Tres tácticas que utilizan los principales anunciantes de productos de automoción para ayudar a aumentar las ventas

Por: Cecia Wang, responsable de análisis y medios

Estudiamos más de 8600 marcas en la categoría de productos de automoción en la tienda de Amazon para descubrir cómo impulsaron la ratio de crecimiento interanual de las ventas y de los clientes nuevos a la marca.

Aspectos destacados de la historia:

En este estudio, analizamos más de 8600 marcas de la categoría de productos de automoción en Estados Unidos en 2020. La categoría de productos de automoción incluye marcas que venden productos como piezas y accesorios para caravanas, piezas de repuesto y accesorios para coches.

Creamos una puntuación compuesta de la ratio de crecimiento interanual de las ventas (SalesGR) y la ratio de crecimiento interanual de los clientes nuevos a la marca (NTBGR) y, a continuación, utilizamos aprendizaje automático para identificar las principales estrategias de publicidad y retail que los anunciantes utilizaban para ayudarles a aumentar su puntuación compuesta.

Los anunciantes de productos de automoción que buscan mejorar sus ratios de crecimiento interanual SalesGR y NTBGR deberían considerar lo siguiente:

  • Ejecutar campañas publicitarias de Sponsored Display y Sponsored Products.
  • Aumentar el apoyo de Sponsored Display y Sponsored Brands durante los eventos.
  • Equilibrar la combinación de inversiones.

Para obtener más información, consulta la sección Metodología al final de este artículo.

1. Los anunciantes de productos de automoción con mejor rendimiento ejecutan campañas publicitarias de Sponsored Brands y Sponsored Products.

Información

Sponsored Brands ofrece a los anunciantes la posibilidad de aparecer en varias emplazamientos destacados en la parte superior e inferior de las páginas de resultados de compra. Este análisis muestra que las marcas de productos de automoción con mayor crecimiento adoptaron Sponsored Brands en 2020. Una de las razones de esto puede ser el resultado del gran alcance que se puede lograr a través de Sponsored Display.

Recomendaciones

Al utilizar campañas siempre activas, recomendamos:

  • Cobertura de palabras clave: utiliza palabras clave de categoría para ayudar a animar a los nuevos clientes a avanzar más en el embudo, y utiliza palabras clave de marca para impulsar la conversión.
  • Presupuestos de temporada de Sponsored Brands: los comportamientos de búsqueda y compra de los compradores tienen altibajos a lo largo del año, y sincronizar los presupuestos para reflejar estos comportamientos ayuda a maximizar el ROI.
  • No cambies los ASIN promocionados con demasiada frecuencia: para facilitar el descubrimiento y la relevancia, deja un tiempo suficiente y no cambies los ASIN promocionados con demasiada frecuencia, por ejemplo, diaria o semanalmente.

2. Los anunciantes de productos de automoción con mejor rendimiento maximizan las reseñas de los clientes.

Información

Las reseñas de los clientes son una métrica importante para los clientes que están decidiendo comprar un producto. Para ayudar a mejorar las vistas y las conversiones, los anunciantes pueden utilizar las siguientes herramientas:

Recomendaciones

Proveedores: Utiliza el programaAmazon Vine. El programa se creó para proporcionar a los clientes más información, incluidos comentarios honestos e imparciales de algunos de los revisores más fiables de Amazon.

Vendedores: Regístrate en el Registro de marcas en Amazon y utiliza el programa Early Reviewer. La inscripción en el Registro de marcas en Amazon te da acceso a un conjunto de herramientas diseñadas para ayudarte a crear y proteger tu marca, lo que genera una mejor experiencia para los clientes.

3. Los anunciantes de productos de automoción con mejor rendimiento equilibran su combinación de inversiones.

Información

Los eventos como Black Friday-Cyber Monday (BFCM), así como los eventos de automoción, como la temporada de camiones y la preparación para el invierno, ocurren en diferentes momentos del año. La publicidad en estos eventos puede amplificar tu marca y ayudar a aumentar las ventas. De hecho, las marcas con mayor crecimiento mantuvieron un inversión equilibrada en Sponsored Products durante la temporada de camiones, la preparación para el invierno y el BFCM. Además, las marcas con mejor rendimiento también mantuvieron una ratio 2:1:1 en temporada de camiones: preparación para el invierno: BFCM, mientras que otros anunciantes mantienen una ratio de 10:1:1.

Recomendaciones

Nuestro análisis muestra que un enfoque más equilibrado puede conducir a un aumento interanual del DPVGR y del NTBGR.

Metodología

En primer lugar, utilizamos un modelo supervisado para identificar una lista de atributos que ayudan a mejorar la puntuación compuesta entre más de 40 atributos de medios y retail. A continuación, utilizamos esta lista de atributos y realizamos un análisis de clúster entre anunciantes y marcas, de modo que los anunciantes o marcas del mismo clúster son similares en los atributos de anuncio y retail, mientras que los anunciantes o marcas de distintos clústeres son diferentes en los atributos de anuncio y retail. Estos atributos son X1, X2,... Xn. (Atributos mostrados como burbujas en el gráfico).
Los algoritmos de aprendizaje automático devolvieron 4 clústeres. Clasificamos estos 4 clústeres según las métricas de éxito, comparamos las diferencias entre los clústeres de rendimiento superior e inferior, e identificamos los atributos clave que diferencian su rendimiento en NTB y crecimiento de las ventas.

¿Cómo funciona el análisis de clústeres?
Creamos una puntuación compuesta binaria basada en DPVR y, a continuación, aplicamos un clasificador XGBoost para identificar con qué características y con qué ponderaciones se predicen mejor estas etiquetas. Al hacerlo, tuvimos en cuenta acciones publicitarias o de retail como características, tales como la intensidad y la mezcla de uso de los productos publicitarios, los tiempos de soporte publicitario, las estrategias de segmentación, las creatividades y los emplazamientos, el número y la calificación de las reseñas de los clientes, el porcentaje de productos con páginas del producto de calidad y los tipos de productos promocionados en los anuncios, etc.
Con las características y ponderaciones identificadas, aplicamos un algoritmo de análisis por grupos 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. Por último, posicionamos los grupos finales según su puntuación compuesta de mayor a menor.