Training Program – 06 e 07 de março de 2009 Planejamento, Negociação e Gestão de Mídia Online
Fred Pacheco -  fred@pacheco.inf.br   Planejamento, Negociação e Gestão de Mídia Online Otimização de Campanhas http://blog.pacheco.inf.br/
F RED   P ACHECO http://blog.pacheco.inf.br/ http://artigos.pacheco.inf.br /
As métricas básicas e obrigatórias © 2008 JumpEducation métricas off-site (adservers) métricas on-site (webanalytics)
Cobertura e Freqüência Freqüência alta  Baixa freqüência e alta cobertura
© 2008 JumpEducation Cases AQUISIÇÃO Obter cadastro de prospects interessados no produto, para realizar ações de relacionamento.  Cliente: Produto para Jovens Solução:   Levar os usuários a um site divertido, que funcione para viralização e incentive o usuário a fornecer seu cadastrado para aproveitar as funcionalidades do ambiente. Desafio de Negócio:
Freqüência e Cobertura As pessoas podem receber peças da campanha em diversos sites e por isso é necessário eliminar a sobreposição de pessoas impactadas para calcular a freqüência e cobertura © 2008 JumpEducation Fonte: Predicta Knowledge base – Metrics www.predicta.com.br
By Maestro TM  for Advertisers Cases AQUISIÇÃO By Maestro TM  for Advertisers Solução: Sobreposição de Cobertura A campanha poderia ter atingido  22.4 milhões de usuários (92% do total) com apenas 48% do total de custo dos sites A, B, C, D, E, F e nós não estávamos incluídos no plano de mídia.  Resultados:   O que a gente fez? Uma análise quantitativa  da eficiência de cada site  da campanha em atingir  a audiência desejada identificando a audiência duplicada entre os sites.
© 2008 JumpEducation Relatório por data Relatório por site Relat órios de Mídia Online - AdServer Fonte: Predicta Knowledge base – Metrics www.predicta.com.br
© 2008 JumpEducation Cases AQUISIÇÃO Gerar matrículas nos cursos de graduação da entidade.  Cliente: Empresa de Ensino Solução:   Utilizar diversas mídias, para aumentar a cobertura e conseguir o máximo de matrículas possível. Integrar todas as mídias e a visitação ao website para medir precisamente o retorno de cada uma. Desafio de Negócio:
Exemplo de Mapa de Origem Fonte: Predicta Knowledge base – Metrics www.predicta.com.br O mapa permite avaliar o comportamento dos usuários de acordo com a origem. Diferenciando aqueles que clicaram na campanha; que foram expostos a campanha e depois acessaram o site diretamente; que buscaram links patrocinados; etc.
Exemplo de Análise de Conversões por Origem A Mídia Gráfica apresentou maior volume de visitas e conversões, porém os Links Patrocinados apresentaram os menores custos da campanha
By Maestro TM  for Advertisers Cases AQUISIÇÃO By Maestro TM  for Advertisers Solução: A/B Testing Resultados dos testes indicam que anúncios que possuem um tom forte de azul no fundo  possuem vantagem sobre os outros, talvez pela afinidade com a cor predominante.  Resultados:  Azul Amarelo Cor de Fundo Taxa de Cliques 0,093% 0,088% Fase 2: Tipos de Anúncios Tipo de Campanha Taxa de Cliques Resultados de testes indicam que anúncios com campanhas mais agressivas possuem vantagem sobre aqueles com campanhas institucionais e um approach mais passivo.  Fase 1: Cor de Fundo Agressivas Institucionais 0,085% 0,077% O que a gente fez? Implementamos um método de teste variável para testar múltiplas amostras contra uma peça de controle com o objetivo de descobrir qual delas é mais eficiente para aumentar a taxa de cliques.
Otimização em Tempo Real Fonte: Predicta Knowledge base – Metrics www.predicta.com.br
By Maestro TM  for Advertisers Cases PERSUASÃO Solução: Predicta Layout Content Um Portal quer ter informações sobre  o interesse de seus usuários pelo conteúdo do seu site, em tempo real, para fazer mudanças on going, para agradar sua audiência. O Predicta Layout Content pode fazer isso. Conteúdo manejado de acordo com a popularidade de cada área na Home Page; Rápida identificação dos títulos mais populares  Identificação dos profiles dos usuários de acordo com cada filtro gerando  conhecimento sobre os visitantes dos web sites  Otimizar a localização dos conteúdos baseando-se nas respostas dos cliques  segundo estatísticas demográficas e comportamentais Benefícios:  By Predicta Atmosphere TM
Análise de Afinidade de Peças para Conversão Peça que atraiu o público com maior afinidade a conversão
Avaliação de Custos Mídia Gráfica * Valores hipotéticos , meramente ilustrativos. 3
Medição da Viralização 10.000.000 de pessoas impactadas pela campanha 100.000 visitantes de mídia no hotsite 60.000 indicações para amigos 35.000 visitantes viralizados
Dúvidas? Fred Pacheco -  [email_address]
Obrigado! Fred Pacheco -  [email_address]

Otimização de Campanhas Online

  • 1.
    Training Program –06 e 07 de março de 2009 Planejamento, Negociação e Gestão de Mídia Online
  • 2.
