Cara Membuat Persediaan Analitis Pengewangan Terbaik Dalam Kelas

Penerbit digital mengurus berbilang saluran pengewangan (langganan, iklan terprogram, iklan langsung, perdagangan) dalam usaha untuk memaksimumkan hasil mereka. Walau bagaimanapun, dalam senario perniagaan hari ini, mengimbangi jangkaan khalayak dan pengiklan telah menjadi semakin sukar. Pasukan pengewangan dijangka melakukan lebih banyak dengan kurang, dan tanpa kekurangan platform dan vendor di pasaran, banyak penerbit bergelut untuk memikirkan strategi pengedaran kandungan yang mendorong trafik dan hasil yang diperlukan. 

Memandangkan hasil pengiklanan digital terus meningkat , penerbit mempunyai sistem analitis yang terkemuka sebagai sebahagian daripada strategi mereka. Walaupun pemasar mengawasi perbelanjaan, mengurus semua data ini secara tunggal dalam platform yang berbeza adalah menyusahkan dan berlawanan dengan intuitif. Menyediakan analitis dan pelaporan sentiasa merupakan aktiviti berulang, tetapi bermula dengan rangka kerja benar-benar boleh membantu mempercepatkan proses dan mendapatkan perkara asas terus dari permulaan.

Ringkasnya, persediaan analitis pengewangan terbaik dalam kelasnya membantu kedua-dua penerbit dan pemasar sentiasa mengetahui perkara-perkara penting. Dalam artikel ini, kami berhasrat untuk membongkar beberapa misteri pengewangan dan mengkaji beberapa amalan terbaik yang perlu diingat semasa menyediakan analitis pengewangan.

Mengapa analitis pengewangan penting

Pengewangan data ialah proses menggunakan data untuk meningkatkan hasil. Banyak syarikat yang berprestasi tinggi dan paling pesat berkembang bukan sahaja menggunakan pengewangan data tetapi telah menjadikannya sebagai bahagian penting dalam strategi mereka. 

Pengewangan data yang baik memastikan perniagaan mengoptimumkan penggunaan data mereka untuk memaksimumkan keuntungan dan mengurangkan kos. Ia juga boleh membantu menyelaraskan membuat keputusan dan perancangan, mengenal pasti dan mengurangkan risiko, serta melipatgandakan serta mengukuhkan aliran hasil.

• Beberapa faedah lain pengewangan data termasuk:
• Meningkatkan produktiviti dan kecekapan operasi 
• Meningkatkan pemahaman pelanggan dan pemasaran yang disasarkan
• Membantu mengenal pasti peluang baharu untuk pertumbuhan
• Memperkukuh kelebihan daya saing

Memandangkan beberapa penerbit marquee di seluruh dunia menggunakan Tercep, kami mempunyai peluang untuk bekerjasama rapat dengan yang terbaik dalam industri dalam menyediakan analitis pengewangan mereka. Di bawah, kami telah menangkap beberapa amalan terbaik yang perlu diingat semasa berbuat demikian.

Panduan penerbit digital untuk menyediakan analitis pengewangan

1. Automatikkan sepenuhnya semua keperluan pelaporan

Automasi laporan ialah proses di mana laporan pemasaran digital dibuat dan dikemas kini secara automatik menggunakan perisian. Data yang dikumpul kemudiannya dihantar kepada semua pihak yang berkenaan secara tetap melalui e-mel automatik. Automasi laporan biasanya berfungsi melalui API, menghilangkan keperluan seseorang untuk memproses laporan kerana ia menjadi tersistem dan automatik melalui sistem perisian.

Mengapa ia penting?

1. • Menjimatkan masa dan wang.
   • Menjadikan pelaporan lebih tepat.
   • Memberi akses kepada cerapan mendalam dengan satu klik butang.
   • Meningkatkan ketepatan maklumat.
   • Membolehkan membuat keputusan yang lebih cepat.

Apakah semua yang harus diautomatikkan oleh penerbit?

1. • Automatikkan pengambilan data daripada pelayan iklan dan rakan kongsi program.
   • Automatikkan pengambilan semua data transaksi yang dijana oleh sifat: perdagangan di tapak, perdagangan dalam apl, perkongsian perdagangan, dsb.
   • Automatikkan papan pemuka, pertanyaan yang disimpan dan laporan berjadual untuk pengguna melalui papan pemuka yang mendalam atau pangsi berbilang dimensi.

Purata pengguna iklan meluangkan 81% masanya untuk mengagregat data dan menyediakan laporan dan hanya 19% masa mereka menganalisis data dan menjana cerapan. Sebaik-baiknya, rancangannya adalah untuk menurunkan 81% kepada sifar.

2. Normalkan semua data

Mengapa ia penting?

• Mengekalkan konsistensi dalam data merentas rakan kongsi.
• Mengurangkan kekeliruan mengenai maksud setiap metrik atau dimensi.
• Meningkatkan ketepatan data dan membolehkan membuat keputusan yang lebih tepat.

