Digitale utgivere administrerer flere måter å tjene penger på (abonnementer, programmatiske annonser, direkteannonser, handel) i et forsøk på å maksimere inntektene sine. I dagens forretningsscenario har det imidlertid blitt stadig vanskeligere å balansere publikums- og annonsørforventninger. Inntektsteam forventes å gjøre mer med mindre, og med ingen mangel på plattformer og leverandører på markedet, sliter mange utgivere med å finne en strategi for innholdsdistribusjon som driver trafikken og inntektene som trengs.
Som Inntektene fra digitale annonser fortsetter å stige, er det avgjørende at utgivere har et førsteklasses analysesystem som en del av strategien sin. Selv om markedsførere holder øye med utgiftene, er det tungvint og kontraintuitivt å administrere alle disse dataene enkeltvis på forskjellige plattformer. Å sette opp analyser og rapportering er alltid en iterativ aktivitet, men å starte med et rammeverk kan virkelig bidra til å fremskynde prosessen og få grunnleggende ting riktig fra starten av.
Kort sagt, et førsteklasses oppsett for inntektsanalyse hjelper både utgivere og markedsførere med å holde oversikt. I denne artikkelen tar vi sikte på å avdekke noen av mysteriene rundt inntektsgenerering og gå gjennom noen av de beste fremgangsmåtene du bør huske på når du setter opp inntektsanalyse.
Inntektsattribusjon er sporing, kobling og kreditering av markedsføringstiltak til deres nedstrøms inntektsgenerering. Prosessen krever en rekke trinn, men gir betydelig innsikt i hvilke markedsføringskampanjer og initiativer som fungerte eller ikke fungerte, og i hvilken grad.
Hvorfor monetiseringsanalyse er viktig
Datamonetisering er prosessen med å bruke data for å øke inntektene. Mange av de best presterende og raskest voksende selskapene bruker ikke bare datamonetisering, men har gjort det til en viktig del av strategien sin. God datamonetisering sikrer at bedrifter optimaliserer bruken av data for å maksimere fortjenesten og redusere kostnader. Det kan også bidra til å effektivisere beslutningstaking og planlegging, identifisere og redusere risiko, og mangedoble og styrke inntektsstrømmer.- Noen av de andre fordelene med datamonetisering inkluderer:
- Øker driftsproduktiviteten og effektiviteten
- Forbedrer kundeforståelsen og målrettet markedsføring
- Hjelper med å identifisere nye vekstmuligheter
- Styrker konkurransefortrinn
Den digitale utgiverens veiledning for å sette opp inntektsanalyse
1. Automatiser alle rapporteringskrav fullstendig
Rapportautomatisering er prosessen der digitale markedsføringsrapporter opprettes og automatisk oppdateres ved hjelp av programvaren. Innsamlede data leveres deretter til alle involverte parter regelmessig via automatiserte e-poster. Rapportautomatisering fungerer vanligvis gjennom API-er, noe som fjerner behovet for at noen behandler rapportene fordi det blir systematisert og automatisert ved hjelp av et programvaresystem.Hvorfor er det viktig?
-
- Sparer tid og penger.
- Gjør rapporteringen mer nøyaktig.
- Gir tilgang til dyp innsikt med et enkelt klikk.
- Forbedrer nøyaktigheten av informasjonen.
- Muliggjør raskere beslutningstaking.
Hva bør en utgiver automatisere?
-
- Automatiser henting av data fra annonseserveren(e) og programmatiske partnere.
- Automatiser henting av alle transaksjonsdata som egenskapene genererer: handel på stedet, handel i appen, handelspartnerskap osv.
- Automatiser dashbord, lagrede spørringer og planlagte rapporter for brukeren via dyptgående dashbord eller flerdimensjonale pivoter.
2. Normaliser alle dataene
Hvorfor er det viktig?
- Opprettholder konsistens i dataene på tvers av partnere.
- Reduserer forvirring rundt hva hver beregning eller dimensjon betyr.
- Forbedrer datanøyaktigheten og muliggjør mer nøyaktig beslutningstaking.
Hva bør egentlig normaliseres?
