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Cómo crear nuevos informes de información de Google Shopping en Data Studio

Identifique los productos de bajo rendimiento más rápido, vea lo que es popular en su industria y aproveche al máximo los informes de PPC.

Como especialistas en marketing digital, siempre estamos buscando la próxima idea de ahorro para proporcionar una ventaja competitiva. Debido a Covid-19, lo estamos haciendo público con la esperanza de que pueda ayudar a su negocio o clientes.

Un agradecimiento especial a Duane Brown por su aporte durante la investigación, Angelo Caldeira por todo lo relacionado con el código y Richard Kliskey por mantener la lente PPC enfocada en todo momento.

La gran idea

La popularidad de todos los productos minoristas comprados en línea a través de Google Shopping cambia semanalmente. Los minoristas tienen que medir esta demanda y administrar su inventario, sus esfuerzos publicitarios y sus KPI comerciales.

Comparar información sobre productos en la industria minorista en línea con sus propios datos no es una tarea barata ni fácil de hacer.

Las marcas de DTC corren el peligro de ignorar las tendencias de categorías más amplias. Los minoristas multimarca que desean obtener información más allá de sus propios datos tienen que pagar por soluciones empresariales costosas.

Tendencias de Google para Google Shopping aún no es una cosa en 2020.

Nos propusimos poner en marcha una solución que cualquier empresa puede construir y usar en su propia industria.

Para las marcas más pequeñas que generalmente administran el análisis de productos únicamente dentro de Shopify, los nuevos conocimientos requieren nuevos hábitos.

Estos son los beneficios clave de PPC de crear información sobre el producto con Data Studio.

  • Ahorre tiempo: automatice la creación manual de información del producto.
  • Ahorre dinero: identifique productos de bajo rendimiento más rápido y ajuste su publicidad.
  • Tome mejores decisiones: Incluya la popularidad de los productos en la industria al evaluar las decisiones sobre acciones y publicidad.

Un mensaje a los profesionales no técnicos de PPC

Incluso Batman necesitaba a Lucius Fox para ayudar a construir tecnología genial. Una vez que se asocia, la única limitación es su imaginación y decidir qué API conectar.

Si desea obtener una mejor perspectiva de PPC dentro de Data Studio, debe crear una base de datos personalizada.

Para los vendedores de PPC no técnicos, el tiempo que invierte ahora en encontrar un desarrollador con el que colaborar, valdrá la pena enormemente y definitivamente vale la pena.

Requerimientos técnicos

Para crear una base de datos personalizada para PPC, usted y / o su desarrollador necesitarán lo siguiente:

  • Habilidades de programación en Python
  • Conocimientos básicos de SQL
  • Acceso a Google Analytics y Google Ads API
  • Posibilidad de configurar una cuenta de servicio de Google
  • Comprensión de Google BigQuery como una base de datos personalizada
  • Capacidad para configurar código para ejecutarse en la nube (por ejemplo, AWS)
  • Conocimiento del tablero de datos de Data Studio

¡Aquí están las buenas noticias! Estamos compartiendo gratis, horas de codificación ya hechas para usted. Los enlaces a los recursos se encuentran en las siguientes secciones.

Si no se siente cómodo siguiendo las instrucciones técnicas, le recomendamos que se asocie con un desarrollador para ayudar a la acción de los diversos scripts y la configuración personalizada de la base de datos.

Consideraciones de PPC

Primero, elija el nicho de best-sellers de su industria. Decida qué datos de la industria necesita de Merchant Center. En este ejemplo presentamos zapatillas de deporte.

Puede configurar esto para muchos otros nichos, como productos electrónicos o una tienda de mascotas.

En segundo lugar, agregue sus propias fuentes de datos.

Combine el rango de popularidad de la industria minorista junto con los KPI publicitarios y comerciales / Google Shopping y los KPI de Google Analytics.

Tercero, defina qué es una idea para usted.

Decida qué datos es el más importante para usar cuando la automatización puede proporcionar información procesable.

Ejemplos: productos de tendencia ascendente / descendente, ya sea que tenga un producto muy popular, KPI comerciales de Google Shopping junto con el rango de popularidad de la industria minorista.

Nuevamente, queremos repetir el hecho de que esta solución se puede adaptar a cualquier tipo de producto en el que estén disponibles los datos más vendidos de Merchant Center.

Nuestro ejemplo Insights, “Sneaker Store USA”

El código gratuito y la orientación técnica están disponibles en el enlace de github.

Creamos un modelo de datos de ejemplo para ser exactos para la industria de las zapatillas sin que los datos realmente pertenezcan a nadie.

El objetivo aquí es utilizar sus propios datos en su propio mercado. Combine los datos de la industria más vendidos con sus datos publicitarios para crear sus propias tendencias de conocimiento.

