대시보드로 미디어 광고 대행사의 작업을 자동화하는 방법

모든 마케팅 담당자의 꿈을 상상해 봅시다. 멋진 광고 캠페인을 구상하고, 전략을 수립하고, 광고 소재와 초기 맞춤화를 만들고... 그런 다음 "Do well" 버튼을 클릭하면 자동 시스템이 시작됩니다. 이 시스템은 데이터를 수집하고 최적의 배치, 빈도 및 크리에이티브를 식별하고 광고 사무실의 설정을 최적화합니다. 그리고 통계가 어떻게 개선되는지 관찰하고 여전히 증가해야 하는 매개변수를 설정하기만 하면 됩니다.

이룰 수 없는 이상향 같지만 뉴에이지. 이미 그러한 시스템을 만들고 있으며 6~9개월 안에 시작할 계획입니다. 이 기사에서는 자동화의 첫 번째 단계에 대해 설명합니다.

이제 우리는 시스템 생성의 가장 중요한 단계인 데이터 수집 및 시각화 자동화를 마무리하고 있습니다. 6년의 경험과 1,000건 이상의 전국 캠페인 실시, 100억 건 이상의 광고 노출 분석을 바탕으로 분석용 대시보드(온디맨드 액세스)를 만들었습니다.

우리의 보고 자동화는 2020년에 특히 관련성이 높아졌습니다. 모두가 가능한 한 많이 절약하려고 할 때 우리는 리소스 작업 최적화에 집중했습니다. 즉, 연락처의 효과와 광고 캠페인 자체를 전체적으로 평가할 수 있는 데이터를 수집했습니다. .

대시보드는 우리의 경쟁력입니다. 2019년에는 하나의 보고서에 4시간이 걸렸지만(수집한 데이터의 양을 고려할 때 매우 빠름) 지금은 몇 분이 걸리고 더 많은 데이터가 포함되어 있습니다. 결과적으로 고객은 예산이 지출되는 항목과 특정 캠페인에서 제공되는 결과에 대한 모든 정보를 갖게 됩니다.

대시보드는 종합 분석 방법론을 기반으로 기관의 프로세스를 반영합니다. 네 가지 요소로 구성됩니다.

• 배치 및 효과적인 접촉의 품질 관리;
• 미디어 지표 평가;
• 광고에 대한 반응 평가;
• 결과에 따라 민첩한 마케팅 변화.

이것이 우리가 광고 캠페인의 실제 효과를 평가할 수 있는 방법이지만 방법이 발전함에 따라 작업 프로세스가 더 복잡해지고 더 많은 보고가 있습니다. 이러한 프로세스를 자동화한 후 보고서 작성 시간을 10배 이상 단축했습니다.

Step 0. 광고 캠페인에 대한 데이터 수집

캠페인 데이터 수집은 지루한 작업입니다. 전문가는 모든 광고 사무소에 가서 정보를 업로드하고 표준화하고 필터링한 다음 분석을 진행해야 합니다. 캠페인에서 더 많은 도구를 사용할수록 작업에 더 많은 시간을 할애합니다. 가장 작은 디스플레이 캠페인을 시작할 때 보고서는 다음 데이터로 구성됩니다.

• 3-4 광고 계정;
• 2 분석 — Google Analytics 및 Campaign Manager;
• 4-8 광고 형식;
• 15-20 캠페인;
• 20~50개의 잠재고객 세그먼트

우리의 보고 아이디어는 하나의 전략을 사용하여 모든 메트릭, 메트릭 및 채널을 하나의 보고서로 결합하는 것입니다. 우리는 소프트웨어를 작성했고 프로세스가 10배 더 쉬워졌습니다. 모든 관련 정보는 자동으로 클라우드 데이터베이스로 전송됩니다. 다음과 같이 구현했습니다.

