Los editores digitales administran múltiples vías de monetización (suscripciones, anuncios programáticos, anuncios directos, comercio) en un esfuerzo por maximizar sus ingresos. Sin embargo, en el escenario comercial actual, equilibrar las expectativas de la audiencia y del anunciante se ha vuelto cada vez más difícil. Se espera que los equipos de monetización hagan más con menos, y dado que no hay escasez de plataformas y proveedores en el mercado, muchos editores luchan por encontrar una estrategia de distribución de contenido que genere el tráfico y los ingresos necesarios.
A medida que los ingresos por publicidad digital continúan aumentando , es fundamental que los editores cuenten con un sistema de análisis de primer nivel como parte de su estrategia. Si bien los especialistas en marketing vigilan el gasto, administrar todos estos datos individualmente en diferentes plataformas es engorroso y contradictorio. Configurar análisis e informes siempre es una actividad iterativa, pero comenzar con un marco realmente puede ayudar a acelerar el proceso y hacer las cosas básicas bien desde el principio.
En resumen, una configuración de análisis de monetización de primer nivel ayuda tanto a los editores como a los especialistas en marketing a estar al tanto de todo. En este artículo, nuestro objetivo es desentrañar algunos de los misterios de la monetización y repasar algunas de las mejores prácticas a tener en cuenta al configurar el análisis de monetización.
Por qué son importantes los análisis de monetización
La monetización de datos es el proceso de utilizar datos para aumentar los ingresos. Muchas de las empresas de mayor rendimiento y crecimiento más rápido no solo utilizan la monetización de datos, sino que la han convertido en una parte importante de su estrategia.
Una buena monetización de datos garantiza que las empresas optimicen el uso de los datos para maximizar las ganancias y reducir los costos. También puede ayudar a agilizar la toma de decisiones y la planificación, identificar y mitigar el riesgo y multiplicar y fortalecer los flujos de ingresos.
- Algunos de los otros beneficios de la monetización de datos incluyen:
- Aumenta la productividad y la eficiencia operativa
- Mejora la comprensión de los clientes y el marketing dirigido.
- Ayuda a identificar nuevas oportunidades de crecimiento.
- Potencia las ventajas competitivas
Dado que varios editores destacados en todo el mundo utilizan Tercep, hemos tenido la oportunidad de trabajar en estrecha colaboración con los mejores de la industria para configurar sus análisis de monetización. A continuación, hemos capturado algunas de las mejores prácticas para tener en cuenta al hacerlo.
La guía del editor digital para configurar análisis de monetización
1. Automatice completamente todos los requisitos de informes
La automatización de informes es el proceso a través del cual se crean y actualizan automáticamente informes de marketing digital utilizando el software. Luego, los datos recopilados se envían a todas las partes interesadas de forma regular a través de correos electrónicos automatizados. La automatización de informes generalmente funciona a través de API, lo que elimina la necesidad de que alguien procese los informes porque se sistematiza y se automatiza a través de un sistema de software.
¿Por qué es importante?
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- Ahorra tiempo y dinero.
- Hace que los informes sean más precisos.
- Brinda acceso a conocimientos profundos con solo hacer clic en un botón.
- Mejora la precisión de la información.
- Permite una toma de decisiones más rápida.
¿Qué debe automatizar un editor?
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- Automatice la obtención de datos de los servidores de anuncios y socios programáticos.
- Automatice la obtención de todos los datos de transacción que generan las propiedades: comercio en el sitio, comercio en la aplicación, asociaciones comerciales, etc.
- Automatice paneles, consultas guardadas e informes programados para el usuario a través de paneles detallados o pivotes multidimensionales.
La persona promedio de operaciones publicitarias pasa el 81% de su tiempo agregando datos y preparando informes y solo el 19% de su tiempo analizando los datos y generando información. Idealmente, el plan debería ser reducir el 81% a cero.
2. Normaliza todos los datos
¿Por qué es importante?
- Mantiene la consistencia en los datos entre los socios.
- Reduce las confusiones sobre lo que significa cada métrica o dimensión.
