판매 성장 촉진을 돕기 위해 광고주가 사용하는 4가지 전략
작성자: Raghvendra Mani, 분석 및 미디어 관리자
유럽 연합 5개국(영국, 독일, 프랑스, 이탈리아, 스페인)에서 실시된 최근 연구에서 2013년부터 2020년까지 상위 퍼포먼스 광고주들이 상품 상세 페이지 조회수를 높이고 판매 성장을 가속화하는 데 도움이 되기 위해 사용한 4가지 핵심 영역이 있다고 밝혀졌습니다.
스토리 하이라이트:
저희는 이미 아마존 스토어에서 광고가 진행되고 있었고 2013년부터 2020년까지 새로운 지역, 특히 유럽 연합 5개국(영국, 독일, 프랑스, 이탈리아, 스페인)으로 확장된 약 3,000개의 브랜드를 분석했습니다. 각 광고주에 대해 Sponsored Products 출시일을 기준일로 설정한 다음 0~6개월, 7~12개월 사이의 누적 판매 및 상품 상세 페이지 조회수를 측정했습니다. 이 데이터를 사용하여 5개의 클러스터를 만든 다음 클러스터 1(가장 높은 상품 상세 페이지 조회수와 판매 증가율을 가진 광고주)을 클러스터 5(가장 낮은 상품 상세 페이지 조회수와 판매 증가율을 가진 광고주)와 비교했습니다.
클러스터 1에서 전년 대비 평균 16.4배 높은 판매 성장과 3.8배 높은 상품 상세 페이지 조회수를 기록할 수 있도록 취했던 조치를 살펴보았습니다.
색인된 성공 메트릭 퍼포먼스
(기준선 = 클러스터 5)
매출 증가
상품 상세 페이지 조회수 성장
데이터 수집 방법에 대한 자세한 내용은 이 기사 끝에 나와 있는 방법론 섹션을 참조하세요.
1. 퍼포먼스가 우수한 광고주는 Sponsored Products 및 Sponsored Brands를 사용하며 더 많은 고객 리뷰를 보유하고 있습니다.
인사이트
클러스터 1에 속한 광고주 중 80% 이상이 분석한 기간 동안 고객 리뷰 수 증가를 경험했습니다. 또한 클러스터 1 광고주는 Sponsored Products 및 Sponsored Brands 캠페인을 다른 광고주에 비해 더 높은 중앙값의 주 수 동안 진행했습니다.
권장 사항
벤더인 경우: 아마존 Vine 프로그램을 이용하세요. 이 프로그램은 아마존의 가장 신뢰할 수 있는 리뷰어들이 작성한 정직하고 편견없는 피드백을 포함하여 고객에게 자세한 정보를 제공하기 위해 만들어졌습니다.
셀러의 경우: 아마존 브랜드 레지스트리에 등록하고 얼리 리뷰어 프로그램을 사용하면 상품에 대한 리뷰 수를 늘리는 데 도움이 될 수 있습니다.
2. 퍼포먼스가 우수한 광고주는 연중 내내 광고 캠페인을 실행합니다.
인사이트
알고리즘은 시간이 지남에 따라 더 많은 인사이트를 확보하여 캠페인을 개선하기 때문에 상시 캠페인은 캠페인 퍼포먼스를 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 클러스터 1 광고주는 하위 클러스터에 비해 평균적으로 3배 이상의 기간 동안 지속적으로 라이브로 진행되는 Sponsored Products 캠페인을 가지고 있습니다.
상시 광고는 인식, 고려 및 전환 전략이 동시에 구현될 때 가장 잘 수행됩니다. 아마존 DSP를 통한 디스플레이 광고와 같은 인식 및 고려 전략은 신규 고객이 퍼널을 따라 이동하도록 장려하는 데 도움이 되고, 디스플레이 리마케팅과 같은 전환 전략은 구매 결정에 도움이 될 수 있습니다.
