3 formas de aumentar el rendimiento de PPC utilizando datos de origen

Aprenda a mejorar el rendimiento de PPC incorporando datos propios para influir en las ofertas, la segmentación por audiencia y más. Aquí demostramos 3 formas prácticas de incorporar datos propios en sus campañas para generar un mejor retorno de su inversión en PPC.

Los datos más valiosos disponibles para cualquier empresa son los recopilados de su propia audiencia. Los datos de origen se recopilan a través de plataformas de análisis, suscripciones, datos de ventas, datos de llamadas entrantes, descargas de recursos y más.

Si bien existen limitaciones de GDPR con datos de primera parte, también es necesario que haya suficientes datos disponibles para que los comercializadores de PPC alcancen una importancia estadística para la toma de decisiones, lo que puede ser una lucha para las empresas que recién comienzan.

Hay una variedad de formas en que los datos de origen se pueden utilizar para permitir una toma de decisiones de PPC más inteligente. En esta publicación, me he centrado en 3 amplios casos de uso en los que se deben utilizar datos de origen para generar mejores rendimientos de la actividad de PPC.

Identificación de fuentes de datos e integración de múltiples plataformas

La consolidación de sus datos puede ser una tarea enorme. A menudo encontramos datos de origen distribuidos en múltiples sistemas CRM, hojas de cálculo fuera de línea y plataformas de correo electrónico en lugar de en un solo lugar. Esto dificulta el uso de los datos, ya que puede haber duplicación y datos obsoletos que se extraen de fuentes dispares.

La integración de datos es un primer paso vital para utilizar datos de origen para la optimización de PPC. La fuente de los datos de rendimiento en línea de la mayoría de las empresas es Google Analytics, y esta es la herramienta que recomendamos utilizar para integrarse con otras fuentes de datos de origen como paso inicial.

Google Analytics ya recopila una tonelada de datos de marketing útiles de forma predeterminada, pero lo que le falta son datos "posteriores a la conversión ". Analytics le indicará la cantidad total de conversiones en función de la cantidad de usuarios del sitio web que hayan completado un formulario o hayan completado una acción en su sitio web, pero no informará sobre el volumen de clientes potenciales que su equipo de ventas logra convertir.

Aquí es donde las integraciones de CRM / Google Analytics son útiles, lo que le permitirá pasar los siguientes datos a Google Analytics:

• Valor de venta real de las conversiones transferidas a CRM
• Puntaje de clientes potenciales basado en la actividad de CRM
• Oportunidades de CRM creadas
• Tasa de conversión de ventas

Muchos de estos datos se pueden devolver a Google Analytics manualmente a través del protocolo de medición, pero eso inflará artificialmente el recuento de sesiones, ya que cualquier conversión fuera de línea se transferirá como nuevos usuarios.

Debido a que cada CRM requerirá un enfoque diferente, no puedo cubrir todos los escenarios de integración en esta publicación. Sin embargo, le aconsejo que busque en Google " su conector CRM + Google Analytics", ya que hay un mercado creciente de herramientas de conector de datos disponibles para ayudar a que este proceso sea relativamente fácil.

Una de esas herramientas es el conector GA, que funciona con los sistemas CRM más populares, incluidos Salesforce y Hubspot. Esto permite a los especialistas en marketing extraer datos de CRM de su CRM a Google Analytics con poca intervención manual.

Una vez que haya sincronizado los datos propios relevantes con Google Analytics, el paso final es vincular sus cuentas de Google Ads y Google Analytics para asegurarse de que todas estas conversiones se incorporen a Google Ads y se puedan utilizar para optimizar sus campañas.

A continuación, describo algunos casos de uso de cómo se pueden utilizar los datos propios en Google Ads para mejorar el rendimiento.

1. Utilice datos propios para influir en las estrategias de oferta.

Ahora, los datos de origen se pueden utilizar, por supuesto, para influir en las estrategias de oferta administradas por los scripts de Google Ads. Sin embargo, hemos visto mejores resultados en los últimos meses al utilizar las estrategias de oferta basadas en conversiones de Google bajo su paraguas de ofertas inteligentes, un subconjunto de su software de ofertas automáticas.

