משתמשים בלמידה חישובית כדי ליצור חידושים במודעות ובניתוחים
העיר סן-פרנסיסקו רק מתחילה להתעורר, ואני ואנשי הצוות שלי מתאספים כדי לקבל את פניהם של יותר מאלף משווקים ל-Google Marketing Next, האירוע השנתי שבו אנחנו חושפים את החידושים האחרונים בתחום המודעות והניתוח וב-DoubleClick.
אחד הנושאים המרכזיים שנתמקד בהם היום הוא למידה חישובית. זו טכנולוגיה שהשימוש בה חיוני כדי לעזור למשווקים לנתח אינספור אותות בזמן אמת ולהציג ללקוחות מודעות שימושיות יותר ברגע הנכון. למידה חישובית היא גם רכיב חשוב ביכולת לבדוק איזה תהליך הצרכן עבר. כיום התהליך הזה יכול לכלול כמה מכשירים וערוצים, גם בעולם הדיגיטלי וגם בעולם האמיתי.
השימוש בטכנולוגיה הזו הוא מגמה שהולכת ומתרחבת, והחשיבות שלה למשווקים הולכת וגדלה. המגמה הזו תמשיך לעצב את התכנון שיוביל להצלחה עסקית בעתיד.
עוברים מייחוס לקליק האחרון לשימוש ב-Google Attribution
היום אנחנו מכריזים על Google Attribution, מוצר חדש שפיתחנו במטרה לענות על השאלה שמטרידה משווקים מאז ומעולם "האם השיווק עובד?" Google Attribution הוא המוצר הראשון שמאפשר לכל משווק למדוד את ההשפעה של מאמצי השיווק שלו במכשירים שונים ובערוצים שונים, והכל במקום אחד וללא עלות נוספת.
תהליך הרכישה שלקוחות עוברים כיום הוא מורכב. במהלכו יכולות להיות לאדם אחד עשרות אינטראקציות עם בית עסק, דרך מודעות ברשת המדיה, מודעות וידאו, מודעות ברשת החיפוש, דרך רשתות חברתיות ובאתר או באפליקציה של העסק. כל האינטראקציות שתוארו יכולות להתבצע במכשירים שונים, ולכן קשה יותר לבצע מדידות שיספקו נתונים לגביהן.
משווקים מנסים כבר שנים למצוא שיטת ייחוס יעילה, אבל הפתרונות הקיימים לא מספקים את הסחורה. רוב הכלים שמשמשים לייחוס:
● מסובכים להגדרה
● לא מספקים אפשרות לעקוב אחרי התהליך שלקוחות עוברים גם כשהם משתמשים במכשירים שונים
● לא משולבים עם כלים לניהול מודעות, ולכן קשה יותר לפעול בהתאם לנתונים שמופקים מהם
כל החסרונות שתוארו גורמים לכך שרוב המשווקים משתמשים במודל ייחוס לקליק האחרון, שלא מתייחס להשפעה של מאמצי השיווק ברוב בנקודות המגע עם הלקוח. פיתחנו את Google Attribution כדי לעזור למשווקים להבין את ההשפעה המשולבת של כל מאמצי השיווק שלהם ולספק להם תובנות חשובות שיאפשרו להם לייעל את תהליכי העבודה.
ככה זה עובד:
השילוב עם AdWords, Google Analytics ו-DoubleClick Search מאפשר לאחד בקלות בין הנתונים שנאספים מכל ערוצי השיווק. התוצאה הסופית שמתקבלת היא תצוגה מקיפה של כל נתוני הביצועים.
Google Attribution גם מפשט את המעבר לשימוש בייחוס מבוסס-נתונים. במסגרת ייחוס מבוסס-נתונים המערכת משתמשת בלמידה חישובית כדי לקבוע כמה קרדיט לייחס לכל שלב בתהליך שעובר הצרכן, החל מהאינטראקציה הראשונה שלו עם המותג לצורך בדיקה ראשונית ועד לקליק האחרון לפני הרכישה. בשיטה הזו מתבצע ניתוח של דפוסי ההמרה הייחודיים לכל חשבון והשוואה בין התהליך שעוברים צרכנים שמבצעים המרה לתהליך שעוברים כאלה שלא מבצעים המרה, כך שהתוצאות שמתקבלות משקפות את הביצועים של העסק.
