Successfully reported this slideshow.
We use your LinkedIn profile and activity data to personalize ads and to show you more relevant ads. You can change your ad preferences anytime.

Užitečná AdWords publika nad zákaznickými daty

411 views

Published on

Inspirační přednáška z konference PPC restart 2017 s praktickými ukázkami různých AdWords publik postavených nad vašimi zákaznickými a transakčními daty. Úplně nový rozměr pro vaše reporty, cílení a bidding.

Published in: Business
  • Be the first to like this

Užitečná AdWords publika nad zákaznickými daty

  1. 1. Užitečná AdWords publika nad zákaznickými daty Jan Tichý tichy@medio.cz
  2. 2. 3 úrovně definice publik v AdWords • AdWords remarketingové kódy • Segmenty v Google Analytics • Publika na základě dat z vlastního systému
  3. 3. Proč napojovat vlastní data? • Širší možnosti definice publik • Práce s daty, která leží mimo web • Cross-device přes všechna zařízení uživatele • Nižší práh pro velikost publika • Reporty publik v Google Analytics
  4. 4. Obecné tipy a principy • Začínejte širokými publiky a pomalu jděte do specifičtějších – Limit 100 respektive 500 členů publika • Než budete jinak cílit/biddovat, tak publikum chvíli pozorujte • Testujte výsledek oproti kontrolní skupině • Zvažujte využití lookalike publik (Similar Audiences) – Limit 5.000 lidí v učicím publiku • Doplňte křížem přes Customer Match publika – Gmail, YouTube, search, shopping http://medio.to/pbs
  5. 5. 1. Vypnutí remarketingu na nakoupený produkt • Přes všechna zařízení zákazníka – I zařízení, přes která produkt vůbec nekoupil – I budoucí zařízení, která ještě vůbec nemá a nepoužívá • Omezení na konkrétní produkt nebo kategorii
  6. 6. 2. Prodleva mezi pravidelnými objednávkami • Pravidelné objednávky s vypozorovanou frekvencí – Kapsle do kávovaru, kontaktní čočky, psí granule • Nebo podle nějaké navazující akce – Asynchronní aktivace produktu, uplatnění voucheru • Zohlednění více různých překrývajících se nákupních cyklů • Přes všechna zařízení zákazníka – Efektivnější vypnutí – Sdílené účty na více počítačích v rodině
  7. 7. 3. Detekce nákupu u konkurence • O nákupu nevíme, ale můžeme vypozorovat ze signálů • Začal u mě nakupovat kapsle = už má koupený kávovar • Pozor na lookalike – dvojí interpretace, nutno otestovat
  8. 8. 4. Cross-selling pro již koupené produkty • Koupil si kávovar, začnu mu nabízet kapsle • Jde vždy ruku v ruce s vyblokováním koupeného produktu/sortimentu • Opět cross-device na všech zařízeních • Nutnost mít v databázi vztahy mezi produkty a další atributy – Orientovaný graf vztahů mezi produkty – Měl by to mít každý e-shop tak jako tak – Lze automaticky napočítat podle historických objednávek • Vyšší bidding, specifické texty pro RLSA („Kupte kapsle pro svůj nový kávovar!“)
  9. 9. 5. Časově odložený targeting nebo cross-selling • Opakované akce, dlouhodobé sortimenty • Cílení po hodně dlouhé době od první objednávky – Voucher do restaurace, kde už byli před pěti lety – Nové nabíječky a kabely na Mac/iPhone po roce používání ;) • Překlenutí limitu 540 dní pro publika • Pro dnešní zařízení uživatele, která v době první objednávky neexistovala • Doplnit vyloučením lidí, kteří tehdy dali restauraci špatné hodnocení
  10. 10. 6. Vyloučení nespokojených zákazníků • Buď u konkrétních nabídek, kde nebyli spokojení – Výhoda omezení na konkrétní nabídku nebo kategorii • Nebo paušálně pro celý web – Výhoda cross-device vyloučení
  11. 11. 7. Vyloučení zevlounů • Vrací se, tráví na webu hodně času, ale nikdy nic nenakoupí • Málo návratní • Pravděpodobně se budou vrácet i bez bannerů • Sledování napříč cross-device – Jak prvotní sbírání dat o chování, tak i následné paušální vyloučení – zabrání vyloučení rešeršních zařízení, když nakupují na jiných zařízeních
  12. 12. 8. Párování leadů na reálné výsledky mimo web • Odlišení kvalitních a nekvalitních zdrojů leadů • Hodí se pro výkonnostní optimalizaci kampaní jako takovou • Lookalike publikum na kvalitní leady • Lookalike publika na odesílače nekvalitních leadů – otestovat!
  13. 13. 9. Hodně stornující zákazníci • Paušálně na ně vypnout všechny reklamy • Zvážit a otestovat lookalike publikum
  14. 14. 10. Offline konverze na pobočkách • Registrovaní uživatelé nakupující na pobočkách • Jsou to také objednávky, chci se k nim chovat jako k zákazníkům • Lookalike publikum pro reklamu propagující pobočku • Jiné texty v RLSA inzerátech propagující nákup na pobočce • Vyloučení lidí z akvizičních kampaní – Akvizice nových zákazníků, dárci krve, sběr e-mailů do mailinglistu
  15. 15. 11. Informace nasbírané z callcentra • Uživatel operátorovi prozradí, že si chce koupit pračku • Operátor si to poznamená k jeho CRM kartě • Automaticky se to propíše do všech jeho prohlížečů • Uživatel na všech svých zařízeních vidí reklamu na pračku
  16. 16. 12. Followup na prokliknutý e-mail • U uživatele si eviduji, které e-maily otevřel nebo proklikl – Anebo naopak neotevřel nebo neproklikl • V závislosti na tom upravuji další inzeráty, bidding, cílení • Měním sdělení navazující komunikace • Opět výhoda provázání napříč všemi zařízeními uživatele
  17. 17. 13. Retenční kampaně • Jde i klasickým remarketingem se dvěma různě dlouhými listy • Ale zde napříč všemi zařízeními – Reflektuje výměnu nebo střídání zařízení – Nepřipomínám se uživatelům, co ke mně chodí jinde • Dtto zapomenutý košík – Když nahází do košíku v mobilu a pak odešle na desktopu – Nebudu se mu na mobilu připomínat
  18. 18. 14. Všichni objednávající zákazníci • Lookalike publikum • Přes všechna zařízení zákazníka – I na zařízeních, přes která produkt vůbec nekoupil – I na budoucích zařízeních, která ještě vůbec nemá a nepoužívá
  19. 19. 15. Customer scoring • VIP versus lowcost zákazníci – Nákup drahého versus levného zboží – Vymetači slevových akcí, příchod z cenových srovnávačů apod. – Pomůže pohled přes marži získanou na každého člověka • Lookalike publika na obě skupiny • Vyšší bidding, jiné produkty, jiné texty reklam, i v RLSA • V shoppingu rozsegmentujeme produkty přes label v exportu
  20. 20. Díky za pozornost! Jan Tichý tichy@medio.cz

×