- Sørg for konsekvent navnekonvensjon for alle målinger, dimensjoner, valutaer og rapporteringstider hos alle partnere.
- Grupper dimensjonsmedlemmer på en meningsfull måte og opprett ytterligere tilpassede dimensjoner for å sikre konsistens i dimensjonsmedlemmer på tvers av partnere. For eksempel får de fleste av kundene våre trafikk fra flere geografiske områder, men ender opp med å gruppere land i meningsfulle kategorier ved hjelp av tilpassede grupperinger og konfigurerer en tilpasset dimensjon for å få tilgang til disse grupperingene. På samme måte oppretter utgivere en tilpasset dimensjon kalt Plattform der dataene er delt inn i mobilnett, skrivebordsnett, apper, AMP og andre. Et annet eksempel er å gruppere partnerne sine i Programmatisk/HB/Nettverk/Egennett/osv.
- Hvis det finnes flere eiendommer, grupper annonseenheter deretter, slik at teamet kan spore aggregerte data for hver eiendom.
3. Kombiner dataene til meningsfulle tabeller
Hvorfor er det viktig?
- Muliggjør dyp innsikt fra målinger som aldri har blitt sporet konsekvent før.
- Eliminerer datasiloer (verste fiender). Datasiloer resulterer i delvis informasjon som ofte er farlig for beslutningstaking.
- Muliggjør ende-til-ende-forståelse av brukeratferd, fra markedsføringsatferd til atferd på nettstedet/i appen til monetiseringsatferd.
- Bidrar til å skape overraskende effektivitet på tvers av funksjoner, inkludert strategi-, markedsførings-, produkt- og inntektsteam.
Hva er noen kombinerte datatabeller man må ha?
- Avkastning etter UTM-kilde: Spor inntektsgenerering på brukernivå for å få et helhetlig bilde av markedsføring/anskaffelse, inntektsgenerering i apper samt inntektsgenerering fra annonser. Dette bidrar til å knytte kampanjeytelse til inntektsdata, eliminerer gjetting og bygger lønnsomhet.
- PageRPM/ScreenRPM, SessionRPM, Revenue by DAU: Kombiner analysedata med monetiseringsdata for å få en dyp forståelse av monetisering etter nettsider, appskjermbilder, brukerøkter, brukeraktivitet osv.
- i headerbudgivning : Kombiner data fra annonseserveren, leverandøren av headerbudgivning og individuelle headerbudgivningspartnere for å sette opp avvikstabeller, slik at teamet har oversikt over eventuelle problemer uten anstrengelse.
- Direkte kampanjeytelse: Kombiner data fra annonseserveren med kjøpernes (merkevare eller byrå) annonseserver for automatisk å spore beregningene (konverteringer, sidevisninger etter klikk osv.) som er viktige for kjøperen, samt for å spore avvik mellom klikk og besøk på landingssiden.
- Ordrehåndtering, fakturering og avstemminger mellom annonseservere: Kartlegg automatisk data fra programvaren for ordrehåndtering, faktureringsprogramvaren og annonseserveren for å eliminere behovet for kjedelige avstemminger fullstendig.
4. Konfigurer automatiske varsler
Hvorfor er det viktig?
- Gir trygghet og sparer tid som ellers går tapt på konstant overvåking av målinger.
- Bidrar til å oppdage feil, inkonsekvenser og uvanlig atferd raskt, slik at teamet kan iverksette tiltak i tide og minimere skade.
- Hjelper teamet med å utnytte trender ved å sammenligne daglige og ukentlige tall og iverksette tiltak tidlig.
Hva er noen beste fremgangsmåter for varsler?
- Når du setter opp varsler, må hovedfokuset være på forholdstall. Absolutte målinger som visninger, annonseforespørsler, inntekter, klikk osv. kan svinge ganske betydelig. Men forholdstallene bør forbli stabile.
- Noen viktige målinger i Google Ad Manager som trenger varsler er CPM, fyllingsfrekvens, gjengivelsesfrekvens, leveringsfrekvens, synlighet og CPM for annonseforespørsler. Bruk disse med nøkkeldimensjoner som partner, plattform, geografi, annonseenhet, prisregler og kjøpere for å få et fullstendig bilde.
