resultados. Mas muitas agências e grandes anunciantes distribuem suas campanhas por várias contas e a análise de todos esses dados pode levar à grandeza, se bem executada ... ou enxaqueca, se mal realizada.

Siga estas cinco etapas para garantir que sua análise leve ao status de herói.

Etapa 1: agregar dados

Dependendo de suas estruturas de campanha e estratégias de análise, você provavelmente consumirá e armazenará dados de várias fontes (plataformas PPC, Google Analytics, seu CRM, etc.). Claro, você poderia extrair manualmente os dados de cada fonte, colocá-los no Excel ou Tableau e começar a processá-los, mas esse processo não é escalonável. Cada relatório ou otimização exigiria a repetição do mesmo trabalho enfadonho. Isso envelhece muito rapidamente.

Planeje com antecedência e trabalhe com um desenvolvedor para consumir o desempenho da campanha e os dados de conversão de cada API da plataforma. A abordagem menos experiente em tecnologia é extrair os dados manualmente e carregá-los em um banco de dados, mas é muito mais fácil, a longo prazo, automatizar o máximo possível. Pegamos dados diários da API de cada plataforma e os armazenamos em um banco de dados SQL com tabelas para cada PPC e plataforma analítica.

Neste ponto de sua jornada, sua tarefa mais importante é definir suas estruturas de dados. Quais campos você precisa armazenar e como deseja relacionar suas tabelas de dados entre si? Basicamente, de quais dados você precisa para fazer seu trabalho? Planejar isso com antecedência vai lhe poupar muitas dores de cabeça mais tarde, quando você descobrir que não tem todos os dados de que precisa para realizar sua análise.

Não se esqueça de pensar no futuro nas ferramentas de análise que planeja usar (mais sobre isso na Etapa 4). Certifique-se de que suas estruturas de dados e bancos de dados permitam conexões externas seguras e estejam estruturados adequadamente para fazer sentido em um ambiente externo.

No nosso caso, por sermos uma agência, garantimos que cada linha em cada tabela tenha um campo “ID do cliente” para que possamos juntar os dados no nível do cliente. Isso nos permite combinar dados e criar relatórios para cada cliente.

Etapa 2: normalizar dados

Todos nós já ouvimos a expressão “entra lixo, sai lixo”. Analisar dados em várias contas não é exceção. É imperativo que os dados de suas contas sejam normalizados ou tornados mais consistentes para permitir comparações completas.

Para realmente comparar e apresentar tendências de dados com precisão, você deve pensar em “meta”, como nos metadados. Metadados são simplesmente dados sobre dados. Pense nos rótulos do Google AdWords como metadados. Por exemplo, as palavras-chave em suas campanhas do AdWords podem ser de marca ou sem marca. Os clientes da agência podem se enquadrar em uma ou mais categorias do setor.

Tente armazenar o máximo possível de metadados em seu banco de dados para permitir comparações e análises mais consistentes. Por exemplo, você pode comparar os efeitos da remoção do AdWords de anúncios do lado direito em palavras-chave sem marca para todos os clientes no setor de saúde muito rapidamente se suas estruturas de dados permitirem. Outro dos meus tipos favoritos de análise entre contas é comparar os dados pré e pós-lançamento de novos clientes com base no dia em que lançamos suas novas campanhas. Torna-se muito fácil desenvolver estudos de caso e detectar anomalias quando podemos mapear o desempenho de 30, 60 e 90 dias e comparar com os resultados de uma agência anterior.

Aproveite o tempo para desenvolver uma estratégia de marcação consistente e robusta para que sua análise não seja contaminada com dados inúteis.

Etapa 3: democratizar dados

Não podemos presumir que todos os nossos usuários finais serão proficientes na escrita de consultas mySQL. Nem podemos construir painéis ou aplicativos que possam prever todas as maneiras que nossos analistas poderiam desejar para fatiar e dividir os dados.

Em vez de tentar treinar todos em consultas de banco de dados, adote uma abordagem mais democrática para liberar os dados. Disponibilize suas estruturas de dados e conjuntos de dados de amostra em formatos mais comuns, como Excel ou Planilhas Google. Dessa forma, qualquer pessoa pode ver quais dados estão disponíveis e pensar em maneiras de usá-los.

