식료품 광고주가 Amazon.jp에서 성장하기 위해 사용하는 3가지 전락

작성자: 미디어 및 분석 관리자 Kazuya Murayama, 기술 문서 작성가 Ashton Brown

amazon.jp(일본) 식료품 카테고리의 브랜드 400개를 대상으로 한 이 2020년 연구에서는 퍼포먼스가 우수한 광고주와 저조한 광고주의 광고 전략을 비교했습니다. 그런 다음 이 비교를 통해 광고주가 브랜드 신규 고객의 연간 성장을 개선하는 데 사용할 수 있는 실행 가능한 인사이트를 도출합니다.

스토리 하이라이트:

이 연구에서 아마존은 2020년 1월부터 2020년 12월까지 amazon.jp(일본) 식료품 카테고리의 브랜드를 400개 이상 분석했습니다. 분석 수행을 위해 식료품 브랜드를 4개의 클러스터로 분류했습니다. 클러스터 1은 NTBGR(전년 대비 브랜드 신규 고객 성장률)이 가장 뛰어난 그룹이며 클러스터 4는 가장 저조한 그룹입니다.

분석에 따르면 퍼포먼스가 우수한 식료품 광고주(클러스터 1)는 퍼포먼스가 저조한 광고주(클러스터 4)보다 NTBGR이 1.3배 더 높았습니다.

퍼포먼스가 우수한 광고주

1.3배

더 높은 YoY(전년 대비) 브랜드 신규 고객 성장률

광고주에게 실행 가능한 인사이트를 제공하기 위해 아마존은 머신 러닝을 사용하여 NTBGR 증감에 기여하는 광고 및 미디어 속성을 40개 이상 분석했습니다. 그런 다음 어떤 속성이 NTBGR에 가장 긍정적인 영향을 미치는지 확인했습니다.

이 문서에서는 퍼포먼스가 우수한 식료품 광고주(클러스터 1)와 퍼포먼스가 저조한 식료품 광고주(클러스터 4)가 각자의 주요 속성 또는 전략을 도입한 정도를 수치화하여 주요 속성 또는 전략에 대한 인사이트, 모범 사례를 제공합니다.

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

퍼포먼스가 우수한 광고주는 아마존 DSP와 스폰서 광고를 모두 활용합니다.

NTBGR의 경우 상품과 브랜드 발견이 도움이 될 수 있습니다. 브랜드 발견을 늘리는 한 가지 방법은 캠페인에 아마존 DSP와 스폰서 광고를 통합하는 것입니다. 분석에 따르면 퍼포먼스가 우수한 광고주는 퍼포먼스가 저조한 광고주보다 아마존 DSP스폰서 광고를 모두 활용한 경우가 더 많았습니다.

실제로 amazon.jp에서 퍼포먼스가 우수한 식료품 캠페인의 71%가 아마존 DSP와 스폰서 광고를 모두 결합했으며, 이는 퍼포먼스가 저조한 캠페인에서는 이러한 경우가 52%였다는 점과 비교됩니다.

아마존 DSP와 스폰서 광고를 모두 사용한 캠페인의 비율

71%

퍼포먼스가 우수한 광고주

52%

퍼포먼스가 저조한 광고주

아마존 DSP와 스폰서 광고를 사용할 때 고려해야 할 사항

  • 첫째, 광고주는 최소 71%의 캠페인에서 아마존 DSP와 스폰서 광고를 모두 사용하는 것을 고려할 수 있습니다.
  • 둘째, 광고주는 상시 DSP를 11주 이상 유지하고 캠페인을 110일 이상 지속하는 것을 고려해야 합니다.

퍼포먼스가 우수한 광고주는 고유 ASIN 또는 일련 번호당 고객 리뷰가 4.6배 더 많습니다.

아마존은 광고주가 고객 리뷰의 효과를 간과하는 경우가 많다는 사실을 발견했습니다. Amazon.jp 식료품 카테고리의 광고주를 분석한 결과, 퍼포먼스가 우수한 광고주는 고유 ASIN 또는 일련 번호당 리뷰가 23개이지만 퍼포먼스가 저조한 광고주는 리뷰가 5개뿐이었습니다.

ASIN 또는 일련 번호당 고객 리뷰 개수

23

퍼포먼스가 우수한 광고주

5

퍼포먼스가 저조한 광고주

고객 리뷰를 개선하거나 늘리려는 경우 고려해야 할 사항

한 가지 고려 사항은 광고주가 고객 신뢰를 높이기 위해 고객 리뷰를 늘리고 개선할 수 있다는 것입니다. 광고주는 고유 ASIN 또는 일련 번호당 최소 23개의 고객 리뷰를 목표로 하는 것을 권장합니다. 식료품 광고주는 고객 리뷰를 늘리고 개선하기 위해 다음을 고려할 수 있습니다.

