Come creare una configurazione di analisi della monetizzazione di altissimo livello

Gli editori digitali gestiscono molteplici vie di monetizzazione (abbonamenti, annunci programmatici, annunci diretti, commercio) nel tentativo di massimizzare le proprie entrate. Tuttavia, nello scenario aziendale odierno, bilanciare le aspettative del pubblico e degli inserzionisti è diventato sempre più difficile. Ci si aspetta che i team di monetizzazione facciano di più con meno e, poiché sul mercato non mancano piattaforme e fornitori, molti editori faticano a trovare una strategia di distribuzione dei contenuti che guidi il traffico e le entrate necessarie. 

Poiché i ricavi della pubblicità digitale continuano a crescere , è fondamentale che gli editori dispongano di un sistema di analisi di prim'ordine come parte della loro strategia. Mentre gli esperti di marketing tengono d’occhio la spesa, gestire tutti questi dati singolarmente su piattaforme diverse è complicato e controintuitivo. L'impostazione di analisi e reporting è sempre un'attività iterativa, ma iniziare con un framework può davvero aiutare ad accelerare il processo e ottenere le cose di base fin dall'inizio.

In breve, una configurazione di analisi della monetizzazione di altissimo livello aiuta sia gli editori che gli esperti di marketing a rimanere sempre aggiornati. In questo articolo, miriamo a svelare alcuni dei misteri della monetizzazione e ad esaminare alcune delle migliori pratiche da tenere a mente quando si impostano le analisi di monetizzazione.

Perché l'analisi della monetizzazione è importante

La monetizzazione dei dati è il processo di utilizzo dei dati per aumentare le entrate. Molte delle aziende più performanti e in più rapida crescita non solo utilizzano la monetizzazione dei dati, ma ne hanno fatto una parte importante della loro strategia. 

Una buona monetizzazione dei dati garantisce che le aziende ottimizzino l’uso dei dati per massimizzare i profitti e ridurre i costi. Può anche aiutare a semplificare il processo decisionale e la pianificazione, identificare e mitigare i rischi e moltiplicare e rafforzare i flussi di entrate.

• Alcuni degli altri vantaggi della monetizzazione dei dati includono:
• Aumenta la produttività e l’efficienza operativa 
• Migliora la comprensione dei clienti e il marketing mirato
• Aiuta a identificare nuove opportunità di crescita
• Rafforza i vantaggi competitivi

Poiché diversi editori principali in tutto il mondo utilizzano Tercep, abbiamo avuto la possibilità di lavorare a stretto contatto con i migliori del settore per impostare le loro analisi di monetizzazione. Di seguito, abbiamo raccolto alcune delle migliori pratiche da tenere a mente quando lo si fa.

La guida dell'editore digitale per impostare l'analisi della monetizzazione

1. Automatizza completamente tutti i requisiti di reporting

L'automazione dei report è il processo attraverso il quale i report di marketing digitale vengono creati e aggiornati automaticamente utilizzando il software. I dati raccolti vengono poi consegnati regolarmente a tutte le parti interessate tramite e-mail automatizzate. L'automazione dei report in genere funziona tramite API, eliminando la necessità che qualcuno elabori i report perché diventa sistematizzata e automatica tramite un sistema software.

Perché è importante?

1. • Risparmia tempo e denaro.
   • Rende i report più accurati.
   • Fornisce accesso ad approfondimenti approfonditi con un clic di un pulsante.
   • Migliora la precisione delle informazioni.
   • Consente un processo decisionale più rapido.

Cosa dovrebbe automatizzare un editore?

1. • Automatizza il recupero dei dati dagli ad server e dai partner programmatici.
   • Automatizza il recupero di tutti i dati delle transazioni generati dalle proprietà: commercio sul sito, commercio in-app, partnership commerciali, ecc.
   • Automatizza dashboard, query salvate e report pianificati per l'utente tramite dashboard approfondite o pivot multidimensionali.

L'addetto pubblicitario medio trascorre l'81% del proprio tempo ad aggregare dati e preparare report e solo il 19% del proprio tempo ad analizzare i dati e generare approfondimenti. Idealmente, il piano dovrebbe essere quello di portare l’81% a zero.

2. Normalizza tutti i dati

Perché è importante?

• Mantiene la coerenza dei dati tra i partner.
• Riduce la confusione sul significato di ogni metrica o dimensione.
• Migliora l'accuratezza dei dati e consente un processo decisionale più accurato.