- Mejora la precisión de los datos y permite una toma de decisiones más precisa.
¿Qué debería normalizarse todo?
- Garantice una convención de nomenclatura coherente para cada métrica, dimensión, moneda y zonas horarias de informes en cada socio.
- Agrupe los miembros de la dimensión de manera significativa y cree dimensiones personalizadas adicionales para garantizar la coherencia en los miembros de la dimensión entre los socios. Por ejemplo, la mayoría de nuestros clientes obtienen tráfico de varias zonas geográficas, pero terminan agrupando países en segmentos significativos mediante agrupaciones personalizadas y configuran una dimensión personalizada para acceder a estas agrupaciones. De manera similar, los editores crean una dimensión personalizada llamada Plataforma donde los datos se dividen en Web móvil, Web de escritorio, Aplicación, AMP, Otros. Otro ejemplo es agrupar a sus socios en Programmatic/HB/Networks/House/etc.
- Si hay varias propiedades, agrupe los bloques de anuncios en consecuencia para que el equipo pueda realizar un seguimiento de los datos agregados de cada propiedad.
3. Combine los datos en tablas significativas
¿Por qué es importante?
- Permite conocimientos profundos de métricas que nunca antes se han rastreado de manera consistente.
- Elimina los silos de datos (los peores enemigos). Los silos de datos dan como resultado información parcial que a menudo es peligrosa para la toma de decisiones.
- Permite la comprensión integral de los comportamientos de los usuarios, desde el comportamiento de marketing hasta el comportamiento en el sitio/en la aplicación y el comportamiento de monetización.
- Ayuda a crear eficiencias sorprendentes en todas las funciones, incluidos los equipos de estrategia, marketing, productos y monetización.
¿Cuáles son algunas tablas de datos combinados imprescindibles?
- ROI por fuente UTM: Realice un seguimiento de la monetización a nivel de usuario para obtener una imagen de extremo a extremo de marketing/adquisición, monetización en la aplicación y monetización de anuncios. Esto ayuda a vincular el rendimiento de la campaña con los datos de monetización, elimina las conjeturas y genera rentabilidad.
- PageRPM/ScreenRPM, SessionRPM, Ingresos por DAU: combine datos analíticos con datos de monetización para obtener una comprensión profunda de la monetización por páginas web, pantallas de aplicaciones, sesiones de usuario, actividad de usuario, etc.
- ofertas de encabezado : combine datos del servidor de anuncios, el proveedor de ofertas de encabezado y los socios de ofertas de encabezado individuales para configurar tablas de discrepancia para que el equipo esté al tanto de cualquier problema sin esfuerzo.
- Rendimiento de la campaña directa: combine los datos del servidor de anuncios con el servidor de anuncios de los compradores (marca o agencia) para realizar un seguimiento automático de las métricas (conversiones, visitas a la página posteriores al clic, etc.) que son importantes tanto para el comprador como para realizar un seguimiento de la discrepancia entre los clics y las visitas a la página de destino.
- Gestión de pedidos, facturación y conciliaciones del servidor de anuncios: mapee automáticamente los datos del software de gestión de pedidos, el software de facturación y el servidor de anuncios para eliminar por completo la necesidad de tediosas conciliaciones.
4. Configura alertas automáticas
¿Por qué es importante?
- Brinda tranquilidad y ahorra tiempo que de otro modo se desperdiciaría en el monitoreo constante de las métricas.
- Ayuda a detectar errores, inconsistencias y comportamientos inusuales rápidamente para que el equipo pueda tomar medidas oportunas y minimizar el daño.
- Ayuda al equipo a capitalizar las tendencias comparando números diarios y semanales y tomando medidas con anticipación.
¿Cuáles son algunas de las mejores prácticas para las alertas?
- Al configurar alertas, el enfoque principal debe estar en las métricas de proporción. Las métricas absolutas como impresiones, solicitudes de anuncios, ingresos, clics, etc. pueden fluctuar de manera significativa. Pero, las métricas de relación deben permanecer estables.
