Usar datos empresariales para administrar campañas

Finanzas: ejemplo de datos empresariales

Generar informes sobre productos financieros específicos o categorías de productos genéricas

Es posible que los anunciantes de servicios financieros necesiten crear varias campañas para cada producto específico que promocionen. Por ejemplo, un anunciante puede crear algunas campañas para promocionar cuentas corrientes, otras para promocionar cuentas de ahorro y otras para promocionar certificados de depósito (CD).

Con los datos empresariales es más fácil ver cómo las campañas de un anunciante contribuyen en la promoción de un producto específico. A continuación se muestra un ejemplo de un informe que utiliza datos empresariales para organizar las métricas de rendimiento:
Report on business data

 

Cómo configurar los datos empresariales para generar informes sobre productos específicos

Primero cree una tabla de datos empresariales denominada "Financial Product":
Create a table that contains only an ID column.

A continuación, añada una fila de datos empresariales para cada producto que promocione:
Business data table with one column.

Además de los productos mencionados anteriormente, puede añadir algunos de los siguientes:

  • Préstamo de estudios
  • Préstamo hipotecario con tasa de interés del 8%
  • Préstamo hipotecario con tasa de interés del 14%
  • Bonificaciones por viajes
  • Tarjeta de pequeñas empresas
  • Tarjeta con tasa de interés baja
  • Remuneraciones en efectivo
  • Bajo índice de crédito
  • Préstamo al consumo
  • Préstamo hipotecario con aval
  • Gestión del patrimonio
  • Cuentas de corretaje
  • Fondos de inversión
  • Jubilación
  • Planificación financiera

Aplique las filas de esta tabla a sus campañas y, a continuación, consulte la columna "Financial Product.ID" de la pestaña Dimensiones para ver los datos de rendimiento de cada producto:
Report on business data

Ideas para obtener datos empresariales más detallados

Cada producto financiero puede pertenecer a una línea de negocio o categoría más genérica. Por ejemplo:

  • "Checking account" y "Savings account" pertenecen a "Banking".
  • "VA loans" pertenece a "Mortgages".
  • "Travel rewards" pertenece a "Credit cards".

Defina estas categorías más genéricas en una tabla de datos empresariales. A continuación, puede resumir los datos de rendimiento de cada categoría y segmentar los informes por un producto concreto:
Use dimensions to roll up metrics ina business data category.

También puede segmentar un informe por campañas para ver en qué medida ha contribuido cada producto y campaña en el rendimiento de la categoría genérica.

Cómo ampliar sus datos empresariales para generar informes sobre categorías más genéricas

Primero cree una tabla de datos empresariales denominada "Financial Product Category" en la que figuren todas las categorías:
Business data table with finance categories.

Aplicar las filas de la tabla "Financial Product Category" directamente a las campañas genéricas que promocionen sus categorías más genéricas "Banking", "Mortgage" o "Credit cards" (y que no estén vinculadas a ningún producto específico).

A continuación, añada una columna a la tabla "Financial Product" original que haga referencia a las categorías de la tabla "Financial Product Category":
Add a reference to another business data table.

Edite cada una de las filas de la tabla "Financial Product" para especificar la categoría de producto adecuada. Cuando haya terminado, la tabla de datos empresariales tendrá este aspecto:
Financial Product table with a reference to the Financial Product Category table

Ahora, cada producto hace referencia a su categoría más genérica. Dado que ya ha aplicado los datos de la tabla "Financial Product" a sus campañas, cada campaña también hará referencia a una categoría más genérica.

Consulte la dimensión "Financial Product Category" y segmente los datos por "Financial Product":
Use dimensions to roll up metrics ina business data category.

En el ejemplo anterior, las campañas genéricas de la categoría "Banking" han generado 2000 clics, mientras que las de "Checking account" han generado 3500 clics y las de "Saving account", 1500.

Si quitara el segmento "Financial Product", todos los clics de la categoría "Banking" se sumarían y aparecerían como se indica a continuación:
Summary metrics each business data category.

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