- Konfigurer timevarsler for ekstremt kritiske målinger. Definer alvorlighetsgrad basert på målingen og omfanget av fall/avvik.
- Sørg for at varsler leveres til de mest brukte kommunikasjonskanalene i teamet: Slack, SMS og e-post.
5. Lag et enkelt dashbord og varslingsoppsett for direktesalgsteamet
Hvorfor er det viktig?
- Direktesalgsteam jobber ofte med utilstrekkelig informasjon.
- En bedre forståelse av kjøperatferd (merker og byråer) vil øke sjansene deres for å lukke en avtale og få bedre avtalevilkår dramatisk. Det gir dem også muligheten til å forhandle bedre.
- Timing er alt som skal til når man inngår en avtale. Å kunne handle raskt på en mulighet når gunstige forhold foreligger, kan utgjøre hele forskjellen på avslutningsraten.
Hva er noen nødvendige oppsett for direktesalgsteam?
- Spor inntekter og CPM etter dato, merkevare, annonsør, kjøpernettverk og budgiver/DSP for de 5 beste programmatiske partnerne, både individuelt og samlet. Del opp dataene etter geografisk område, plattform og annonseenheter (om nødvendig).
- Noen viktige målinger i Google Ad Manager som trenger varsler er CPM, fyllingsfrekvens, gjengivelsesfrekvens, leveringsfrekvens, synlighet og CPM for annonseforespørsler.
- Sett opp et dashbord med disse dataene som fylles ut automatisk daglig (eller hver time når tilgjengelig).
- Konfigurer varsler for eventuelle endringer i utgifter eller CPM for hver av de ovennevnte.
6. Etabler synlighet for utgifter i forhold til inntekter eller inntektsattribusjon
Inntektsattribusjon er sporing, kobling og kreditering av markedsføringstiltak til deres nedstrøms inntektsgenerering. Prosessen krever en rekke trinn, men gir betydelig innsikt i hvilke markedsføringskampanjer og initiativer som fungerte eller ikke fungerte, og i hvilken grad.
6. Etabler synlighet for utgifter i forhold til inntekter eller inntektsattribusjonHvorfor er det viktig?
-
- Inntektsattribusjon gir markedsføringsteamet ditt bedre innsikt i kampanjeytelsen og hjelper bedrifter med å bedre fordele markedsføringsmidler til markedsføringen som kundene responderer på.
- Hjelper deg å fokusere på plattformer der avkastningen er bedre og der man bør endre tilnærmingen sin.
- Å kombinere timedata med attribusjonsdata kan hjelpe teamet med å ta raskere beslutninger og få mest mulig ut av budsjettet.
Hvilke situasjoner krever dette?
-
- Viktige målinger som kostnad per klikk (CPC) kan sammenlignes med kostnad for kundeanskaffelse for å forstå effektiviteten til en kampanje. Hvis du for eksempel driver en blogg som markedsfører på flere domener, kan det være fantastisk å ha én enkelt tabell som viser disse målingene sammen med GA-data for å forstå hvilket domene som tiltrekker seg best kunder.
- Et eksempel fra kunden vår var å tilskrive push-varsler til annonseinntekter . Dette hjelper dem å forstå hvilke emner som tiltrekker brukere tilbake til siden deres og øker annonseinntektene samtidig.
Det siste ordet
Alle utgivere møter disse problemene med analyseoppsett senere i bransjen, og vi har sett at det å holde orden på dataene hjelper dem å komme langt på vei. Dessuten står ikke alle utgivere overfor det samme problemet, derfor bør det å lage en problemformulering og finne en robust løsning for å løse problemet være veien å gå. Å bruke en analytisk plattform som imøtekommer en utgivers spesifikke behov kan være nyttig for å eliminere flere feilpunkter og til slutt øke virksomheten! Ansvarsfraskrivelse: Forfatteren av dette innlegget er tilknyttet Tercep, med eksempler fra ekte demonstrasjonsdashboards.Innhold fra våre partnere