Cosa dovrebbe essere normalizzato?

• Garantisci una convenzione di denominazione coerente per ogni metrica, dimensione, valuta e fusi orari dei rapporti su ogni partner.
• Raggruppare i membri della dimensione in modo significativo e creare dimensioni personalizzate aggiuntive per garantire la coerenza dei membri della dimensione tra i partner. Ad esempio, la maggior parte dei nostri clienti riceve traffico da diverse aree geografiche, ma finisce per raggruppare i paesi in gruppi significativi utilizzando raggruppamenti personalizzati e impostando una dimensione personalizzata per accedere a questi raggruppamenti. Allo stesso modo, gli editori creano una dimensione personalizzata denominata Piattaforma in cui i dati sono suddivisi tra Web mobile, Web desktop, App, AMP e Altro. Un altro esempio è raggruppare i partner in Programmatic/HB/Networks/House/etc.
• Se sono presenti più proprietà, raggruppa le unità pubblicitarie di conseguenza in modo che il team sia in grado di monitorare i dati aggregati per ogni proprietà.
  
  

  3. Combina i dati in tabelle significative

  Perché è importante?

• Consente approfondimenti approfonditi da metriche che non sono mai state monitorate in modo coerente prima.
• Elimina i silos di dati (peggiori nemici). I silos di dati generano informazioni parziali che spesso sono pericolose per il processo decisionale.
• Consente la comprensione end-to-end dei comportamenti degli utenti, a partire dal comportamento di marketing, al comportamento sul sito/in-app, fino al comportamento di monetizzazione.
• Aiuta a creare efficienze sorprendenti tra le funzioni, inclusi i team di strategia, marketing, prodotto e monetizzazione.

Quali sono alcune tabelle di dati combinate indispensabili?

• ROI per fonte UTM: monitora la monetizzazione a livello di utente per ottenere un quadro end-to-end di marketing/acquisizione, monetizzazione in-app e monetizzazione degli annunci. Ciò aiuta a collegare il rendimento della campagna ai dati di monetizzazione, elimina le congetture e crea redditività.
• PageRPM/ScreenRPM, SessionRPM, Revenue per DAU: combina i dati di analisi con i dati di monetizzazione per ottenere una comprensione approfondita della monetizzazione per pagine web, schermate delle app, sessioni utente, attività dell'utente, ecc.
• tra le offerte su intestazioni : combina i dati dell'ad server, del fornitore di offerte su intestazioni e dei singoli partner di offerte su intestazioni per impostare tabelle di discrepanze in modo che il team sia in grado di gestire eventuali problemi senza alcuno sforzo.
• Rendimento diretto della campagna: combina i dati dell'ad server con l'ad server degli acquirenti (marchio o agenzia) per monitorare automaticamente le metriche (conversioni, visualizzazioni di pagina post-clic, ecc.) importanti per l'acquirente e per monitorare la discrepanza tra clic e visite alla pagina di destinazione.
• Gestione degli ordini, fatturazione e riconciliazioni dell'ad server: mappa automaticamente i dati dal software di gestione degli ordini, dal software di fatturazione e dall'ad server per eliminare completamente la necessità di noiose riconciliazioni.

4. Imposta avvisi automatici

Perché è importante?

• Garantisce la massima tranquillità e consente di risparmiare tempo che altrimenti verrebbe sprecato nel monitoraggio costante delle metriche.
• Aiuta a individuare rapidamente bug, incoerenze e comportamenti insoliti in modo che il team possa agire tempestivamente e ridurre al minimo i danni.
• Aiuta il team a sfruttare le tendenze confrontando i numeri giornalieri e settimanali e intervenendo tempestivamente.

Quali sono alcune best practice per gli avvisi?

• Quando si impostano gli avvisi, l'attenzione principale deve essere rivolta alle metriche del rapporto. Le metriche assolute come impressioni, richieste di annunci, entrate, clic, ecc. possono variare in modo abbastanza significativo. Ma i parametri di rapporto dovrebbero rimanere stabili.
• Alcune metriche chiave di Google Ad Manager che necessitano di avvisi sono CPM, tasso di riempimento, tasso di rendering, tasso di consegna, visibilità e CPM richiesta di annuncio. Utilizzali con dimensioni chiave come partner, piattaforma, area geografica, unità pubblicitaria, regole di prezzo e acquirenti per ottenere un quadro completo.
• Imposta avvisi orari per parametri estremamente critici. Definire la gravità in base alla metrica e all'entità del calo/deviazione.
• Assicurati che gli avvisi vengano inviati ai canali di comunicazione più utilizzati nel team: Slack, SMS ed e-mail.

