Hoci predajné dáta nedokážu dobre priradiť predaje alebo leady konkrétnym kampaniam ako analytické nástroje, čo sa nazýva atribúcia, ale sú ideálne na hľadanie trendovosti a vyhodnocovanie experimentov, hlavne ak sú doplnené demografickými a geografickými dátami.
Predajné dáta sú ideálne aj na optimalizovanie alebo cielenie kampaní. Sú kvalitnejšie a presnejšie na cielenie oproti systémom založených na cookies a s využitím customer data platform vedia PPC špecialisti naplniť systémy napríklad zákazníkmi s vysokou LTV, zákazníkmi, ktorí dlhšie nenakúpili alebo kvalifikovanými leadmi.
Mimo cielenia sa dajú predajné dáta využiť aj na optimalizovanie kampaní, napríklad môžu sa posielať do systémov ako konverzie s novými zákazníkmi alebo leady so správne nastavenou hodnotou konverzie na využitie value based biddingu.
Tieto cielenia a optimalizácia majú alebo začínajú už zapracovávať do svojich reklamných systémov aj najpopulárnejšie Google a Meta platformy.
Inkrementálnosť a experimenty – ako ísť za hranice Google Analytics a obísť limity atribúcie vo svete s obmedzenými dátami
Atribučné modely majú veľké nedostatky a to aj v prípade 100 % zmeraných dát na webe a v aplikácii. Nedokážu zohľadniť efekt offline kanálov a brand komunikácie, preferujú kanály na spodku funnela a pri dlhšom konverznom okne nedokážu správne priradiť konverziu kampani.
Robiť business rozhodnutia vrátane rozdelenia budgetov do PPC kampaní na základe atribúcie je krátkozraké a z dlhodobého hľadiska to bude obmedzovať rast značky.
PPC špecialisti budú musieť kvôli vyššie spomínaným limitom viac experimentovať s kampaňami a úzko spolupracovať s klientom pre vyhodnotenie inkrementálnosti kampaní.
Nie všetky predaje, ktoré boli priradené Performance Max kampani, v skutočnosti aj priniesla. Veľa predajov by sa stalo, aj keby bola kampaň vypnutá, len by sa presunula do iného zdroja.
Tento efekt môžu PPC špecialisti sledovať, keď z nejakého dôvodu sa zamietne kampaň alebo ich reklamný účet sa zablokuje. Predaje nikdy nepadnú o rovnaké množstvo konverzií, ktoré kampaň priniesla podľa atribúcie.
Testy inkrementálnosti sa vytvárajú rozdelením užívateľov a zákazníkov na testovaciu a kontrolnú skupinu. Sú dva spôsoby, ako rozdeliť zákazníkov.
Zdroj: (un)Common Logic
Pri testoch inkrementálnosti je potrebné vždy testovať len jednu premennú, aby sa eliminoval vplyv ostatných faktorov na výsledky.
Nevýhodou inkrementálnosti je tzv. opportunity cost. Napríklad, ak sa vypne výkonná kampaň jednému publiku, klient prichádza o predaje, ktoré by inak získal. Preto je potrebné s takýmito testami pracovať opatrne a byť s klientom na jednej lodi.
Performance Max – Typy zákazníkov ako budúcnosť optimalizovania kampane
Google tento rok predstavil typy zákazníkov pre 1st party data publiká. Ide o spôsob, ako označiť svoje zákaznícke zoznamy, webové a appkové publiká. Na výber je z niekoľkých možností:
Aktuálne sa väčšina publík nevyužíva pre optimalizačné ciele Performance Max kampane. Momentálne sa dá optimalizovať iba na nových zákazníkov, ale časom príde aj optimalizácia na zákazníkov s vysokou hodnotou alebo znovu zapojenie zákazníkov, ktorí dlhšie nenakúpili.
Odporúčame, aby PPC špecialisti začali už teraz oslovovať klientov s vytvorením týchto zákazníckych publík, aby boli pripravení odlíšiť svoje Performance Max kampane od konkurencie využitím kvalitných a relevantných dát pre optimalizáciu.
