成長を続けるスポーツアパレルおよびフットウェアブランドのための4つの推奨事項

投稿者: Sam Bachra、アクイジションマネージャー

650を超えるスポーツブランドを対象とした2019年の調査で、パフォーマンスが特に高いスポーツアパレル広告主様がグランスビュー数を促進し、売上拡大を加速させるために役立てた4つの主要分野があることが分かりました。

ストーリーのハイライト:

広告キャンペーンでホームラン、グランドスラム、自己ベストのどれを目指すにしても、スポーツブランドは常にパフォーマンスを最適化しようとしています。

この点でスポーツブランドを支援するために、Amazon Adsは、Amazonストアで商品を販売している650を超える米国のスポーツアパレルおよびフットウェアブランドを調査しました。分析の結果、パフォーマンスが特に高い広告主様は、他のスポーツアパレル広告主様と比較して、ブランド新規顧客(NTB)数が2.2倍、広告起因のグランスビュー数(商品詳細ページの閲覧回数)が2.5倍増えていることが分かりました。

このパフォーマンスの要因は何ですか。 パフォーマンスが特に高い広告主様が採用していた(他の広告主様は採用していなかった)4つの広告戦略を特定しました。これがブランド新規顧客数とグランスビュー数の増加につながっていました。

  • パフォーマンスが特に高いスポーツブランドは、年間を通じてスポンサーブランド広告キャンペーンを実施しています。
  • スポンサーブランド広告とスポンサープロダクト広告の予算比率を2:1に維持しています。
  • 除外キーワードや除外するASINをより頻繁に使用しています。
  • カスタマーレビューのベストプラクティスに従っています。

これらの戦術の詳細と、それらをマーケティング戦略に組み込む方法については、この先をお読みください。

ブランド新規顧客およびグランスビュー数の成長率パフォーマンスのインデックス(ベースライン=クラスター4)

クラスター1

クラスター1

クラスター2

クラスター2

クラスター3

クラスター3

クラスター4

クラスター4

前年比ブランド新規顧客成長率

前年比ブランド新規顧客成長率。クラスター1: 2.2、クラスター2: 2.0、クラスター3: 1.8、クラスター4: 1.0

前年比グランスビュー数成長率

前年比グランスビュー数成長率。クラスター1: 2.5、クラスター2: 1.7、クラスター3: 1.6、クラスター4: 1.0

1.パフォーマンスが特に高いスポーツアパレル広告主様は、年間を通してスポンサーブランド広告キャンペーンを実施している

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パフォーマンスが特に高いスポーツアパレル広告主様は、常時掲載スポンサーブランド広告キャンペーンを2019年に52週間にわたって実施しましたが、他のスポーツアパレル広告主様は、常時掲載スポンサーブランド広告キャンペーンを2週間しか実施しませんでした。常時掲載スポンサーブランド広告キャンペーンを実施することで、お客様が最初に思い浮かべるブランドであり続け、ブランド新規顧客数を増やすのに役立ちます。

推奨事項

常時掲載キャンペーンは、広告主様が認知度、検討、コンバージョンの各戦術を一緒に実施することで最も効果を発揮します。Amazon DSPによるディスプレイ広告など、認知度と検討の戦術は、新規顧客が商品詳細ページを表示するよう促すのに役立ち、コンバージョンを増やすことにつながるかもしれません。

2.パフォーマンスが特に高いスポーツアパレル広告主様は、スポンサーブランド広告とスポンサープロダクト広告の予算比率を2:1に維持している

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分析の結果、パフォーマンスが特に高いスポーツアパレル広告主様は、スポンサーブランド広告とスポンサープロダクト広告のインプレッション率を約2:1に維持していることが分かりました。同じ期間に、他のスポーツアパレル広告主様はインプレッション率を20:1に維持していました。2:1の比率は商品の見つけやすさを高めるのに役立つという意味で、これは重要です。

推奨事項

スポンサーブランド広告とスポンサープロダクト広告の比率を2:1(または同様のバランス)に維持します。この比率は、次の2つの理由で重要です。

  • スポンサーブランド広告とスポンサープロダクト広告の間の健全な広告費比率は、キャンペーンの露出度を最大限に高めるのに役立ちます。
  • 2番目に、商品のファミリーの認知度を高め、グランスビュー数とブランド新規顧客数を増やすのに役立ちます。

3.パフォーマンスが特に高いスポーツアパレル広告主様は、除外キーワードや除外するASINを使用している

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分析の結果、除外キーワード(商品検索結果に広告が表示されないようにする単語やフレーズ)や除外するASINを使用することにはメリットがあることが分かりました。平均して、パフォーマンスが特に高いスポーツアパレル広告キャンペーンの15%に除外キーワードまたは除外するASINが使用されていました。逆に、他のスポーツアパレル広告キャンペーンのうち、除外キーワードやシリアルナンバーの戦術を利用していたものはわずか4%でした。

