Markin + Google Ads integration
Suprimir o gasto que teria convertido de qualquer forma.
O que é um Google Ads Agente de IA?
Uma configuração Markin e Google Ads decide quais clientes valem a pena pagar para alcançar novamente e os grava como audience membership, para que o spend seja direcionado a pessoas cujo comportamento não teria ocorrido de qualquer forma.
O retargeting pago de clientes que teriam regressado de qualquer forma é um dos maiores desperdícios mensuráveis no B2C. A supressão impulsionada pelo uplift, não pela propensão, é geralmente a vitória mais rápida em toda a operação.
O que a Markin lê
- Exportações de gastos e conversão de campanhas
O que a Markin escreve de volta
- Públicos-alvo do Customer Match para expansão
- Audiências de supressão para clientes que não precisam de contacto pago
Como a conexão funciona
| Padrão | O que significa aqui |
|---|---|
| Atribuição de reescrita | A Markin escreve a decisão no perfil do cliente; as suas jornadas existentes leem-na como uma condição de entrada. A latência é o intervalo de sincronização da plataforma. |
O que você pode pedir para Markin fazer em Google Ads?
- Como paro de desperdiçar gastos em Google Ads com clientes que converteriam de qualquer forma?
- Como construo audiências de retenção a partir de dados primários?
- Como meço o valor incremental do retargeting?
- Quais clientes valem uma reativação paga?
O que Markin faz em Google Ads
- 01Leia dados de campanha, gastos e conversão.
- 02Estimar o valor incremental por cliente, não o valor atribuído.
- 03Exclua clientes cuja conversão já era provável.
- 04Escreva a associação a Customer Match com o consentimento respeitado.
- 05Suprima o holdout randomizado do alcance pago.
- 06Reequilibre o investimento em reativação para cohorts recuperáveis.
- 07Ler conversões de volta associadas ao ID da decisão.
- 08Reporte a receita incremental por euro gasto.
Âmbito do trabalho
O trabalho de growth por trás Google Ads
A lista acima é o que Markin toca em Google Ads. Um conector é apenas a superfície. Abaixo está o trabalho em si: o que um analista, um lifecycle manager, um data scientist e um experimentation lead fariam entre si, correndo continuamente contra os seus próprios dados.
Ler o património
Normalmente um engenheiro de dados, uma vez, depois nunca mais atualizado.
- Ler histórico de contactos para que os envios anteriores contem como pressão sobre o cliente.
- Acompanhe as mudanças de catálogo, preços e planos à medida que acontecem.
Encontre onde a receita está a vazar
Normalmente uma análise aprofundada trimestral feita por um analista.
- Identifique a incompatibilidade de preços e pacotes entre o que as pessoas compram e o que usam.
- Identifique o atrito do produto que se correlaciona com o downgrade e o cancelamento.
Explique porquê
Normalmente, uma investigação de duas semanas retirada do roadmap.
- Mantenha o rasto da query para que um analista possa reproduzir cada número.
- Execute a investigação automaticamente e retorne os fatores com suas evidências.
Escreva hipóteses que valem a pena financiar
Normalmente, um workshop, limitado às ideias presentes na sala.
- Escreva hipóteses continuamente em marketing, produto, preços e saúde técnica.
- Anexe o efeito de receita esperado e a população a que se aplica.
Decidir por cliente
Normalmente, as regras de segmentação são atualizadas quando alguém tem tempo.
- Arbitrar entre cada ação que concorre pelo mesmo cliente.
- Aplique limites de frequência, fadiga e horas de silêncio antes que qualquer coisa seja confirmada.
Execute nas ferramentas que você já usa
Normalmente um ticket, depois um lugar no calendário do próximo mês.
- Escreva decisões nos sistemas de CRM, engajamento e warehouse já em produção.
- Ative jornadas e campanhas que a sua equipa de lifecycle possui e pode editar.
Comprovar que causou a receita
Normalmente discutido, raramente medido.
- Reter um grupo de controlo aleatório em cada decisão, não um holdout global.
- Ler o uplift na receita por cliente contra esse controlo.
Retire, governe e transfira
Normalmente não é trabalho de ninguém, então nada é alguma vez desativado.
- Mostre todo o rasto de decisões quando o departamento jurídico, financeiro ou um auditor o solicitar.
- Entregue à equipa um portfólio que eles possam ler, questionar e anular.
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
- Temos de mover os nossos dados para Markin?
- Não. Markin lê do seu warehouse, eventos de produto e sistemas operacionais em uso, no seu ambiente de computação, sob as regras de acesso que a sua equipa de dados já estabeleceu. Nada é copiado para uma base de clientes separada e não existe um store de perfis por parte do fornecedor para migrar mais tarde.
- Markin substitui a nossa plataforma de engagement ou CDP?
- Não, e não deveria. A sua engagement platform mantém o canal, os templates, a deliverability e a governance. O seu CDP mantém a identidade e o consentimento. A Markin adiciona a camada que nenhuma delas tem: decidir qual ação merece existir para cada cliente e prová-la contra um holdout.
- E se o sistema que usamos não estiver listado?
- Os quatro padrões de ativação cobrem quase tudo: gravação de atributos, evento acionado, API de decisão e renderização direta da superfície. Qualquer sistema que exponha uma API, aceite uma tabela ou possa ler uma coluna de warehouse pode receber decisões. Novos conectores são construídos durante a implementação, geralmente em dias.