Vier Empfehlungen für den Aufbau von Sportbekleidungs- und Schuhmarken

Von: Sam Bachra, Akquisitionsmanager

In einer 2019 durchgeführten Studie mit mehr als 650 Sportmarken haben wir vier Schlüsselbereiche ermittelt, die die erfolgreichsten Werbetreibenden im Bereich Sportbekleidung nutzen, um dabei zu helfen, Galce Views (Kurzaufrufe) zu steigern und die Verkaufszahlen zu erhöhen.

Die wichtigsten Highlights:

Egal, ob sie mit ihren Werbekampagnen einen Homerun, einen Grand Slam oder eine persönliche Bestleistung anstreben, Sportmarken versuchen immer, ihre Leistung zu optimieren.

Um dabei zu helfen, untersuchte Amazon Ads mehr als 650 US-amerikanische Sportbekleidungs- und Schuhmarken, die Produkte in Amazons Store verkauften. Unsere Analyse ergab, dass die erfolgreichsten Werbetreibenden ein 2,2-mal höheres Wachstum bei Marken-Neukunden (NTB) und ein 2,5-mal höheres Wachstum bei den der Werbung zugeordneten Glance Views (die Anzahl der Aufrufe der Produktdetailseite) erzielten als andere Werbetreibende im Bereich Sportbekleidung.

Was hat zu diesen Ergebnissen geführt? Wir haben vier Werbestrategien identifiziert, die die erfolgreichsten Werbetreibenden angewandt haben – und die andere Werbetreibende nicht angewandt haben – und die mit Marken-Neukunden und Glace Views (Kurzaufrufen) zu tun haben:

  • Die erfolgreichsten Sportmarken führen das ganze Jahr über Sponsored Brands-Kampagnen durch.
  • Sie halten ein 2:1-Budgetverhältnis zwischen Sponsored Brands und Sponsored Products ein.
  • Sie verwenden häufiger negative Keywords und negative ASINs.
  • Sie befolgen die bewährten Methoden für Kundenbewertungen.

Lesen Sie weiter, um mehr über diese Taktiken zu erfahren und zu erfahren,und wie Sie sie in eine Marketingstrategie integrieren können.

Index Wachstumsrate von Marken-Neukunden und Glance Views (Kurzaufrufe) (Basislinie = Cluster 4)

Cluster 1

Cluster 1

Cluster 2

Cluster 2

Cluster 3

Cluster 3

Cluster 4

Cluster 4

Wachstum bei Marken-Neukunden im Jahresvergleich

Wachstum bei Marken-Neukunden im Jahresvergleich. Cluster 1: 2,2; Cluster 2: 2,0; Cluster 3: 1,8; Cluster 4: 1,0

Anstieg von Glance Views (Kurzaufrufe) im Jahresvergleich

Anstieg von Glance Views (Kurzaufrufe) im Jahresvergleich. Cluster 1: 2,5; Cluster 2: 1,7; Cluster 3: 1,6; Cluster 4: 1,0

1. Die erfolgreichsten Werbetreibenden für Sportbekleidung führen das ganze Jahr über Sponsored Brands-Kampagnen

Einblicke

Die erfolgreichsten Werbetreibenden im Bereich Sportbekleidung haben 2019 52 Wochen lang Always-On Sponsored Brands-Kampagnen geschaltet, während andere Werbetreibende im Bereich Sportbekleidung nur zwei Wochen lang Always-On Sponsored Brands-Kampagnen geschaltet haben. Die Durchführung von Always-On Sponsored Brands-Kampagnen kann dabei helfen, dass die Marken bei den Kunden im Bewusstsein bleiben und so bei der Gewinnung von mehr NTB-Kunden helfen.

Empfehlungen

Always-On-Kampagnen sind am effektivsten, wenn Werbetreibende Bewusstseins-, Berücksichtigungs- und Conversion-Taktiken zusammen durchführen. Taktiken zur Steigerung des Bewusstseins und der Berücksichtigung, wie z. B. die Anzeige über die Amazon DSP, helfen dabei, neue Kunden dazu zu bewegen, sich die Produktdetailseiten anzusehen, und können zu mehr Conversions führen.

2. Die erfolgreichsten Werbetreibenden im Bereich Sportbekleidung halten ein 2:1-Budgetverhältnis zwischen Sponsored Brands und Sponsored Products bei.

