Dzisiejsza gospodarka wymaga od nas większej staranności w wydatkach na reklamę. Na szczęście realne ścieżki do zyskownego marketingu można znaleźć w danych.

Dzisiejsza gospodarka znacznie różni się od tej sprzed kilku lat. W dzisiejszych czasach wszyscy musimy działać przy mniejszych zasobach. Jeśli chodzi o marketing, oznacza to, że potrzebujemy większej precyzji we wszystkich naszych inicjatywach. Na szczęście realne ścieżki do zyskownego marketingu można znaleźć w danych.

Odkąd zaczęliśmy pomagać markom e-commerce w optymalizacji marketingu za pomocą podejścia opartego na danych, wielokrotnie identyfikowaliśmy niezwykłe możliwości optymalizacji w ciągu pierwszego miesiąca. Wielokrotnie obserwowaliśmy te same wzorce optymalizacji w różnych branżach e-commerce. W tym artykule podzielę się tym, czego się nauczyliśmy i omówię, w jaki sposób możesz znaleźć możliwości optymalizacji marketingowej w swojej organizacji przez pryzmat analityki danych.

Większość startupów e-commerce ma bardzo specyficzną grupę docelową – w przeciwnym razie przestrzeń byłaby przepełniona konkurencją ze strony dużych graczy. Jeśli jednak chodzi o reklamę, w branży panuje mit, że marki mogą polegać na szerokim podejściu do targetowania platform reklamowych, aby osiągnąć optymalne wyniki.

Oczywiste jest, że ta strategia nie ma zastosowania do wszystkich, ponieważ wiele start-upów z branży e-commerce powiedziało nam, że od dłuższego czasu borykają się z problemem skutecznego szerokiego targetowania. Przyjrzyjmy się, dlaczego kierowanie szerokie może działać w przypadku dużych marek lub marek, które zaczęły reklamować się kilka lat temu, ale nie sprawdza się w przypadku Twojego startupu.

Platformy reklamowe wykorzystują sztuczną inteligencję, uczenie maszynowe i analizę danych do ulepszania swoich algorytmów. Algorytmy te w dużym stopniu opierają się na dużych ilościach danych szkoleniowych. Z jednej strony znajdują się dane wejściowe, takie jak dane demograficzne, zachowania i zainteresowania konsumentów. Z drugiej strony istnieją zdarzenia konwersji, takie jak zakupy, które służą jako produkty wyjściowe. Dostarczanie platformom reklamowym większej liczby zdarzeń konwersji może pomóc im lepiej zidentyfikować idealne dla Ciebie profile klientów.

Przed zmianami dotyczącymi prywatności w iOS 14 i plikach cookie platformy reklamowe mogły śledzić znacznie więcej danych konsumentów, takich jak zachowania związane z przeglądaniem i zakupami na różnych platformach. Zapewniło to więcej danych wejściowych i wyjściowych, aby algorytmy mogły dobrze działać, nawet przy niewielkiej ilości danych.

Jednak te zmiany dotyczące prywatności znacząco wpłynęły na możliwości śledzenia platform reklamowych i spowodowały zmniejszenie dokładności ich targetowania. W rzeczywistych studiach przypadków odkryliśmy, że platformy reklamowe, które w dużym stopniu polegają na śledzeniu zachowań konsumentów, są bardziej dotknięte zmianami niż inne platformy. W rezultacie alokacja budżetu tych platform na poszczególne segmenty rynku może nie odpowiadać uzasadnieniom biznesowym marek.

Niedopasowania są bardziej widoczne w przypadku startupów ze względu na ograniczone dane dotyczące konwersji. Nierzadko platformy reklamowe przeznaczają ponad 50% wydatków na reklamę na segmenty rynku, które nie są grupą docelową naszych klientów.

Ze względu na zmiany w branży niezwykle ważne jest poinformowanie platform reklamowych o docelowych odbiorcach, aby osiągnąć zadowalające wyniki reklamowe. Określając grupę docelową, możesz zawęzić zakres wyszukiwania i testowania algorytmów platform reklamowych, skracając ich fazę uczenia się i poprawiając skuteczność reklam.

W praktyce specyfikacje te mogą obejmować lokalizację Twoich klientów, wiek, płeć, poziom dochodów, zainteresowania, ulubione produkty i inne istotne czynniki. Możesz ocenić podział poszczególnych segmentów rynku, aby określić, czy któryś z segmentów osiąga lepsze wyniki niż inne.

Nasi klienci, którzy w reklamach określają swoją grupę docelową, szybko osiągają zyskowne wyniki. Nawet jeśli później zdecydują się poszerzyć swoją grupę docelową, ich skuteczność reklamowa pozostanie na wysokim poziomie, ponieważ platformy reklamowe zostały przeszkolone pod kątem ich uzasadnień biznesowych.

Jeśli korzystasz z szerokiego targetowania i nie możesz osiągnąć zadowalających wyników, spróbuj przeanalizować skuteczność reklam według segmentów rynku. Prawdopodobnie znajdziesz wnioski z tych awarii.