Os não desenvolvedores ainda podem formular perguntas que um analista de dados pode traduzir em uma consulta de banco de dados. Por exemplo, um gerente de conta recentemente me abordou com a pergunta: “Como o CPC e CPA do cliente X se comparam a outros clientes no mesmo setor?” Extrair esses dados de benchmark de nosso banco de dados levou apenas alguns minutos, economizando horas de pulls manuais de dados e tabelas dinâmicas.

Resumindo, não bloqueie seus dados! Liberte-o para que mais pessoas possam encontrar maneiras de colocá-lo em uso.

Etapa 4: Analise os dados

A maioria das pessoas do PPC simplesmente pula para a frente nesta etapa. Pode funcionar no curto prazo ou para uma análise ad-hoc, mas esteja avisado que pular as etapas 1–3 pode levar a resultados inconclusivos, dados obscuros ou decisões baseadas em dados imprecisos. Reserve um tempo para fazer isso da maneira certa, para que as análises futuras sejam mais rápidas e criteriosas.

Agora que você tem várias contas de dados em um só lugar, é hora de começar a analisar. É aqui que a mágica acontece! A análise pode levar a percepções e percepções para otimização.

Desenvolva uma hipótese

Comece desenvolvendo e testando hipóteses sobre seus dados. Não mergulhe apenas em montanhas de dados na esperança de encontrar uma joia. Vá com um mapa e uma ideia do que você está procurando.

Selecione as ferramentas certas para o trabalho

Primeiro, encontre as ferramentas necessárias para fazer o trabalho direito. Um usuário mais experiente pode ser capaz de escrever suas próprias consultas SQL e exportar os dados para Excel ou Planilhas Google, mas outros usuários podem se beneficiar de uma ferramenta de business intelligence como Tableau ou Google Data Studio para uma análise mais rápida.

Comece a segmentar e filtrar

Em seguida, aproveite os dados e metadados que você configurou na etapa 2. Você não pulou a etapa 2, pulou? Essas facetas permitem que você segmente seus dados ainda mais para encontrar fragmentos de informações que podem levar a insights.

Assim como no Google Analytics, tente ativar e desativar diferentes segmentos para procurar anomalias ou outliers. É aqui que estruturas de dados limpas e consistentes são úteis. Certifique-se de controlar as variáveis ​​que podem distorcer os resultados entre várias contas PPC. Algumas contas estão usando metodologias de marcação diferentes para palavras-chave de marca e não de marca? Todas as suas contas estão usando os mesmos fusos horários e formatos de moeda?

Estabeleça benchmarks e tendências

Depois de encontrar os dados certos, torna-se fácil comparar o desempenho de várias contas para detectar tendências ou anomalias. A partir dessa perspectiva macro, você pode facilmente procurar contas com desempenho superior ou inferior, observar mudanças diárias / semanais / mensais / trimestrais e identificar de forma proativa quando você está fora do ritmo para atingir suas metas de KPI.

Se você for realmente avançado (ou tiver uma grande equipe de BI), ferramentas de detecção de padrões ou análise estatística podem fazer muito do trabalho pesado aqui. Quer ir para o 11? Invista em aprendizado de máquina para detectar e escalar outliers para análises futuras.

Etapa 5: explorar oportunidades

Finalmente, depois que todo o trabalho duro é feito, você começa a brincar de herói. Com os dados, hipóteses, ferramentas e tempo certos, você poderá analisar de forma rápida e fácil os dados de desempenho da campanha em várias contas PPC.

Comparar e agir com base nos dados de várias contas é fundamentalmente o mesmo que trabalhar em uma conta, com a exceção de ter mais variáveis ​​para controlar e mais dimensões potenciais para segmentação.

Independentemente de como você decidir configurar sua análise entre contas, reserve um tempo para planejar com antecedência. O esforço inicial para planejar com antecedência resultará em muitas horas de economia de tempo e maior precisão no futuro.