Crea una estrategia de puja inteligente con machine learning en tres sencillos pasos

Tenemos buenas noticias para los profesionales del marketing: las nuevas formas de conectar online suponen nuevas oportunidades para llegar a los consumidores.

Sin embargo, estos nuevos puntos de contacto pueden convertirse en un quebradero de cabeza si usas pujas manuales para anunciarte online, ya que tendrías que ajustar las pujas según la combinación de señales específica de cada cliente, como la hora a la que se conecta a Internet, el dispositivo y el navegador que usa o el idioma que habla.

Para una persona, esa tarea puede resultar increíblemente difícil, si no imposible. Por eso, muchos profesionales del marketing ya están utilizando herramientas de pujas automáticas, como Smart Bidding de Google Ads. Estas herramientas usan el machine learning para analizar rápidamente millones de señales y hacer ajustes en tiempo real en cada subasta.

Aunque esta tecnología es muy potente, necesita que le proporciones datos. Dicho de otra forma, tú eres quien controla la maquinaria. Smart Bidding es una tecnología inteligente, pero puede serlo aún más si eliges las estrategias adecuadas.

Veamos tres pasos que puedes seguir para conseguir mejores resultados con las herramientas de pujas automáticas.

Tres pasos para conseguir mejores resultados con las herramientas de pujas automáticas

Crea una estrategia de puja más inteligente en 3 sencillos pasos con el aprendizaje automático

Paso 1: Elige la estrategia de puja adecuada

Configura el seguimiento de conversiones y piensa en los objetivos que te gustaría conseguir. ¿Quieres aumentar el número de conversiones, reducir el coste por adquisición (CPA) o conseguir un retorno de la inversión publicitaria (ROAS) específico? Una vez que hayas definido tu objetivo, selecciona la estrategia de puja adecuada para alcanzarlo. Smart Bidding te ofrece diferentes estrategias para que puedas elegir la que quieras. Maximizar conversiones, por ejemplo, te permite obtener tantas conversiones como sea posible con un presupuesto concreto. Veamos las estrategias que han utilizado dos empresas.

Si no tienes ninguna limitación de presupuesto, puedes utilizar la estrategia CPA objetivo. En Skechers, por ejemplo, tuvieron que enfrentarse a un mercado muy competitivo en el sector del calzado en España. Por eso, no solo necesitaron incrementar las ventas, sino también aumentar el reconocimiento de marca. La estrategia CPA objetivo permitió que el equipo fijara un importe de puja con el que conseguir el máximo número posible de conversiones a un CPA específico. Según datos de Skechers, así consiguieron aumentar las conversiones en un 214 %.

Si tienes una campaña que ya ha conseguido un número determinado de conversiones y quieres obtener un retorno de la inversión publicitaria objetivo, la estrategia adecuada podría ser ROAS objetivo. El fabricante sueco de calcetines Happy Socks quería seguir creciendo internacionalmente. Para eso, necesitaba adaptar su rendimiento publicitario a cada mercado sin invertir mucho tiempo ni esfuerzo. La empresa utilizó las pujas de ROAS objetivo para optimizar todas sus campañas de búsqueda y, de esta forma, consiguió aumentar las ventas y cumplió a la vez sus objetivos de rentabilidad. Como resultado, Happy Socks observó un aumento del ROAS del 30 % en más de 20 mercados, una reducción del coste del 20 % y un incremento del 10 % en las ventas.

Paso 2: Espera

Con el machine learning, paciencia es sinónimo de virtud. Una vez que hayas implementado tu estrategia de puja automática, espera un tiempo antes de analizar el rendimiento.

Los algoritmos de Smart Bidding suelen requerir un periodo de aprendizaje de una semana. No obstante, la espera depende de los datos de conversión disponibles y de la latencia de las conversiones, o bien del tiempo transcurrido entre los clics y las conversiones. Consulta el informe de tu estrategia de puja para saber cuántos días quedan para que finalice el periodo de aprendizaje. Mientras tanto, no hagas demasiados cambios en tu campaña.

Cuando el periodo de aprendizaje haya finalizado, deja que la campaña se siga publicando unas semanas más. Después, averigua cuánto tardan en generarse las conversiones (el tiempo medio que un clic tarda en generar una conversión online). Ese es el tiempo que deberás esperar para hacer el análisis.

Supongamos que el intervalo de conversión medio es de 3 días. Durante la primera semana, tu campaña está en proceso de aprendizaje. Durante las semanas 2 y 3, deja que la campaña siga publicándose. Después de ese tiempo, deja pasar tres días antes de analizar el rendimiento de las semanas 2 y 3.

Paso 3: Sigue optimizando

Ganarás mucho tiempo cuando dejes de ajustar las pujas manualmente. Aprovecha ese tiempo para idear estrategias de optimización. Por ejemplo, podrías hacer cambios en las creatividades de anuncio, perfeccionar tu página de destino o mejorar la experiencia de compra en móviles en el sitio web de tu tienda. Todas estas optimizaciones harán que los algoritmos de pujas automáticas funcionen aún mejor.

Si eliges la estrategia de puja adecuada, esperas el tiempo suficiente antes de analizar el rendimiento y sigues implementando optimizaciones, podrás automatizar el proceso de puja y sacar el máximo partido al machine learning.

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