Las ofertas inteligentes utilizan el aprendizaje automático avanzado para modificar las ofertas en función de una amplia gama de señales en tiempo real, incluido el dispositivo, la ubicación, la hora del día, la lista de remarketing, el idioma y el sistema operativo. Ha alterado bastantes plumas en la industria de PPC debido a los resultados mixtos de algunos anunciantes, sin embargo, Google puede usar miles de señales de oferta en tiempo real y, según se informa, ¡puede analizar 70 millones de señales en 100 milisegundos!

Las siguientes estrategias de ofertas inteligentes están disponibles en Google AdsL

• Oferta de CPA objetivo: establece ofertas para ayudar a obtener la mayor cantidad posible de conversiones a un costo por adquisición (CPA) objetivo establecido.
• Retorno de la inversión publicitaria (ROAS) objetivo: se orienta a un mayor valor de conversión o ingresos según un retorno de la inversión publicitaria (ROAS) objetivo.
• Conversiones máximas y valor de conversión máximo: al utilizar datos históricos y evaluar señales contextuales, este método encuentra automáticamente una oferta de CPC óptima.

Para asegurarse de que sus estrategias de oferta se optimizan para los objetivos relevantes, puede utilizar datos propios para realizar análisis posteriores a la campaña y refinar los objetivos en función del rendimiento real y el impacto comercial. Por ejemplo, modificar los objetivos de ROAS / CPA objetivo en función del rendimiento real de las campañas, en lugar de basarlo en el ROAS / CPA generado a través de las conversiones informadas en Google Ads de forma predeterminada.

A continuación se muestra un ejemplo de cómo funciona este análisis posterior a la campaña en la práctica. Para un cliente que suministra tarjetas de combustible, hemos desarrollado un método de seguimiento del valor del cliente de por vida basado en el combustible "extraído" de una tarjeta de combustible. Esto nos permite vincular retrospectivamente los valores a la fuente original de un cliente potencial en Google Analytics.

Estos datos se pueden utilizar para calcular objetivos de CPA / ROAS más precisos para la actividad de PPC, lo que permite establecer objetivos de ofertas inteligentes en un nivel más representativo del impacto comercial de cualquier actividad.

Ejemplo : uso de datos de llamadas para optimizar cuentas B2B

Puede utilizar las Ofertas inteligentes de Google Ads para optimizar las conversiones de llamadas telefónicas de forma predeterminada. Sin embargo, no todas las llamadas telefónicas que genere desde Google Ads se convertirán en un cliente potencial de ventas calificado. La verdad es que la gran mayoría no lo son, por lo que no todos deberían tenerse en cuenta como señales para que operen las ofertas inteligentes de Google. La optimización con datos incorrectos agotará rápidamente su presupuesto.

Si utiliza una herramienta de seguimiento de llamadas, su equipo de ventas podrá registrar manualmente la calidad de un cliente potencial mediante la puntuación del cliente potencial, registrar si una llamada ha resultado en una venta e incluso ingresar el valor monetario de cualquier venta realizada por teléfono. Al capturar datos más significativos que la cantidad total de llamadas generadas, las herramientas de seguimiento de llamadas rastrearán la fuente original de una llamada hasta el nivel de palabra clave.

En lugar de analizar estos datos manualmente, puede cerrar el ciclo pasando datos de puntaje de clientes potenciales, resultados de conversión, valor monetario de cualquier venta basada en llamadas y más a Google Analytics. Herramientas como Ruler Analytics hacen que este sea un proceso relativamente simple, enviando los datos nuevamente a Google Analytics (y posteriormente a Google Ads) para que pueda optimizar las áreas que generan las llamadas más valiosas.

Una vez más, esta estrategia le permitirá obtener mejores resultados de estrategias de ofertas inteligentes como el CPA objetivo y el ROAS objetivo, porque Google tomará decisiones basadas en datos más completos.

2. Utilice datos propios para la eficiencia presupuestaria

Los datos disponibles de forma gratuita en su cuenta de Google Analytics sobre el comportamiento del usuario se pueden utilizar para optimizar el rendimiento de sus campañas de Google Ads.

Las listas de remarketing para anuncios de búsqueda (RLSA) le permiten personalizar las campañas de la red de búsqueda de Google Ads para orientar sus anuncios a los usuarios que completaron una acción específica en su sitio web. Esto permite a los anunciantes dirigirse a un público específico o excluirlo, haciendo un uso más eficaz de sus presupuestos.