    Fred Pacheco - fred@pacheco.inf.br Planejamento, Negociação e Gestão de Mídia Online Otimização de Campanhas http://blog.pacheco.inf.br/
  • 3.
    F RED P ACHECO http://blog.pacheco.inf.br/ http://artigos.pacheco.inf.br /
  • 4.
    As métricas básicase obrigatórias © 2008 JumpEducation métricas off-site (adservers) métricas on-site (webanalytics)
  • 5.
    Cobertura e FreqüênciaFreqüência alta Baixa freqüência e alta cobertura
  • 6.
    © 2008 JumpEducationCases AQUISIÇÃO Obter cadastro de prospects interessados no produto, para realizar ações de relacionamento. Cliente: Produto para Jovens Solução: Levar os usuários a um site divertido, que funcione para viralização e incentive o usuário a fornecer seu cadastrado para aproveitar as funcionalidades do ambiente. Desafio de Negócio:
  • 7.
    Freqüência e CoberturaAs pessoas podem receber peças da campanha em diversos sites e por isso é necessário eliminar a sobreposição de pessoas impactadas para calcular a freqüência e cobertura © 2008 JumpEducation Fonte: Predicta Knowledge base – Metrics www.predicta.com.br
  • 8.
    By Maestro TM for Advertisers Cases AQUISIÇÃO By Maestro TM for Advertisers Solução: Sobreposição de Cobertura A campanha poderia ter atingido 22.4 milhões de usuários (92% do total) com apenas 48% do total de custo dos sites A, B, C, D, E, F e nós não estávamos incluídos no plano de mídia. Resultados: O que a gente fez? Uma análise quantitativa da eficiência de cada site da campanha em atingir a audiência desejada identificando a audiência duplicada entre os sites.
  • 9.
    © 2008 JumpEducationRelatório por data Relatório por site Relat órios de Mídia Online - AdServer Fonte: Predicta Knowledge base – Metrics www.predicta.com.br
  • 10.
    © 2008 JumpEducationCases AQUISIÇÃO Gerar matrículas nos cursos de graduação da entidade. Cliente: Empresa de Ensino Solução: Utilizar diversas mídias, para aumentar a cobertura e conseguir o máximo de matrículas possível. Integrar todas as mídias e a visitação ao website para medir precisamente o retorno de cada uma. Desafio de Negócio:
  • 11.
    Exemplo de Mapade Origem Fonte: Predicta Knowledge base – Metrics www.predicta.com.br O mapa permite avaliar o comportamento dos usuários de acordo com a origem. Diferenciando aqueles que clicaram na campanha; que foram expostos a campanha e depois acessaram o site diretamente; que buscaram links patrocinados; etc.
  • 12.
    Exemplo de Análisede Conversões por Origem A Mídia Gráfica apresentou maior volume de visitas e conversões, porém os Links Patrocinados apresentaram os menores custos da campanha
  • 13.
    By Maestro TM for Advertisers Cases AQUISIÇÃO By Maestro TM for Advertisers Solução: A/B Testing Resultados dos testes indicam que anúncios que possuem um tom forte de azul no fundo possuem vantagem sobre os outros, talvez pela afinidade com a cor predominante. Resultados: Azul Amarelo Cor de Fundo Taxa de Cliques 0,093% 0,088% Fase 2: Tipos de Anúncios Tipo de Campanha Taxa de Cliques Resultados de testes indicam que anúncios com campanhas mais agressivas possuem vantagem sobre aqueles com campanhas institucionais e um approach mais passivo. Fase 1: Cor de Fundo Agressivas Institucionais 0,085% 0,077% O que a gente fez? Implementamos um método de teste variável para testar múltiplas amostras contra uma peça de controle com o objetivo de descobrir qual delas é mais eficiente para aumentar a taxa de cliques.
  • 14.
    Otimização em TempoReal Fonte: Predicta Knowledge base – Metrics www.predicta.com.br
  • 15.
    By Maestro TM for Advertisers Cases PERSUASÃO Solução: Predicta Layout Content Um Portal quer ter informações sobre o interesse de seus usuários pelo conteúdo do seu site, em tempo real, para fazer mudanças on going, para agradar sua audiência. O Predicta Layout Content pode fazer isso. Conteúdo manejado de acordo com a popularidade de cada área na Home Page; Rápida identificação dos títulos mais populares Identificação dos profiles dos usuários de acordo com cada filtro gerando conhecimento sobre os visitantes dos web sites Otimizar a localização dos conteúdos baseando-se nas respostas dos cliques segundo estatísticas demográficas e comportamentais Benefícios: By Predicta Atmosphere TM
  • 16.
    Análise de Afinidadede Peças para Conversão Peça que atraiu o público com maior afinidade a conversão
  • 17.
    Avaliação de CustosMídia Gráfica * Valores hipotéticos , meramente ilustrativos. 3
  • 18.
    Medição da Viralização10.000.000 de pessoas impactadas pela campanha 100.000 visitantes de mídia no hotsite 60.000 indicações para amigos 35.000 visitantes viralizados
  • 19.
    Dúvidas? Fred Pacheco- [email_address]
  • 20.
    Obrigado! Fred Pacheco- [email_address]