Amazon.it에서 퍼포먼스가 우수한 광고주는 성장을 위해 어떤 전략을 사용하고 있나요?

작성자: 미디어 및 분석 관리자 Gregorio Nastasi, 기술 문서 작성가 Ashton Brown

Amazon.it(이탈리아) 뷰티 카테고리의 브랜드 561개를 대상으로 한 이 2019~2020년 연구에서는 퍼포먼스가 우수한 광고주와 저조한 광고주의 광고 전략을 비교했습니다. 그런 다음 비교 결과를 바탕으로 광고주가 상세 페이지 조회수, 매출, 브랜드 검색의 전년 대비 증가율 개선에 활용할 수 있는 실행 가능한 인사이트를 도출합니다.

스토리 하이라이트:

이 연구에서는 2019년 1월부터 2020년 12월까지 Amazon.it(이탈리아) 뷰티 카테고리의 561개 브랜드를 분석했습니다. 분석을 위해 뷰티 브랜드를 5개의 클러스터로 그룹화했습니다. 클러스터 1은 전년 대비 상세 페이지 조회수 증가율(DPVGR), 매출 증가율, 브랜드 검색 증가율 기준으로 가장 성공적이었고, 클러스터 5는 가장 저조했습니다. 뷰티 카테고리에는 면도 및 제모, 향수, 헤어 케어 및 스타일링, 메이크업, 고급 메이크업, 고급 향수, 고급 헤어 케어 등의 상품을 판매하는 브랜드가 포함됩니다.

연구에 따르면 퍼포먼스가 우수한 뷰티 광고주(클러스터 1)는 퍼포먼스가 저조한 광고주(클러스터 5)보다 전년 대비 상세 페이지 조회수는 1.7배, 매출은 1.9배, 브랜드 검색은 1.7배 더 높았습니다.

퍼포먼스가 우수한 광고주

1.7배

더 높은 전년 대비 상세 페이지 조회수

1.9배

더 높은 전년 대비 매출

1.7배

더 높은 전년 대비 브랜드 검색

광고주에게 실행 가능한 인사이트를 제공하기 위해 아마존은 머신러닝을 사용하여 전년 대비 상세 페이지 조회수, 매출, 브랜드 검색 증가에 기여하는 광고 및 미디어 속성을 40개 이상 분석했습니다.

이 문서는 퍼포먼스가 우수한 뷰티 광고주(클러스터 1)와 퍼포먼스가 저조한 뷰티 광고주(클러스터 5)가 각 주요 속성 또는 전략을 채택한 정도를 수치화하여 주요 속성 또는 전략에 대한 인사이트/모범 사례를 제공합니다.

이 연구를 수행한 방법에 대한 자세한 내용은 이 문서 끝에 있는 방법론 섹션을 참조하세요.

퍼포먼스가 우수한 광고주는 Amazon.it에서 아마존 DSP를 채택할 확률이 7.5배 더 높았습니다.

상세 페이지 조회수와 브랜드 검색이 브랜드 판매를 결정하는 경우도 있으므로 아마존 DSP 채택이 Amazon.it에서 퍼포먼스가 우수한 광고주와 저조한 광고주의 주요 차별화 요소 중 하나일 수 있습니다. 아마존 DSP를 통해 광고주가 아마존 내외에서 광고가 가능하므로 더 많은 고객에게 도달하고 브랜드 검색 및 상세 페이지 조회수를 늘리는 데 도움이 될 수 있습니다. 분석에 따르면 Amazon.it에서 퍼포먼스가 우수한 뷰티 광고주는 17%가 아마존 DSP를 채택한 반면, 퍼포먼스가 저조한 광고주는 2%에 그쳤습니다.

아마존 DSP를 채택한 광고주의 비율

17%

퍼포먼스가 우수한 광고주

2%

퍼포먼스가 저조한 광고주

아마존 DSP를 사용할 때 고려해야 할 사항

이전 연구 결과, Fire TVTwitch 사용이 브랜드 도달 범위를 늘리는 데 효과적인 도구라는 것이 밝혀졌습니다. 이 연구의 경우 이는 브랜드 검색 및 DPVGR 증가, 궁극적으로 매출 증가를 의미할 수 있습니다.

