Os editores digitais gerenciam diversas vias de monetização (assinaturas, anúncios programáticos, anúncios diretos, comércio) em um esforço para maximizar suas receitas. No entanto, no cenário empresarial atual, equilibrar as expectativas do público e do anunciante tornou-se cada vez mais difícil. Espera-se que as equipes de monetização façam mais com menos e, como não faltam plataformas e fornecedores no mercado, muitos editores lutam para descobrir uma estratégia de distribuição de conteúdo que impulsione o tráfego e a receita necessários.
À medida que as receitas de publicidade digital continuam a subir , é crucial que os editores tenham um sistema analítico de alto nível como parte da sua estratégia. Embora os profissionais de marketing fiquem de olho nos gastos, gerenciar todos esses dados individualmente em diferentes plataformas é complicado e contra-intuitivo. Configurar análises e relatórios é sempre uma atividade iterativa, mas começar com uma estrutura pode realmente ajudar a acelerar o processo e acertar as coisas básicas desde o início.
Resumindo, a melhor configuração de análise de monetização ajuda editores e profissionais de marketing a ficarem atualizados. Neste artigo, pretendemos desvendar alguns dos mistérios da monetização e repassar algumas das práticas recomendadas a serem lembradas ao configurar análises de monetização.
Por que a análise de monetização é importante
A monetização de dados é o processo de uso de dados para aumentar a receita. Muitas das empresas com melhor desempenho e crescimento mais rápido não só utilizam a monetização de dados, como também a tornaram uma parte importante da sua estratégia.
Uma boa monetização de dados garante que as empresas otimizem o uso dos dados para maximizar lucros e reduzir custos. Também pode ajudar a agilizar a tomada de decisões e o planeamento, identificar e mitigar riscos e multiplicar e fortalecer os fluxos de receitas.
- Alguns dos outros benefícios da monetização de dados incluem:
- Aumenta a produtividade e eficiência operacional
- Melhora a compreensão dos clientes e o marketing direcionado
- Ajuda a identificar novas oportunidades de crescimento
- Fortalece vantagens competitivas
Como vários editores famosos em todo o mundo usam o Tercep, tivemos a oportunidade de trabalhar em estreita colaboração com os melhores do setor na configuração de suas análises de monetização. Abaixo, capturamos algumas das práticas recomendadas que você deve ter em mente ao fazer isso.
O guia do editor digital para configurar análises de monetização
1. Automatize completamente todos os requisitos de relatórios
A automação de relatórios é o processo pelo qual os relatórios de marketing digital são criados e atualizados automaticamente por meio do software. Os dados recolhidos são então entregues regularmente a todas as partes envolvidas através de e-mails automatizados. A automação de relatórios normalmente funciona por meio de APIs, eliminando a necessidade de alguém processar os relatórios, pois ela se torna sistematizada e automática por meio de um sistema de software.
Por que isso é importante?
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- Economiza tempo e dinheiro.
- Torna os relatórios mais precisos.
- Dá acesso a insights profundos com o clique de um botão.
- Aumenta a precisão das informações.
- Permite tomadas de decisão mais rápidas.
O que um editor deve automatizar?
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- Automatize a busca de dados de servidores de anúncios e parceiros programáticos.
- Automatize a busca de todos os dados de transações que as propriedades geram: comércio no site, comércio no aplicativo, parcerias comerciais, etc.
- Automatize painéis, consultas salvas e relatórios programados para o usuário por meio de painéis detalhados ou pivôs multidimensionais.
O profissional médio de operações publicitárias gasta 81% do seu tempo agregando dados e preparando relatórios e apenas 19% do seu tempo analisando os dados e gerando insights. Idealmente, o plano deveria ser reduzir 81% a zero.
2. Normalize todos os dados
Por que isso é importante?
- Mantém a consistência nos dados entre os parceiros.
- Reduz confusões sobre o significado de cada métrica ou dimensão.
