Cómo Intentwise usa la API de colaborador comercial de Amazon para aumentar la eficacia de la inversión de los anunciantes

Las decisiones de compra de los clientes en Amazon Store son impulsadas por muchos factores de retail, como las fechas de entrega, los niveles de inventario y las ofertas. En Intentwise, creemos que la optimización de las campañas de Amazon Ads requiere la incorporación de estos factores de retail. Las API de Amazon, como la API de colaborador comercial junto con la API de Amazon Ads, son el camino correcto para lograr este objetivo. En Intentwise, a esto lo llamamos “optimización de anuncios que toma en cuenta la disponibilidad de retail”. Estas API nos han permitido ayudar a los anunciantes con visión de futuro a analizar e incorporar de manera eficaz y precisa una serie de factores de retail en su ejecución publicitaria. Algunos ejemplos de esto incluyen la administración de publicidad consciente del inventario, es decir, pausar automáticamente o reducir la inversión publicitaria en los ASIN si los niveles de inventario están bajando.

Otro ejemplo de cómo cerrar la brecha entre el comercio minorista y la publicidad es nuestra vista de rentabilidad de artículos, que combina los informes comerciales de ventas y tráfico de Seller Central y Vendor Central con el informe de previsualización de tarifas de Logística de Amazon (FBA) y los informes publicitarios, dando a nuestros clientes la vista más granular de su rentabilidad a nivel de producto. Además, los colaboradores comerciales ahora pueden construir una imagen completa del desempeño de su canal. Las estadísticas y la información de estas API les dan a los anunciantes palancas adicionales para permitir una optimización más detallada de su inversión publicitaria.

Las API de colaborador comercial le permiten a Intentwise automatizar la recopilación de información clave, como estadísticas de ventas, estadísticas de desempeño publicitario y niveles de inventario. Por lo tanto, Intentwise une estos conjuntos fragmentados de información en un modelo cohesivo, que permite a los anunciantes dedicar menos tiempo a organizar la información y dedicar más tiempo a tomar acciones sobre información importantes. Por ejemplo, esto puede proporcionar una vista de 360 grados del desempeño de las ventas, de la publicidad, del inventario y del contenido de un ASIN o grupo de ASIN dado al combinar automáticamente datos de varios informes fragmentados, lo que proporciona un ahorro de tiempo significativo.

Con este nivel de detalle disponible al instante, las marcas pueden tomar decisiones estratégicas más rápido, conociendo el impacto que tendrá en la rentabilidad y otras áreas de su negocio sin necesidad de buscar esas estadísticas. Intentwise también ayuda a las marcas a integrar su información patentada, como las agrupaciones de productos y los costos de los productos, para ayudarlas a segmentar aún más su información y extraer la información específica de su negocio, que luego se puede incorporar a la ejecución publicitaria.

Para respaldar un mejor desempeño con Amazon Ads, las marcas y agencias deben tener una comprensión integral y multifuncional de cómo funcionan sus canales y productos individuales. La integración con la API de colaborador comercial y la API de Amazon Ads lo ha hecho posible y permite que Intentwise ahora sea compatible con muchos casos de uso multifuncionales, como:

• La capacidad de contraponer las ventas, las estadísticas de anuncios patrocinados y las estadísticas de Amazon DSP en una sola vista para correlacionar el impacto de toda la publicidad en los ingresos generales
• Poder comprender la rentabilidad del producto al reunir la inversión publicitaria, las tarifas, las ofertas, los costos del producto y las estadísticas de ventas a nivel de producto, lo que permite a los anunciantes administrar cada uno de sus productos con los niveles adecuados de eficacia de inversión
• Retirar el gasto publicitario en medios para productos que se están agotando en inventario
• Correlacionar los cambios en el posicionamiento de los más vendidos (BSR) con la inversión publicitaria para comprender el impacto a largo plazo de la publicidad en las ventas generales

Hoy en día, puedes obtener una variedad de estadísticas sobre los ASIN individualmente, pero el valor real proviene de combinar estas piezas de información juntas.

Por ejemplo, Intentwise combina información de ventas de la API de colaborador comercial y estadísticas de desempeño publicitario, lo que significa que nuestros clientes pueden ver rápidamente las diferencias entre qué productos están anunciando más y qué productos están produciendo más ventas en Amazon. Esto también resaltará cualquier producto que no se esté anunciando, por lo que las marcas pueden decidir si estos productos necesitan presupuestos adicionales.

Los anunciantes también quieren entender la cantidad de ganancias que obtienen de cada producto. Intentwise junta la información sobre las ventas generales de Amazon, las estadísticas publicitarias, las tarifas y los costos propios de nuestros clientes para crear esta imagen completa de rentabilidad, lo que permite a nuestros clientes tomar decisiones comerciales informadas sobre presupuestos y objetivos de eficacia.

Uno, tener una estrategia firme en torno a la medición. Es importante tener un proceso bien definido de análisis y operatividad de la información para optimizaciones. Esto requiere un compromiso e inversión en las personas, procesos y herramientas correctos.

Dos, conectar conjuntos de información dispares. La magia ocurre cuando los colaboradores comerciales pueden combinar conjuntos de información dispares y comprender nueva información. Por ejemplo, los anunciantes ahora pueden construir una visión de 360 grados del desempeño de un producto en particular reuniendo estadísticas de publicidad, ventas generales, inventario y promociones.

Tres, fomentar las habilidades analíticas en tu equipo, ya sea a través de la capacitación interna o la contratación estratégica. Estas habilidades analíticas incluyen el dominio de hojas de cálculo, el desarrollo de la capacidad de interactuar con bases de datos, como las habilidades del lenguaje de consultas estructuradas [SQL] y el aprendizaje del análisis estadístico.