Dos tácticas que los mejores anunciantes de Juguetes usan para mejorar el crecimiento en Amazon
Por: Andrew Holsopple, gerente de Análisis y Medios
Estudiamos más de 1400 marcas en la categoría de Juguetes en Amazon Store para descubrir insights sobre el crecimiento año tras año en las vistas de página de información de producto y los clientes nuevos de la marca.
Temas destacados de la historia:
En este estudio, analizamos más de 1400 marcas en la categoría de Juguetes en Estados Unidos en el 2020. La categoría de Juguetes incluye marcas que venden productos como construcción, juegos, figuras de acción y coleccionables, artes y manualidades, juguetes para bebés, y juguetes para conducir. Creamos una puntuación compuesta de la tasa de crecimiento interanual de las vistas de página de información de producto (DPVGR) y la tasa de crecimiento interanual de clientes nuevos de la marca (NTBGR), y después identificamos las principales estrategias de publicidad y retail que ayudan a aumentar la puntuación compuesta con algoritmos de aprendizaje automático.
Los anunciantes que quieren mejorar su DPGVR y NTBGR deben considerar:
- Ejecutar campañas publicitarias de Sponsored Display y Sponsored Products siempre activas
- Aumentar el apoyo a Sponsored Display y Sponsored Brands durante los eventos de compras de Amazon
- Optimizar su combinación de inversión
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 el mejor desempeño ejecutan campañas de Sponsored Display y Sponsored Products siempre activas
Insights
En 2020, el 74% de los anunciantes de juguetes con el mejor desempeño ejecutaron campañas siempre activas tanto de Sponsored Products como de Sponsored Brands durante todo el año.
Recomendaciones
Al usar campañas siempre activas, recomendamos:
- Cobertura de palabras clave: Usa palabras clave de la categoría para ayudar a llegar a nuevas audiencias más arriba en el embudo y, luego, usa palabras clave de la marca para impulsar la conversión.
- Presupuestos por temporada de Sponsored Brands: Los comportamientos de búsqueda y compra de los consumidores tienen temporadas altas y caídas a lo largo del año, y sincronizar los presupuestos para reflejar esto ayuda a maximizar el rendimiento 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, espera un periodo de tiempo suficiente para que el apoyo surta efecto y no cambies los ASIN promocionados con demasiada frecuencia, como diariamente o semanalmente.
2. Los anunciantes de juguetes con el mejor desempeño aumentan el apoyo a Sponsored Display y Sponsored Brands durante los eventos de compras de Amazon
Insights
El 100% de los anunciantes de juguetes con el mejor desempeño generaron impresiones de Sponsored Brands durante los eventos de Amazon, y el 61% generó impresiones de Sponsored Display durante los eventos de Amazon. Además de generar impresiones, nuestro análisis muestra que las marcas que usan campañas de Amazon DSP donde sea que los clientes pasen el tiempo muestran un mayor crecimiento de clientes nuevos de la marca.
Recomendaciones
Al hacer publicidad durante los eventos de compras de Amazon, hay algunas cosas a considerar:
- Los compradores vienen a Amazon para investigar, considerar y comprar productos. Normalmente, su interés aumenta antes y permanece después de los eventos de compras de Amazon. Durante la temporada de fiestas, a menudo inician su investigación tan pronto como finales de octubre y principios de noviembre; la mayor actividad ocurre durante el fin de semana de Black Friday y Cyber Monday, y su interés permanece hasta finales de diciembre. Por lo tanto, los anunciantes deben atraer pronto el interés de los compradores con paquetes antes de los eventos y considerar usar el remarketing después de estos para maximizar el potencial.
- Los anunciantes pueden utilizar los 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 que los clientes pasen el tiempo.
Metodología
Primero, usamos un modelo supervisado para identificar una lista de atributos que ayudan a mejorar la puntuación compuesta entre más de 30 atributos de medios y de retail. Después usamos esta lista de atributos y realizamos un análisis de grupo entre anunciantes o marcas, por lo que los anunciantes o marcas en el mismo grupo son similares en los atributos publicitarios y de retail, mientras que los anunciantes o marcas en diferentes grupos son diferentes en los atributos publicitarios y de retail. Estos atributos son X1, X2,… Xn. (Atributos mostrados como burbujas en el elemento visual).
Los algoritmos de aprendizaje automático arrojaron 4 grupos. Clasificamos estos 4 grupos según las estadísticas de éxito, comparamos las diferencias entre los grupos de desempeño superior e inferior e identificamos los atributos clave que diferencian su desempeño en NTB y crecimiento de vistas (GV).
¿Cómo funcionó este agrupamiento?
Creamos una puntuación compuesta binaria basada en la tasa de vistas de página de información de producto (DPVR) y, luego, aplicamos un clasificador de XGBoost para identificar qué características y con qué pesos dichas características predicen mejor estas etiquetas. Al hacerlo, consideramos las acciones publicitarias o de retail como características como la intensidad y mezcla del uso del producto publicitario, el tiempo del soporte publicitario, las tácticas de segmentación, los materiales creativos y las ubicaciones, los recuentos y calificaciones de opiniones de clientes, el porcentaje de productos con páginas de productos de calidad y los tipos de productos promocionados en los anuncios, etc.
Usando las características y pesos identificados mencionados anteriormente, luego, aplicamos un algoritmo de agrupamiento k-medoids para clasificar a los anunciantes en grupos. Ten en cuenta que clasificamos a los anunciantes por sus acciones más que por los componentes de su puntuación compuesta. Posteriormente, clasificamos a los grupos finales por sus puntuaciones compuestas de alta a baja.