최고의 건강 및 퍼스널케어 용품 광고주가 브랜드 성장을 위해 사용하는 세 가지 전략

작성자: Catherine Bai, 분석 및 미디어 관리자

아마존의 스토어에 있는 건강 및 퍼스널케어 용품 카테고리의 브랜드를 7,500개 넘게 연구하여 해당 브랜드에서 상세 페이지 조회수와 브랜드 신규 고객의 연간 성장률을 달성한 인사이트를 파악했습니다.

스토리 하이라이트:

건강 및 퍼스널케어 용품 카테고리의 7,500개가 넘는 미국 브랜드의 2019년 퍼포먼스를 조사했습니다. 이 분석에서는 광고주가 특히 조회수와 브랜드 신규 고객의 연간 성장률 측면에서 퍼포먼스를 개선하는 데 도움이 되도록 브랜드를 클러스터로 분류한 다음에 광고 속성과 리테일 속성을 조사하여 인사이트 기반 권장 사항을 추출했습니다. 비교를 단순화하기 위해 다른 광고주와 비교하여 퍼포먼스가 우수한 건강 및 퍼스널 케어 용품 광고주에 중점을 두었습니다. 퍼포먼스가 우수한 건강 및 퍼스널 케어 용품 광고주는 세 가지 영역에서 다른 광고주와 차별화된다는 결과가 나타났습니다. 연간 DPVGR(상세 페이지 조회수 연간 성장률)과 NTBGR(브랜드 신규 고객 성장률)을 개선하려는 광고주는 다음을 고려해야 합니다.

  • 잠재고객 리마케팅 사용
  • 제외 키워드 사용
  • 아마존 DSP(수요 측 플랫폼) 오프사이트 광고 배치 투자

자세한 내용은 이 문서의 끝부분에 나와 있는 방법론 섹션을 참조하세요.

1. 퍼포먼스가 우수한 건강 및 퍼스널케어 용품 광고주는 잠재고객 리마케팅 활용

인사이트

퍼포먼스가 우수한 건강 및 퍼스널케어 용품 광고주의 경우 총 노출수의 26%가 리마케팅 전략에서 비롯되었습니다.

권장 사항

아마존 이벤트(예: 프라임데이, 사이버먼데이)와 상위 퍼널 광고 상품(예: 스트리밍 TV 광고, 아마존 DSP)을 활용하여 인지도와 고려 구축에 사용할 수 있는 잠재고객을 늘리세요. 그런 다음에 후속 조치로 상품 상세 페이지를 본 잠재 고객에게 리마케팅하세요. 광고주는 다른 브랜드의 교차 판매 또는 상향 판매 상품을 본 잠재고객 또는 유사한 상품을 둘러보는 쇼핑객의 참여를 다시 유도할 수도 있습니다.

2. 퍼포먼스가 우수한 건강 및 퍼스널케어 용품 광고주는 관련 고객 마케팅에 제외 ASIN 사용

인사이트

퍼포먼스가 우수한 건강 및 퍼스널케어 용품 광고주의 경우 캠페인의 평균 41%에서 제외 키워드 또는 제외 ASIN 전략을 사용했습니다. 다른 광고주의 경우 캠페인의 0%에서 제외 키워드 또는 제외 ASIN 전략을 사용했습니다.

권장 사항

제외 ASIN을 사용하는 경우 메트릭을 사용하여 제외 키워드를 선택하는 것이 좋습니다. CTR(클릭률)이 낮고 전환율이 낮을수록 일부 키워드의 퍼포먼스가 저조하다는 방증입니다. CTR과 전환율을 살펴보고 제외 키워드 후보를 식별하세요.

3. 퍼포먼스가 우수한 건강 및 퍼스널케어 용품 광고주는 고객이 시간을 보내는 모든 위치에 도달할 수 있도록 아마존 DSP 광고에 투자

인사이트

퍼포먼스가 우수한 건강 및 퍼스널케어 용품 광고주는 총 노출수의 18%를 아마존 DSP 오프사이트 재고(Amazon Publisher Services 또는 타사 거래소)에서 달성한 반면에 다른 광고주는 아마존 DSP 오프사이트 광고에서 달성한 노출수가 없습니다.

권장 사항

광고주가 아마존 DSP 오프사이트에서 구매하는 경우를 생각할 때 권장 사항은 다음과 같습니다.

  • 아마존 소유 및 운영 재고와 오프사이트 재고 간 지출 균형을 신중하게 조정합니다.
  • Twitch 또는 Fire TV와 같은 다른 사이트 및 채널에 투자하여 활동적이고 독특한 잠재고객에게 적절한 규모로 노출을 늘리는 것이 좋습니다.

방법론

아마존에서는 2018년부터 2019년까지 DPVGR(상세 페이지 조회수 연간 성장률)와 NTBGR(브랜드 신규 고객 연간 성장률)의 종합점수가 생성했습니다. 전체 브랜드 중 DPVGR의 상위 50% 및 NTBGR의 상위 50%에 해당하는 브랜드는 성공한 것으로 간주했습니다(그렇지 않은 경우 실패한 것으로 간주했음). 그런 다음에 머신 러닝을 사용하여 종합점수를 높이는 데 사용한 광고 전략과 리테일 전략을 식별했습니다.

클러스터링은 어떻게 작동하나요?
DPVR을 기반으로 이진 종합점수를 생성한 다음에 XGBoost 분류자를 적용하여 이러한 분류가 가장 잘 예측되는 특성과 가중치를 식별했습니다. 이 과정에서 광고 상품 사용 강도 및 조합, 광고 지원 시기, 타겟팅 전략, 크리에이티브 및 배치, 고객 리뷰 횟수 및 평점, 양질의 상품 페이지가 있는 상품 비율, 광고에서 프로모션하는 상품의 유형 등을 광고 또는 리테일 조치의 기능으로 간주했습니다.

그런 다음에 식별한 특성과 위의 가중치를 사용하여 k-medoid 클러스터링 알고리즘을 적용하여 광고주를 클러스터로 분류했습니다. 종합 점수의 구성 요소가 아니라 조치에 따라 광고주를 분류했습니다. 그런 다음에 종합점수에 따라 내림차순으로 최종 클러스터 순위를 책정했습니다. 클러스터 1은 종합점수가 가장 높은 가장 성공적인 클러스터이며, 클러스터 5는 점수가 가장 낮은 클러스터입니다.