    • 벤더인 경우: 아마존 Vine 프로그램을 사용하세요. 아마존 Vine은 아마존에서 가장 신뢰도가 높은 리뷰어를 초대하여 신규 아이템 및 출시 전 아이템에 대한 의견을 포스트해 다른 고객이 정보에 근거한 구매 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.
    • 셀러의 경우: 아마존 브랜드 레지스트리를 사용하세요. 아마존 브랜드 레지스트리에 등록하면 브랜드 구축 및 보호를 돕기 위해 고안된 다양한 도구를 확보하고 고객에게 더 나은 경험을 선사할 수 있습니다.

퍼포먼스가 우수한 광고주는 키워드 또는 ASIN에 제외 타겟팅을 사용할 확률이 1.8배 더 높았습니다.

분석에 따르면 관련성 높은 쇼핑 결과는 높은 참여도로 이어질 수 있습니다. 즉, 제외 키워드를 통해 광고를 세분화하는 광고주는 더 높은 NTBGR도 달성할 수 있습니다. 이에 비해 퍼포먼스가 우수한 식료품 광고주는 캠페인의 67%에서 키워드 또는 ASIN에 제외 타겟팅을 사용했으며, 퍼포먼스가 저조한 광고주는 캠페인의 37%에서만 키워드 또는 ASIN에 제외 타겟팅을 사용했습니다.

제외 키워드 또는 ASIN 전략을 사용한 캠페인의 비율

67%

퍼포먼스가 우수한 광고주

37%

퍼포먼스가 저조한 광고주

키워드 사용 시 고려해야 할 사항

  • 기존 캠페인의 보고서를 확인하여 제외 키워드 타겟팅과 함께 사용해야 할 용어를 찾으세요. 낮은 CTR(클릭률), 더 높은 지출 및 더 낮은 전환율은 타겟팅의 퍼포먼스가 저조하며 이러한 타겟팅이 제외 키워드가 될 수 있다는 점을 알려주는 좋은 지표입니다.
  • 제외 키워드의 퍼포먼스를 자주 확인하여 브랜드에 가장 적합한 키워드로 캠페인을 최적화하고 학습하세요.
  • 예외를 확인하세요. 예를 들어 새롭게 출시된 상품(예: 음료, 차, 물)의 인지도를 높이는 데 사용된 일반 키워드는 퍼포먼스가 저조할 수 있습니다. 하지만 이러한 일반 키워드는 사실상 식료품 카테고리 상품에 대해 사용할 수 있는 올바른 잠재 키워드이므로 제외 키워드로 사용해서는 안 됩니다.

결론

분석에서 확인할 수 있다시피 아마존 지도형 머신 러닝 모델을 통해 광고주가 연간 브랜드 신규 고객 성장률을 높이기 위해 사용할 수 있는 3가지 주요 전략을 확인했습니다. (1) 캠페인에 아마존 DSP와 스폰서 광고 결합하기 (2) 고유 ASIN 또는 일련 번호당 최소 23개의 고객 리뷰 유지하기 (3) 가능한 경우 제외 키워드 또는 ASIN 전략 사용 고려하기

방법론

먼저 감독형 모델을 사용하여 40개 이상의 미디어 및 리테일 특성 중 종합 점수를 높이는 데 도움이 되는 특성 목록을 파악했습니다. 구체적으로 5단계 프로세스에 따라 NTBGR(전년 대비 브랜드 신규 고객 성장률)을 포함한 성공 메트릭을 생성한 다음 머신 러닝 알고리즘을 통해 성공 메트릭을 높이는 데 도움이 되는 최고의 광고 및 리테일 전략을 파악했습니다.

  • 브랜드 선택하기: 2020년 1월부터 2020년 9월까지 식료품 카테고리의 400개 브랜드.
  • 성공 메트릭 생성하기: 연간 브랜드 신규 고객 성장률을 기반으로 계산했습니다.
  • 효과적인 광고 또는 리테일 활동 파악하기: 종합 점수를 높이는 데 도움이 되는 주요 조치(더 높은 연간 NTBGR로 이어지는 조치)를 파악했습니다. 조치에는 고객 리뷰, 광고 상품(Sponsored Products, Sponsored Brands, Fire TV 등), 광고 전략(제외 키워드, 상시, 잠재고객 세그먼트 등) 등이 포함됩니다.
  • 브랜드 그룹화하기: 브랜드를 퍼포먼스가 우수한 것부터 저조한 것까지 종합 점수(NTBGR)를 기준으로 4개의 클러스터로 분류했습니다.
  • 브랜드 그룹 비교하기: 퍼포먼스가 우수한 브랜드(클러스터 1)가 NTBGR을 높이기 위해 어떤 전략을 사용하는지 파악했으며 이를 퍼포먼스가 저조한 브랜드(클러스터 4)가 사용하는 또는 사용하지 않는 전략과 비교했습니다.