Apa semua yang perlu dinormalisasi?

• Pastikan konvensyen penamaan yang konsisten bagi setiap metrik, dimensi, mata wang dan zon waktu pelaporan pada setiap rakan kongsi.
• Kumpulan ahli dimensi secara bermakna dan buat dimensi tersuai tambahan untuk memastikan konsistensi dalam ahli dimensi merentas rakan kongsi. Sebagai contoh, kebanyakan pelanggan kami mendapat trafik dari beberapa geo, tetapi akhirnya mengumpulkan negara ke dalam baldi yang bermakna menggunakan kumpulan tersuai dan menyediakan dimensi tersuai untuk mengakses kumpulan ini. Begitu juga, penerbit mencipta dimensi tersuai yang dipanggil Platform yang mana data dibahagikan merentas Web Mudah Alih, Web Desktop, Apl, AMP, Lain-lain. Contoh lain ialah mengumpulkan rakan kongsi mereka ke dalam Programmatic/HB/Networks/House/dsb.
• Jika terdapat berbilang sifat, kumpulkan unit iklan dengan sewajarnya supaya pasukan dapat menjejak data agregat untuk setiap harta benda.
  
  

  3. Gabungkan data ke dalam jadual yang bermakna

  Mengapa ia penting?

• Mendayakan cerapan mendalam daripada metrik yang tidak pernah dijejaki secara konsisten sebelum ini.
• Menghapuskan silo data (musuh paling teruk). Silo data menghasilkan maklumat separa yang selalunya berbahaya untuk membuat keputusan.
• Mendayakan pemahaman menyeluruh tentang gelagat pengguna bermula daripada gelagat pemasaran kepada gelagat di tapak/dalam apl kepada gelagat pengewangan.
• Membantu mencipta kecekapan yang mengejutkan merentas fungsi termasuk pasukan strategi, pemasaran, produk dan pengewangan.

Apakah beberapa jadual data gabungan yang mesti ada?

• ROI oleh UTM Sumber: Jejaki pengewangan pada peringkat pengguna untuk mendapatkan gambaran menyeluruh tentang pemasaran/pemerolehan, pengewangan dalam apl serta pengewangan iklan. Ini membantu mengikat prestasi kempen dengan data pengewangan, menghapuskan tekaan dan membina keuntungan.
• PageRPM/ScreenRPM, SessionRPM, Hasil oleh DAU: Gabungkan data analitis dengan data pengewangan untuk mendapatkan pemahaman yang mendalam tentang pengewangan mengikut halaman web, skrin apl, sesi pengguna, aktiviti pengguna, dsb.
• Pembidaan Pengepala : Menggabungkan data daripada pelayan iklan, pembekal pembidaan pengepala dan rakan kongsi pembidaan pengepala individu untuk menyediakan jadual percanggahan supaya pasukan mengatasi sebarang isu tanpa usaha.
• Prestasi kempen langsung: Menggabungkan data daripada pelayan iklan dengan pelayan iklan (jenama atau agensi) pembeli untuk menjejak metrik (penukaran, paparan halaman pasca klik, dsb.) yang penting kepada pembeli serta untuk jejak percanggahan antara klik dan lawatan halaman pendaratan.
• Penyesuaian pengurusan pesanan, pengebilan dan pelayan iklan: Secara automatik memetakan data daripada perisian pengurusan pesanan, perisian pengebilan dan pelayan iklan untuk menghapuskan sepenuhnya keperluan untuk penyesuaian yang membosankan.

4. Sediakan makluman automatik

Mengapa ia penting?

• Mendayakan ketenangan fikiran dan menjimatkan masa yang sebaliknya terbuang dalam pemantauan berterusan metrik.
• Membantu menangkap pepijat, ketidakkonsistenan dan tingkah laku luar biasa dengan cepat supaya pasukan boleh mengambil tindakan tepat pada masanya dan meminimumkan kerosakan.
• Membantu pasukan memanfaatkan arah aliran dengan membandingkan nombor harian dan mingguan serta mengambil tindakan lebih awal.

Apakah beberapa amalan terbaik untuk makluman?

• Apabila menyediakan makluman, tumpuan utama mestilah pada metrik nisbah. Metrik mutlak seperti Tera, Permintaan Iklan, Hasil, Klik, dsb. boleh turun naik dengan agak ketara. Tetapi, metrik nisbah harus kekal stabil.
• Beberapa metrik utama pada Pengurus Google Ad yang memerlukan makluman ialah CPM, Kadar Isian, Kadar Render, Kadar Penghantaran, Kebolehlihatan dan KST Permintaan Iklan. Gunakan ini dengan dimensi Utama seperti rakan kongsi, platform, geo, unit iklan, peraturan harga dan pembeli untuk mendapatkan gambaran yang lengkap.
• Sediakan makluman setiap jam untuk metrik yang sangat kritikal. Tentukan keterukan berdasarkan metrik dan tahap kejatuhan/sisihan.
• Pastikan makluman dihantar ke saluran komunikasi yang paling banyak digunakan dalam pasukan: Slack, SMS dan E-mel.

