Come creare una configurazione di analisi della monetizzazione di prim'ordine

Perché l'analisi della monetizzazione è importante

• 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

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

1. Automatizzare completamente tutti i requisiti di reporting

Perché è importante?

1. • Risparmia tempo e denaro.
   • Rende i report più accurati.
   • Offre accesso a informazioni approfondite con un semplice clic.
   • Migliora l'accuratezza delle informazioni.
   • Consente un processo decisionale più rapido.

Cosa dovrebbe automatizzare un editore?

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

In media, un addetto alle operazioni pubblicitarie dedica l'81% del suo tempo ad aggregare dati e preparare report e solo il 19% ad analizzare i dati e generare insight. Idealmente, il piano dovrebbe essere quello di ridurre l'81% a zero.

2. Normalizzare 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?

• Garantire una convenzione di denominazione coerente per ogni metrica, dimensione, valuta e fuso orario di reporting su ogni partner.
• Raggruppa i membri della dimensione in modo significativo e crea 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 bucket significativi utilizzando raggruppamenti personalizzati e imposta una dimensione personalizzata per accedere a questi raggruppamenti. Allo stesso modo, gli editori creano una dimensione personalizzata chiamata Piattaforma in cui i dati vengono suddivisi tra Web mobile, Web desktop, App, AMP e altri. Un altro esempio è il raggruppamento dei partner in Programmatico/HB/Reti/Interno/ecc.
• Se sono presenti più proprietà, raggruppare le unità pubblicitarie di conseguenza, in modo che il team possa monitorare i dati aggregati per ogni proprietà.

  3. Combinare i dati in tabelle significative

  Perché è importante?

• Consente di ottenere informazioni approfondite da parametri che non sono mai stati monitorati in modo coerente prima.
• Elimina i silos di dati (i peggiori nemici). I silos di dati generano informazioni parziali che spesso risultano pericolose per il processo decisionale.
• Consente una comprensione completa dei comportamenti degli utenti, a partire dal comportamento di marketing, passando per il comportamento on-site/in-app, fino al comportamento di monetizzazione.
• Contribuisce a creare efficienze sorprendenti in tutte le funzioni, tra cui i team di strategia, marketing, prodotto e monetizzazione.

Quali sono alcune tabelle di dati combinati indispensabili?

• ROI per fonte UTM: monitora la monetizzazione a livello di utente per ottenere un quadro completo di marketing/acquisizione, monetizzazione in-app e monetizzazione pubblicitaria. Questo aiuta a collegare le prestazioni della campagna ai dati di monetizzazione, eliminando le congetture e aumentando la redditività.
• PageRPM/ScreenRPM, SessionRPM, ricavi per DAU: combina i dati analitici con i dati di monetizzazione per ottenere una comprensione approfondita della monetizzazione per pagine web, schermate di app, sessioni utente, attività utente, ecc.
• nell'header bidding : combina i dati provenienti dall'ad server, dal provider dell'header bidding e dai singoli partner dell'header bidding per impostare tabelle di discrepanza, in modo che il team possa gestire eventuali problemi senza alcuno sforzo.
• Prestazioni dirette della campagna: combina i dati dell'ad server con quelli dell'ad server dell'acquirente (marchio o agenzia) per monitorare automaticamente le metriche (conversioni, visualizzazioni di pagina post-clic, ecc.) che interessano all'acquirente, nonché per monitorare le discrepanze tra clic e visite alla landing page.
• Gestione degli ordini, fatturazione e riconciliazioni del server pubblicitario: mappa automaticamente i dati dal software di gestione degli ordini, dal software di fatturazione e dal server pubblicitario per eliminare completamente la necessità di noiose riconciliazioni.

4. Imposta avvisi automatici

Perché è importante?

• Permette di avere tranquillità e di risparmiare tempo altrimenti sprecato nel monitoraggio costante delle metriche.
• Aiuta a individuare rapidamente bug, incongruenze e comportamenti insoliti, in modo che il team possa intervenire tempestivamente e ridurre al minimo i danni.
• Aiuta il team a sfruttare al meglio le tendenze confrontando i numeri giornalieri e settimanali e intervenendo tempestivamente.

Quali sono le best practice per gli avvisi?

• Quando si impostano gli avvisi, l'attenzione deve essere rivolta principalmente alle metriche di rapporto. Le metriche assolute come Impressioni, Richieste di annunci, Ricavi, Clic, ecc. possono variare in modo significativo. Tuttavia, le metriche di rapporto dovrebbero rimanere stabili.
• Alcune metriche chiave su Google Ad Manager che necessitano di avvisi sono CPM, Fill Rate, Render Rate, Delivery Rate, Viewability e Ad-Request CPM. Utilizza queste metriche con dimensioni chiave come partner, piattaforma, area geografica, unità pubblicitaria, regole di prezzo e acquirenti per ottenere un quadro completo.
• Imposta avvisi orari per metriche estremamente critiche. Definisci la gravità in base alla metrica e all'entità del calo/deviazione.
• Assicurarsi che gli avvisi vengano recapitati sui canali di comunicazione più utilizzati nel team: Slack, SMS ed e-mail.

5. Creare una dashboard semplice e impostare gli 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 (brand e agenzie) aumenterà notevolmente le loro possibilità di concludere un affare e di ottenere condizioni migliori. Inoltre, li metterà in grado di negoziare meglio.
• Il tempismo è fondamentale quando si conclude un affare. Essere in grado di cogliere un'opportunità tempestivamente quando le condizioni sono favorevoli può fare la differenza nel tasso di chiusura.

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

• Monitora i ricavi e il CPM per data, per brand, inserzionista, rete di acquirenti e offerente/DSP per i 5 principali partner programmatici, sia singolarmente che in forma aggregata. Suddividi i dati per area geografica, piattaforma e unità pubblicitarie (se necessario).
• Alcune metriche chiave su Google Ad Manager che necessitano di avvisi sono CPM, tasso di riempimento, tasso di rendering, tasso di consegna, visibilità e CPM delle richieste di annuncio.
• Imposta una dashboard con questi dati che verrà popolata automaticamente ogni giorno (o ogni ora, se disponibili).
• Imposta avvisi per qualsiasi modifica nella spesa o nel CPM da parte di ciascuno degli elementi sopra indicati.

6. Stabilire la visibilità della spesa rispetto alle entrate o l'attribuzione delle entrate

Perché è importante?

1. • L'attribuzione dei ricavi offre al tuo team di marketing una maggiore visibilità sulle prestazioni della campagna e aiuta le aziende ad allocare meglio i fondi di marketing alle attività di marketing a cui i clienti rispondono.
   • Ti aiuta a concentrarti sulle piattaforme in cui il ROI è migliore e su cui è opportuno cambiare approccio.
   • Combinare i dati orari con i dati di attribuzione può aiutare il team a prendere decisioni più rapide e a sfruttare al meglio il budget a disposizione.

Quali sono le situazioni che lo richiedono?

1. • Metriche importanti come il CPC di spesa possono essere confrontate con il costo di acquisizione clienti per comprendere l'efficacia di una campagna. Ad esempio, se gestisci un blog marketing su più domini, avere un'unica tabella che mostri queste metriche insieme ai dati di Google Analytics può essere fantastico per capire quale dominio attrae più clienti.
   • Un caso d'uso utilizzato dal nostro cliente è stato quello di attribuire le notifiche push ai ricavi pubblicitari . Questo li aiuta a capire quali argomenti attraggono gli utenti sulla loro pagina e, allo stesso tempo, aumenta i ricavi pubblicitari.

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