- Algunas métricas clave en Google Ad Manager que necesitan alertas son CPM, Tasa de relleno, Tasa de procesamiento, Tasa de entrega, Visibilidad y CPM de solicitud de anuncios. Utilícelos con dimensiones clave como socio, plataforma, ubicación geográfica, bloque de anuncios, reglas de precios y compradores para obtener una imagen completa.
- Configure alertas por hora para métricas extremadamente críticas. Defina la gravedad en función de la métrica y el alcance de la caída/desviación.
- Asegúrese de que las alertas se envíen a los canales de comunicación más utilizados en el equipo: Slack, SMS y correo electrónico.
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5. Cree un tablero simple y una configuración de alertas para el equipo de ventas directas
¿Por qué es importante?
- Los equipos de venta directa a menudo trabajan con información insuficiente.
- Una mejor comprensión del comportamiento del comprador (marcas y agencias) aumentará drásticamente sus posibilidades de cerrar un trato y obtener mejores términos de trato. También les da poder para negociar mejor.
- El tiempo lo es todo cuando se llega a un acuerdo. Ser capaz de actuar sobre una oportunidad con prontitud cuando existen condiciones favorables puede marcar la diferencia en la tasa de cierre.
¿Cuáles son algunas configuraciones imprescindibles para los equipos de ventas directas?
- Realice un seguimiento de los ingresos y el CPM por fecha por marca, anunciante, red de compradores y postor/DSP para los 5 principales socios programáticos de forma individual y agregada. Divide los datos por ubicación geográfica, plataforma y bloques de anuncios (si es necesario).
- Algunas métricas clave en Google Ad Manager que necesitan alertas son CPM, Tasa de relleno, Tasa de procesamiento, Tasa de entrega, Visibilidad y CPM de solicitud de anuncios.
- Configure un tablero con estos datos que se completa automáticamente diariamente (o cada hora cuando esté disponible).
- Configure alertas para cualquier cambio en Gasto o CPM por cada uno de los anteriores.
6. Establezca el gasto para la visibilidad de los ingresos o la atribución de ingresos
La atribución de ingresos es el seguimiento, la conexión y la acreditación de los esfuerzos de marketing para su generación de ingresos posteriores. El proceso requiere una serie de pasos, pero proporciona información importante sobre qué campañas e iniciativas de marketing funcionaron o no y en qué medida.
¿Por qué es importante?
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- La atribución de ingresos brinda a su equipo de marketing una mejor visibilidad del rendimiento de la campaña y ayuda a las empresas a asignar mejor los dólares de marketing al marketing al que responden los clientes.
- Te ayuda a concentrarte en plataformas donde el ROI es mejor y donde uno debería cambiar su enfoque.
- La combinación de datos por hora con datos de atribución puede ayudar al equipo a tomar decisiones más rápidas y aprovechar al máximo el presupuesto disponible.
¿Qué situaciones piden esto?
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- Las métricas importantes como el CPC de gasto se pueden comparar con el costo de adquisición del cliente para comprender la efectividad de una campaña. Por ejemplo, si está ejecutando un blog de marketing en varios dominios, tener una sola tabla que muestre estas métricas junto con los datos de GA puede ser fantástico para comprender qué dominio atrae a mejores clientes.
- Un caso de uso de nuestro cliente fue atribuir notificaciones automáticas a los ingresos por publicidad . Esto les ayuda a comprender qué temas atraen a los usuarios a su página y, al mismo tiempo, aumenta los ingresos publicitarios.
La última palabra
Todos los editores se enfrentan a estos problemas de configuración de análisis en la línea de negocio y hemos visto que mantener los datos en orden les ayuda a avanzar mucho. Además, no todos los editores enfrentan el mismo problema, por lo tanto, crear una declaración del problema y encontrar una solución sólida para resolver el problema debería ser el camino a seguir.
¡Usar una plataforma analítica que satisfaga las necesidades específicas de un editor puede ser útil para eliminar múltiples puntos de error y, en última instancia, hacer crecer el negocio!
Descargo de responsabilidad: el autor de esta publicación está afiliado a Tercep, con ejemplos proporcionados de paneles de demostración reales.
