Jak zdobywać potencjalnych klientów dzięki inteligentnemu określaniu stawek w Google Ads i konwersjom offline

Wydaje się to nieco sprzeczne z intuicją, ale tak naprawdę są rzeczy, o których każdy reklamodawca nie wie – na przykład zachowanie użytkowników po konwersji z jednej z Twoich inteligentnych kampanii w wyszukiwarce lub kampanii produktowych. Są to takie rzeczy jak:

• Klienci, którzy dokonali zakupu, ale zwrócili całość lub część zamówienia
• Osoby, które przed konwersją przesłały formularz i wykonały 12 działań poza zasięgiem wzroku Google
• Lojalni nabywcy, którzy dzielą wielokrotne zakupy między zakupy cyfrowe i w sklepie

Nie ma wątpliwości, że inteligentne określanie stawek i konwersje offline całkowicie zmieniły reklamy, ale czy jesteś jednym z nielicznych, którzy przesyłają informacje do Google, aby jak najlepiej wykorzystać te systemy?

Platformy reklamowe, takie jak Google, szybko się automatyzują, ale potrzebują wszystkich informacji, które możesz podać, aby przyspieszyć uczenie maszynowe i podejmować lepsze decyzje w Twoim imieniu. Jeśli chcesz wyświetlać reklamy przed ludźmi, którzy przyniosą Ci zyski, a nie tylko sprzedaż, musisz przemyśleć sposób, w jaki postrzegasz optymalizację PPC.

Spotkaliśmy się z dwiema osobami w Google, które najlepiej rozumieją ten proces:

• Emi Wayner, kierownik ds. platformy, sprzedaż kanałowa
• Alex Ioch, regionalny kierownik produktu, automatyzacja

Alex jest częścią zespołu, który tworzy produkty w Google, które umożliwiają nową falę reklamy w wyszukiwarce, a Emi pomaga firmom dostosować się do nowych realiów.

Rozmawialiśmy o tym, jak wykorzystać konwersje offline do pozyskiwania lepszych potencjalnych klientów, dlaczego modele niedetaliczne muszą importować dane po konwersji i jak w pełni wykorzystać możliwości inteligentnego określania stawek.

Dane klientów to klucz do zrównoważonego rozwoju.

Badanie przeprowadzone przez Boston Consulting Group wskazuje, że po zintegrowaniu strategii z danymi klientów na całej ścieżce zakupowej reklamodawcy internetowi odnotowują średni wzrost w wysokości 20% przychodów przyrostowych i 30% efektywności kosztowej.

Niezależnie od tego, czy zdecydujesz się importować, czy śledzić konwersje offline, nie ma wielu argumentów przeciwko znaczeniu danych własnych przy optymalizacji nowoczesnych kampanii PPC.

Pamiętaj tylko, że stopniowy wzrost to jedyny sposób, w jaki możesz osiągnąć wyniki dzięki którymkolwiek z tych zaleceń.

Automatyzacje, takie jak inteligentne określanie stawek, wymagają znacznej liczby ręcznych konwersji, zanim zaczną podejmować właściwe dla Ciebie decyzje. Przygotuj grunt za pomocą ręcznej optymalizacji i poświęć co najmniej dwa tygodnie na naukę. Dotyczy to zarówno wyszukiwania, jak i zakupów.

Innymi słowy, nie oczekuj ogromnych zysków z danych kampanii w ciągu kilku dni od wprowadzenia danych o klientach lub danych po konwersji.

Nie mierz wszystkiego. Oto, na czym należy się skupić.

Chociaż Google Ads może mierzyć aktywność online, czasami użytkownik, który klika Twoją reklamę i wchodzi do Twojego systemu sprzedaży, dokonuje konwersji offline tam, gdzie Google jej nie widzi, np. w CRM lub osobiście.

Są więc dwie grupy komponentów, które chcesz śledzić.

Online: potencjalni klienci i sprzedaż

Śledząc tylko potencjalnych klientów, masz dobry obraz początkowego zapotrzebowania na Twój produkt lub usługę. Rozszerzenie śledzenia na końcową sprzedaż daje lepszy obraz całej podróży zakupowej:

• Jak duże zainteresowanie wzbudza Twoja marka w internecie?
• Jak długo możesz utrzymać to zainteresowanie?
• Jak dobrze potrafisz przekonać ludzi, aby dali pieniądze na Twój biznes?

Czasami nawet ostateczna sprzedaż odbywa się offline. W takich przypadkach bardzo ważne jest przesyłanie tych informacji z powrotem do Google Ads za pomocą importu konwersji offline.

Ale nawet gdybyś śledził zarówno potencjalnych klientów, jak i sprzedaż online, nadal widziałbyś tylko część obrazu. Jeśli uczelnia otrzyma 2000 próśb o informacje, które kończą się 20 zapisami, wiedzą tylko, że mają 1% współczynnik konwersji.

Ale co z wszystkimi innymi rzeczami, które dzieją się pomiędzy? Jak bardzo się to przyczyniło, jeśli w ogóle?

Offline: środkowy lejek

Zwykle istnieje duża rozbieżność między tym, co reklamodawcy każą śledzić Google, a tym, co faktycznie ma znaczenie dla ich działalności. Przesłanie formularza online jest łatwe do uruchomienia piksela; nie możesz tego zrobić w przypadku rzeczy, które dzieją się offline lub na kanale, którego nie można śledzić.

