Voici ce que nous avons appris de 200 000 campagnes Sponsored Products

Cet article présente des données/bonnes pratiques sur les attributs ou stratégies clés en quantifiant la mesure dans laquelle les vendeurs basés en Chine les plus performants (groupe 1) et les moins performants (groupe 5) ont adopté chaque attribut ou stratégie clé.

Pour en savoir plus sur la façon dont nous avons mené cette étude, consultez la section Méthodologie à la fin de cet article.

Les annonceurs devraient commencer par des campagnes Sponsored Products. Il existe également trois considérations à l'utilisation d'enchères dynamiques :

• Envisagez de tester une stratégie d'enchères dynamiques dans le cadre d'une campagne stable : Lors de la mise à l'essai d'une stratégie d’enchères, il est préférable de choisir une campagne stable, ce qui signifie qu’elle se déroule depuis au moins deux semaines et montre une relation positive avec les conversions.
• Envisagez de limiter les modifications lors de l'essai : Nous recommandons aux annonceurs de limiter les modifications lorsqu’ils testent des stratégies afin de pouvoir attribuer la différence de performance à un changement spécifique.
• Envisagez de comparer les stratégies pour différentes campagnes : Lors de la création de nouvelles campagnes, assurez-vous de comparer la nouvelle stratégie d'enchères à une stratégie existante stable (dans la mesure du possible).

La troisième recommandation axée sur les données consiste à accroître spécifiquement le taux de clics en augmentant le nombre d'ASINs, ou de produits, offrant l'expédition Prime. Nous avons utilisé des modèles d’apprentissage automatique pour identifier ceux sur lesquels les clients ont de fortes chances de cliquer lorsque ces produits font l’objet d’une publicité. Nous avons également constaté qu’un écusson Prime apparaissant aux côtés de produits faisant l’objet d’une publicité contribuait à augmenter les chances qu'un client clique sur des publicités.

• Envisagez d'inscrire des ASINs Sponsored Products au programme Gestion optimisée par Amazon (FBA).
• Envisagez d'inscrire des ASINs Sponsored Products au programme Seller Fulfilled Prime (SFP).
• Envisagez de combiner les programmes FBA et SFP afin d'augmenter les offres d’expédition Prime.

Enfin, dans des articles précédents, nous avons constaté que l'inclusion de mots-clés négatifs sur les ASINs de produits (ou numéros de série) était un outil efficace. Dans le cas des vendeurs de vêtements chinois (vendant à un auditoire mondial), nous avons constaté que les mots-clés ciblés sont également un outil efficace pour s'assurer que les publicités sont pertinentes pour les bons clients.

• Consultez les rapports de vos campagnes existantes pour trouver les termes sur lesquels vous devriez utiliser le ciblage négatif. Des taux de clics plus faibles, des dépenses plus élevées et des taux de conversion plus faibles sont de bons indicateurs d’un ciblage sous-performant qui pourraient s’avérer des mots-clés à exclure.
• Vérifiez fréquemment la performance de vos mots-clés à exclure pour apprendre et pour optimiser vos campagnes au niveau de celles qui fonctionnent le mieux pour votre marque.
• Vérifiez les exceptions. Par exemple, les mots-clés autres que ceux de la marque utilisés pour accroître la notoriété de produits nouvellement lancés pourraient afficher une performance médiocre, mais ne devraient pas être utilisés comme des mots-clés à exclure puisqu'ils ciblent en fait le bon auditoire pour les produits de la catégorie Vêtements.

• Sélection des marques : dans le cadre de cette étude, nous avons analysé 222 853 campagnes Sponsored Products de vêtements diffusées dans 12 régions du monde entre août 2020 et juillet 2021. Chacune d’entre elles a été lancée par des annonceurs chinois endémiques, c'est-à-dire des annonceurs chinois qui vendent des produits sur Amazon.com. Les 12 régions incluaient les États-Unis, le Royaume-Uni, l'Allemagne, la France, le Japon, le Canada, l'Italie, l'Espagne, l'Inde, l'Australie, les Émirats arabes unis et le Mexique.
• Création des statistiques de réussite : calculées en fonction de trois statistiques : le retour sur les dépenses publicitaires, le taux de conversion et le taux de clics.
• Détermination des mesures efficaces en matière de publicité ou de vente au détail : une fois les statistiques de réussite définies, nous avons identifié les principales actions de campagne pour contribuer à améliorer les statistiques de réussite à l’aide d’algorithmes d'apprentissage automatique. Nous avons mis à profit un modèle d'arbres décisionnels stimulés par les gradients pour identifier les actions de campagne les plus importantes qui contribuent aux statistiques de réussite. Cette méthode nous a aidés à comprendre quelles actions publicitaires étaient les plus importantes afin d’établir de solides statistiques de réussite.
• Regroupement des marques : nous avons regroupé des campagnes selon leurs statistiques de réussite et les avons réparties en cinq groupes. En tirant parti de plus de 20 actions publicitaires, nous avons ensuite analysé leur impact sur les statistiques de réussite. Les actions publicitaires comprenaient la durée (en jours) de la campagne Sponsored Products, les enchères dynamiques, les tactiques relatives aux mots-clés négatifs, etc.
• Comparaison des groupes de marques : nous avons déterminé les stratégies auxquelles les marques les plus performantes (groupe 1) ont eu recours pour augmenter les clics et les conversions, comparativement aux stratégies auxquelles les marques les moins performantes (groupe 5) ont eu recours ou non.