Dos tácticas que los principales anunciantes de juguetes utilizan para mejorar el crecimiento en Amazon

Por: Andrew Holsopple, gerente de análisis y medios

Estudiamos más de 1.400 marcas en la categoría de juguetes en la tienda de Amazon para descubrir información sobre el crecimiento año tras año en las visualizaciones de páginas de detalles del producto y clientes nuevos de la marca.

Aspectos destacados de la historia:

En este estudio, analizamos más de 1.400 marcas en la categoría de juguetes en Estados Unidos en 2020. En la categoría de juguetes, se incluyen las marcas que venden productos como construcción, juegos, figuras de acción y coleccionables, artes y manualidades, juguetes para infantes y coches para niños. Creamos una puntuación compuesta de la tasa de crecimiento interanual de las vistas de la página de detalles del producto (DPVGR) y la tasa de crecimiento interanual de clientes nuevos de la marca (NTBGR), y luego identificamos las principales estrategias de publicidad y retail para ayudar a aumentar la puntuación compuesta con algoritmos de aprendizaje automático.

Los anunciantes que buscan mejorar su DPGVR y NTBGR deben considerar:

Para obtener más información sobre cómo recopilamos nuestros datos, consulta la sección de metodología al final de este artículo.

1. Los anunciantes de juguetes con mejor desempeño ejecutan campañas siempre activas de Sponsored Display y Sponsored Products

Información

En 2020, el 74% de los anunciantes de juguetes con mejor desempeño ejecutaron campañas siempre activas tanto para Sponsored Products como para Sponsored Brands durante todo el año.

Recomendaciones

Cuando se utilizan campañas siempre activas, recomendamos:

  • Cobertura de palabras clave: Usa palabras clave de categoría para ayudar a llegar a nuevas audiencias más altas en el embudo y, a continuación, usa palabras clave de marca para impulsar la conversión.
  • Presupuestos estacionales de Sponsored Brands: Los comportamientos de navegación y compra de los clientes tienen subidas y bajadas a lo largo del año, y la sincronización de los presupuestos para reflejar esto ayuda a maximizar el retorno de la inversión (ROI). Nuestro análisis mostró que los anunciantes con mejor desempeño en juguetes aumentaron el uso de Sponsored Brands durante los eventos de compras de Amazon.
  • No cambies los ASIN promocionados con demasiada frecuencia: Para respaldar el descubrimiento y la relevancia, permite tiempo suficiente para que el soporte surta efecto y no cambies los ASIN promocionados con demasiada frecuencia, como diariamente o semanalmente.

2. Los anunciantes de juguetes con mejor desempeño aumentan el soporte de Sponsored Display y Sponsored Brands durante los eventos de compras de Amazon

Información

El 100% de los anunciantes de juguetes con mejor desempeño mostraron impresiones de Sponsored Brands durante los eventos de Amazon, y el 61% mostró impresiones de Sponsored Display durante los eventos de Amazon. Además de ofrecer impresiones, nuestro análisis muestra que las marcas que utilizan campañas de Amazon DSP en dondequiera que los clientes pasan su tiempo muestran un mayor crecimiento de lo nuevo de la marca.

Recomendaciones

En la publicidad durante los eventos de compras de Amazon, hay algunas cosas a considerar:

  • Los compradores vienen a Amazon para investigar, considerar y comprar productos. Por lo general, aumentan el compromiso antes y permanecen comprometidos después de los eventos de compras de Amazon. Durante la temporada festiva, a menudo comienzan su investigación a fines de octubre y principios de noviembre, alcanzan su punto máximo durante el fin de semana del Black Friday y el Cyber Monday, y permanecen comprometidos hasta fines de diciembre. Por lo tanto, los anunciantes deben interactuar temprano con los compradores con paquetes de anticipación y considerar usar el remarketing después de los eventos para maximizar el potencial.
  • Los anunciantes pueden usar segmentos de audiencia para llegar a los clientes con mayor probabilidad de comprar durante los eventos de compras de Amazon.
  • Los anunciantes pueden usar Sponsored Display y Amazon DSP en cualquier lugar donde los clientes pasen su tiempo.

Metodología

Primero, utilizamos un modelo supervisado para identificar la lista de atributos que ayudan a mejorar la puntuación compuesta entre más de 30 atributos de medios y retail. Luego, utilizamos esta lista de atributos y realizamos análisis de grupos entre anunciantes y marcas, por lo que los anunciantes y marcas del mismo grupo son similares en cuanto a atributos de anuncios y retail, mientras que los anunciantes y marcas en diferentes grupos son diferentes en cuanto a atributos de anuncios y retail. Estos atributos son X1, X2,... Xn. (Atributos mostrados como burbujas en el cuadro).
Los algoritmos de aprendizaje automático devolvieron 4 grupos. Clasificamos estos 4 grupos por sus estadísticas de éxito, comparamos los grupos con mejor y peor desempeño, comparamos sus diferencias e identificamos los atributos clave que diferenciaban su desempeño en el crecimiento de NTB y GV.

¿Cómo funciona el agrupamiento?
Creamos una puntuación compuesta binaria basada en DPVR y, luego, aplicamos un clasificador XGBoost para identificar qué características y con qué pesos estas características predijeron 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 y las reseñas de los clientes, el porcentaje de productos con páginas de productos de calidad y los tipos de productos promocionados en los anuncios, etc.

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 componentes de su puntuación compuesta. A continuación, clasificamos los grupos finales por sus puntuaciones compuestas de mayor a menor.