Las 2 tácticas que utilizan los principales anunciantes de Juguetes para mejorar el crecimiento en Amazon

Por: Andrew Holsopple, responsable de análisis y medios

Estudiamos más de 1400 marcas de la categoría Juguetes de la tienda de Amazon para encontrar información sobre el crecimiento anual de las vistas de páginas de detalles del producto y de los clientes nuevos a la marca.

Lo destacado de la historia:

En este estudio, analizamos más de 1400 marcas de la categoría Juguetes en Estados Unidos en 2020. La categoría Juguetes incluye marcas que venden productos tales como de construcción, juegos, figuras de acción y coleccionables, arte y manualidades, juguetes para bebés y vehículos montables. Creamos una puntuación compuesta de la ratio de crecimiento interanual de las vistas de páginas de detalles del producto (DPVGR) y la ratio de crecimiento interanual de clientes nuevos a la marca (NTBGR) y, a continuación, identificamos las principales estrategias de publicidad y retail para ayudar a aumentar la puntuación compuesta con algoritmos de aprendizaje automático.

Los anunciantes que deseen mejorar su DPGVR y NTBGR deben tener en cuenta lo siguiente:

Para obtener más información sobre cómo recopilamos nuestros datos, consulta la sección Metodología que se encuentra al final de este artículo.

1. Los anunciantes de juguetes con mejor rendimiento realizan campañas de Sponsored Display y Sponsored Products siempre activas

Información

En 2020, el 74% de los anunciantes de juguetes con mejor rendimiento realizaron campañas siempre activas para Sponsored Products y Sponsored Brands durante todo el año.

Recomendaciones

Al utilizar campañas siempre activas, recomendamos:

  • Cobertura de palabras clave: Utiliza palabras clave de una categoría para alcanzar nuevas audiencias en un nivel más alto del embudo y, a continuación, usa palabras clave de marcas para impulsar la conversión.
  • Presupuestos por 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 retorno de la inversión (ROI). Nuestro análisis mostró que los juguetes con mejor rendimiento aumentaron el uso de Sponsored Brands durante los eventos de compras de Amazon.
  • No cambies los ASIN promocionados con demasiada frecuencia: Para facilitar el descubrimiento y la relevancia, deja un tiempo suficiente para que el apoyo funcione y no cambies los ASIN promocionados con demasiada frecuencia, por ejemplo, diaria o semanalmente.

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

Información

El 100% de los anunciantes de juguetes con mejor rendimiento mostró impresiones de Sponsored Brands durante los eventos de Amazon y el 61% mostró impresiones de Sponsored Display durante los eventos de Amazon. Además de mostrar impresiones, nuestro análisis indica que las marcas que utilizan campañas de Amazon DSP en los lugares donde los clientes pasan su tiempo muestran un mayor crecimiento de clientes nuevos para la marca.

Recomendaciones

Al anunciar productos durante los eventos de compras de Amazon, hay que tener en cuenta lo siguiente:

  • Los compradores llegan a Amazon para investigar, considerar y comprar productos. Por lo general, aumentan el compromiso antes de los eventos de compras de Amazon y permanecen comprometidos después de ellos. Durante la temporada de periodo festivo, suelen comenzar a investigar a finales de octubre y principios de noviembre alcanzan el pico durante el fin de semana de Black Friday y Cyber Monday, y siguen comprometidos hasta finales de diciembre. Por lo tanto, los anunciantes deben interactuar con los compradores con paquetes de anuncios iniciales y considerar la posibilidad de utilizar el remarketing después de los eventos para maximizar el potencial.
  • Los anunciantes pueden utilizar los segmentos de audiencia para alcanzar a los clientes con más probabilidades de comprar durante los eventos de compras de Amazon.
  • Los anunciantes pueden usar Sponsored Display y Amazon DSP en los lugares donde los clientes pasan su tiempo.

Metodología

En primer lugar, utilizamos un modelo supervisado para identificar una lista de atributos que ayudan a mejorar la puntuación compuesta entre más de 30 atributos de medios y retail. A continuación, utilizamos esta lista de atributos y realizamos un análisis de grupos 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 grupos son diferentes en los atributos de anuncio y retail. Estos atributos son X1, X2, ….Xn. (Atributos que aparecen en el gráfico como burbujas).
Los algoritmos de aprendizaje automático devolvieron 4 clústeres. Posicionamos estos 4 clústeres según las métricas de éxito, comparamos las diferencias entre los clústeres de rendimiento superior e inferior, comparamos sus diferencias e identificamos los atributos clave que diferencian su rendimiento en ventas nuevas a la marca (NTB) y crecimiento de vistas.

¿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, consideramos las acciones publicitarias o de retail como características, tales como la intensidad y la mezcla de uso de productos publicitarios, el soporte para los tiempos de publicidad, las estrategias de segmentación, las creatividades y los emplazamientos, los recuentos y calificaciones en reseñas de los clientes, el porcentaje de productos con páginas del producto de calidad y los tipos de productos promocionados en los anuncios.

Con las características y ponderaciones identificadas antes mencionadas, aplicamos un algoritmo de análisis por clústeres k-medoid para clasificar a los anunciantes en grupos. Ten en cuenta que clasificamos a los anunciantes por sus medidas y no por lo que contiene su puntuación compuesta. Por último, posicionamos los grupos finales según su puntuación compuesta de mayor a menor.