Cómo los anunciantes de comestibles de alto desempeño aumentan la conciencia
Por: Kavya Kilari, Análisis e Información
Lo más destacado de la historia:
En un estudio de 2019 de más de 5.600 empresas con sede en Estados Unidos en la categoría Supermercado de Amazon, observamos tres tácticas publicitarias que fueron utilizadas más por los anunciantes de alto desempeño que otros anunciantes. La categoría Comestibles incluye marcas que venden productos como comida natural, café, bebidas frías y bocadillos.
Los anunciantes de mejor desempeño tienen, en promedio, un crecimiento interanual (YoY) 2.2 veces mayor en sus medidas de concientización del Índice de Marcas (ABI) de Amazon (estas proporcionan a los anunciantes estadísticas de la parte media y superior del embudo que cuantifican el número de clientes conscientes de una marca) y un crecimiento interanual 1,9 veces mayor en la consideración de ABI (que refleja el número de clientes que están considerando comprar) en comparación con otros anunciantes. Para estudiar más a fondo este impacto, utilizamos algoritmos de aprendizaje automático para identificar tácticas que diferencian a los anunciantes de alto desempeño de otros anunciantes. Este artículo explora esas tácticas y proporciona recomendaciones sobre cómo mejorarlas.
Para obtener más información, consulta la sección de metodología al final de este artículo.
1. Los anunciantes de comestibles de mejor desempeño aprovechan los anuncios de Streaming TV
Información
Nuestro análisis muestra que los anunciantes en el estudio, en promedio, aumentaron su alcance medio neto total (solo sobre TV lineal) en +2.2% al aprovechar los anuncios de Streaming TV. Además, un estudio de Nielsen de 2019 reveló que aproximadamente un 39% de este alcance incremental no podría haberse logrado a través de la televisión lineal debido al creciente cambio de la televisión lineal a la televisión en streaming.
8x
más probabilidades de poner en marcha una campaña siempre activa
+2,2%
aumento del alcance neto
+39%
de alcance atribuído al lanzamiento de Fire TV
Recomendaciones
Los anunciantes no solo deben considerar agregar anuncios de Streaming TV a su plan de medios, sino que también deben considerar ejecutar campañas siempre activas durante al menos 25 semanas del año.
2. Los anunciantes de comestibles de alto desempeño utilizan anuncios de Streaming TV y de display juntos
Información
Nuestra investigación mostró que los anuncios de Streaming TV y los anuncios de display funcionan mejor juntos. Las marcas de alto desempeño que utilizaron anuncios de Streaming TV y de display juntos vieron un aumento del +47% en las búsquedas de marcas atribuidas a anuncios en la tienda de Amazon año tras año. La adopción de un enfoque de embudo completo mediante el uso de estrategias complementarias de la parte superior e inferior del embudo siempre activo puede ayudar a los anunciantes a atraer a los clientes en todos los canales, dondequiera que se encuentren en su viaje.
Nota: Si bien las búsquedas de marca no siempre resultan en ventas, pueden indicar un aumento en la consideración de la marca, que es un paso crucial en el proceso de compra del consumidor.
Recomendaciones
Considera aumentar el soporte ejecutando anuncios de Streaming TV encima de los anuncios de display. Los anunciantes también deben hacer uso de las herramientas de Amazon Advertising como:
- Generador de material creativo para video de Amazon: esta es una herramienta de uso gratuito que permite a los anunciantes crear anuncios de video.
3. Los anunciantes de comestibles de alto desempeño utilizan más los segmentos de audiencia Las audiencias de Amazon
Información
Los anunciantes de mejor desempeño experimentaron un aumento del 44% en la consideración al llegar a audiencias en función de señales de comportamiento (por ejemplo, segmento de audiencia de estilo de vida) en comparación con cuando usaban solo segmentos de audiencia demográfica. Los anunciantes de alto desempeño también entregaron +4.5% más impresiones que otros anunciantes.
