วิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพของ PPC ได้อย่างไร

เนื่องจากแมชชีนเลิร์นนิงและระบบอัตโนมัติได้รับความสนใจมากขึ้นในการตลาดดิจิทัล เราจึงต้องการวิธีวิเคราะห์ข้อมูลทั้งหมดที่เราได้รับ Data Science ทำสิ่งนี้โดยเปลี่ยนทฤษฎีให้เป็นหลักฐานที่จับต้องได้

คำศัพท์วิทยาศาสตร์ข้อมูลหนึ่งคำที่คุณอาจพบคือข้อมูลขนาดใหญ่ หมายถึงชุดข้อมูลขนาดใหญ่และซับซ้อนที่ใช้ในการระบุแนวโน้มและรูปแบบที่สามารถช่วยให้ธุรกิจตัดสินใจได้ดีขึ้นและเป็นส่วนตัวมากขึ้นสำหรับลูกค้า

ใน PPC อำนาจดังกล่าวสามารถทำงานได้อย่างมหัศจรรย์ในการปรับการใช้จ่ายงบประมาณให้เหมาะสม ปรับปรุง CTR และประสิทธิภาพโดยรวม

ในบทความนี้ ผมจะพิจารณาแนวคิดของวิทยาศาสตร์ข้อมูล เครื่องมือและความรู้ที่จำเป็นในการทำให้มันทำงาน ปัญหา PPC ทั่วไป และวิธีที่วิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถช่วยแก้ไขปัญหาเหล่านี้ได้

วิทยาศาสตร์ข้อมูลคืออะไร?

วิทยาศาสตร์ข้อมูลคือการศึกษาข้อมูลผ่านกระบวนการทางวิทยาศาสตร์และอัลกอริทึมต่างๆ โดยมีเป้าหมายในการอนุมานข้อมูลเชิงลึก ดังที่กล่าวไว้ข้างต้น บิ๊กดาต้ามีบทบาทสำคัญในการแสดงประสิทธิภาพของวิทยาศาสตร์ข้อมูลและเทคนิคต่างๆ เช่น การเรียนรู้ของเครื่องและระบบอัตโนมัติก็มีความสำคัญเช่นเดียวกัน

ทำไมมันจึงสำคัญ?

คำตอบสั้น ๆ คือ Data Science แก้ปัญหาได้ ก่อนที่เทคโนโลยีจะซับซ้อนเหมือนตอนนี้ การตัดสินใจบางอย่างเกิดขึ้นจากการคาดเดาที่ดีที่สุดและแนวโน้มในอดีต มันไม่ได้ผลเสมอไปและทำให้คนและธุรกิจสูญเสียเงินเป็นจำนวนมาก ปัจจุบัน วิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถช่วยค้นหาความผิดปกติและแนวโน้มในการช่วยชีวิตผู้คนนับล้าน และให้โอกาสธุรกิจในการปรับปรุงความสัมพันธ์กับลูกค้าและบริการ

ตัวอย่างบางส่วนที่แสดงให้เห็นว่าวิทยาศาสตร์ข้อมูลมีความสำคัญเพียงใด ได้แก่:

• Airbnb ที่ใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อทำให้ธุรกิจเติบโต 43,000% ในเวลาเพียง 5 ปี
• Netflix ใช้ข้อมูลเชิงลึกเพื่อผลิตซีรีส์ต้นฉบับตลอดจนคำแนะนำส่วนบุคคลทั้งหมดที่คุณเห็น ทำได้โดยใช้ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อทำความเข้าใจผู้ใช้และสิ่งที่พวกเขาชอบและไม่ชอบ
• Spotify มีทีมนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ใช้ API เพื่อจัดหมวดหมู่เพลงตามประเภท (เช่น พลังงาน ความดัง ความสามารถในการเต้น)

เครื่องมือ คำศัพท์ และเทคนิค

วิทยาศาสตร์ข้อมูลไม่ได้สงวนไว้สำหรับใช้กับชุดข้อมูลขนาดใหญ่และซับซ้อน และคุณไม่จำเป็นต้องมีปริญญาเพื่อทำความเข้าใจพื้นฐาน

เครื่องมือ

• Python เป็นภาษาโปรแกรมที่มีความหมายเหมือนกันกับวิทยาศาสตร์ข้อมูล เนื่องจากมีรูปแบบที่ชัดเจนและความสามารถในการปรับขนาดสำหรับโครงการทุกขนาด นอกจากนี้ยังมีไลบรารี่จำนวนมากที่สร้างขึ้นสำหรับวิทยาการข้อมูลโดยเฉพาะ เช่น หมีแพนด้า หมีแพนด้า และ scipy
• R เป็นภาษาโปรแกรมอีกภาษาหนึ่งที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล โดยเฉพาะกับการทำเหมืองข้อมูล
• มีเฟรมเวิร์กที่ใช้สำหรับสร้างโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง รวมถึง TensorFlow (Google) และ Pytorch (Facebook) และการประมวลผลข้อมูล เช่น Apache Hadoop (Apache)
• BigML ใช้สภาพแวดล้อม GUI บนคลาวด์เพื่อประมวลผลอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง

