El marketing impulsado por datos comienza con los desarrolladores

Para crear una gran campaña de marketing en el panorama actual, los datos deben guiar tu estrategia, no solo medir el éxito. Los desarrolladores desempeñan un papel clave en la implementación de herramientas que analicen y procesen estos datos para convertirlos en estadísticas, estrategias más inteligentes y mejores resultados.

Libera el poder de tus datos de marketing con estas tres soluciones de MarTech para desarrolladores. Desde la recopilación de datos, con transparencia y control sin precedentes, hasta la transformación de datos sin procesar en estadísticas estructuradas o el uso de pruebas A/B automatizadas para un rendimiento óptimo, así es como los desarrolladores pueden transformar el potencial de los datos de marketing.

sGTM Pantheon

Logra mayor control y transparencia sobre tus datos de marketing

Desde los botones en los que se hizo clic hasta las páginas por las que el usuario se desplazó, saber cómo interactúan las personas con tu sitio web o app es crucial para optimizar el rendimiento. Google Tag Manager (sGTM) en el servidor facilita este proceso midiendo el tráfico y administrando el flujo de datos, a la vez que abre las puertas a una privacidad, un rendimiento, un control y una productividad superiores.

sGTM Pantheon es una caja de herramientas de soluciones fáciles de implementar que complementan las funcionalidades actuales de sGTM de diferentes maneras:

• Mejorar los procesos de generación de informes, pujas, administración de público y canalización de datos.

• Lograr transparencia y control incomparables sobre los datos del sitio web y de apps.

• Acceder a datos de API externas y de clientes, productos y negocios basados en la nube, en tiempo real.

• Ofrecer personalización de sitios web en tiempo real y optimización de la tasa de conversión.

• Acceder a análisis e informes avanzados mediante bases de datos en la nube.

Los desarrolladores tienen la flexibilidad de combinar soluciones para crear una única canalización que se pueda integrar tanto con plataformas de Google y externas. Debido a que sGTM Pantheon utiliza un entorno de servidor, las soluciones se ejecutan en un entorno de origen privado y seguro en la nube.

¿Qué encontrarás en la caja de herramientas sGTM Pantheon?

Para recopilar datos:

• Soteria: calcula la conversión de pujas en ganancias para transacciones en línea sin exponer datos.

• Phoebe: llama a Vertex AI en tiempo real para pujas por valor del ciclo de vida del cliente (LTV) y calificación de clientes potenciales.

• Artemis: extrae datos de clientes desde Firestore para la segmentación del público.

• Apollo: recupera datos de una hoja de cálculo de Google para generar un valor de generación de clientes potenciales para su calificación.

• Cerberus: integra reCAPTCHA para filtrar eventos generados por bots y actividades sospechosas.

• Dioscuri: ofrece personalización con acceso rápido a Gemini.

Para enviar datos:

• Hephaestus: mejora la automatización de canalizaciones de datos de pujas, público, análisis y marketing.

• Deipeus: envía datos de origen al sitio web para su personalización.

• Caos: impulsa procesos avanzados de análisis, recuperación de datos y creación de público.

• Hermes: simplifica el envío de datos en canalizaciones de datos.

Para administrar datos:

• Argos: supervisa configuraciones críticas de gTag.

sGTM Pantheon es una solución viva y en continuo crecimiento. ¿Quieres ver más herramientas? Explora todo sGTM Pantheon en GitHub.

GA4 Dataform

Transforma datos de BigQuery en estadísticas comprensibles con GA4 Dataform

Tus datos de marketing de Google Analytics 4 (GA4) contienen historias sin contar, información poderosa y nuevas formas de conexión con tu público, pero descifrarlos no siempre es fácil.

GA4 Dataform es una herramienta de transformación de datos que organiza los datos sin procesar de BigQuery en tablas claras y modulares, como eventos, elementos, sesiones y transacciones, entre otras posibilidades, para que usuarios de todos los niveles de habilidad técnica puedan analizar datos y dirigir campañas basadas en ellos. Con su oferta de profundidad y simplicidad, GA4 Dataform te brinda el poder de ir más allá de la configuración predeterminada, crear tus propios modelos de datos y encontrar nuevas formas de interactuar con los clientes.