+44%
aumento de la consideración
+4,5%
Impresiones entregadas
Recomendaciones
Al usar una combinación de audiencias del mercado interno y estilo de vida de Amazon, los anunciantes pueden adaptar su enfoque de campaña. Por ejemplo, cuando los compradores compran en la categoría Ejercicio y Fitness, es posible que lo estén haciendo para ayudarlos a alcanzar nuevos goles de acondicionamiento físico, por lo que los anunciantes deberían considerar usar esto al desarrollar sus mensajes. Del mismo modo, los compradores conscientes de la salud también podrían estar buscando proteínas en polvo y otros productos que les ayuden a complementar sus dietas en relación con estos goles. Amazon puede ayudar a los anunciantes a llegar a las audiencias que muestran interés en actividades de compra que indican que pueden haber comprado recientemente un producto relacionado con el acondicionamiento físico. Los anunciantes con acceso a los informes Amplifier e Información de audiencias de Amazon deberían considerar usar ambos recursos para monitorear y optimizar mejor sus audiencias del mercado interno y estilo de vida.
Metodología
En este estudio, analizamos más de 5,600 marcas en la categoría Abarrotes en Estados Unidos en 2020. La categoría Comestibles incluye marcas que venden productos como comida natural, café, bebidas frías y bocadillos.
Creamos una puntuación de éxito compuesta de conocimiento del Índice de Marcas de Amazon (ABI) de crecimiento y consideración año a año del crecimiento interanual del Índice de Marcas de Amazon (ABI), y luego identificamos las principales estrategias publicitarias y minoristas para ayudar a aumentar su puntuación compuesta con algoritmos de aprendizaje automático.
Primero usamos un modelo supervisado para identificar una lista de 20 atributos que ayudan a mejorar la puntuación compuesta entre más de 40 atributos de medios y minoristas. A continuación, se utiliza esta lista de atributos para realizar análisis de grupos entre marcas, de manera que las marcas del mismo grupo sean similares en atributos de publicidad y retail, mientras que las marcas en diferentes grupos son diferentes en términos de sus atributos de anuncios y retail. Estos atributos incluyen el uso del producto, como anuncios de Streaming TV, anuncios de video y Sponsored Products.
El algoritmo de aprendizaje automático devuelve grupos. Clasificamos estos grupos por las estadísticas de éxito, comparamos los grupos de mayor y menor desempeño, comparamos sus diferencias y concluimos los atributos clave que diferencian su desempeño en la conciencia y consideración del crecimiento de ABI.
¿Cómo se distribuyen los anunciantes entre los grupos?
Se utilizaron algoritmos de aprendizaje automático para clasificar automáticamente a los anunciantes en grupos en función de sus atributos publicitarios y de retail.
Grupo 1
Grupo 2
Grupo 3
Grupo 4
Crecimiento interanual de conciencia ABI
Crecimiento interanual consideración ABI
El Grupo 1 tuvo un mayor crecimiento interanual tanto en ABI de concientización (2,2 veces) como en ABI de consideración (1,9 veces) que en el Grupo 4. Aunque los Grupos 1 y 2 tuvieron un crecimiento similar año tras año en la ABI de conciencia, el Grupo 1 superó al Grupo 2 en consideración al crecimiento interanual de ABI (1.87 veces frente a 1.25 veces, respectivamente)
¿Cómo funciona el agrupamiento?
Creamos una puntuación compuesta binaria basada en DPVR y, luego, aplicamos un clasificador XGBoost para identificar qué características y en qué pesos predicen mejor estas etiquetas. Para hacerlo, tuvimos en cuenta las acciones publicitarias o de retail como características. Por ejemplo: la intensidad y la combinación del uso de productos publicitarios, la temporización del soporte publicitario, las tácticas de segmentación, el material creativo y su ubicación, el recuento de opiniones de los clientes, el porcentaje de productos con páginas de alta calidad y los tipos de productos promocionados en los anuncios.
A partir de las características y ponderaciones identificadas anteriormente, aplicamos un algoritmo de agrupación k-medoid para clasificar a los anunciantes en grupos. Ten en cuenta que clasificamos a los anunciantes por sus acciones y no por los módulos de su puntuación compuesta. A continuación, posicionamos los grupos finales por sus puntuaciones compuestas de mayor a menor. El Grupo 1 es el grupo más exitoso con la puntuación compuesta más alta, y el Grupo 4 es el menos exitoso y tiene la puntuación compuesta más baja.