  • 균형 잡힌 캠페인 목표 달성: 아마존이 소유 및 운영하는 인벤토리(Amazon.it 광고)와 오프사이트 인벤토리(Amazon.it 외부 광고)에 균형 있게 지출하는 것이 좋습니다.
  • 잠재고객 도달 범위 개선: Fire TV 또는 Twitch 같은 인벤토리에 투자하여 고유 잠재고객에 대한 브랜드 노출을 늘리는 것이 좋습니다.

퍼포먼스가 우수한 광고주는 Amazon.it에서 Sponsored Brands를 채택할 확률이 2.1배 더 높았습니다.

아마존 DSP 결과에서 본 것처럼 Sponsored Brands 역시 Amazon.it에서 퍼포먼스가 우수한 뷰티 광고주와 퍼포먼스가 저조한 광고주의 주요 차별화 요소임이 밝혀졌습니다. 다만 Sponsored Brands는 Amazon.it 내의 기능인 반면, 아마존 DSP는 Amazon.it 내외의 고객에게 도달할 수 있다는 점에 유의해야 합니다. 분석에 따르면 퍼포먼스가 우수한 광고주는 80%가 Sponsored Brands를 채택했고, 이에 비해 퍼포먼스가 저조한 광고주는 37%에 그쳤습니다.

Sponsored Brands를 채택한 광고주의 비율

80%

퍼포먼스가 우수한 광고주

37%

퍼포먼스가 저조한 광고주

Sponsored Brands를 활성화할 때 고려해야 할 사항

결론

지도형 머신러닝 모델과 결합된 분석에서 본 것처럼 Amazon.it에서 퍼포먼스가 우수한 뷰티 광고주와 퍼포먼스가 낮은 뷰티 광고주의 두 가지 주요 차별화 요소가 확인되었습니다. (1) Amazon.it 내외에서 광고하기 위해 아마존 DSP를 채택하는 것을 고려해 보세요. (2) 제공하는 전체 상품군을 선보일 수 있도록 Sponsored Brands를 채택하는 것을 고려해 보세요.

방법론

먼저 지도 학습 모델을 사용하여 40개 이상의 미디어 및 리테일 속성 중 종합 점수를 높이는 데 도움이 되는 속성 목록을 파악했습니다. 구체적으로 5단계 프로세스에 따라 상세 페이지 조회수, 매출, 브랜드 검색이 포함된 성공 메트릭을 만든 다음, 머신러닝 알고리즘을 사용하여 성공 메트릭을 높이는 데 도움이 되는 최고의 광고 및 리테일 전략을 파악했습니다.

  • 브랜드 선택: 2019년 1월부터 2020년 12월까지 Amazon.it 뷰티 카테고리의 561개 광고주를 조사했습니다.
  • 성공 메트릭 생성: 상세 페이지 조회수, 매출, 브랜드 검색 전년 대비 증가율을 기준으로 성공 여부를 계산했습니다.
  • 브랜드 그룹화: 종합 점수(상세 페이지 조회수, 매출, 브랜드 검색)를 기준으로 가장 뛰어난 퍼포먼스부터 가장 저조한 퍼포먼스까지 5개 클러스터로 광고주를 그룹화했습니다. 위에서 파악한 특징을 사용하여 다음으로 k-medoid 클러스터링 알고리즘을 적용하여 이 광고주들을 클러스터로 분류했습니다. 마지막으로 종합 점수에 따라 내림차순으로 클러스터 순위를 매겼습니다. 클러스터 1은 종합 점수가 가장 높은 가장 성공적인 클러스터이며, 클러스터 5는 가장 저조한 클러스터입니다.
  • 효과적인 광고 또는 리테일 활동 파악: 종합 점수를 높이는 데 도움이 되는 주요 활동(전년 대비 상세 페이지 조회수, 매출, 브랜드 검색 증가로 이어지는 활동)을 파악했습니다. 활동에는 고객 리뷰, 광고 상품(아마존 DSP, Sponsored Products, Sponsored Brands, Fire TV 등), 광고 전략(제외 키워드, 상시, 잠재고객 세그먼트 등) 등이 포함됩니다.
  • 브랜드 그룹 비교: 퍼포먼스가 우수한 광고주(클러스터 1)가 전년 대비 상세 페이지 조회수, 매출, 브랜드 검색 증가율을 높이기 위해 사용하는 전략을 파악하여 퍼포먼스가 저조한 브랜드(클러스터 5)가 사용하거나 사용하지 않는 전략과 비교했습니다.