Ubun ayuda a Kagome a aumentar las ventas en un 190% al mejorar el índice de compra repetida y la tasa de conversión

Objetivos

Kagome, una empresa fundada hace más de 100 años, se consolidó con un nombre muy conocido y confiable en la industria alimentaria de Japón. La empresa es famosa por la venta de los productos que le son redituables, como el Yasai Seikatsu 100 (Vegetable Life 100), y una amplia gama de bebidas a base de tomate y vegetales. Kagome comenzó a vender en la Amazon Store en 2007 y experimentó un crecimiento constante de las ventas, particularmente a través de compras repetidas del jugo vegetal que se entrega en cajas a granel.

A medida que el negocio de Kagome en Amazon se expandió, determinar el presupuesto publicitario adecuado se volvió un desafío. Debido a que la empresa ya contaba con un valor de marca sólido y con ventas iniciales altas, es decir que prácticamente no se veían afectadas por la publicidad, los métodos tradicionales de fijación de presupuestos basados en el costo publicitario de ventas (ACOS) fueron menos efectivos. Para abordar esto, en 2023 Kagome comenzó a trabajar con el socio de Amazon Ads Ubun, con el objetivo de expandir su base de clientes nuevos de la marca y optimizar la inversión en anuncios en Amazon.

Ubun es una agencia de marketing digital de servicio completo que ayuda a las marcas minoristas a crecer en Amazon. Juntos, Kagome y Ubun se centraron en impulsar las compras repetidas y las ventas generales al mejorar la estrategia publicitaria con herramientas que priorizan el retorno de la inversión (ROI).

Enfoque

Para medir las estadísticas de ingreso promedio por usuario (ARPU) y de costo por adquisición de clientes nuevos (N-CPA) por compra, Ubun implementó su herramienta patentada de generación de informes automatizados Ubun BASE junto con Amazon Marketing Cloud (AMC). Dichas estadísticas son esenciales para fijar presupuestos publicitarios con base en el ROI. No obstante, debido a que los productos de Kagome son conocidos por su alto índice de compra repetida, calcular con precisión estos indicadores era un desafío.

A través del uso de la información flexible sobre compras de AMC, Ubun obtuvo acceso a información orgánica sobre compras de clientes repetidos, lo que permitió un cálculo más preciso de los costos publicitarios. Con el análisis se reveló que la inversión de Kagome en anuncios no llegaba al nivel requerido para adquirir clientes nuevos de la marca (NTB), lo que derivaba en la pérdida de oportunidades de ventas. Como consecuencia, el presupuesto publicitario de 2024 se incrementó en un 130% para asegurar que las ganancias generadas en seis meses a partir del ARPU coincidieran con el N-CPA.

Ubun usó su herramienta, Ubun BASE, para visualizar el N-CPA tanto a nivel de palabras clave como de audiencia, lo que permitió la optimización en tiempo real de las operaciones de anuncios a fin de mejorar el ROI. Además de optimizar el N-CPA, Ubun también apuntó a maximizar el ARPU mediante el aumento del índice de compra repetida. Para lograrlo, lanzó campañas de automatización de marketing a través de Amazon DSP a fin de atraer segmentos de audiencia identificados a través del análisis de recencia, frecuencia y valor monetario (RFM).¹

Con el objetivo de llegar a los clientes de la parte superior del embudo, Ubun amplió los segmentos de audiencia de valor alto que se identificaron a través del análisis RFM aprovechando la función de audiencia personalizada de AMC para incluir audiencias similares. Con las audiencias de AMC se permitió la creación de segmentos de audiencia más relevantes en función del historial de comportamiento. Además, Ubun usó Amazon DSP para mostrar anuncios de video en Twitch, a fin de centrarse en la adquisición de clientes NTB.

Resultados

Tras una serie de campañas de anuncios, las ventas totales de Kagome aumentaron un 190%² interanual, lo que llevó a la empresa a alcanzar los ingresos trimestrales más altos en su historia. En el cuarto trimestre de 2024, las ventas a clientes NTB a través de la publicidad subieron un 149%³ en comparación con el mismo periodo del año anterior, y fueron impulsadas por el aumento de la inversión en anuncios y la optimización del N-CPA. Además, la tasa de conversión de los espectadores de anuncios de video de Kagome fue un 111%⁴ mayor que aquella de quienes no vieron los anuncios, lo que demuestra la efectividad de la estrategia de campaña.

Fuentes

¹ Método analítico que clasifica a los clientes en función de tres estadísticas: recencia (compra más reciente), frecuencia (frecuencia de compra) y valor monetario (valor total de compra). Se usa comúnmente para identificar clientes de valor alto.

^2-4 Datos proporcionados por el anunciante, Japón, 2024.