Ale kiedy mierzysz, co dzieje się między leadem a sprzedażą, masz lepsze pojęcie o tym, jakie działania są najbardziej opłacalne dla Twojej firmy. Weźmy ten sam przykład uniwersytecki, który Google pokazał na PPC Town Hall:

• 2000 próśb o informacje daje 200 uruchomionych aplikacji (10% współczynnik konwersji)
• 200 rozpoczętych wniosków kończy 80 wniosków zakończonych (40%)
• 80 wypełnionych wniosków prowadzi do przyjęcia 20 studentów (25%)

Nagle możesz zobaczyć więcej tego, co wpływa na ostateczną konwersję. Kiedy przesyłasz te informacje z powrotem do Google, dzieje się naprawdę magia.

Oszacowanie oczekiwanej wartości jest w porządku.

Gdy importujesz konwersje offline do Google Ads, warto przypisywać im wartości na podstawie poziomu wartości, jaki wniosły do ​​Twojej firmy.

Najlepszym sposobem na to jest praca wstecz:

• Wiesz, że student, który się zapisuje, wpłaca na twoją uczelnię średnio 10 000 USD
• Uwzględniasz pewne wahania i mówisz Google, że wypełniony wniosek jest wart 2000 USD (25%)
• Rozpoczęty wniosek jest wtedy wart 800 $ (40%)
• A prośba o informacje jest warta 80 USD (10%)

Liczby te ułatwiają algorytmom Google zestawienie sygnałów, dzięki którym użytkownik o wartości 80/800 USD/2000 USD/10 000 USD trafi na Twoją uczelnię.

Ważne: „Nie przywiązuj się do numerów” — mówi Alex. Wartości konwersji to narzędzie pomagające Google oceniać i ustalać priorytety dla różnych użytkowników, a te liczby nie mają bezpośredniego wpływu na wydatki na reklamę ani ROAS.

Inteligentne określanie stawek działa najlepiej, gdy ma dane offline.

Gdy korzystasz z inteligentnego określania stawek bez danych offline, Google przyjrzy się dziesiątkom milionów sygnałów, które są znane większości reklamodawców online:

• Dane demograficzne
• Współczynnik konwersji
• Segment odbiorców
• Przeglądarka
• Język
• Słowa kluczowe
• Oferty
• Czas
• Lokalizacja
• I wiele więcej

Ale kiedy importujesz dane offline, możesz przekazać Google o wiele więcej informacji, które wykorzystuje ona do optymalizacji przyszłego kierowania. W przypadku uczelni może to obejmować parametry takie jak:

• Wyniki SAT
• Preferowane kursy
• Dochód
• Historia kredytowa i wynik
• Polecenia i nagrody
• Istniejące kredyty

Nagle układanka, którą Google zestawia z Twoim idealnym klientem, dostaje do niej kilka nowych elementów. Mogą z większą dokładnością określić, które stawki dla jakich klastrów użytkowników zapewnią najlepsze długoterminowe zyski.

Strategie ustalania stawek oparte na wartości umożliwiają optymalizację kampanii inteligentnych.

Przypisywanie wartości konwersji pozwala zróżnicować potencjalnych klientów i ustalać stawki w celu uzyskania bardziej wartościowych wyników.

W przypadku edukacji mogłoby to wyglądać jak przypisywanie różnych wartości uczniom, którzy proszą o broszurę, i tym, którzy zapisują się na bezpłatny kurs online. W handlu detalicznym może to oznaczać segmentację klientów, którzy często wracają od tych, którzy w końcu zatrzymują swoje zakupy.

Strategia ustalania stawek oparta na wartości informuje algorytmy inteligentnego określania stawek, że jedna grupa użytkowników/klientów jest bardziej warta dla rentowności Twojej firmy niż inna.

Dzięki temu inteligentne określanie stawek wie, jak przeprowadzić optymalizację pod kątem grupy, która ma 2x/3x/10x wyższą wartość zysków, co daje większą wartość z wydatków na reklamę, wykraczającą poza ROAS.

Ponadto ustalanie stawek o stałej wartości zniekształca Twoje wydatki i ogranicza zwroty. Segmenty użytkowników z wyższą średnią stawką niż ustalona wartość stają się niewykorzystanymi szansami, podczas gdy nadmiernie inwestujesz w segmenty o niższych średnich stawkach.

Monitor. Interweniować. Kształcić.

Nie ma skrótu ani sposobu na obejście pracy. Znalezienie optymalnych punktów dla docelowych ROAS i CPA wymaga czasu, więc nie opieraj się procesowi uczenia się ani nie daj się zastraszyć. Przetestuj swoje pomysły, monitoruj wyniki i optymalizuj w kolejnych rundach istotności statystycznej.

W żadnym momencie nie należy ukrywać algorytmów uczenia maszynowego Google, nawet jeśli widoczność danych jest czymś, czego wszyscy reklamodawcy chcieliby więcej od platformy. Wpływa tylko negatywnie na Twoją firmę; Automatyzacja Google będzie rosła z Twoimi kontami lub bez nich.

Gdy już wiesz, co działa, zautomatyzuj rozwiązanie i zachowaj kontrolę nad tym, jak i kiedy przesyłasz informacje do Google. Narzędzie innej firmy może ułatwić monitorowanie i interwencję oraz ograniczyć szkody spowodowane awariami platform reklamowych.

Optmyzr oferuje 2-tygodniowy bezpłatny okres próbny, który pomógł zespołom takim jak Sean zachować czas i hart ducha w ważnych sprawach, umożliwiając im podwojenie zarządzanych wydatków na reklamę.