Vicen Martinez

Hacer mediciones que tengan en cuenta las aplicaciones y los sitios web resulta complicado, pero es muy importante para entender el comportamiento entre plataformas. ¿Qué soluciones ofrece Google para solventar estas dificultades en la medición de las aplicaciones y los sitios web? Elige dos respuestas.

• Los enlaces profundos
• El informe de plataformas del SDK de Google Ads
• Las propiedades web y de aplicación de Google Analytics
• El informe de actividad multiplataforma de Google Analytics

 

Explicación:

Las opciones seleccionadas, Los enlaces profundos y Las propiedades web y de aplicación de Google Analytics, son correctas porque ambas soluciones permiten a los anunciantes mejorar la medición y el análisis del comportamiento de los usuarios entre plataformas. Los enlaces profundos facilitan la navegación directa a contenido específico dentro de la aplicación desde otras plataformas, como sitios web o correos electrónicos, lo que ayuda a rastrear y medir la efectividad de diversas campañas publicitarias. Por otro lado, las propiedades web y de aplicación de Google Analytics permiten consolidar los datos de las interacciones tanto en el sitio web como en la aplicación, ofreciendo una visión integral del comportamiento del usuario. Esto es fundamental para entender cómo los usuarios interactúan con la marca a través de diferentes canales y para optimizar las estrategias de marketing en función de esos insights, lo que facilita la toma de decisiones informadas y mejora el rendimiento general de las campañas.

 

Hace unos días, Quique publicó una campaña de aplicaciones de Google y se ha dado cuenta de que la campaña está todavía en fase de aprendizaje. ¿Qué puede contribuir a que una campaña de aplicaciones permanezca más tiempo en la fase de aprendizaje?

• El hecho de que solo se utilicen recursos de texto
• El hecho de que el presupuesto sea bajo
• El idioma elegido
• El nombre que se haya dado a la campaña

 

Explicación:

La opción seleccionada, El hecho de que el presupuesto sea bajo, es correcta porque un presupuesto limitado puede restringir la capacidad de la campaña para generar suficientes datos necesarios para el aprendizaje automático. Durante la fase de aprendizaje, Google Ads necesita recopilar información sobre cómo los usuarios interactúan con los anuncios para optimizar la entrega y las ofertas. Si el presupuesto es bajo, es probable que la campaña no reciba suficientes impresiones o conversiones, lo que alarga el tiempo en esta fase ya que el sistema no puede aprender de manera efectiva y ajustar las estrategias en función del rendimiento real. Por lo tanto, un presupuesto adecuado es esencial para acelerar el proceso de aprendizaje y maximizar el rendimiento de la campaña.

 

Hace mucho tiempo que Rosana publicó una campaña de aplicaciones de Google y quiere identificar qué usuarios son más valiosos para su negocio. ¿Qué medidas debería tomar Rosana para identificar a los usuarios más valiosos? Elige dos respuestas.

• Crear una encuesta detallada para enviársela a los usuarios más activos.
• Asignar valores específicos a distintos eventos que tengan lugar en la aplicación.
• Usar ventanas retrospectivas más prolongadas al analizar datos.
• Analizar una gran variedad de reseñas que se hayan dejado en la ficha de la tienda de aplicaciones.

 

Explicación:

Las opciones seleccionadas, Asignar valores específicos a distintos eventos que tengan lugar en la aplicación y Usar ventanas retrospectivas más prolongadas al analizar datos, son correctas porque ambas estrategias son efectivas para identificar a los usuarios más valiosos. Asignar valores a diferentes eventos dentro de la app permite a Rosana cuantificar la importancia de las acciones que los usuarios realizan, como compras, interacciones o registros, facilitando la clasificación de los usuarios según su contribución al negocio. Por otro lado, usar ventanas retrospectivas más prolongadas al analizar datos proporciona una visión más completa del comportamiento del usuario a lo largo del tiempo, permitiendo identificar patrones y tendencias que pueden no ser evidentes en períodos más cortos. Juntas, estas medidas permiten a Rosana tomar decisiones informadas para optimizar su estrategia de marketing y enfocarse en retener y potenciar a los usuarios que realmente aportan valor a su negocio.

 

Guille es director de marketing online en una agencia de publicidad. Cada día va conociendo mejor las posibilidades del aprendizaje automático y le preocupa que sus clientes piensen que su trabajo ya no es tan necesario. ¿Qué razonamientos deberían convencerle de que los sistemas automáticos influyen positivamente en el marketing? Elige dos respuestas.

• El aprendizaje automático le ahorra tiempo, lo que le permite dedicar más tiempo a reforzar las relaciones con los clientes.
• El aprendizaje automático le permite dedicar más tiempo a la estrategia de marketing y no tanto a los detalles de las campañas.
• El aprendizaje automático puede proporcionar información valiosa sobre los datos, por lo que no es necesario que haga análisis de rendimiento.
• El aprendizaje automático se encarga de la comunicación con los clientes, por lo que puede dedicar más a tiempo a afinar las campañas.

 

Explicación:

Las opciones seleccionadas, El aprendizaje automático le ahorra tiempo, lo que le permite dedicar más tiempo a reforzar las relaciones con los clientes y El aprendizaje automático le permite dedicar más tiempo a la estrategia de marketing y no tanto a los detalles de las campañas, son correctas porque destacan cómo la automatización complementa, en lugar de reemplazar, el trabajo de los profesionales del marketing. En primer lugar, al ahorrar tiempo en tareas repetitivas y analíticas, el aprendizaje automático libera a Guille para que se concentre en establecer y fortalecer relaciones con sus clientes, lo que es esencial para el éxito a largo plazo de cualquier estrategia de marketing. En segundo lugar, al permitir que Guille dedique más atención a la estrategia de marketing, puede pensar de manera más creativa y planificar campañas más efectivas, en lugar de verse atrapado en los detalles operativos. Esto significa que el aprendizaje automático no solo mejora la eficiencia, sino que también empodera a los profesionales del marketing para que se enfoquen en actividades de mayor valor, mejorando así los resultados generales de las campañas y la satisfacción del cliente.