ואם כל זה לא מספיק מרשים, Google Attribution גם מאפשר לכם לפעול במהירות בהתאם לנתונים שמתקבלים ולבצע אופטימיזציה של המודעות, הודות לכך שהוא משולב עם כלים לניהול מודעות כמו AdWords ו-DoubleClick Search. התוצאות זמינות באופן מיידי לצורך דיווח, עדכון של הצעות מחיר או העברת תקציבים בין ערוצים.
"בימינו, כמעט כולם משתמשים בכמה מכשירים, לכן קבלת מדדים ומידע על ייחוס מערוצים שונים היא יכולת חיונית שמאפשרת ל-HelloFresh לקבל תמונה מקיפה וכוללת של התהליך שהלקוח עובר, ומספקת לנו את הנתונים שאנחנו צריכים כדי לקבל את ההחלטות הנכונות".
- קארל וילנובה, ראש המחלקה לפרסום במנועי חיפוש וברשת המדיה
כרגע, Google Attribution זמין בגרסת ביטא והוא יופץ למפרסמים נוספים בחודשים הקרובים.
חידושים שמסתמכים על זיהוי המיקום של ניידים מאפשרים למשוך יותר לקוחות לחנויות
ניידים טשטשו את הגבול בין העולם הדיגיטלי לעולם האמיתי. אומנם רוב האנשים עדיין קונים בחנויות פיזיות, אבל השימוש בסמארטפונים כדי לבצע מחקר לפני הקנייה הולך ומתרחב. האתרים הכי פופולריים לחיפושים הם Google.com ומפות Google.
משווקים רוצים לעזור לצרכנים להחליט לאן ללכת, ולכן הם משתמשים בחידושים כמו מקומות מקודמים ומודעות של מלאי מקומי כדי להציג להם מבצעים מיוחדים ולהראות להם מה יוכלו למצוא בחנויות בסביתם הקרובה. עכשיו אפשר גם לצרף תוספי מיקום למודעות וידאו ב-YouTube ולהקל עליהם למצוא את החנות.
כבר בשנת 2014 השקנו את האפשרות לקבל נתונים על ביקורים בחנויות פיזיות, כדי לעזור למשווקים להבין טוב יותר את התהליכים שהצרכן עובר, שמתחילים באינטרנט ומסתיימים בביקור בחנות. תוך פחות משלוש שנים, מפרסמים בעולם כולו השתמשו ב-AdWords כדי לקבל נתונים על יותר מחמישה מיליארד ביקורים בחנויות פיזיות.
Google היא החברה היחידה שעומדות לרשותה טכנולוגיות למידה חישובית ומיפוי מתקדמות שמאפשרות לה לעזור לכם לקבל נתונים מדויקים על ביקורים בחנויות פיזיות לפי הצורך, ולהשתמש בתובנות שאתם מפיקים כדי לשפר את חוויית המשתמש של מודעות מקומיות. לאחרונה, שדרגנו למודלים של למידה עמוקה, שמאפשרים לנו לעבד קבוצות נתונים גדולות יותר, לקבל נתונים על יותר ביקורים בחנויות פיזיות בתרחישים מאתגרים ולהציג נתונים מדויקים יותר. השיפורים האלה כוללים זיהוי של ביקורים בחנויות שנמצאות בקניונים רבי קומות, או בערים צפופות כמו טוקיו ביפן וסאו פאולו בברזיל, שבהן הרבה מאוד בתי עסק צמודים אחד לשני.
נתונים על ביקורים בחנויות פיזיות כבר זמינים עבור קמפיינים לרשת החיפוש, קמפיינים של קניות וקמפיינים לרשת המדיה. בקרוב, הטכנולוגיה הזו תהיה זמינה גם עבור קמפיינים של TrueView ב-YouTube כדי לעזור לכם למדוד את ההשפעה של מודעות וידאו על כמות האנשים שמגיעים לחנות.