คำศัพท์

• ชุดข้อมูล – ชุดของข้อมูลที่มีโครงสร้าง
• การขุดข้อมูล – กระบวนการระบุแบบจำลองและข้อมูลเชิงลึกในชุดข้อมูล
• การเรียนรู้เชิงลึก – ส่วนย่อยของแมชชีนเลิร์นนิงที่พยายามคัดลอกกระบวนการคิดของมนุษย์ AI ใช้การเรียนรู้เชิงลึกเพื่อปรับปรุงสิ่งต่างๆ เช่น การรู้จำคำพูดและการแปล

เทคนิค

• การทำคลัสเตอร์เป็นเทคนิคที่ข้อมูลถูกจัดกลุ่มเข้าด้วยกัน
• แมชชีนเลิร์นนิงทำงานตามรูปแบบและแนวโน้มที่ได้รับจากชุดข้อมูล ยิ่งชุดข้อมูลใหญ่และแม่นยำมากเท่าไร ผลลัพธ์ก็จะยิ่งดีขึ้นเท่านั้น
• การจัดประเภทช่วยในการทำนายหมวดหมู่ที่จุดข้อมูลควรเข้าไป

Data Science ช่วย PPC ได้อย่างไร?

ไม่ว่าคุณจะใช้ Google Ads หรือทางเลือกอื่นของ PPC การทำงานอัตโนมัติก็อยู่ในระดับแนวหน้า แต่คุณจำเป็นต้องรู้ว่าต้องทำอะไรโดยอัตโนมัติและทำไม และนั่นคือสิ่งที่วิทยาศาสตร์ข้อมูลมีประโยชน์ ประโยชน์อื่นๆ ของวิทยาศาสตร์ข้อมูลใน PPC ได้แก่:

• การระบุค่าผิดปกติในการแสดงผลและการคลิกในช่วงเวลาหนึ่งเพื่อยืนยันว่าการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญเกิดจากฤดูกาลหรืออย่างอื่น
• การปรับแต่งแคมเปญ PPC ให้สอดคล้องกับกลุ่มเป้าหมายเฉพาะและเมื่อพวกเขากำลังออนไลน์
• ทำความเข้าใจกับความชอบของผู้ซื้อ
• การวิเคราะห์เชิงลึกของข้อความโฆษณา
• การสร้างและเพิ่มประสิทธิภาพรายการรีมาร์เก็ตติ้ง
• การระบุการจราจรที่ผิดปกติ
• การสร้างการทดสอบแยกที่ดีขึ้น

การประยุกต์ใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูลในทางปฏิบัติใน PPC

1. ค้นหาแหล่งข้อมูลและจัดกลุ่มข้อมูลเหล่านั้น

Chris Pitt หัวหน้าฝ่ายการตลาดของ Vertical Digital ได้พูดคุยที่ BrightonSEO เกี่ยวกับประโยชน์ของวิทยาศาสตร์ข้อมูลในการจัดการแคมเปญ PPC และหนึ่งในคำแนะนำของเขาคือ "รวบรวมและรวมทุกอย่าง" เกี่ยวกับแหล่งข้อมูล

ในตัวอย่างของเขา เขาได้รวม OpenWeatherMap API หรือ Google Distance Matrix API เพื่อถามคำถามเชิงลึกเกี่ยวกับประสิทธิภาพโดยรวมของแคมเปญ PPC เมื่อฝนตก และพฤติกรรมของผู้ใช้ที่อยู่ในรัศมี 20 ไมล์ของที่ตั้งธุรกิจ ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้อาจฟังดูฟุ่มเฟือย แต่การดำเนินการกับรายละเอียดเหล่านี้สามารถประหยัดเงินได้มากในระยะยาว

คุณภาพของแหล่งข้อมูลอาจส่งผลต่อข้อมูลเชิงลึก ดังนั้นให้ใช้เครื่องมือที่ดีที่สุดเท่าที่จะทำได้ นอกจากเครื่องมือที่กล่าวถึงข้างต้นแล้ว ซอฟต์แวร์อย่าง SEMrush, Google Data Studio และ Tableau สามารถช่วยเปรียบเทียบและวิเคราะห์ข้อมูลได้เร็วและง่ายขึ้น

