[Estudio de caso] Agencia de verano: remarketing dinámico y Regex

Tabla de contenido

# 1 Aproveche los productos con descuento con el remarketing dinámico

• Desafío: tasa de conversión insuficiente para la campaña de remarketing dinámico
• Solución: aprovechar el atributo ads_label para productos con descuento
  
• Resultados: aumento en la tasa de conversión, mejora en el tiempo promedio en el sitio y en la tasa de rebote.
  
  

#2 Evita fallas usando expresiones regulares

• Desafío: un número finito de variantes para crear una regla con la función "agregar valor estático"
• Solución: crear una regla dinámica y escalable con el uso de expresiones regulares
• Resultados: categorización automatizada y rápida de nuevos atributos

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#1 Aproveche los productos con descuento con el remarketing dinámico

Una de las mejores prácticas de remarketing es segmentar a los usuarios según su posición en el embudo de compra. De esa manera, puede crear campañas y grupos de anuncios personalizados para adoptar diferentes estrategias, ofertas y presupuestos.

La subdivisión más clásica es:

• Usuarios que visitan la página de inicio
• Usuarios que visitan la página del producto
• Usuarios que añaden un producto al carrito
• Usuarios que compran un producto

Desafío

Para una campaña de remarketing dinámico dirigida a usuarios que visitan la página del producto sin agregarlo al carrito, encontramos que la tasa de conversión fue más baja que el objetivo. Entonces, decidimos cambiar nuestra estrategia.

Solución

Aproveche los productos con descuento para estimular las ventas.

Nos preguntamos: ¿y si intentamos aumentar las conversiones probando una campaña dirigida solo a los usuarios que han visitado un producto con descuento hoy? Para implementar la estrategia, desarrollamos una regla en DataFeedWatch para crear una etiqueta de anuncios, llamada "venta", para asociarla con todos los productos con descuento. Usando la función "agregar valor estático", aplicamos la siguiente lógica:

Nota:

Este no es el clásico atributo custom_label, sino un atributo específico pensado exclusivamente para campañas de display.

¿Por qué usar ads_label?

Hasta ahora, es uno de los pocos atributos que puede usar para filtrar productos en sus anuncios dinámicos a nivel de campaña.

Posteriormente, creamos una campaña de remarketing de prueba, un clon de la original, que mostraba exclusivamente anuncios de los productos filtrados. Es decir, los artículos con descuento, a los usuarios que en los 30 días anteriores mostraron interés en ellos.

¿A quién de nosotros no le gusta aprovechar un descuento?

Resultados

El impacto de esta estrategia ha sido impresionante, tanto en términos de ventas como de participación. La táctica permite al anunciante aprovechar un fenómeno de compra natural, en el que los usuarios atraídos por una oferta con descuento también descubren y compran otros productos.

En la campaña de prueba, registramos un aumento del 18 % en la tasa de conversión en comparación con la original, una mejora de 30 segundos en el tiempo promedio en el sitio, con una tasa de rebote mejorada en un 20 %.

El CTR de los anuncios también aumentó en un 20%, debido a la presencia de la etiqueta de diseño "Reducción de precio", una función que se activa automáticamente para los productos con descuento reciente.

Estaba filtrando la campaña por un subgrupo de productos que finalmente nos permitió llevar su porcentaje de impresiones del 10 % al 38 %.

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#2 Evita fallas usando expresiones regulares

Las expresiones regulares (o regex) son funciones o fórmulas capaces de buscar, filtrar o reemplazar cadenas de texto siguiendo un patrón predefinido.

Son ampliamente utilizados en programación y análisis de datos. E incluso para nosotros, los especialistas en marketing, representan una navaja suiza para llevar siempre encima. Por ejemplo, cuando hemos utilizado Google Analytics para crear filtros de vista, objetivos o segmentos.