Contenuti dei nostri partner

AI, la spada a doppio taglio della creatività e perché gli editori devono abbracciarla

Perché gli editori online hanno bisogno di una VPN: proteggere dati, fonti e entrate

Problema Goldilocks di Audience Management: come gli editori vengono catturati tra la tecnologia che non funziona o è troppo complesso da usare

5. Crea una semplice dashboard e una configurazione degli avvisi per il team di vendita diretta

Perché è importante?

• I team di vendita diretta spesso lavorano con informazioni insufficienti.
• Una migliore comprensione del comportamento degli acquirenti (marchi e agenzie) aumenterà notevolmente le loro possibilità di concludere un accordo e ottenere condizioni contrattuali migliori. Inoltre, consente loro di negoziare meglio.
• Il tempismo è tutto quando si conclude un accordo. Essere in grado di agire tempestivamente su un'opportunità quando esistono condizioni favorevoli può fare la differenza nel tasso di chiusura.

Quali sono alcune configurazioni indispensabili per i team di vendita diretta?

• Tieni traccia delle entrate e del CPM per data per brand, inserzionista, rete di acquirenti e offerente/DSP per i 5 principali partner programmatici individualmente e in forma aggregata. Suddividi i dati per area geografica, piattaforma e unità pubblicitarie (se necessario).
• Alcune metriche chiave di Google Ad Manager che necessitano di avvisi sono CPM, tasso di riempimento, tasso di rendering, tasso di consegna, visibilità e CPM richiesta di annuncio.
• Imposta una dashboard con questi dati che viene popolata automaticamente ogni giorno (o ogni ora se disponibile).
• Imposta avvisi per qualsiasi modifica della spesa o del CPM in base a quanto sopra.

6. Stabilire la spesa per la visibilità delle entrate o l'attribuzione delle entrate

L'attribuzione dei ricavi è il monitoraggio, il collegamento e l'accreditamento degli sforzi di marketing alla generazione di ricavi a valle. Il processo richiede una serie di passaggi ma fornisce informazioni significative su quali campagne e iniziative di marketing hanno funzionato o meno e in che misura.

Perché è importante?

1. • L'attribuzione delle entrate offre al tuo team di marketing una migliore visibilità sul rendimento delle campagne e aiuta le aziende a allocare meglio le risorse di marketing per il marketing a cui rispondono i clienti.
   • Ti aiuta a concentrarti sulle piattaforme in cui il ROI è migliore e dove si dovrebbe cambiare approccio.
   • La combinazione dei dati orari con i dati di attribuzione può aiutare il team a prendere decisioni più rapide e a ottenere il massimo dal budget a disposizione.

Quali situazioni richiedono questo?

1. • Metriche importanti come il CPC di spesa possono essere confrontate con il costo di acquisizione del cliente per comprendere l'efficacia di una campagna. Ad esempio, se gestisci un blog di marketing su più domini, avere un'unica tabella che mostra queste metriche insieme ai dati GA può essere fantastico per capire quale dominio attira clienti migliori.
   • Un caso d'uso del nostro cliente è stato l'attribuzione delle notifiche push alle entrate pubblicitarie . Ciò li aiuta a capire quali argomenti attirano gli utenti sulla loro pagina e allo stesso tempo aumenta le entrate pubblicitarie.

L'ultima parola

Ogni editore deve affrontare questi problemi di impostazione dell'analisi a livello di business e abbiamo visto che mantenere i dati in ordine li aiuta ad andare molto avanti. Inoltre, non tutti gli editori affrontano lo stesso problema, quindi creare una dichiarazione del problema e trovare una soluzione solida per risolverlo dovrebbe essere la strada da percorrere. 

Utilizzare una piattaforma analitica che soddisfi le esigenze specifiche di un editore può essere utile per eliminare molteplici punti di errore e, in definitiva, per far crescere il business!

Dichiarazione di non responsabilità: l'autore di questo post è affiliato con Tercep, con esempi forniti da dashboard demo reali.