Einblicke

Unsere Analyse ergab, dass die erfolgreichsten Werbetreibenden im Bereich Sportbekleidung ein Verhältnis von 2:1 zwischen Sponsored Brands und Sponsored Products einhalten. Im gleichen Zeitraum lag das Verhältnis der Impressions bei den anderen Werbetreibenden für Sportbekleidung bei 20:1. Dies ist von Bedeutung, da ein Verhältnis von 2:1 hilft, die Auffindbarkeit von Produkten zu erhöhen.

Empfehlungen

Halten Sie ein Verhältnis von 2:1 (oder ein ähnliches Verhältnis) zwischen Sponsored Brands und Sponsored Products ein. Dieses Verhältnis ist aus zwei Gründen wichtig:

  • Ein gesundes Ausgabenverhältnis zwischen Sponsored Brands und Sponsored Products kann dabei helfen, die Sichtbarkeit der Kampagne zu maximieren.
  • Zweitens kann es dabei helfen, den Bewusstseinsgrad der Produktfamilie zu erhöhen, was wiederum zu einer Steigerung der Blicke und der NTB-Kunden führen kann.

3. Die erfolgreichsten Werbetreibenden im Bereich Sportbekleidung verwenden negative Keywords und negative ASINs

Einblicke

Unsere Analyse hat gezeigt, dass die Verwendung negativer Keywords (Wörter oder Wortgruppen, die verhindern, dass eine Anzeige in den Einkaufsergebnissen angezeigt wird) und negativer ASINs von Vorteil ist. Im Durchschnitt enthielten 15 % der erfolgreichsten Werbekampagnen für Sportbekleidung negative Keywords oder negative ASINs. Umgekehrt nutzten nur 4 % der Kampagnen anderer Werbekampagnen für Sportbekleidung die Taktik der negativen Keywords oder Seriennummern.

Das heißt, dass die Werbetreibenden mit den besten Ergebnissen im Bereich Sportbekleidung 11 % häufiger negative Keywords oder negative ASINs verwenden als andere Werbetreibende im Bereich Sportbekleidung.

Empfehlungen

Verwenden Sie negative Keywords und negative ASINs. Ein Vorteil von negativen Keywords besteht darin, dass Anzeigen für Suchanfragen, von denen Sie wissen, dass sie weniger wahrscheinlich konvertieren, nicht auf den Einkaufsergebnisseiten erscheinen. Ein weiterer Vorteil von negativen Keywords oder negativen ASINs ist, dass sie dabei helfen können, dass die Anzeigen die richtige Zielgruppe erreichen.

Um die Genauigkeit negativer Keywords und ASINs zu verbessern, können Werbetreibende die integrierten Statistiken von Amazon nutzen. Niedrige Klickraten (click-through rate, CTR) und niedrige Conversion-Raten sind beispielsweise gute Indikatoren für Keywords, die keine guten Ergebnisse erzielen und daher auszuschließen sind.

4. Die erfolgreichsten Werbetreibenden für Sportbekleidung folgen bewährten Methoden für Kundenbewertungen

Einblicke

Unsere Analyse hat ergeben, dass die erfolgreichsten Werbetreibenden im Bereich Sportbekleidung im Durchschnitt viermal so viele Kundenbewertungen pro ASIN-Seriennummer haben wie die weniger erfolgreichen Werbetreibenden.

Empfehlungen

Kundenbewertungen sind eine wichtige Kennzahl für Kunden, die sich für den Kauf eines Produkts entscheiden möchten. Werbetreibende können die folgenden Tools verwenden, um bei Glance Views (Kurzaufrufe) und Conversions zu helfen:

Händler: Verwenden Sie das Amazon Vine-Programm. Das Programm wurde entwickelt, um Kunden mehr Informationen zu liefern, darunter ehrliches und unvoreingenommenes Feedback einiger der vertrauenswürdigsten Reviewer von Amazon.

Verkäufer: Registrieren Sie sich im Amazon-Markenregister und nutzen Sie das Early Reviewer-Programm. Wenn Sie sich beim Amazon-Markenregister anmelden, erhalten Sie Zugriff auf eine Reihe von Tools, die Ihnen helfen sollen, Ihre Marke aufzubauen und zu schützen und Kunden ein besseres Erlebnis zu bieten.