La creación de dependencias complejas entre los atributos de los feeds puede ser una herramienta poderosa en manos de los especialistas en marketing digital. Pero, también puede convertirse en un arma de doble filo si no prestas atención y tomas precauciones. Para quienes trabajan en la industria de la moda, el color, la talla y los materiales son atributos fundamentales. Tanto como campos independientes como información a incluir en el Título para convertir tráfico de alta calidad. En este sentido, te recomendamos esta excelente guía de Google sobre las mejores prácticas para quienes trabajan en el sector de la moda.

Para todos nuestros clientes del sector de la moda, solemos crear el Título de forma dinámica, utilizando diferentes atributos preexistentes en el feed (materiales, color, talla, nombre del producto) y siguiendo una regla como:

El resultado final es: Camisa de algodón de diseñador para mujer, roja, ProductName, XL.

Y hasta ahora, todo bien. A menudo, los campos internos utilizados en el título no se proporcionan en los datos sin procesar; deben extrapolarse o crearse desde cero utilizando los datos proporcionados en el feed de origen. En este ejemplo específico, recuperamos la información de una columna de noticias que contiene información sobre los colores y materiales de los artículos vendidos. Atributos del producto que Google simplemente no podría leer si se proporcionaran dentro de la columna del feed original.

La parte izquierda de la imagen de arriba muestra la columna de "etiquetas" del feed de origen. La parte derecha muestra un ejemplo de cómo usamos esa información para desarrollar una regla que crea el atributo "materiales".

Desafío

La limitación de usar la función "agregar valor estático" es que solo se puede contabilizar un número finito de variantes existentes en el momento de crear la regla. En tal caso, el dinamismo se pierde. ¿Qué sucede si el cliente agrega nuevos productos al catálogo, con materiales aún no categorizados o colores y patrones no previstos hasta entonces?

Te diré... los atributos (por ejemplo, materiales, colores, etc.) estarán vacíos, o peor aún, mostrarán valores incorrectos. Como resultado, los atributos dependientes como el Título y, eventualmente, otros que usen esos campos internos (por ejemplo, etiquetas personalizadas, descripciones) pagarán las consecuencias, transformándose en algo como esto:

Camisa de mujer de diseñador , , ProductName, XL

Ciertamente, no es un título optimizado. Les dejaré imaginar el impacto que puede tener una situación como esta. No solo en el rendimiento sino también en la estructura de tus campañas de compras que, de repente, pueden dejar de funcionar.

Solución

Afortunadamente para nosotros, allá por 1950, un señor llamado Stephen Cole Kleene, matemático estadounidense, junto con otros jóvenes confiados, dieron vida a lo que comúnmente conocemos como expresiones regulares.

Usando expresiones regulares, fue posible crear una regla dinámica y escalable, mucho mejor en comparación con la solución anterior. Este mecanismo extrae automáticamente la información presente y futura sobre los materiales del feed de origen, eliminando el riesgo de comprometer el funcionamiento de los atributos dependientes.

Aquí se explica cómo obtener el mismo resultado que en la captura de pantalla anterior pero de forma escalable, utilizando solo expresiones regulares simples.

Recuerde siempre probar el funcionamiento de las expresiones regulares. La opción de vista previa y el soporte que ofrece DataFeedWatch son de gran ayuda para esto.

Resultados

Después de esta optimización, pudimos evitar errores de alimentación y bloqueos de tráfico. Adicionalmente, nos permitió automatizar y agilizar la categorización de nuevos atributos, color, categoría y demás información del producto creada por el cliente, evitando tediosos trabajos manuales en el feed o intervenciones del departamento de TI.

Estos son solo dos ejemplos de cómo una herramienta de administración de fuentes de datos, junto con el poder del cerebro humano, puede ayudarlo a probar ideas no convencionales y en la prevención y resolución de problemas cotidianos. Ayudándole a seguir siendo competitivo y evitar escenarios apocalípticos.

El único límite es la creatividad, nunca dejes de probar!!

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Estudio de caso de Midsummer Agency