Ce que nous avons appris grâce à 200 000 campagnes Sponsored Products

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

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

Nous conseillons aux annonceurs de commencer par les campagnes Sponsored Products. Il existe également trois facteurs à prendre en considération pour utiliser les enchères dynamiques :

• Pensez à tester une stratégie d'enchères dynamiques sur une campagne stable : lorsque vous testez une stratégie d'enchères, il est préférable de choisir une campagne stable, c'est-à-dire une campagne diffusée depuis au moins deux semaines et qui enregistre des conversions.
• Pensez à limiter les modifications lors des tests : nous recommandons aux annonceurs de limiter les modifications lorsqu'ils testent des stratégies afin de pouvoir identifier celles qui influencent réellement les performances.
• Pensez à comparer les stratégies de différentes campagnes : lorsque vous créez de nouvelles campagnes, assurez-vous de comparer la nouvelle stratégie d'enchères à une stratégie existante et stable (lorsque cela est possible).

La troisième recommandation basée sur des données consiste à augmenter spécifiquement les taux de clics en augmentant le nombre d'ASINs ou de produits proposant l'expédition Prime. Nous utilisons des modèles de machine learning pour identifier les produits présentant une forte probabilité de clic s'ils font l'objet de publicité. Nous avons également constaté que la présence du badge Prime en regard des produits promus contribue à augmenter les chances qu'un client clique sur des publicités.

• Pensez à inscrire les ASINs Sponsored Products au programme Expédié par Amazon.
• Pensez à inscrire les ASINs Sponsored Products au programme Prime Expédié par le vendeur (SFP).
• Pensez à associer les programmes Expédié par Amazon et SFP pour augmenter les offres d'expédition Prime.

Enfin, lors des articles précédents, nous avons constaté que l'utilisation de mots-clés négatifs pour des ASINs ou des numéros de série des produits constituait un outil efficace. Dans le cas des vendeurs de vêtements chinois (effectuant des ventes auprès d'une audience à l'international), nous avons constaté que les mots-clés ciblés constituent également un outil efficace pour garantir que les publicités sont pertinentes pour les bons clients.

• Consultez les rapports sur vos campagnes existantes pour identifier les termes à utiliser dans le ciblage négatif. Des taux de clics plus faibles, des dépenses plus élevées et des taux de conversion plus bas sont de bons indicateurs d'un ciblage sous-performant et peuvent révéler les mots-clés à exclure.
• Vérifiez fréquemment les performances de vos mots-clés négatifs pour découvrir ceux qui fonctionnent réellement pour votre marque et optimiser vos campagnes en conséquence.
• Faites attention aux exceptions. Par exemple, les mots-clés non liés à la marque utilisés pour améliorer la notoriété des nouveaux produits lancés pourraient enregistrer de mauvaises performances, mais ils ne doivent pas être utilisés comme mots-clés négatifs, car il s'agit en fait de la bonne audience pour les produits de la catégorie Vêtements.

• Sélectionner les marques : dans cette étude, nous avons analysé 222 853 campagnes Sponsored Products portant sur des vêtements diffusées dans 12 pays entre août 2020 et juillet 2021. Chaque campagne 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 sont les suivantes : l'Allemagne, l'Australie, le Canada, les Émirats arabes unis, l'Espagne, les États-Unis, la France, le Mexique, l'Inde, l'Italie, le Japon et le Royaume-Uni.
• Créer une statistique de réussite : nous l'avons calculée sur la base de 3 statistiques, à savoir le retour sur investissement publicitaire, le taux de conversion et le taux de clics.
• Identifier des actions publicitaires ou de vente au détail efficaces : une fois les statistiques de réussite définies, nous avons identifié les principales mesures à mettre en place dans la campagne pour contribuer à améliorer ces statistiques de réussite grâce aux algorithmes de machine learning. Nous avons tiré parti d'un modèle d'arbres de décision boostés par gradient pour identifier les actions les plus importantes qui contribuent aux statistiques de réussite d'une campagne. Cette méthode nous a aidés à comprendre quelles mesures publicitaires sont les plus importantes pour obtenir de bonnes statistiques de réussite.
• Regrouper les marques : les campagnes ont été classées en fonction de leurs statistiques de réussite et réparties en quatre groupes. En nous appuyant sur plus de 20 actions publicitaires, nous avons ensuite analysé leur impact sur les statistiques de réussite. Les actions publicitaires incluent la durée de la campagne Sponsored Products en jours, les enchères dynamiques, les tactiques de mots-clés négatifs, etc.
• Comparer les groupes de marques : nous avons identifié les stratégies utilisées par les marques les plus performantes (Groupe 1) pour augmenter les clics et les conversions, en comparaison avec les stratégies utilisées ou non par les marques moins performantes (Groupe 5).