- Melhora a precisão dos dados e permite tomadas de decisão mais precisas.
O que tudo deveria ser normalizado?
- Garanta convenções de nomenclatura consistentes para todas as métricas, dimensões, moedas e fusos horários de relatórios em todos os parceiros.
- Agrupe os membros da dimensão de forma significativa e crie dimensões personalizadas adicionais para garantir a consistência nos membros da dimensão entre os parceiros. Por exemplo, a maioria de nossos clientes recebe tráfego de diversas regiões geográficas, mas acaba agrupando países em grupos significativos usando agrupamentos personalizados e configurando uma dimensão personalizada para acessar esses agrupamentos. Da mesma forma, os editores criam uma dimensão personalizada chamada Plataforma, onde os dados são divididos em Web móvel, Web para desktop, aplicativo, AMP, outros. Outro exemplo é agrupar seus parceiros em Programático/HB/Redes/House/etc.
- Se houver várias propriedades, agrupe os blocos de anúncios adequadamente para que a equipe possa rastrear dados agregados de cada propriedade.
3. Combine os dados em tabelas significativas
Por que isso é importante?
- Permite insights profundos de métricas que nunca foram monitoradas de forma consistente antes.
- Elimina silos de dados (piores inimigos). Os silos de dados resultam em informações parciais que muitas vezes são perigosas para a tomada de decisões.
- Permite a compreensão completa do comportamento do usuário, desde o comportamento de marketing até o comportamento no site/no aplicativo e o comportamento de monetização.
- Ajuda a criar eficiências surpreendentes em funções, incluindo equipes de estratégia, marketing, produto e monetização.
Quais são algumas tabelas de dados combinadas obrigatórias?
- ROI por fonte UTM: rastreie a monetização no nível do usuário para obter uma visão completa de marketing/aquisição, monetização no aplicativo, bem como monetização de anúncios. Isso ajuda a vincular o desempenho da campanha aos dados de monetização, elimina suposições e aumenta a lucratividade.
- PageRPM/ScreenRPM, SessionRPM, Receita por DAU: Combine dados analíticos com dados de monetização para obter uma compreensão profunda da monetização por páginas da web, telas de aplicativos, sessões de usuários, atividade de usuários, etc.
- de lances de cabeçalho : combine dados do servidor de anúncios, do provedor de lances de cabeçalho e de parceiros individuais de lances de cabeçalho para configurar tabelas de discrepâncias para que a equipe esteja ciente de quaisquer problemas sem esforço.
- Desempenho direto da campanha: combine dados do servidor de anúncios com o servidor de anúncios dos compradores (marca ou agência) para rastrear automaticamente as métricas (conversões, visualizações de página pós-clique, etc.) que são importantes para o comprador, bem como para rastreie a discrepância entre cliques e visitas à página de destino.
- Gerenciamento de pedidos, faturamento e reconciliações de servidores de anúncios: mapeie automaticamente os dados do software de gerenciamento de pedidos, software de faturamento e servidor de anúncios para eliminar completamente a necessidade de reconciliações tediosas.
4. Configure alertas automatizados
Por que isso é importante?
- Permite tranquilidade e economiza tempo que seria desperdiçado no monitoramento constante de métricas.
- Ajuda a detectar bugs, inconsistências e comportamentos incomuns rapidamente para que a equipe possa tomar medidas oportunas e minimizar os danos.
- Ajuda a equipe a capitalizar as tendências, comparando números diários e semanais e agindo antecipadamente.
Quais são algumas práticas recomendadas para alertas?
- Ao configurar alertas, o foco principal deve estar nas métricas de proporção. Métricas absolutas como impressões, solicitações de anúncios, receitas, cliques, etc. podem flutuar significativamente. Porém, as métricas de proporção devem permanecer estáveis.