¿Cómo integro GA4 Dataform con BigQuery?

GA4 Dataform es un proyecto de Google Cloud Dataform que ofrece modelos de datos SQL para transformar exportaciones de GA4 BigQuery sin procesar. El código es, en esencia, un paquete de inicio que te ayudará a crear modelos sobre las exportaciones de datos sin procesar de GA4 para estadísticas de marketing basada en datos.

Las funciones actualmente disponibles incluyen:

1: Creación de una user_key y una ga_session_key únicas.

2: Suministrar como salida una tabla de sesión sintetizable, una tabla user_transaction_daily, una tabla de eventos y mucho más.

3: Ampliación de Gclid mediante asignación de GCLID GA4 a GCLID de vista de clics de transferencia de datos de Google Ads (configuración opcional).

4: Atribución del último clic a nivel de evento.

¿Todo listo para empezar? La implementación es simple: explora GA4 Dataform en GitHub para aprender a hacerla.

FeedX

FeedX es la plataforma de pruebas A/B definitiva para feeds de compras.

¿Qué sucedería si pudieras eliminar las conjeturas y las pruebas manuales de tus campañas de compras de Google Ads? FeedX es un framework de experimentación de código abierto que sirve de ayuda a los anunciantes para realizar pruebas A/B para las modificaciones del feed de compras, de modo que puedan ver el resultado de los ajustes específicos frente a los cambios de rendimiento observados.

Los anunciantes en línea que desean escalar las optimizaciones en sus inventarios deben saber que su estrategia tendrá un impacto positivo en el rendimiento. Pero sin una señal clara de retroalimentación, es difícil saber si los cambios creativos mejoran los resultados o no.

FeedX resuelve este problema permitiendo que los anunciantes prueben cualquier cambio mediante un framework de pruebas A/B de Python confiable. FeedX es un paquete de Python que contiene toda su lógica y mecánica, así como un conjunto de cuadernos de Colab que te muestran cómo usar el paquete para diseñar y analizar experimentos.

Cómo funciona FeedX

FeedX utiliza prácticas recomendadas del sector para garantizar que el experimento sea lo más sensible y sólido posible. Con un diseño de crossover, está ajustado para el rendimiento previo al experimento con CUPED (experimento controlado utilizando datos previos al experimento) y recorta los elementos atípicos de ser necesario. A continuación, se ofrece una descripción general del flujo:

1: El anunciante comienza con un elemento que le gustaría probar; por ejemplo, la optimización de un título o una descripción. Para garantizar resultados confiables, la prueba debe incluir al menos 1000 elementos y el cuaderno de diseño de FeedX te alertará si el tamaño de la muestra es demasiado reducido.

2: Los elementos del feed se dividen aleatoriamente en dos grupos: uno de control y otro de tratamiento.

3: El anunciante crea un feed complementario que contiene solo las optimizaciones para los elementos del tratamiento, y comienza el experimento subiendo este feed complementario al Merchant Center.

4: Opcionalmente, se pueden realizar experimentos cruzados en los que el anunciante intercambie estos grupos para que el grupo de tratamiento se convierta en el grupo de control.

5: Al final del experimento, se analiza el rendimiento de todos los elementos y se compara entre los grupos de control y de tratamiento. El resultado es un informe de métricas fiable, respaldado por un intervalo de confianza y significación estadística.

Olvídate de las conjeturas. ¿Estás listo para revolucionar los anuncios de compras con datos? Conoce en profundidad cómo funciona FeedX en GitHub.

Libera soluciones basadas en datos con herramientas de MarTech

Esta es la segunda publicación de nuestra serie de dos partes sobre cómo cerrar la brecha entre el marketing y el desarrollo. Para explorar nuestras soluciones de MarTech de IA generativa, consulta Tres soluciones de MarTech que implementan la IA generativa en el marketing.

Mantente atento a más actualizaciones en el blog de Google for Developers o consulta nuestra guía de soluciones de MarTech para encontrar herramientas aún más innovadoras que puedes implementar hoy mismo.