Kandungan daripada rakan kongsi kami

Cara Membina Rangkaian Iklan Anda Sendiri: Panduan Langkah demi Langkah

Ai, pedang kreativiti bermata dua, dan mengapa penerbit mesti memeluknya

Mengapa Penerbit Dalam Talian Memerlukan VPN: Melindungi Data, Sumber, dan Pendapatan

5. Buat persediaan papan pemuka dan makluman yang mudah untuk pasukan jualan langsung

Mengapa ia penting?

• Pasukan jualan langsung sering bekerja dengan maklumat yang tidak mencukupi.
• Pemahaman yang lebih baik tentang gelagat pembeli (jenama dan agensi) akan meningkatkan secara mendadak peluang mereka untuk menutup perjanjian dan mendapatkan syarat tawaran yang lebih baik. Ia juga memberi mereka kuasa untuk berunding dengan lebih baik.
• Masa adalah segala-galanya apabila membuat perjanjian. Mampu bertindak atas peluang dengan segera apabila keadaan yang menggalakkan boleh membuat semua perbezaan dalam kadar penutupan.

Apakah beberapa persediaan yang mesti ada untuk pasukan jualan langsung?

• Jejaki Hasil dan CPM mengikut tarikh mengikut Jenama, Pengiklan, Rangkaian Pembeli dan Pembida/DSP untuk 5 rakan kongsi program teratas secara individu serta agregat. Potong data mengikut geo, platform dan unit iklan (jika perlu).
• Beberapa metrik utama pada Pengurus Google Ad yang memerlukan makluman ialah CPM, Kadar Isian, Kadar Render, Kadar Penghantaran, Kebolehlihatan dan KST Permintaan Iklan.
• Sediakan papan pemuka dengan data ini yang diisi secara automatik setiap hari (atau setiap jam apabila tersedia).
• Sediakan makluman untuk sebarang perubahan dalam Perbelanjaan atau CPM mengikut setiap perkara di atas.

6. Wujudkan perbelanjaan untuk keterlihatan hasil atau Atribusi Hasil

Atribusi Hasil ialah penjejakan, penghubung dan pengkreditan usaha pemasaran kepada penjanaan hasil hiliran mereka. Proses ini memerlukan beberapa langkah tetapi memberikan pandangan yang ketara tentang apa yang kempen dan inisiatif pemasaran telah atau tidak berjaya dan sejauh mana.

Mengapa ia penting?

1. • Atribusi Hasil memberikan pasukan pemasaran anda keterlihatan yang lebih baik ke dalam prestasi kempen dan membantu perniagaan memperuntukkan dolar pemasaran dengan lebih baik kepada pemasaran yang pelanggan bertindak balas.
   • Membantu anda menumpukan pada platform di mana ROI adalah lebih baik dan di mana seseorang harus mengubah pendekatan mereka.
   • Menggabungkan data Setiap Jam dengan data Atribusi boleh membantu pasukan membuat keputusan yang lebih pantas dan memanfaatkan sepenuhnya belanjawan yang ada.

Apakah situasi yang meminta ini?

1. • Metrik penting seperti CPC Perbelanjaan boleh dikira dengan Kos Pemerolehan Pelanggan untuk memahami keberkesanan kempen. Sebagai contoh, jika anda menjalankan pemasaran blog pada berbilang domain, untuk mempunyai satu jadual yang menunjukkan metrik ini bersama-sama data GA boleh menjadi hebat untuk memahami domain mana yang menarik pelanggan yang lebih baik.
   • Satu kes penggunaan oleh pelanggan kami mengaitkan pemberitahuan tolak kepada hasil iklan . Ini membantu mereka memahami topik yang menarik pengguna kembali ke halaman mereka dan meningkatkan hasil iklan pada masa yang sama.

Kata Akhir

Setiap penerbit menghadapi isu penyediaan analitik ini di bawah barisan perniagaan dan kami telah melihat bahawa memastikan data teratur membantu mereka untuk pergi jauh ke hadapan. Selain itu, bukan setiap penerbit menghadapi isu yang sama, justeru mencipta penyataan masalah dan mencari penyelesaian yang mantap untuk menyelesaikan isu itu harus menjadi cara yang tepat. 

Menggunakan platform analitikal yang memenuhi keperluan khusus penerbit boleh membantu dalam menghapuskan pelbagai titik kesilapan dan akhirnya mengembangkan perniagaan!

Penafian: Pengarang siaran ini bergabung dengan Tercep, dengan contoh disediakan dari papan pemuka demo sebenar.