Je za náma další PPC víkend! Tentokrát se nás sešlo na Vysočině skoro 40, z toho třetina lidí byla na campu úplně poprvé. Byl to pro mě určitě nejvydařenější ročník – supr místo, z opravdu každé přednášky jsem si něco odnesla, obohatili jsme program o bowling, saunu a pub quiz. Co se nezměnilo? Super otevření lidi a plodné diskuze. Co jsme se teda na PPC campu dozvěděli?
Akci otevřel Ondra Švarc, velmi šikovný skriptař z Alzy. Ukázal nám, jak do inzerátů dostává informaci o nejnižší ceně v kategorii. Celý postup sepsal do článku na svém blogu.
Martin Zítek poodhalil, jak v Ecommerce holding pracují s daty z CRM a propojují je s PPC kampaněmi. Používají 3 metriky: Scoring uživatele, životnost zákazníka a průměrnou hodnotu nákupu zákazníka. Takto data dostávají tam, kam potřebují:
Verča Miňovská nám ukázala, jak v CDN77 používají chytře machine learning:
Tom Hanáček z B2Bgroup nám poradil, jak neuvěřitelně jednoduše vytvářet remarketingová publika díky Enhanced Ecommerce modulu. Stáhněte si celou prezentaci.
Zamysleli jste se někdy nad tím, z jakých publik byste měli tvořit „similar audiences“? Na to nám odpověděl Jirka Mařík také z B2Bgroup. Doporučuje použít je spíše na všeobecnější publika.
Peťa Bureš sepíše, co sdílel v prezentaci, do extra blogpostu. Bylo toho totiž opravdu hodně! 🙂
Na prezentaci Lukáše Pítry se mi líbila hlavně jedna věc: přistupuje k tvorbě reklam strategicky (hledá points of parity a points of difference) a to pak vizualizuje takto jednoduše v tabulce:
Petr Havlík nám ukázal, co všechno můžeme vykouzlit v Rku. Hodí se především na:
- Automatizaci zpracování dat
- Výpočet inkrementálního přínosu
- RFM segmentaci
- Detekci anomálií
- Výpočet LTV
Daniel Kotisa z Business Factory nám představil novinky z GDN a Ondra Sláma naopak novinky z YouTube. Oba nezůstali u novinek a hlavně s námi sdíleli jejich praktické zkušenosti.
Radek Hudák nás jako vždy ohromil, co všechno dělají ve Slevomatu, ale především nám dal spoustu tipů pro FB kampaně (pro ně druhý nejsilnější kanál). Říkal, že téměř nikdy neremarketují hned první den, ve feedu posílají informaci o prioritě nabídky a podle toho potom některé vůbec nezobrazují. A hlavně v poslední době začali používat DataBreakers, díky kterým se jim podařilo výrazně vyrůst. Pomocí machine learningu nástroj hledá audiences, které dobře reagují a na které cílí. Jejich lidi se tak můžou soustředit na kreativy.
Zuzka Kapitánová z Kofeinu nám ukázala, jak rozděluje shopping kampaně. Hlavní sdělení? „Use whatever internal structure you like“
V prezentaci od Sama Ondrišáka z UI42 najdete skript, který vás upozorní, když vám vypadnou produkty z feedu, skript na testování změn ve feedu a tip na získání EANů ve velkém.
Všem hrozně moc děkuju a těším se další! 