つまり、パフォーマンスが特に高いスポーツアパレル広告主様の方が、他のスポーツアパレル広告主様よりも、除外キーワードや除外するASINを使用する率が11%高くなっています。

推奨事項

除外キーワードと除外するASINを使用します。除外キーワードを使用する利点の1つは、コンバージョンの可能性が低いことが分かっている商品検索について、商品検索結果ページに広告が表示されないようにできることです。除外キーワードや除外するASINを使用する2番目の利点は、広告が適切なオーディエンスにリーチするのに役立つことです。

除外キーワードと除外ASINの精度を高めるために、広告主様はAmazonの組み込み指標を使用できます。たとえば、クリックスルー率(CTR)が低く、コンバージョン率が低いことは、パフォーマンスの低いキーワードであることを良く示す指標であり、除外の候補となります。

4.パフォーマンスが特に高いスポーツアパレル広告主様は、カスタマーレビューのベストプラクティスに従っている

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分析によると、パフォーマンスが特に高いスポーツアパレル広告主様は、固有のASINシリアルナンバーごとのカスタマーレビュー数が、最もパフォーマンスの低い広告主様に比べて、平均4倍になっています。

推奨事項

カスタマーレビューは、商品の購入を決定しようとしているお客様にとって重要な指標です。グランスビュー数とコンバージョンの向上に役立たせるために、広告主様は次のツールを使用できます。

お取引会社様: Amazon Vine先取りプログラムを利用しましょう。このプログラムは、Amazonで高い信頼が寄せられているレビュアーからの正直で公平なフィードバックなど、より多くの情報をお客様に提供するために作成されました。

出品者様: Amazonブランド登録に登録して、早期レビュー取得プログラムを利用しましょう。Amazonブランド登録に登録すると、ブランドの構築と保護に役立つ多くのツールを使用でき、お客様にとってより良い体験を提供するのに役立ちます。

結論

Amazonは、広告主様にリサーチ主導のインサイトを提供して、パフォーマンスの向上をサポートすることが重要だと考えています。この記事では、パフォーマンスが特に高いスポーツアパレル広告主様が、ブランド新規顧客数とグランスビュー数をどのように増やしたかを考えました。まず、これらの広告主様は、年間を通じてスポンサーブランド広告キャンペーンを実施しました。第2に、スポンサーブランド広告とスポンサープロダクト広告の予算比率を2:1に維持しました。第3に、除外キーワードと除外ASINを使用して、商品検索に基づいて広告の関連性を高めました。最後に、固有の広告商品ごとのカスタマーレビュー数が4倍でした。

まとめとして、分析の結果、これら4つの戦術が、パフォーマンスが特に高い広告主様がブランド新規顧客数を2.2倍に増やし、グランスビュー数を2.5倍に増やすのに役立ったことが分かりました。

方法

2019年、米国のスポーツアパレルおよびフットウェアのカテゴリーで650を超えるブランドを分析しました。この調査では、ブランド新規顧客およびグランスビュー数の増加のパフォーマンス向上に役立てるため、高度な機械学習アルゴリズムを使用して広告主様をクラスターに分類し、広告とリテールの属性を検討してインサイトに基づく推奨事項を抽出しました。

広告主様はどのようにクラスターに分けられていますか?
機械学習アルゴリズムを使用し、広告主様を広告およびリテールの属性に基づいて自動的にいくつかのクラスターに分類しました。

7%

クラスター1

グランスビュー数とブランド新規顧客数の成長率が最高

60%

クラスター2

23%

クラスター3

10%

クラスター4

グランスビュー数とブランド新規顧客数の成長率が最低

クラスター分けはどのように行われていますか?
広告費用対効果(ROAS)、リテール売上高の前年比成長、商品ページビュー数の前年比成長を組み合わせて、バイナリ複合スコアを作成しました。3つのコンポーネントすべてにおいて上位50%にランクインした広告主様を「1」、その他の広告主様を「0」とラベル付けしました。 次に、XGBoost分類子を適用して、これらのラベルを最も効果的に予測する特徴と重みを特定しました。その際、広告アクションまたはリテールアクションを、広告商品の利用度と組み合わせ、広告サポートのタイミング、ターゲティングの戦略、クリエイティブと掲載枠、カスタマーレビューの数と評価、高品質の商品ページを持つ商品の割合、広告掲載対象商品の種類などの特徴として考慮しました。
上記の特定した特徴と重みを使用して、k-medoidクラスタリングアルゴリズムを適用して、広告主様をクラスターに分類しました。広告主様は、複合スコアの構成要素ではなく、アクションによって分類されています。次に、最後のクラスターを複合スコアの高い順から低い順にランク付けしました。クラスター1は複合スコアが最も高く、最も成功度が高いクラスターで、クラスター5は最も成功度が低いクラスターです。