Skai Labs permet une analyse plus rapide et plus flexible pour une grande marque pharmaceutique
Défi
L'examen des performances des extensions publicitaires dans le cadre de la recherche payante est essentiel car il aide les annonceurs à comprendre l'impact des extensions spécifiques sur l'efficacité de la campagne et l'engagement des utilisateurs. L'examen des données de performance vous aide à tester différentes extensions et combinaisons, ce qui permet aux responsables marketing d'allouer le budget et les ressources aux extensions les plus performantes qui maximisent le retour sur investissement publicitaire (ROAS). Ce travail nécessite souvent un effort manuel, ce qui augmente le risque de négliger des informations importantes. Il peut également prendre beaucoup de temps et priver l'équipe de précieuses heures qui pourraient être consacrées à l'optimisation des campagnes pour obtenir les meilleurs résultats.
L'équipe marketing d'un grand laboratoire pharmaceutique passait des heures chaque mois à extraire et à formater des données brutes dans des tableaux croisés dynamiques codés par couleur et portant la marque de l'entreprise, afin de mettre en évidence les tendances et les anomalies au sein de plusieurs comptes Google. Après avoir mis en évidence les informations, ils devaient attendre que d'autres parties prenantes examinent et approuvent les recommandations. Ce n'est qu'à ce moment-là qu'ils pouvaient enfin revenir en arrière et appliquer les optimisations ou rafraîchir les créations. L'équipe souhaitait réduire considérablement le temps consacré à cette tâche en trouvant une solution automatisée plus efficace pour passer plus rapidement de l'analyse à l'analyse.
Solution
Skai Labs, l’équipe de développeurs experts chargée de mettre au point des améliorations sur mesure pour répondre aux besoins précis des clients, ainsi que l’équipe In-Market Data Science (DS), sont intervenues pour développer une solution automatisée permettant de répondre aux besoins du client. L’objectif final ? Réaliser une analyse des performances des extensions publicitaires sur l’ensemble des profils, des pays et des types d’annonces.
L’équipe DS a développé un script permettant d’effectuer l’analyse sur l’ensemble des marques et des pays dans Snowflake Snowpark, une bibliothèque intuitive destinée à l’interrogation et au traitement des données à grande échelle. L’équipe de Skai Labs a ensuite intégré ce script dans un processus mensuel entièrement automatisé, afin d’analyser les données et de les présenter sous la forme d’un ensemble de tableaux faciles à lire et codés par couleur, comprenant notamment une colonne contenant des recommandations simples à suivre. Par exemple, ces informations pouvaient mettre en évidence les extensions à actualiser lorsque les CPC étaient élevés, mais que le CTR était faible. Ou encore, elles permettaient de garantir une couverture complète des extensions d'annonces les plus performantes à tous les niveaux — et pas seulement au niveau du groupe d'annonces — afin d'améliorer la visibilité et de maintenir la cohérence de la marque à travers les campagnes ou les comptes.
Désormais, le premier de chaque mois, le rapport automatisé est automatiquement ajouté au Google Drive de l'équipe. L'équipe reçoit également un courriel automatisé contenant l'analyse, y compris le fichier Excel formaté et de marque et la feuille Google avec les recommandations pour que l'équipe les examine et les approuve. Cette configuration fonctionne bien pour la collaboration entre les parties prenantes, car elle permet à chacun d'accéder au dernier rapport, de suivre les approbations et de voir les mises à jour instantanément pour favoriser une prise de décision agile.
Résultats
Skai Labs a mis en place une solution automatisée qui permet non seulement à l'équipe de gagner 4 à 6 heures par mois, mais aussi de bénéficier d'un meilleur contrôle et d'une plus grande flexibilité en matière de reporting et d'analyse. En éliminant la collecte manuelle des données, l’équipe média peut désormais se concentrer sur la mise en œuvre d’optimisations et collaborer plus efficacement avec les parties prenantes. Grâce à un flux de travail ne nécessitant aucune intervention manuelle, elle peut effectuer cette analyse aussi souvent que nécessaire — chaque semaine, chaque jour ou de manière ponctuelle —, ce qui permet d’obtenir plus rapidement des informations fondées sur les données grâce à des visuels clairs qui mettent en évidence les tendances de performance et suggèrent des actions à mener.
Solution utilisée