Ha habido revisiones mixtas sobre el uso de RLSA con ofertas inteligentes. Sin embargo, al agregar una lista de público a una campaña o grupo de anuncios mediante las ofertas inteligentes, está agregando efectivamente un indicador al algoritmo de ofertas inteligentes. Esto resalta que la lista de usuarios es importante y para ofertar de manera más agresiva cada vez que realizan búsquedas.

Ejemplo : cree una lista de usuarios que han visitado su sitio un número óptimo de veces antes de la compra

¿Sabe qué visita web genera normalmente la mayor parte de ingresos para su empresa? De lo contrario, el informe de longitud de ruta de Google Analytics se lo dirá.

Este informe mostrará el valor de todas las conversiones dividido por la cantidad de sesiones que el usuario ha tenido antes de realizar una compra.

En el ejemplo anterior, está claro que la mayor parte de los ingresos se genera a partir de los usuarios que visitan el sitio por segunda vez antes de realizar una compra.

Para que esta lista se pueda utilizar en Google Ads, primero debemos crear una lista de audiencia en Google Analytics> Administración> Audiencias. Aquí, crearía una nueva audiencia personalizada especificando que el usuario debe haber tenido al menos una sesión, pero aún no haber completado una transacción.

El siguiente paso es aplicar esta lista a cualquier grupo de anuncios aplicable en su cuenta de Google Ads. Puede hacer esto en la pestaña Audiencias:

Luego, podríamos configurar manualmente modificadores de oferta para los usuarios de esta lista o aplicar la lista a grupos de anuncios mediante ofertas inteligentes, lo que proporciona a Google otra señal para optimizar.

3. Utilice datos propios para la expansión de la audiencia objetivo

La Segmentación por clientes de Google ofrece a los anunciantes la posibilidad de dirigirse a clientes o posibles clientes mediante la importación de datos de clientes en forma de listas de correo electrónico a Google Ads. Facebook ha habilitado la misma funcionalidad en su plataforma a través de audiencias personalizadas , al igual que Twitter a través de audiencias personalizadas y Linkedin a través de audiencias emparejadas.

El concepto aquí es que un usuario que ya está familiarizado con una marca tendrá más probabilidades de realizar una conversión, lo que significa que los anunciantes pueden ser más específicos en su enfoque cada vez que los clientes de estas listas navegan por estas plataformas.

Además de dirigirse a usuarios que ya están familiarizados con su marca, cada una de estas plataformas ofrece la oportunidad de ampliar sus opciones de segmentación mediante la creación de listas de segmentación de usuarios que muestran características similares a las de los clientes de la lista cargada.

Tome la función de audiencia similar de Google, por ejemplo, que se puede usar para encontrar a otras personas con un comportamiento de búsqueda similar al de los clientes en su lista propia.

Ejemplo : amplíe el alcance dirigiéndose a públicos similares a través de la publicidad gráfica

Se pueden configurar audiencias similares según las listas de audiencias estándar que haya importado a su cuenta de Google Ads. Éstas son una excelente manera de orientar anuncios a usuarios que comparten características similares a los visitantes existentes de su sitio web y a los clientes existentes para expandir su alcance.

Es posible que estos usuarios aún no estén buscando activamente sus productos o servicios, por lo que un método para llegar a ellos desde el principio es a través de la publicidad gráfica.

Se pueden aplicar audiencias similares a las campañas de display para expandir su alcance, asegurando que los usuarios que ven sus anuncios tengan características similares a las de sus clientes existentes.

Audiencias similares en el administrador de audiencias de Google Ads

Esto aumentará el alcance de sus campañas y ayudará a atraer nuevos usuarios a su sitio que tengan hábitos de navegación similares a los de los visitantes o clientes anteriores del sitio web.

Tómese siempre el tiempo para segmentar audiencias similares en grupos de anuncios separados para supervisar el rendimiento relativo y modificar las ofertas en consecuencia.

Conclusión

La utilización del aprendizaje automático y la automatización permite la gestión a una escala con la que los humanos no podemos competir. Sin embargo, si los datos utilizados para entrenar las máquinas no muestran el panorama completo, se tomarán malas decisiones y se producirán malos resultados.

Al integrar datos de origen entre CRM y plataformas de análisis web, abre la puerta al uso de datos más precisos para influir en las decisiones en toda su actividad de PPC, lo que inevitablemente conducirá a resultados más sólidos y a informes más precisos a nivel empresarial.

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