Implantación de Google Analytics 360 • En ruta hacia una visión clara del comportamiento del cliente
Resultados
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2.tasadeconversión3vecessuperior
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3vecesmenoscosteporadquisición(CPA)
Conectar los puntos de contacto para obtener una visión clara del embudo.
La llegada de Covid-19 y los consiguientes cierres habían provocado un descenso de las ventas de coches en Tailandia del 4,2 % en 2021, lo que llevó a los fabricantes de automóviles a buscar la manera de dirigirse mejor a su público y lograr mayores tasas de conversión. Nissan Tailandia, que deseaba optimizar y obtener una visión completa de su estrategia de marketing digital, incorporó a Monks como socio de análisis de datos y nube. Para que Nissan pudiera ver el compromiso de sus clientes a través de múltiples puntos de contacto en línea, implantamos Google Analytics 360 y conectamos el rendimiento de los medios de Display & Video 360 y Google Ads.
En colaboración con
- Nissan Thailand
Elretargetingylaprospeccióndeaudienciaspredictivassonmásprecisosyeficaces.Comoresultado,conseguimossermáseficientesconnuestrogasto,loquesetraduceenunmayorahorrodecostes.
Establecer la hoja de ruta para predecir el comportamiento de la audiencia.
Gracias a un enfoque integrado y fundamentado, Nissan pudo comprobar el rendimiento de sus campañas e identificar oportunidades para optimizarlas aún más, como la reducción del coste por acción comercial clave y el aumento de la participación en el sitio web. Además, hicimos que la información sobre los usuarios fuera más práctica al integrar los datos de interacción del sitio web en Google Marketing Platform con los datos de compra de coches en el CRM de Nissan. Esto nos permitió diseñar, probar y automatizar un modelo de aprendizaje automático predictivo capaz de identificar la propensión a la compra entre los nuevos visitantes del sitio web.
Prueba de audiencias predictivas para prospección y retargeting.
Junto con el equipo de Nissan y su agencia de medios, Nissan United, llevamos a cabo un experimento de prospección y retargeting. El objetivo era evaluar si la segmentación de un público con "alta propensión a la compra" a partir de los resultados de nuestro modelo era mejor que la segmentación manual basada en reglas. Resultó que nuestro modelo predictivo superó a las campañas de control con una tasa de conversión 2,3 veces mejor y un coste por acción 3 veces menor. Este resultado positivo y el potencial de la tecnología para obtener beneficios en el futuro llevaron al equipo de Nissan a plantearse incluir audiencias predictivas en otras campañas y ampliarlas a diferentes canales de marketing.
