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Caso de éxito finalista en Google Premier Partner Awards 2016: Categoría Búsqueda

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Buenas a todos,

 

el pasado 5 de diciembre tuvo lugar la celebración de la 1ª edición de los Google Premier Partner Awards en Dublín.

 

Google Premier Partner Awards cabecera.png

 

Estos premios congregaron a 200 de las mejores agencias de Europa, Oriente Medio y África (EMEA) por su innovación y trabajo en publicidad digital. Había 8 premios posibles divididos en las siguientes categorías:

 

  • Mejor campaña de Búsqueda 2016
  • Mejor campaña de Vídeo 2016
  • Mejor campaña de Display 2016
  • Mejor campaña para Móviles 2016
  • Mejor campaña de Shopping 2016
  • Rendimiento destacado como Premier Partner
  • Mejor historia de cliente
  • Premio a la satisfacción del cliente

 

Os voy a hablar del caso de éxito que presentamos en Idento y que fue seleccionado como finalista de la categoría “Mejor campaña de Búsqueda 2016”. La cuenta publicitaria de la que hablamos lleva activa desde diciembre de 2013, y ha sido en septiembre de 2016 cuando ha logrado su mayor record de ingresos a un precio rentable para los objetivos empresariales del cliente. Es un e-commerce que vende únicamente 5 productos con una cesta media de 44€ y que, gracias a las diferentes técnicas aplicadas durante todos estos años y la incorporación de otros sistemas novedosos como el Big Data, han permitido alcanzar esta situación.

 

 

Búsqueda con selección de Display

 

La primera parte del caso tiene que ver con lo que expuse en estos anteriores artículos:

 

Mi Experiencia con Red de Búsqueda con Selección de Display

Caso de Éxito: Búsqueda con selección de Display

 

Como novedad tras seguir trabajando esta funcionalidad, se ha obtenido esta evolución, la cual os desgloso también en datos por meses de diferentes años:

 

Evolución Analytics Búsqueda con selección de DisplayEvolución Analytics Búsqueda con selección de Display

 

Diciembre 2014:

Ingresos = 3.073,37€

Inversión = 1.424,46€

ROAS = 215,76%

 

Septiembre 2015:

Ingresos = 4.033,91€

Inversión = 707,03€

ROAS = 570,54%

 

Septiembre 2016:

Ingresos = 9.401,18€

Inversión = 1.884,69€

ROAS = 498,82%

 

El ROAS es algo menor en septiembre 2016, pero el aumento de volumen compensa esa leve pérdida de rentabilidad. El último mes la campaña registra estos datos:

 

 

Datos AdWords: Búsqueda vs Selección de DisplayDatos AdWords: Búsqueda vs Selección de Display

 

 

Sistema de puja inteligente basado en análisis Big Data

 

Tanto la acción anterior como otras optimizaciones llevadas a cabo en las campañas permitían aumentar el volumen de ingresos, sin embargo, había un punto de equilibrio en el cual, a pesar de tener más ingresos, los beneficios unitarios del cliente caían al incurrir en un gasto mayor.

 

Ante esta situación, determinamos que se necesitaba encontrar un punto de equilibrio en nuestra estrategia.  Analizando datos y realizando diferentes test en las campañas, determinamos que la posición media de los anuncios suponía un cambio radical en los costes por clic, y por tanto en el coste por conversión. Cuanto más cercana era a 1, mayores eran las ventas y más se incrementaba el CPA. Si se aproximaba a 2, el CPA se volvía estable pero las ventas bajaban.

 

Con la gran cantidad de datos históricos de las campañas, decidimos realizar un análisis basándonos en modelos de Big Data con la intención de verificar si esas variables eran las correctas. Tras diferentes pruebas con árboles de decisión, redes neuronales y regresiones lineales, verificamos que la posición del anuncio era el valor más determinante de la campaña. Tras esto, comenzamos a enseñar a nuestro sistema a predecir el volumen de ventas y el coste en función de la posición de los anuncios.

 

Con toda esta información almacenada, lanzamos los primeros test para evaluar cuál era la posición más óptima para las campañas. Los datos fueron los siguientes:

 

tabla º.png

 

Ahora podíamos aplicar a estos datos un beneficio unitario y beneficio total para hallar el punto de equilibrio.

 

tabla 2.png

  

Entonces, solo fue cuestión de ver gráficamente cual era el punto de equilibrio, que resultó ser la posición 1.49, en la cual el beneficio total era mayor:

 

Regresión lineal de posición vs beneficioRegresión lineal de posición vs beneficioCon esta información, se ha potenciado la rentabilidad de la campaña y se han creado automatizaciones con AdWords Scripts que permiten tener bajo vigilancia constante la posición y garantizar que nos mantendremos en ella el máximo tiempo posible.

 

Script optimización de pujaScript optimización de puja

 

Aplicando Big Data y otras configuraciones de puja inteligente a través de AdWords Scripts, hemos logrado potenciar grandiosamente el rendimiento de esta cuenta de AdWords.

 

 

Conclusiones finales

 

Como ha podido verse durante todo el análisis, las acciones llevadas a cabo han permitido que estemos ante un cliente que mientras sus beneficios puedan mantenerse en un nivel óptimo, su capacidad de inversión es ilimitada.

 

Histórico Analytics de Transacciones vs IngresosHistórico Analytics de Transacciones vs Ingresos

Antes de conseguir esto, los resultados globales de la cuenta ya eran muy buenos, pero llegó un punto donde el crecimiento quedó ligeramente estancado, y eso es algo que a nivel empresarial puede suponer un peligro a largo plazo.

 

Las grandes limitaciones en este caso era el volumen de información a analizar, pero con la aplicación de técnicas de Big Data pudimos hallar la forma de interpretar esa información y de implementar las mejoras necesarias para potenciar de la mayor forma posible el resultado que sabemos que proporciona un mayor volumen de beneficios a nuestro cliente.

 

Espero que os pueda ser de ayuda a muchos.

 

Un saludo y muchas gracias.

 

 

 

Acerca de Carlos David López García

Carlos David, Responsable de Marketing Online en Idento y docente en la Fundación UNED. Certificación Google AdWords y Analytics. Amante de las betas y de toda herramienta nueva que sale y nadie ha probado aún.

Comentarios
por LuisCantero Usuario Destacado
diciembre 2016

Interesante @CarlosDavid, muy buen articulo.

 

Me parece que vas a tener que escribir la 2da parte para explicar eso de "árboles de decisión, redes neuronales y regresiones lineales", jeje.

 

Felicitaciones por el premio!

por Karla M
enero 2017

El que realizó ese trabajo, debió prestar mucha atención en sus clases ajaja