Markin + Google Ads integration
Supprimez les dépenses qui auraient de toute façon converti.
Qu'est-ce qu'une Google Ads Agent IA ?
Une configuration Markin et Google Ads décide quels clients méritent d'être payés pour être de nouveau atteints et les écrit comme membres d'une audience, de sorte que les dépenses vont à des personnes dont le comportement ne se serait de toute façon pas produit.
Le reciblage payant de clients qui seraient revenus de toute façon est l'un des plus grands gaspillages mesurables dans le B2C. La suppression basée sur l'uplift, et non sur la propension, est généralement le gain le plus rapide de tout le patrimoine.
Ce que Markin lit
- Exportations des dépenses et conversions de campagnes
Ce que Markin renvoie
- Audiences Customer Match pour l'expansion
- Audiences de suppression pour les clients qui n'ont pas besoin de contact payant
Comment la connexion fonctionne
| Pattern | Ce que cela signifie ici |
|---|---|
| Réécriture de l'attribution | Markin inscrit la decision sur le profil client ; tes parcours existants la lisent comme une condition d'entrée. La latence est l'intervalle de synchronisation de la plateforme. |
Que peux-tu demander à Markin de faire dans Google Ads?
- Comment arrêter de gaspiller des dépenses Google Ads sur des clients qui se convertiraient de toute façon ?
- Comment puis-je construire des audiences de rétention à partir de données first-party ?
- Comment mesurer la valeur incrémentale du retargeting ?
- Quels clients méritent une réactivation payante ?
Ce que Markin fait en Google Ads
- 01Lis les données de campagne, de dépenses et de conversion.
- 02Estime la valeur incrémentale par client, et non la valeur attribuée.
- 03Exclus les clients dont la conversion était déjà probable.
- 04Écris l'appartenance à une audience Customer Match en respectant le consentement.
- 05Supprime le holdout randomisé de la portée payante.
- 06Rééquilibrer les dépenses de réactivation vers les cohortes récupérables.
- 07Lis les conversions associées à l'ID de décision.
- 08Rapporte les revenus incrémentaux par euro dépensé.
Étendue des travaux
Le travail de growth derrière Google Ads
La liste ci-dessus est ce que Markin couvre en Google Ads. Un connecteur n'est que la surface. En dessous se trouve le travail lui-même : ce qu'un analyste, un lifecycle manager, un data scientist et un responsable de l'expérimentation feraient entre eux, fonctionnant en continu sur tes propres données.
Lis le patrimoine
Normalement un ingénieur de données, une fois, puis jamais actualisé.
- Lis l'historique des contacts afin que les envois passés comptent comme une pression sur le client.
- Suis les changements de catalogue, de prix et de plan au fur et à mesure qu'ils se produisent.
Trouve où les revenus s'échappent
Normalement une analyse approfondie trimestrielle par un analyste.
- Repère les incohérences de prix et de packaging entre ce que les gens achètent et ce qu'ils utilisent.
- Repère la friction produit qui est corrélée à la dégradation et à l'annulation.
Explique pourquoi
Normalement une investigation de deux semaines retirée de la roadmap.
- Garde la piste de requête afin qu'un analyste puisse reproduire chaque chiffre.
- Exécute l'enquête automatiquement et renvoie les facteurs avec leurs preuves.
Écris des hypothèses qui méritent d'être financées
Normalement un atelier, limité aux idées présentes dans la pièce.
- Écris des hypothèses en continu à travers le marketing, le produit, la tarification et la santé technique.
- Joins l'effet de revenus attendu et la population à laquelle il s'applique.
Décider par client
Normalement les règles de segmentation sont rafraîchies quand quelqu'un a le temps.
- Arbitrer entre chaque action en concurrence pour ce même client.
- Applique les plafonds de fréquence, la fatigue et les heures calmes avant que quoi que ce soit ne soit engagé.
Exécute dans les outils que tu utilises déjà
Normalement un ticket, puis un créneau dans le calendrier du mois suivant.
- Écris les décisions dans les systèmes CRM, d'engagement et d'entrepôt de données déjà en production.
- Déclenche des parcours et des campagnes que ton équipe lifecycle possède et peut modifier.
Prouver que cela a généré du chiffre d'affaires
Normalement discuté, rarement mesuré.
- Garder un groupe de contrôle randomisé sur chaque décision, et non un holdout global unique.
- Lis l'uplift de revenus par client par rapport à ce groupe de contrôle.
Retire, gouverne et transfère.
Normalement le travail de personne, donc rien n'est jamais désactivé.
- Montre l'ensemble du fil de décision lorsque le service juridique, financier ou un auditeur le demande.
- Donne à l'équipe un portefeuille qu'elle peut lire, questionner et annuler.
Google Ads questions
- How does Markin connect to Google Ads?
- Attribute write-back. Markin writes the decision onto the customer profile; your existing journeys read it as an entry condition. Latency is the platform's sync interval.
- What does Markin read from Google Ads?
- Campaign spend and conversion exports.
- What does Markin write back into Google Ads?
- Customer Match audiences for expansion Suppression audiences for customers who need no paid contact
- Devons-nous déplacer nos données vers Markin ?
- Non. Markin lit depuis ton entrepôt de données, tes événements produits et tes systèmes opérationnels en place, sur tes ressources de calcul, sous les règles d'accès que ton équipe de données a déjà définies. Rien n'est copié dans une base clients séparée et il n'y a pas de magasin de profils côté fournisseur à migrer ultérieurement.
- Markin remplace-t-il notre plateforme d'engagement ou notre CDP ?
- Non, et cela ne devrait pas l'être. Ta plateforme d'engagement conserve le canal, les modèles, la délivrabilité et la gouvernance. Ton CDP conserve l'identité et le consentement. Markin ajoute la couche qu'aucune n'a : décider quelle action mérite d'exister pour chaque client, et le prouver contre un holdout.
- Et si le système que nous utilisons n'est pas répertorié ?
- Les quatre modèles d'activation couvrent presque tout : l'écriture d'attributs, l'événement déclenché, l'API de décision et le rendu de surface direct. Tout système qui expose une API, accepte un tableau, ou peut lire une colonne d'entrepôt peut recevoir des décisions. Les nouveaux connecteurs sont construits pendant le déploiement, généralement en quelques jours.