Con la ayuda de la analítica de datos con Python hemos podido generar un informe bastante profundo y aclaratorio respecto al desempeño de las campañas de anuncios en facebook e instagram, como también de Google Ads. Esto es extremadamente útil para los negocios, ya que hoy casi todas las empresas destinan un porcentaje importante de su presupuesto de marketing a redes sociales y google.
Hemos podido ayudar a empresas y agencias de marketing directamente para que finalmente logren direccionar de mejor forma las campañas, para maximizar las conversiones y optimizar el presupuesto.
Extraemos los datos de facebook manager y los analizamos con python de diversos ángulos. Cruzamos variables, como presupuesto, grupos objetivos, frecuencias, formatos, plataformas, horarios, días de la semana, etc. Desarrollamos gráficos que permitan visualizar con facilidad hallazgos y accionables. Además observamos tendencias y conclusiones por grupos objetivos.
Les mostraré un análisis realizado a un cliente de la industria automotora y cómo vamos analizando los datos para llegar a insights relevantes que guíen la campaña a tener éxito y ser optimizada.
Podemos observar en este caso que en los distintos grupos objetivos, se destinó el mismo monto de presupuesto para cada uno, pero los resultados de Conversion Rate (CVR) y Click through Rate (CTR) no son iguales entre ellos. En esta campaña, el grupo objetivo de Concepción fue el que logró los mejores resultados y Chiguayante fue el de peor resultado.
En este caso se recomienda destinar más presupuesto a Concepción y Coronel por los buenos resultados y también porque tienen el menor costo por conversión. Chiguayante tiene el CVR más bajo y el costo más alto por lo que sería bueno revisar su targeting, antes de bajar su presupuesto.
Para una visualización más granular, lo que hacemos es analizar si los textos de los anuncios asociados a “Precio” o a “Capacidad de Carga” logran mayor o menor engagement, pero esto visto por cada grupo objetivo.
A partir de los gráficos, observamos que en los 6 grupos objetivos, los anuncios con texto relacionado con “Precio” logran un mayor CTR que los textos asociados a “Carga”.Por lo tanto, en este caso se recomienda pausar el anuncio con el texto de “Carga” e incorporar algún texto relacionado con “Precio”, de manera de mejorar su performance. Además, recomendamos destinar más presupuesto al anuncio con texto “Precio”, por mejor CTR.
Observamos que pese a que se destinó menor presupuesto al formato video, en relación a imagen estática y carrusel, es el formato video (verde) que logra los mejores resultados de CVR y CTR, seguido de imagen (azul) y carrusel (naranjo). Por lo tanto, se recomienda no desperdiciar presupuesto y detener el anuncio de carrusel, por los bajos resultados y destinar ese presupuesto a video e imagen.
Si nos fijamos en la última fila de gráficos, podemos ver que el CVR en todos los grupos objetivos fue mayor en Video y peor en Carrusel. Además, Video tiene el menor costo por conversión en todos los grupos objetivos. Por lo tanto, la recomendación de eliminar el anuncio de carrusel es válida para todos los grupos objetivos y así destinar ese presupuesto a Video e Imagen.
Este análisis es muy relevante de poder utilizar, ya que nos permite comprender cuál es la frecuencia adecuada según grupo objetivo y así tener un mejor performance y por ende aumentar las conversiones.
Podemos observar que se utilizaron dos rangos de frecuencia entre 1-2 y 2-3. Se destinó mayor presupuesto a la frecuencia 1-2, logrando un mayor CTR y CVR. Esto significa que debemos limitar a que el anuncio sea mostrado más de 2 veces, dado que no logra una mejor performance si aumentamos su frecuencia. Además, el costo por conversión de frecuencia entre 2-3 es más alto.
Podemos ver que en el primer grupo objetivo, que corresponde a Concepción, sólo se mostró el anuncio en rango 1-2 y en el resto de los grupos objetivos se mostró en dos rangos, siendo en todos los casos superior el CVR en rango de frecuencia 1-2. Por lo tanto, no se debe mostrar el anuncio más de dos veces, dado que estaríamos desperdiciando presupuesto, ya que no logra convertir más al aumentar la frecuencia.
Como ven, para tomar decisiones informadas es necesario analizar los datos cruzando variables, esto no lo podemos hacer a partir de lo que podemos ver en facebook manager y es por eso que es necesario analizar con python para ver con claridad lo que está pasando con nuestra campaña.
En los próximos días, les seguiré mostrando este análisis respecto a los días, horarios, plataformas, incluso visualizamos una serie de tiempo que nos permita concluir si la campaña está siendo bien o mal llevada.
Si te interesa realizar este tipo de análisis en tus campañas de facebook/instagram o google ads escríbenos a contacto@datainsights.cl.