Neste ano o Google Ads completa 20 anos e é difícil lembrar de uma época em que a rotina dos profissionais de mídia digital tenha sido estável. Desde o surgimento desta modalidade de mídia, grandes mudanças ocorreram, como por exemplo o surgimento da Rede de Display, a entrada da Double Click no inventário — possibilitando melhores segmentações — e o surgimento do Google Shopping, que revolucionou a forma do varejo anunciar.
E nesse momento estamos em frente à mais uma grande revolução: a automação por meio de Machine Learning. Há pouco tempo, o dia a dia dos especialistas era comprometido com pequenas alterações em diversas contas e o foco sempre estava em um mesmo objetivo: gerar os melhores resultados para o seus clientes.
Pode-se dizer que o ano de 2019 foi crucial para as agências de performance, visto seus profissionais puderam entender como funciona e trabalhar diretamente com os benefícios do machine learning.
A grande mudança no day by day foi poder utilizar os milhares de pontos de captação de dados que todas as plataformas do Google têm disponíveis, atuando com o aprendizado de máquina para executar tarefas em escalas maiores como, por exemplo, ajustes de CPC em tempo real diferindo usuário, concorrência e diversos outros fatores.
Vimos grandes anunciantes e concorrentes renovando seu conhecimento para poder se adaptar às campanhas baseadas em big data uma vez que com esse tipo de campanha é possível alcançar resultados muito mais eficientes e ainda livrar tempo operacional das equipes.
Além de ampliar a competitividade devido ao nível de desempenho das automações visto que com campanhas inteligentes é possível alterar os lances de acordo com a propensão de conversão de cada usuário, trazendo resultados em escalas maiores.
O uso de estratégias que envolvem machine learning possibilita que os profissionais usem seu tempo de forma muito mais valiosa. Essa inteligência surge para trabalhar junto aos especialistas e não para tomar o lugar deles, fazendo com que eles comecem a pensar, naturalmente, de forma estratégica o negócio de cada cliente.
Por isso, vamos percorrer nos próximos tópicos deste artigo algumas das milhares de possibilidades que podem ser exploradas com essa mudança revolucionária do mercado digital.
Mapeando a Jornada do seu Consumidor
Com o uso de smartphones, a disputa pelo consumidor está ligada a minúsculos momentos de interação e uma jornada que passa a ser cíclica, deixando de limitar-se apenas a um funil de conversão. Com isso, naturalmente, esse caminho até à compra fica ainda mais complexo.
Você já pensou em desenhar e mapear todos os momentos em que o seu produto ou serviço seria útil para um usuário? Desde os grandes até os micro acontecimentos diários? E depois disso, que tal criar alguns padrões e fornecer esses valiosos dados ao Google Ads?
É justamente esse o novo papel que surge para os profissionais dessa área. Para que a automação seja possível, o algoritmo precisa receber inputs relevantes que devem ser feitos por profissionais que passam a ter um papel cada vez mais importante de entendimento dos objetivos de negócio do cliente. Desta maneira, entender e mapear a jornada do consumidor é extremamente relevante para alcançar os melhores resultados.
Se o seu objetivo é gerar awareness, por que não entender os minuciosos momentos de interação que o seu cliente experimenta antes mesmo de procurar o seu produto em uma loja de concorrente?
Que tal um exemplo prático? Lucas e July são pais de primeira viagem e mesmo com um bebê recém-nascido, ele está ansioso e já pesquisa sobre cuidados com crianças no Google. Inclusive sobre introdução alimentar, já que este tema gera muitas dúvidas. Durante essa jornada, ele se depara com diversos anúncios de uma marca de produtos infantis, cujo conteúdo enfatiza os benefícios de seus talheres para cada fase da criança.
Neste exemplo, vemos que Lucas não estava procurando pelo produto em si. No entanto, a partir do mapeamento da jornada, o anunciante pode mostrar a ele que a introdução alimentar do seu filho pode ser mais prática do que imaginava. Você percebe como o fato de se colocar no lugar do usuário e entender como ele vai chegar no seu anúncio pode ser eficiente?
Com o uso da automação é possível expandir nossa capacidade imaginativa e combiná-la com dados. Voltar o olhar não só para as campanhas de mídia, mas também para campanhas de varejo como um todo. Afinal, outros canais de aquisição também podem se beneficiar com as campanhas do e-commerce.
Trazer dados detalhados disponíveis no Google Ads e ampliar as perspectivas com campanhas estratégicas de varejo pode contribuir para um aumento da taxa de conversão não só para as campanhas Google, mas também para todos os outros canais de aquisição. Assim, todos os canais têm um aumento na performance.
Abaixo, alguns pontos interessantes para compor campanhas de varejo:
- Analisar sensibilidade de preço para entender o quanto o consumidor está disposto a pagar por produtos específicos;
- Entender se os usuários que estão entrando nas páginas de produtos por campanhas de Google shopping estão de fato encontrando sua campanhas vigentes em algum banner complementar — é preciso entender se as ações comerciais apresentadas estão de acordo com os seus objetivos de negócio;
- Analisar se o mix mais competitivo está tendo uma boa visibilidade;
- Qual o percentual de mix de produtos está gerando venda? Existe alguma ação específica em cima do que não está obtendo giro?
- A partir dos dados de conversões do Google Ads, é possível trazer informações sobre volume de venda de produtos específicos. Você notou um aumento de conversões de uma linha de produtos em regiões específicas? Existe a possibilidade de segmentar produtos em vitrines e banners para essas regiões;
- É essencial analisar se o consumidor que está sendo direcionado para a home da loja está encontrando uma campanha atrativa;
- Lembre-se sempre de configurar as campanhas inteligentes de acordo com o seu objetivo de negócio.
Sugerimos trazer estratégias de acordo com curva ABC, dessa forma, é possível alocar estratégias de lances saudáveis para cada segmento de produto.
Por exemplo: Sabemos que produtos de curva A são mais “fáceis” de vender, portanto, o ideal seria alocar estratégias para maximizar o valor da receita, para escalar de forma mais acelerada. Já se você tem aqueles produtos que possuem uma margem baixa, é essencial atuar com uma estratégia de ROAS desejado, setando um ROI fixo, mantendo o custo de uma forma mais saudável.
As máquinas foram projetadas para tomar ações que exigem trabalho operacional, cabe às equipes tomarem decisões criativas e estratégicas, trazendo sempre o melhor resultado para o seu cliente.
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