2. PPC ต้องทำงานร่วมกับทุกช่องทางการตลาด

ผู้เชี่ยวชาญด้าน PPC ไม่ทำงานในเครื่องดูดฝุ่น จุดแข็งของพวกเขาอยู่ที่การรวมความพยายามกับทุกคนในทีมการตลาด นั่นหมายถึงการทำงานร่วมกันกับการขายและการใช้ข้อมูล CRM นักพัฒนาที่ช่วยสร้างหน้า Landing Page และเว็บไซต์ SEO และการสนับสนุนลูกค้า

ข้อมูลเชิงลึกสามารถให้เป้าหมายและแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับทุกคนในการปฏิบัติตามเพื่อให้แน่ใจว่าการเดินทางของลูกค้าจะราบรื่นตั้งแต่การแสดงผลไปจนถึงการแปลงเป้าหมาย ข้อมูลเชิงลึกเหล่านั้นยังสามารถระบุประเด็นสำคัญสำหรับการปรับปรุงระหว่างสองทีม และพวกเขาสามารถทำงานร่วมกันในการแก้ไขปัญหาได้ CTR สูงแต่ Conversion ต่ำหรือไม่ อาจมีปัญหาความเร็วหน้าเว็บที่ PPC, devs และ SEO สามารถทำงานร่วมกันได้ นั่นคือพลังของวิทยาศาสตร์ข้อมูล

3. เห็นภาพประสิทธิภาพของ PPC

ข้อมูลนั้นยอดเยี่ยม แต่ในตัวของมันเอง มันคือคอลัมน์และแถวของตัวเลขและตัวอักษร คุณจะเปลี่ยนข้อมูลเหล่านั้นให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่คุณสามารถดำเนินการได้อย่างไร ด้วยการแสดงข้อมูล รายงานประสิทธิภาพมีความสำคัญยิ่งในการแสดงว่า PPC ประสบความสำเร็จในจุดใดหรือต้องการการปรับปรุง และความสามารถในการมองเห็นข้อมูลนั้นก็มีความสำคัญเช่นกัน

การสร้างภาพข้อมูลสามารถ:

• ค้นหาเทรนด์
• เปรียบเทียบข้อมูลในช่วงเวลาหนึ่ง
• ทำให้ชุดข้อมูลที่ใหญ่ขึ้นเป็นปกติ
• ช่วยทดสอบเพิ่มเติม

บางครั้ง สิ่งที่ต้องทำก็คือแผนภูมิแท่งหรือกราฟเส้นแบบง่ายๆ เพื่อแสดงให้คุณเห็นว่าสิ่งต่างๆ กำลังจะไปถูกหรือผิด ข้อดีของวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับการแสดงข้อมูลเป็นภาพคือสามารถทำได้อย่างรวดเร็ว และคุณสามารถสร้างรายงานได้ในเวลาไม่กี่นาที หากไม่ใช่ไม่กี่วินาที

4. ทดสอบ ทดสอบ ทดสอบ

หลังจากที่ Google ได้ทำการเปลี่ยนแปลง SERP บนเดสก์ท็อปที่น่าอับอาย ฉันตัดสินใจทดสอบว่าการเปลี่ยนแปลงของ Google SERP มีผลกระทบต่อ CTR ของโฆษณาหรือไม่ ฉันมีสมมติฐาน ฉันใช้ชุดข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อทดสอบ และผลลัพธ์ก็ต่างจากที่ฉันคาดไว้ ยังคงมีขอบเขตสำหรับการทดสอบเพิ่มเติมและเพื่อการจัดประเภทที่ดีขึ้น แต่พลังของการทดสอบสามารถช่วยให้คุณยืนยันหรือหักล้างแนวคิดอคติใดๆ ที่คุณอาจมี

ข้อมูลที่แยกจากกันไม่มีความหมายและสามารถทดสอบได้ในสภาวะที่มีการควบคุมสามารถนำไปสู่ข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญได้ นั่นคือความงามของวิทยาศาสตร์ข้อมูล – ให้ความรู้ที่คุณสามารถใช้เพื่อตัดสินได้ดีขึ้น ใน PPC การตัดสินเหล่านั้นอาจส่งผลต่อเมตริก เช่น ROAS (ผลตอบแทนจากค่าโฆษณา) คะแนนคุณภาพ ส่วนแบ่งการแสดงผล และราคาต่อหนึ่ง Conversion

บทสรุป

การใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูลใน PPC สามารถแก้ปัญหาต่อเนื่องได้ ขึ้นอยู่กับแคมเปญของคุณ ไม่จำเป็นต้องคาดเดาเมื่อคุณมีข้อมูลอยู่ตรงหน้า สิ่งที่คุณต้องมีคือวิธีตีความสิ่งที่คุณเห็น ค้นหาแนวโน้มบางอย่าง และปรับปรุงประสิทธิภาพ และนั่นคือสิ่งที่วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นเลิศ