Jak wspomniano wcześniej, marki mogą zyskać ogromne możliwości rozwoju, po prostu ograniczając budżety na inicjatywy, które nie działają. W przypadku naszych klientów zaobserwowaliśmy, że wiele takich możliwości pozostaje niezauważonych, zwłaszcza gdy marka dużo inwestuje w marketing i prowadzi dużą liczbę kampanii reklamowych.

Poniżej pokazano przykładową skuteczność kampanii reklamowej marki e-commerce.

Jeśli reklamy są nierentowne i nie możesz określić przyczyny na podstawie analizy ogólnych danych dotyczących skuteczności reklam, spróbuj sprawdzić poszczególne kampanie reklamowe, aby ocenić, czy kampanie o niskiej skuteczności wpływają na Twoje zyski.

Ogólna zasada jest taka, że ​​jeśli kampania reklamowa trwa już od dłuższego czasu, ale nadal daleko jej do osiągnięcia progu rentowności, prawdopodobnie mądrzej będzie zmniejszyć inwestycje w tę kampanię.

Drugą stroną nisko wiszącego owocu jest to, że najskuteczniejsze reklamy są często ignorowane. W wielu przypadkach naszych klientów odkryliśmy dochodowe reklamy, które zasługiwały na więcej inwestycji. Te obiecujące sygnały zostały wcześniej pogrzebane w szumie generowanym przez nieskuteczne kampanie.

Aby wyróżnić reklamy o wysokiej skuteczności i nigdy nie przegapić okazji, musisz najpierw skonsolidować swoje kampanie i reklamy.

Na przykład, jeśli masz dziesięć kampanii reklamowych i dwie z nich stale przynoszą zyski, trzy są przeciętne, a pięć jest dalekie od rentowności, powinieneś skupić się na dwóch dochodowych kampaniach, zmniejszyć wydatki na pięć nierentownych kampanii i zbadać trzy przeciętne kampanie, aby sprawdzić, czy istnieją reklamy o wysokiej skuteczności.

Choć ścieżek optymalizacji marketingu jest wiele, nie wszystkie są od razu oczywiste. Jeśli ponad 50% Twoich kampanii reklamowych ma słabą skuteczność, prawdopodobnie nie znajdziesz przydatnych wniosków na podstawie podziału segmentów rynku.

W takim przypadku należy najpierw wyeliminować inicjatywy marketingowe, które wyraźnie nie przynoszą oczekiwanych rezultatów, i nadać priorytet tym, które są najskuteczniejsze, zgodnie z krokiem 1, ograniczając inicjatywy nierentowne, i krokiem 2, zwiększając liczbę reklam o wysokiej skuteczności. Gdy osiągniesz punkt, w którym połowa Twoich kampanii reklamowych będzie skuteczna, możesz rozpocząć analizę podziału na segmenty rynku, aby ocenić realne ścieżki prowadzące do zyskownej reklamy.

Należy pamiętać, że dane dotyczące skuteczności reklam są często wypaczone ze względu na zdarzenia odstające. Na przykład zakup o dużej wartości od konkretnego klienta może sprawić, że wyniki tego segmentu rynku będą wydawać się korzystne. Jednak takie zdarzenia mogą nie być trwałe. Dlatego przed wprowadzeniem jakichkolwiek zmian w oparciu o dobre lub złe sygnały w segmencie rynku należy sprawdzić szeregi czasowe tego segmentu, aby upewnić się, że sygnały te są spójne.

Definicja spójności zależy od wielkości wydatków na reklamę i pory roku. Na przykład, jeśli wydajesz niewielką kwotę, upewnij się, że trend utrzymuje się przez tydzień lub dwa, ponieważ wyniki mogą zmieniać się z dnia na dzień. I odwrotnie, jeśli masz wysokie wydatki na reklamę, wystarczy kilka dni skuteczności reklamy, aby opowiedzieć historię.

Dodatkowo, oceniając trendy, należy zachować ostrożność w odniesieniu do okresów promocyjnych. Wiele reklam ma dobrą skuteczność podczas promocji, ale w normalnych porach nie może przynieść dużego zwrotu. Analiza skuteczności reklam w okresach innych niż promocyjne pozwoli uzyskać dokładny obraz każdego segmentu rynku.

Jeśli Twoje reklamy generują niskie zyski i masz wrażenie, że wypróbowałeś już wszystko, co możliwe, nie rozpaczaj. Zamiast tego spróbuj ocenić sytuację z perspektywy nauki o danych. Współpracowaliśmy z wieloma markami, które są w tej samej sytuacji i dzięki danym udało nam się szybko zidentyfikować realne ścieżki dochodowej reklamy dla nich.

W kolejnych artykułach szczegółowo omówię każde podejście i przedstawię więcej wniosków z rzeczywistych studiów przypadków. Bądź na bieżąco!

Jeśli potrzebujesz pomocy w zakresie analityki danych lub chcesz porozmawiać na temat któregokolwiek z wyżej wymienionych podejść, skontaktuj się z nami za pośrednictwem LinkedIn lub info@ivyliu.io. Do następnego razu.