Lezione dal corso Data Driven Marketing
Abbiamo visto come ci approcciamo alla parte di audience clustering, in particolare l'esempio della FM, ma cerchiamo adesso di fare un passo, un passo in più e di vedere come da un punto di vista pratico si può, poi possono utilizzare questo tipo di classe.
Realizzazione degli audience degli utenti In questo caso vediamo un un esempio applicato al nostro nostro cliente l'ecommerce in cui abbiamo effettivamente applicato l'analisi FM.
Poi abbiamo azionato gli audience, i segmenti che siamo riusciti riusciti a creare.
Qui vedete un po' di di numeriche relative relative a questo cliente e se andiamo a vedere l'utilizzo effettivo dei dati di prima parte, così suddivisi, vediamo che ci sono quattro macro categorie di azioni che possiamo che possiamo prendere.
In particolare da un lato possiamo cercare di sfruttare al meglio quelli che sono gli utenti più profittevoli e su questo ci torniamo tra un secondo.
Un secondo aspetto è quello di andare a customizzare o aggiustare il bid particolare in ottica positiva per quella tipologia di utenti che possiamo definire promising o sui quali dobbiamo intervenire perché hanno bisogno della nostra attenzione e poi eventualmente escludere invece quelli che non sono più profittevoli.
Quindi andare, avere un risparmio in ottica di investimento di una migliore allocazione del budget.
Quindi, se non vogliamo magari andare a ghettizzare, riprendere quelli i nostri clienti persi che possiamo eventualmente coinvolgere con altre con altre attività facciamo partire il marketing ad ad esempio o differenti iniziative.
E poi la parte di nuovi clienti che ovviamente sono stati appena acquisiti plausibilmente non hanno bisogno di essere nuovamente stalker, aizzati nuovamente raggiunti via da parte vi attraverso la parte advertising.
E infine questa è una tattica che piu' vale per la parte di Google come piattaforma e andare a raggiungere tutti questi questi segmenti come oggi se observation of alle differenti campagne.
Questo ci darà due vantaggi uno in ottica di condivisione di ulteriori segnali alla piattaforma e quindi ottimizzazione poi della moda, della modalità di funzionamento del lago Dell'algoritmo, dell'algoritmo di bidding mascellone di Google e due in ottica di reportistica per vedere come performance poi questi segmenti tra le diverse campagne.
Ora un punto particolarmente interessante è il primo come sfrutterà il meglio il top.
Il cluster dei nostri clienti è l'esperimento che abbiamo fatto in questo caso è quello di andare a utilizzare questo questo questo segmento per creare dei look alike all'interno all'interno di Facebook, dei similar audiences all'interno di Wolowitz, in particolare per la parte di di Facebook e abbiamo provato a fare a fare un test.
Da una parte abbiamo creato un un pubblico, un audience basato sul look alike di utenti che avevano convertito, che erano stati tracciati tramite il PX, quindi classico look alike basato su sulle conversioni del pixel di Facebook e dall'altra parte invece prendendo proprio il cluster di utenti migliori individuati tramite l'analisi del FM Sull'audience.
Abbiamo creato un audience look alike basato su questo input e in questo test quello che abbiamo fatto è stato confrontare parte di audience creato di audience look alike, creato sul sul libro del del pixel versus quello che era stato creato invece dal limbo dei dati del CRM.
Ciò che il risultato è stato anche significativo, come come test, è che le le performance del pubblico del secondo pubblico, quello basato sul sull' input del del CRM, erano migliori, ovvero in questo caso in termini di Ross rispetto a quello del Del Pixel.
Questo è si è selettivo anche nella misura in cui più qualitativo l'input che ne diamo una piattaforma e in un certo senso è anche pre lavorato.
In questo caso più intelligente, più alta è la probabilità che otteniamo un miglior risultato, perché effettivamente riusciamo a dare una tipologia di segnale in questo caso a Facebook, per far sì che vada a riconoscere e a traumatizzare quegli utenti che si sono dimostrati poi alla fine più profittevoli per noi.
E questo è un caso concreto di come siamo riusciti poi a utilizzare la parte di dati di prima parte in ottica di ottimizzazione delle campagne.
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