Schlussfolgerung

Wir halten es für wichtig, Werbetreibenden forschungsbasierte Erkenntnisse zur Verfügung zu stellen, die bei der Verbesserung der Ergebnisse helfen. In diesem Artikel haben wir untersucht, wie die erfolgreichsten Werbetreibenden im Bereich Sportbekleidung eine höhere Anzahl von Marken-Neukunden und Glance Views (Kurzaufrufe) erzielten. Zunächst führten diese Werbetreibenden das ganze Jahr über Sponsored Brands-Kampagnen durch. Zweitens haben sie ein 2:1-Budgetverhältnis zwischen Sponsored Brands und Sponsored Products beibehalten. Drittens nutzen sie negative Keywords und ASINs, um die Relevanz ihrer Anzeigen auf der Grundlage der Suchanfrage zu erhöhen. Schließlich haben sie die vierfache Anzahl von Kundenbewertungen für jedes einzelne beworbene Produkt.

Zusammengenommen zeigt unsere Analyse, dass diese vier Taktiken den erfolgreichsten Werbetreibenden dabei halfen, eine 2,2-fache Steigerung der Marken-Neukunden und 2,5-fache Steigerung der Glance Views (Kurzaufrufe) zu erzielen.

Methodik

Wir haben 2019 über 650 Marken in den Kategorien Sportbekleidung und Schuhe in den USA analysiert. In dieser Studie wurden Werbetreibende mithilfe fortschrittlicher Algorithmen für maschinelles Lernen in Cluster eingeteilt. Anschließend wurden ihre Werbe- und Einzelhandelsattribute untersucht, um erkenntnisgestützte Empfehlungen zu erarbeiten, die Werbetreibenden dabei helfen, die Ergebnisse von Marken-Neukunden und den Anstieg der Glance Views (Kurzaufrufe) zu verbessern.

Wie sind Werbetreibende über die Cluster verteilt?
Wir haben Algorithmen für machinelles Lernen verwendet, um Werbetreibende basierend auf ihren Werbe- und Einzelhandelsattributen automatisch in Cluster einzuordnen.

7 %

Cluster 1

Höchster Zuwachs an Glance Views (Kurzaufrufe) und Marken-Neukunden

60 %

Cluster 2

23 %

Cluster 3

10 %

Cluster 4

Geringster Zuwachs an Glance Views (Kurzaufrufe) und Marken-Neukunden

Wie funktioniert das Clustering?
Wir haben einen binären zusammengesetzten Score unter Verwendung einer Kombination aus Rentabilität der Anzeigenkosten (Return on Ad Spend, ROAS), Wachstum der Einzelhandelsumsätze gegenüber dem Vorjahr und Steigerung bei Produktseitenaufrufen gegenüber dem Vorjahr erstellt. Wir haben Werbetreibende, die in allen drei Komponenten unter den besten 50 % rangierten, als „Eins“ und andere als „Null“ bezeichnet. Wir haben dann einen XGBoost-Classifier angewendet, um zu identifizieren, welche Merkmale mit welcher Gewichtung diese Marken am besten prognostizieren. Dabei betrachteten wir Werbe- oder Einzelhandelsmaßnahmen als Funktionen, wie Intensität und Mix der Nutzung von Anzeigenprodukten, Timing der Werbeunterstützung, Targeting-Taktiken, Werbemittel und Platzierungen, Anzahl und Bewertungen von Kundenbewertungen, Prozentsatz der Produkte mit hochwertigen Produktseiten und die Arten von Produkten, die in Anzeigen beworben wurden.
Anhand der oben identifizierten Merkmale und Gewichtungen haben wir dann einen k-medoid-Clusteringalgorithmus angewandt, um die Werbetreibenden in Cluster einzuteilen. Beachten Sie, dass wir Werbetreibende eher nach ihren Aktionen als nach den Komponenten ihrer zusammengesetzten Bewertung klassifiziert haben. Als Nächstes haben wir die endgültigen Cluster nach ihrer Gesamtpunktzahl von hoch bis niedrig eingestuft. Cluster 1 ist der erfolgreichste Cluster mit der höchsten zusammengesetzten Bewertung, Cluster 5 ist der am wenigsten erfolgreiche.