Cómo crear nuevos informes de Google Shopping Insights

El orden de las acciones técnicas es el siguiente:

  • Configura tu cuenta de servicio de Google.
  • Asegúrese de tener acceso de solo lectura en los anuncios de Google y la API de Analytics.
  • Configure un proyecto BigQuery.
  • Asegure el acceso a su feed de productos utilizado en Google Shopping.
  • Configure un entorno virtual de Python.
  • Obtenga todo lo autenticado en su entorno.
  • Descargue el código con la guía técnica.
  • Siga todas las instrucciones para el software utilizando el archivo README contenido con el código gratuito.
  • Configure el código para que se ejecute en la nube y programe cuándo ejecutarlo.
  • Ahora puede ajustarlo a su negocio.

Problemas de PPC resueltos

Desde nuestro equipo de PPC, le pedimos a Richard Kliskey que amplíe los desafíos y las soluciones que se ofrecen a través de este proyecto de información de informes.

Richard escribe: “Las pymes que administran Google Shopping necesitan conectar información de comercialización con decisiones publicitarias.

El desafío para los anunciantes más pequeños es la mejor manera de hacer uso de los datos de la industria minorista de Google y crear información procesable.

Los datos de popularidad están en Merchant Center, pero lo más probable es que las pymes no los usen”.

“El creciente catálogo de productos de una empresa crea un desafío de automatización de la información.

Las pymes necesitan identificar las tendencias comerciales de KPI a tiempo para maximizar la oportunidad de mercado, todo mientras minimizan el gasto desaprovechado en productos con una demanda y / o rentabilidad decrecientes”.

“Uno de los desafíos clave para trabajar con un inventario de productos en crecimiento es acceder rápidamente a información procesable.

Los profesionales del comercio electrónico deben comparar los datos de los clientes con los datos de la categoría de la industria y luego compararlos con el rendimiento de múltiples puntos de contacto de Google Ads con el rendimiento real de las ventas”.

Los profesionales de PPC pueden usar una base de datos personalizada dentro de Data Studio para lograr mejoras accionables.

  • Identificar oportunidades para aumentar la cuota de mercado.
  • Identificar oportunidades con alto potencial.
  • Ejemplo específico de la industria, zapatillas de deporte.

Identifique oportunidades para aumentar la cuota de mercado: comience con el informe de los mejores vendedores de la industria.

Compare sus datos con el rango de popularidad de toda la industria de Google Shopping. Identificar oportunidades para aumentar la cuota de mercado.

El objetivo es encontrar productos en su inventario que tengan un bajo volumen de clics pero que sean productos populares de venta según Google.

Identifique oportunidades con alto potencial: mediante el uso de una base de datos personalizada y los informes de Data Studio, puede identificar productos con alto potencial.

Esto significa productos con alta rentabilidad pero menores volúmenes de clics.

Poder usar los datos de Google Ad, los datos de Analytics, la disponibilidad de existencias y la clasificación de popularidad minorista en un solo lugar puede acelerar la toma de decisiones de PPC.

Identificar productos por un alto volumen de clics y una baja rentabilidad es una tarea simple que se puede hacer usando la función de informes en Google Ads, sin embargo, las PYME pueden tener dificultades para comparar esto con los datos de ventas reales.

Muchos solo miran los informes de Shopify. Este informe combina datos de Google Ads y Analytics juntos, ahorrando mucho tiempo al tener que saltar entre las pestañas del navegador.

Ejemplo específico de la industria, zapatillas de deporte: en el mercado de las zapatillas de deporte, uno de los grandes problemas es cuando las tallas de calzado populares se agotan, esto generalmente conduce a una disminución de la rentabilidad de ese producto.

El potencial está aquí para crear muchas más percepciones accionables basadas en sus propios datos. Este es solo el punto de partida.

Asesoramiento técnico final.

Como desarrollador detrás de esta configuración de informes personalizados, Angelo Caldeira tiene estos puntos de retroalimentación para cualquier desarrollador al que se le pida que cree esta base de datos personalizada y la configuración de informes.

Angelo escribe: “Deberá ayudar a los especialistas en marketing no técnicos a comprender que la mayor parte del trabajo consiste en crear una base de datos personalizada.

La visualización de datos es la última parte, pero es la única parte que la gente verá”.

“Es importante comprender lo que el individuo o el equipo de PPC obtendrá del panel de control; de lo contrario, puede perder el enfoque en lo que está tratando de lograr”.

“Escanee el código y asegúrese de que el feed de datos tenga todos los campos obligatorios, como gtin, id de producto, id de grupo de productos”.

“Si no tiene acceso a Google Analytics 360, nuestro código tiene esto en cuenta porque los datos que no son 360 a menudo se muestrean. Si tiene acceso a 360, entonces necesita ajustar el código ligeramente.

Las instrucciones estarán en el archivo README y los comentarios cuando descargue el código”.

En resumen, si anuncia en Google Shopping, esta base de datos personalizada y la configuración de informes pueden ayudarlo a ver cuáles son los mejores vendedores en su industria junto con sus propios números.

Como resultado, las oportunidades de crecimiento y una mayor rentabilidad se vuelven mucho más claras.

Fuente y foto: https://searchengineland.com/how-to-create-new-google-shopping-insight-reports-in-data-studio-337101