Skai Labs ermöglicht schnellere, flexible Analysen für große Pharmamarke
Herausforderung
Die Überprüfung der Leistung von Anzeigenerweiterungen in der bezahlten Suche ist von entscheidender Bedeutung, denn sie hilft Werbetreibenden zu verstehen, wie sich bestimmte Erweiterungen auf die Kampagneneffektivität und das Nutzerengagement auswirken. Die Überprüfung der Leistungsdaten hilft dabei, verschiedene Erweiterungen und Kombinationen zu testen. So können Werbetreibende ihr Budget und ihre Ressourcen auf die leistungsstärksten Erweiterungen verteilen, die die Rendite der Werbeausgaben (ROAS) maximieren. Diese Arbeit erfordert oft manuellen Aufwand, wodurch das Risiko steigt, wichtige Erkenntnisse zu übersehen. Außerdem kann sie zeitaufwändig sein und wertvolle Arbeitszeit des Teams in Anspruch nehmen, die für die Optimierung der Kampagnen verwendet werden könnte, um die besten Ergebnisse zu erzielen.
Das Marketingteam eines großen Pharmaunternehmens verbrachte jeden Monat Stunden damit, Rohdaten in farblich gekennzeichnete Pivot-Tabellen zu übertragen und zu formatieren, um Trends und Anomalien in mehreren Google-Konten aufzuzeigen. Nachdem die Erkenntnisse aufgetaucht waren, mussten sie darauf warten, dass weitere Beteiligte die Empfehlungen prüften und genehmigten. Erst dann konnten sie die Optimierungen vornehmen oder die Werbemittel aktualisieren. Das Team wollte den Zeitaufwand für diese Aufgabe deutlich reduzieren, indem es eine effizientere, automatisierte Lösung fand, um schneller von der Analyse zur Erkenntnis zu gelangen.
Lösung
Skai Labs, das Expertenteam, das maßgeschneiderte Erweiterungen für die Bedürfnisse der Kunden entwickelt, und das In-Market Data Science (DS)-Team bauten eine automatisierte Lösung, um die Bedürfnisse des Kunden zu erfüllen. Das Endziel? Eine profil-, länder- und werbeerweiterungsübergreifende Leistungsanalyse zu erstellen.
Das DS-Team entwickelte ein Skript, um die Analyse über Marken und Länder hinweg in Snowflake Snowpark durchzuführen, einer intuitiven Bibliothek für die Abfrage und Verarbeitung von Daten in großem Umfang. Dann verpackte das Skai Labs Team dieses Skript in einen vollautomatischen monatlichen Prozess, um die Daten zu analysieren und sie in einer leicht lesbaren, farbcodierten Reihe von Tabellen zu formatieren, einschließlich einer Spalte mit einfach zu befolgenden Empfehlungen. Diese Erkenntnisse könnten zum Beispiel aufzeigen, welche Erweiterungen erneuert werden sollten, wenn die CPCs hoch, die CTR aber niedrig ist. Oder es wird sichergestellt, dass leistungsstarke Anzeigenerweiterungen auf allen Ebenen - nicht nur auf Anzeigengruppenebene - vollständig abgedeckt werden, um die Sichtbarkeit zu erhöhen und die Markenkonsistenz über Kampagnen oder Konten hinweg zu wahren.
Jetzt wird der automatisierte Bericht am Ersten eines jeden Monats automatisch zum Google Drive des Teams hinzugefügt. Das Team erhält außerdem eine automatische E-Mail mit der Analyse, einschließlich der gebrandeten und formatierten Excel-Datei und dem Google Sheet mit den Empfehlungen, die das Team überprüfen und genehmigen muss. Diese Vorgehensweise eignet sich gut für die Zusammenarbeit zwischen den Beteiligten, denn so hat jeder Zugriff auf den neuesten Bericht, kann Genehmigungen nachverfolgen und sieht Aktualisierungen sofort, um eine schnelle Entscheidungsfindung zu unterstützen.
Ergebnisse
Skai Labs lieferte eine automatisierte Lösung, die dem Team nicht nur 4-6 Stunden pro Monat spart, sondern auch mehr Kontrolle und Flexibilität bei der Berichterstattung und Analyse bietet. Da die manuelle Datenerfassung entfällt, kann sich das Medienteam nun auf die Umsetzung von Optimierungen konzentrieren und effektiver mit den Stakeholdern zusammenarbeiten. Mit einem Workflow, der keinen manuellen Aufwand erfordert, kann das Team diese Analyse so oft wie nötig durchführen - wöchentlich, täglich oder ad hoc - und erhält so schnellere, datengestützte Einblicke durch klare Visualisierungen, die Leistungstrends aufzeigen und Maßnahmen vorschlagen.
Verwendete Lösung