1. 기본 데이터베이스는 BigQuery에 저장됩니다.
2. Google 스프레드시트에서 계획과 캠페인 구조를 여기에 로드합니다.
3. API가 있는 광고 캐비닛에서 이 인터페이스를 통해 정보가 데이터베이스로 전송됩니다.
4. API가 없는 사이트는 매일 보고서를 보냅니다. Google Sheets에 업로드하고 거기에서 데이터베이스로 업로드합니다.
5. BigQuery에서는 계획 구조 아래 데이터를 결합하고 보고서를 생성합니다.
6. 수집된 모든 정보는 즉시 대시보드 형태로 시각화됩니다. 따라서 우리와 고객 모두 캠페인의 상태를 즉시 이해합니다.

매일 20개의 광고 캠페인에 대해 12개의 서로 다른 소스에서 약 100개의 보고서를 자동으로 업로드합니다. 대략 1TB의 정보입니다. 수동으로 처리하는 것은 어렵고 시간이 많이 걸리며 비용이 많이 듭니다. 우리 시스템은 이미 작업을 10배 이상 단순화했습니다. 트래픽 관리자는 각 세그먼트 및 사이트의 맥락에서 온라인으로 통계를 봅니다. Facebook 및 Google Ads에서 입찰가 및 예산이 충족되는 방식과 전환 및 동영상 검색이 무엇인지 확인하세요.

이전 통계 편집 및 분석이 전문가의 작업에 하루가 걸렸다면 이제 보고서가 매일 자동으로 편집됩니다. 그 결과 매일 품질관리를 하고 있으며, 접수된 정보의 품질점검도 4시간이 아닌 15분 만에 이루어지고 있습니다.

1단계. 데이터 품질 관리

광고 사무소에서 정보를 수집한 후 통계 및 연락의 품질을 관리합니다. 이 단계에서 다음 지표에 주의를 기울이는 것이 중요합니다.

완전한 확인을 위해서는 많은 양의 정보를 분석해야 합니다. 그래서 우리는 이 프로세스를 자동 대시보드에도 통합했습니다.

2단계. 미디어 지표 평가

자동화는 미디어 지표 분석 비용을 크게 줄였습니다. 아래는 YouTube, Facebook, Display & Video 360, Trade Desk에서 집계한 광고 캠페인 지표의 예입니다. 모든 소스에서 전체 도달 범위, 빈도 및 전환의 집계된 통계를 즉시 확인할 수 있습니다.

또한 커버리지는 모든 광고 사무소에서 요약된 것이 아니라 이전 단계에서 식별된 오류를 고려한 데이터입니다.

3단계. 광고 반응 평가

종합분석의 가장 중요한 요소는 광고 반응 평가입니다. 여기서는 광고와의 상호작용(클릭 후)뿐만 아니라 지연된 사용자 작업(조회 후 및 교차 기기)도 고려하는 것이 중요합니다. 아래는 우리가 매일 보는 역학인 보고서 및 지표의 예입니다.

이 데이터를 기반으로 전문가는 효과적인 세그먼트와 빈도, 특정 잠재 고객에게 가장 성공적인 크리에이티브를 결정하고 고객의 광고 캠페인을 개선하기 위한 기타 통찰력을 얻을 수 있습니다.

대시보드의 이 부분에서 캠페인 최적화에 대한 결정을 신속하게 내릴 수 있는 방법론의 고유한 알고리즘이 사용됩니다.

4단계. 개선과 미래

2020년에는 보고서 작성 시간을 10배 이상 단축하고 보고 횟수를 늘렸습니다. 이를 통해 광고 캠페인의 효과를 신속하게 평가하고 변화에 대응할 수 있었습니다. 자동화된 대시보드에서 보고 자동화를 별도의 제품으로 개발할 계획입니다.

다음 단계는 종합 분석 프로세스를 자동으로 만드는 것입니다. 주어진 알고리즘에 따라 시스템은 접촉 후 어떤 사이트, 어떤 청중, 어떤 디스플레이 광고가 가장 큰 영향을 주는지 분석합니다. 분석가는 자신의 경험과 광고 캠페인의 임무를 기반으로 원하는 결과를 얻기 위해 어떤 지표를 최적화해야 하는지에 대한 명령을 내리기만 하면 됩니다.

위의 대시보드 예제에 대한 액세스를 요청하여 회사에서 유사한 시스템을 다시 만들 수 있습니다. 이렇게 하려면 액세스하려는 이메일을 당사 메일로 보내십시오: [email protected] .