- Algumas métricas importantes no Google Ad Manager que precisam de alertas são CPM, taxa de preenchimento, taxa de renderização, taxa de entrega, visibilidade e CPM de solicitação de anúncio. Use-os com dimensões principais como parceiro, plataforma, localização geográfica, bloco de anúncios, regras de preços e compradores para obter uma visão completa.
- Configure alertas de hora em hora para métricas extremamente críticas. Defina a gravidade com base na métrica e na extensão da queda/desvio.
- Garanta que os alertas sejam entregues nos canais de comunicação mais utilizados pela equipe: Slack, SMS e Email.
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5. Crie um painel simples e configuração de alertas para a equipe de vendas diretas
Por que isso é importante?
- As equipes de vendas diretas geralmente trabalham com informações insuficientes.
- Uma melhor compreensão do comportamento do comprador (marcas e agências) aumentará drasticamente suas chances de fechar um negócio e obter melhores condições de negócio. Também os capacita a negociar melhor.
- O tempo é tudo quando se fecha um acordo. Ser capaz de aproveitar uma oportunidade prontamente quando existem condições favoráveis pode fazer toda a diferença na taxa de fechamento.
Quais são algumas configurações obrigatórias para equipes de vendas diretas?
- Acompanhe a receita e o CPM por data por marca, anunciante, rede de compradores e licitante/DSP para os cinco principais parceiros programáticos, individualmente e de forma agregada. Divida os dados por área geográfica, plataforma e blocos de anúncios (se necessário).
- Algumas métricas importantes no Google Ad Manager que precisam de alertas são CPM, taxa de preenchimento, taxa de renderização, taxa de entrega, visibilidade e CPM de solicitação de anúncio.
- Configure um painel com esses dados que é preenchido automaticamente diariamente (ou de hora em hora, quando disponível).
- Configure alertas para qualquer alteração no gasto ou no CPM de cada um dos itens acima.
6. Estabeleça visibilidade de gastos para receita ou atribuição de receita
Atribuição de receita é o rastreamento, conexão e crédito dos esforços de marketing para sua geração de receita posterior. O processo requer uma série de etapas, mas fornece insights significativos sobre quais campanhas e iniciativas de marketing funcionaram ou não e até que ponto.
Por que isso é importante?
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- A atribuição de receita oferece à sua equipe de marketing melhor visibilidade do desempenho da campanha e ajuda as empresas a alocar melhor o investimento de marketing ao marketing ao qual os clientes respondem.
- Ajuda você a se concentrar em plataformas onde o ROI é melhor e onde se deve mudar sua abordagem.
- Combinar dados por hora com dados de atribuição pode ajudar a equipe a tomar decisões mais rápidas e aproveitar ao máximo o orçamento disponível.
Que situações imploram por isso?
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- Métricas importantes, como CPC de gastos, podem ser comparadas com o custo de aquisição do cliente para compreender a eficácia de uma campanha. Por exemplo, se você estiver executando um blog de marketing em vários domínios, ter uma única tabela mostrando essas métricas junto com os dados do GA pode ser fantástico para entender qual domínio está atraindo melhores clientes.
- Um caso de uso de nosso cliente foi atribuir notificações push à receita de anúncios . Isso os ajuda a entender quais tópicos atraem os usuários de volta à sua página e, ao mesmo tempo, aumenta a receita de anúncios.
A palavra final
Cada editor enfrenta esses problemas de configuração de análise ao longo da linha de negócios e vimos que manter os dados em ordem os ajuda a avançar muito. Além disso, nem todos os editores enfrentam o mesmo problema, portanto, criar uma declaração do problema e encontrar uma solução robusta para resolvê-lo deve ser o caminho a seguir.
Usar uma plataforma analítica que atenda às necessidades específicas de um editor pode ser útil na eliminação de vários pontos de erro e, em última análise, no crescimento dos negócios!
Isenção de responsabilidade: o autor desta postagem é afiliado ao Tercep, com exemplos fornecidos em painéis de demonstração reais.