ועדיין, נתונים על ביקורים בחנויות פיזיות הם רק משתנה אחד במשוואה. צריך גם לקבל תובנות על מידת ההשפעה של המודעות באינטרנט על המכירות בעסק. השאלה שכולם רוצים לקבל עליה תשובה היא: האם פרסום באינטרנט מעלה את ההכנסות? בחודשים הקרובים נשיק שירות לקבלת נתונים על מכירות בחנויות ברמת המכשיר וברמת הקמפיין. הנתונים האלה יאפשרו למדוד לא רק את הביקורים בחנויות הפיזיות שמקורם במודעות חיפוש ובמודעות קניות, אלא גם את ההכנסות שאפשר לייחס לאותן מודעות.
אם בעסק שלכם אוספים כתובות אימייל בנקודת המכירה כדי לצרף אנשים למועדון לקוחות, תוכלו לייבא נתונים על עסקאות בחנויות ישירות ל-AdWords בעצמכם או להשתמש בשירותים של שותף נתונים כדי לייבא אותם. גם עסקים שאין להם מועדון לקוחות גדול יוכלו לקבל נתונים על מכירות בחנויות הודות לשותפויות של Google עם גורמי צד שלישי, שמאפשרות לנו לתעד בערך 70% מהעסקאות שמשולמות בכרטיסי אשראי או בכרטיסי חיוב. אין צורך לבצע תהליך הגדרה ארוך או שילובים יקרים כדי לקבל את הנתונים. בנוסף, אין צורך לשתף בנתוני לקוחות. כל מה שצריך לעשות כדי שדיווחים על מכירות בחנויות יוצגו באופן אוטומטי ב-AdWords הוא להצטרף לשירות.
שני הפתרונות מייחסים עסקאות למודעות Google באופן מאובטח, ששומר על הפרטיות של המשתמשים. בנוסף, בשניהם מקבלים דיווח רק על נתונים מצטברים ואנונימיים לגבי מכירות בחנויות, מתוך מטרה להגן על נתוני הלקוחות.
Virgin Holidays מצאה שאם היא מסתמכת על שקלול של המכירות בחנויות עם המידע שמתקבל ממדדי KPI מהאינטרנט ולא רק על מדדי KPI מהאינטרנט, נתוני הרווח מהקמפיינים של החברה לרשת החיפוש מוכפלים. בנוסף, החברה גילתה שלקוח שמגיע לחנות כדי לקנות אחרי שלחץ על מודעת חיפוש רווחי לה פי שלושה מלקוח שמבצע המרה מקוונת. לדברי ג'יימס לייבור, מנהל תחום השיווק הביצועי והטכנולוגיה של החברה, "נתונים על מכירות בחנויות נותנים לנו תמונה מדויקת יותר לגבי ההשפעה של ההשקעה שלנו בדיגיטל על הרווחים בחנויות, במיוחד כשמדובר בלקוחות שמשתמשים בניידים. הנתונים שקיבלנו עודדו אותנו להשקיע יותר תקציבים כדי לספק לצרכנים תמיכה טובה יותר בשלב הזה בתהליך שהם עוברים".
למידה חישובית מספקת מדדי קהל טובים יותר לגבי מודעות חיפוש
בהרבה מקרים אנשים מחפשים מתוך כוונה לקנות. לכן אנחנו מוסיפים קהלים עם כוונת רכישה גם לרשת החיפוש, כדי לעזור לכם להגיע למשתמשים שרוצים לרכוש את המוצרים והשירותים שלכם. לדוגמה, סוכנות רכב יכולה להגדיל את טווח ההגעה שלה למשתמשים שכבר חיפשו "רכבי שטח עם צריכת הדלק הכי חסכונית לקילומטר" ו"רכבי שטח גדולים". כשמפעילים 'קהלים עם כוונת רכישה', המערכת משתמשת בעוצמה של למידה חישובית כדי להבין טוב יותר את כוונת הרכישה של משתמשים. היא מנתחת מילארדי שאילתות חיפוש ואת הפעילות המתבצעת במיליוני אתרים, כדי לזהות מתי אנשים קרובים לביצוע רכישה ולהציג להם מודעות יותר רלוונטיות ומעניינות.
הרגע שבו משתמש קרוב לרכישה הוא רגע חשוב למשווקים. השילוב בין שימוש בניידים, הפקת נתונים ושימוש בלמידה חישובית יספק למשווקים הזדמנויות חדשות, ואני מאוד שמח לקחת חלק בתהליך הזה יחד עם כולכם.
פורסם על ידי סרידהאר רמסוואמי, סמנכ"ל בכיר, מודעות ומסחר
