아마존에서 아동 패션 광고주가 어떤 성장 전략으로 성과를 내고 있나요?

작성자: 선임 분석 및 미디어 관리자 Vivian Qin, 기술 문서 작성가 Ashton Brown

2019년~2020년 1,200개가 넘는 아마존 스토어의 아동 패션 카테고리 브랜드를 대상으로 한 연구에서 퍼포먼스가 가장 뛰어난 광고주와 퍼포먼스가 가장 저조한 광고주를 비교했습니다. 그런 다음 이 비교 결과를 가지고 광고주가 연간 브랜드 신규 고객 성장률, 판매 성장률, 상세 페이지 조회 성장률을 개선하는 데 사용할 수 있는 활용 가능한 인사이트를 도출하는 데 사용했습니다.

스토리 하이라이트:

이 연구에서 2019년 1월부터 2020년 12월까지 1,200개가 넘는 아동 패션 카테고리 브랜드를 분석했습니다. 아동 패션 카테고리에는 아동 의류, 신발, 배낭(영아 관련 아이템 제외)을 판매하는 브랜드가 포함됩니다. 분석을 실시하기 위해 연간 NTBGR(브랜드 신규 고객 성장률), 판매 성장률(판매), DPVGR(상세 페이지 조회율)이 가장 좋은 브랜드를 클러스터 1로, 가장 저조한 브랜드를 클러스터 5로 정하고 아동 패션 브랜드를 클러스터 5개로 분류했습니다.

아마존 분석 결과 퍼포먼스가 가장 뛰어난 아동 패션 광고주(클러스터 1)는 퍼포먼스가 가장 저조한 광고주(클러스터 5)와 비교했을 때 브랜드 신규 고객 성장률이 2.6배, 판매 성장률이 2.4배, 상세 페이지 조회수 성장률이 3.0배 더 높았습니다.

퍼포먼스가 뛰어난 광고주

2.6배

더 높은 NTBGR

2.4배

더 높은 판매 성장률

3.0배

더 높은 DPVGR

광고주에게 실행 가능한 인사이트를 제공하기 위해 아마존은 머신 러닝을 사용하여 DPVGR, 판매, NTBGR에 영향을 주는 40개가 넘는 광고 속성을 분석했습니다. 그런 다음 DPVGR, 판매, NTBGR 연간 성장률에 미치는 긍정적인 영향력이 가장 큰 속성이 무엇인지 식별했습니다. 이 문서는 퍼포먼스가 가장 뛰어난 아동 패션 광고주(클러스터 1)와 퍼포먼스가 가장 저조한 아동 패션 광고주(클러스터 5)가 주요 속성 또는 전략을 도입한 정도를 수치화하여 주요 속성 또는 전략에 대한 인사이트, 모범 사례를 제공합니다.

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

퍼포먼스가 가장 뛰어난 아동 패션 광고주는 캠페인을 다른 광고주보다 거의 3배 더 길게 실행했습니다.

관측 기간 동안 퍼포먼스가 가장 뛰어난 아동 패션 광고주는 신학기 시즌 12주(6월 중순부터 9월 중순까지) 중 평균 11주 동안 광고 캠페인을 실행한 반면 퍼포먼스가 가장 저조한 아동 패션 광고주는 광고 캠페인을 평균 4주 동안만 실행했습니다.

신학기 시즌 동안 광고한 평균 주 수

11

퍼포먼스가 뛰어난 광고주

4

퍼포먼스가 저조한 광고주

신학기 시즌에 광고할 때를 위한 교훈 및 모범 사례

  • 이벤트 이전: 신학기 시즌 전에 브랜드를 홍보하세요.
  • 홍보: 부모는 적극적으로 쇼핑할 때 일반적으로 6~9개의 상품 상세 페이지를 조회합니다. 광고 상품의 조합을 사용하여 상품과 브랜드 인지도를 늘리는 데 도움을 제공하세요.
  • 리드아웃: 적절한 규모로 잠재 고객의 재참여를 유도하세요. 쇼핑객은 주요 쇼핑 순간 이후에도 계속 참여하기 때문에 광고주는 고객의 관심사로 남기 위해서 신학기 시즌 직후 광고하는 것이 좋을 수도 있습니다.

