Las variables de Floodlight personalizadas son parámetros de URL asociados a conversiones de Floodlight. Se gestionan mediante propiedades de Google Marketing Platform, y permiten registrar más información de la que se puede recoger con los parámetros estándar. Aunque los anunciantes transfieren una gran variedad de información mediante variables personalizadas de Floodlight, solo los datos que se pueden usar para buscar coincidencias son relevantes en el Centro de Datos de Anuncios; por ejemplo, los IDs de usuario, las cookies externas o los IDs de pedido.
Es importante destacar que las variables de Floodlight personalizadas se activan cuando los usuarios completan una conversión. Por lo tanto, la coincidencia de variables personalizadas de Floodlight solo es útil para responder preguntas relacionadas con la publicidad o para crear audiencias de usuarios que han completado conversiones. A continuación se indican algunos casos prácticos:
- "¿Mi campaña reciente ha impulsado el crecimiento de los productos que quería?"
- "¿Cuáles fueron los ingresos incrementales de una campaña publicada?"
- "Quiero crear una audiencia de usuarios de gran valor".
- "Quiero crear una audiencia de usuarios que hayan interactuado de forma significativa con mis servicios".
Más información sobre las variables de Floodlight personalizadas
Acceder a variables personalizadas de Floodlight en el Centro de Datos de Anuncios
Las variables de Floodlight personalizadas se añaden conjuntamente y se almacenan como una cadena en el campo event.other_data de la tabla adh.cm_dt_activities_attributed. Para separar variables concretas, utiliza la expresión regular siguiente, sustituyendo u1 por la variable que quieras utilizar para establecer coincidencias:
REGEXP_EXTRACT(event.other_data, 'u1=([^;]*)') AS u1_val
Ejemplos
Cobertura y gasto
Esta consulta mide la cobertura y el gasto total asociados a una campaña determinada.
crm_data usa el siguiente esquema:
| Campo | Descripción |
|---|---|
| order_id | Identificador único asociado a un pedido. |
| order_val | Valor (en forma de flotante) del pedido. |
| order_timestamp | Marca de tiempo asociada con la finalización del pedido. |
/* Creates a temporary table containing user IDs and order IDs (extracted u-values)
associated with a given campaign */
WITH floodlight AS (
SELECT user_id, event.campaign_id, REGEXP_EXTRACT(event.other_data, 'u1=([^;]*)') AS order_id
FROM adh.cm_dt_activities_attributed
WHERE event.other_data LIKE "%u1%" AND event.campaign_id = 31459
)
/* Creates a temporary table where each row contains an order ID, the order's value,
and the time the order was placed */
WITH crm_data AS (
SELECT order_id, order_val, order_timestamp
FROM `your_cloud_project.your_dataset.crm_data`
WHERE order_timestamp > FORMAT_TIMESTAMP('%F', TIMESTAMP_MICROS('2020-01-19 03:14:59'), @time_zone)
)
/* Joins both tables on order ID, counts the number of distinct users and sums the
value of all orders */
SELECT DISTINCT(user_id) AS reach, sum(order_val) as order_val
FROM floodlight JOIN crm_data
ON (floodlight.order_id = crm_data.order_id)
Clientes con un gasto elevado en interacciones anteriores
Esta consulta crea una audiencia de clientes que gastaron más de 1000 $ en agosto del 2020 y que interactuaron previamente con tus anuncios.
crm_data usa el siguiente esquema:
| Campo | Descripción |
|---|---|
| your_id | Identificador único asociado con el cliente. |
| customer_spend_aug_2020_usd | Gasto acumulado (en forma de flotante) de un cliente determinado en agosto del 2020. |
/* Creates a temporary table containing IDs you track, alongside IDs Google tracks
for the same user */
WITH floodlight AS (
SELECT user_id, REGEXP_EXTRACT(event.other_data, 'u1=([^;]*)') AS your_id
FROM adh.cm_dt_activities_events
WHERE event.other_data LIKE "%u1%"
)
/* Creates a temporary table containing IDs you track for customers who spent over
$1000 in August 2020 */
WITH crm_data AS (
SELECT your_id
FROM `your_cloud_project.your_dataset.crm_data`
WHERE customer_spend_aug_2020_usd > 1000
)
/* Creates a list (to be used in audience creation) of customers who spent over
$1000 in August 2020 */
SELECT user_id
FROM floodlight
JOIN crm_data ON (floodlight.your_id = crm_data.your_id)
Pasajeros de élite (con una gran cantidad de millas)
Esta consulta crea una audiencia compuesta por clientes que habían completado una conversión en un anuncio y que, o bien recorrieron más de 100.000 millas en el 2019, o eran pasajeros de nivel "élite" para la aerolínea en ese año.
airline_data usa el siguiente esquema:
| Campo | Descripción |
|---|---|
| your_id | Identificador único asociado con el cliente. |
| miles_flown_2019 | Total de millas (en forma de número entero) que el cliente voló en el 2019. |
| ye_2019_status | Nivel de cliente de aerolínea que el cliente obtuvo en el 2019. |
/* Creates a temporary table containing IDs you track, alongside IDs Google
tracks for the same user */
WITH floodlight AS (
SELECT user_id, REGEXP_EXTRACT(event.other_data, 'u1=([^;]*)') AS your_id
FROM adh.cm_dt_activities_events
WHERE event.other_data LIKE "%u1%"
)
/* Creates a temporary table containing IDs you track for customers who either
flew over 100,000 miles with your airline in 2019, or earned elite status in
2019 */
WITH airline_data AS (
SELECT your_id
FROM `my_cloud_project.my_dataset.crm_data`
WHERE miles_flown_2019 > 100000 or ye_2019_status = "elite"
)
/* Creates a list (to be used in audience creation) of customers who previously
converted on an ad and either earned elite status, or flew over 100,000 miles
in 2019 */
SELECT user_id
FROM floodlight
JOIN airline_data ON (floodlight.your_id = airline_data.your_id)