퍼포먼스가 가장 뛰어난 아동 패션 광고주는 최소 2개의 광고 상품에 걸쳐 노출 수를 제공하고 광고를 다양화합니다.

퍼포먼스가 가장 뛰어난 아동 패션 광고주는 평균적으로 최소 2개의 광고 상품을 통해 고객에게 도달하는 반면 퍼포먼스가 가장 저조한 아동 패션 광고주는 광고 상품 1개에만 의존합니다. 고객 입지와 쇼핑 선호도가 여러 기기(채널)에 걸쳐 나눠지는 상황에서 광고주는 옴니 채널 접근 방식을 사용하여 인지도와 고려를 늘릴 수 있습니다. 즉, 브랜드는 여러 상품과 기기에 걸쳐 광고할 수 있습니다.

캠페인당 사용한 평균 광고 상품 개수

2개 이상

퍼포먼스가 뛰어난 광고주

1

퍼포먼스가 저조한 광고주

왜 Sponsored Display를 사용하나요?

  • 브랜드는 전체 상품군을 보여주는 스토어를 만들 수 있습니다.
  • 브랜드는 최소 2개의 광고 상품을 사용하는 것이 좋습니다. 예: (1) 브랜드는 Sponsored ProductsSponsored Brands를 통해 키워드를 사용하여 검색하는 고객 활동에 도달할 수 있습니다. (2) 브랜드는 Sponsored Display를 통해 적극적으로 검색하고 있지는 않지만 이전에 조사한 잠재 고객에게 도달할 수 있습니다.

결론

분석에서 확인할 수 있다시피 아마존 지도 머신 러닝 모델을 통해 광고주가 연간 브랜드 신규 고객 성장률, 판매 성장률, 상세 페이지 조회수 성장률을 늘리는 데 사용할 수 있는 2가지 주요 전략(신학기 시즌 동안 광고하기, 최소 2개의 광고 상품에 걸쳐 광고 지출액 분산하기)을 식별했습니다.

방법론

먼저 지도 학습 모델을 사용하여 40개 이상의 미디어 및 리테일 광고 속성 중 종합 점수를 높이는 데 도움이 되는 속성의 목록을 파악했습니다. 아마존은 명확하게 5단계 프로세스를 따라 DPVGR(디스플레이 상품 조회수 연간 성장률), 판매, NTBGR(브랜드 신규 고객 연간 성장률)이 포함된 성과 메트릭을 만들었습니다. 이후 머신 러닝 알고리즘을 통해 성과 메트릭을 늘리는 데 도움이 되는 최고의 광고 및 리테일 전략을 식별했습니다.

  • 브랜드 선택: 2019년 1월부터 2020년 12월까지 1,200개가 넘는 아동 패션 카테고리 브랜드를 분석했습니다.
  • 성과 메트릭 생성: 브랜드 신규 고객 및 상세 페이지 조회수의 연간 성장률을 기반으로 계산했습니다.
  • 효과적인 광고 또는 리테일 조치 식별: 종합 점수를 늘리는 데 도움이 되는 주요 조치(더 높은 브랜드 신규 고객 연간 성장률 및 상세 페이지 조회수 연간 성장률로 이어지는 조치)를 식별했습니다. 조치에는 고객 리뷰, 광고 상품(Sponsored Products, Sponsored Brands, Fire TV 등), 광고 전략(제외 키워드, 상시, 잠재고객 세그먼트 등) 등이 포함됩니다.
  • 브랜드 그룹: 종합 점수(DPVGR, 판매, NTBGR) 별로 브랜드를 가장 뛰어난 퍼포먼스에서 가장 저조한 퍼포먼스 순서대로 5개의 클러스터로 분류했습니다.
  • 브랜드 그룹 비교: 퍼포먼스가 가장 뛰어난 브랜드(클러스터 1)가 브랜드 신규 고객 및 상세 페이지 조회수 연간 성장률을 늘리기 위해 어떤 전략을 사용하는지 식별했으며 이를 퍼포먼스가 저조한 브랜드(클러스터 5)가 사용하는 또는 사용하지 않는 전략과 비교했습니다.