권장 사항
여러 국가에서 상품을 판매하는 경우 광고주는 각 국가의 성수기 및 비성수기 기간을 개별적으로 고려해야 합니다. 퍼포먼스가 우수한 광고주를 포함한 많은 광고주들은 비성수기에는 상시 캠페인에 투자하고 성수기 기간에는 시즌별 광고를 게재합니다. 각 로케일에 대해 캠페인 플래닝을 극대화하려면 비성수기에는 상시 캠페인 접근 방식을 고려하고 성수기 광고는 각 지역의 시즌별 달력에 맞추어 조정해야 합니다.
3. 퍼포먼스가 우수한 광고주는 제외 키워드를 사용합니다.
새로운 해외 지역에서 출시할 때 로케일에 맞춤 조정된 키워드의 퍼포먼스가 더 나았습니다.
제외 키워드는 퍼포먼스 목표를 충족하지 않는 쇼핑 결과 페이지에 광고가 표시되는 것을 방지하는 단어나 문구입니다. 올바른 키워드를 사용하고 제외 키워드를 피하면 고객이 검색을 수행할 때 상품을 찾을 수 있도록 보장하는 데 도움이 될 수 있습니다.
다음은 제외 키워드 작동 방식의 한 예입니다.
ASIN 카탈로그 | 제외 키워드 | 이유 |
---|---|---|
파티오 가구 | 다이닝 룸 가구 | 쇼핑객이 다이닝 룸 가구를 찾을 때 광고가 표시되지 않음 |
파티오 가구 커버 | 소파 가구 커버 | 쇼핑객이 소파 커버를 찾을 때 광고가 표시되지 않음 |
파티오 스윙 세트와 소파 상품 모두 | 스윙 세트 프로모션 캠페인의 소파 상품 | 소파 상품 라인을 프로모션하는 광고는 파티오 스윙 세트를 프로모션하는 캠페인의 광고 옆에 표시되지 않습니다. |
권장 사항
새로운 마켓플레이스에서 출시하는 경우 상품 리뷰에서 키워드를 소싱할 수 있습니다. 구문 일치를 사용하여 많은 잠재고객에게 도달하고 정확히 일치와 조정하면 상품 발견 가능성을 높일 수 있습니다. 상품에 대한 키워드를 테스트, 학습 및 최적화하세요.
아마존 광고 콘솔에 액세스할 수 있는 광고주는 키워드 로컬라이제이션 도구를 사용하여 EU5 국가에 속한 기본 설정 언어로 번역할 수 있으므로, 과거에 다른 지역에서 수동 타겟팅 캠페인을 시작하는 데 방해가 될 수 있는 언어 장벽을 제거하는 데 도움이 될 수 있습니다. 시작하려면 광고주는 광고 콘솔로 이동하여 새 캠페인을 시작하고 수동 타겟팅을 선택한 뒤 권장 키워드로 스크롤할 수 있습니다. 여기에서 광고주는 각 권장 키워드 아래에 관련 번역이 표시된 것을 확인할 수 있습니다.
4. 퍼포먼스가 우수한 광고주는 광고를 로케일 확장 및 상품 출시와 결합합니다.
인사이트
CPC 전략에 의해 실시된 2018년 아마존 쇼핑객 행동 연구에 따르면, 80%의 아마존 고객이 아마존을 사용하여 신규 상품과 브랜드를 발견한 것으로 나타났습니다.1 이 연구는 또한 새로운 로케일에서 조기 광고를 할 경우 상품 발견과 상품 판매 증가에 도움이 될 수 있음을 발견했습니다.
본 연구에서 상품 출시 또는 새로운 로케일을 지원하기 위해 Sponsored Products 또는 Sponsored Brands를 사용하기로 한 광고주의 84%가 첫해에 판매 성장을 경험했습니다. 클러스터 1 광고주는 평균적으로 새 지역에 진입한 날로부터 6일 이내에 첫 번째 Sponsored Products 캠페인을 시작합니다. 이러한 광고주는 다른 광고주보다 다른 상품(Sponsored Brands)들을 더 빨리 채택하는 경향이 있습니다. 클러스터 1이 Sponsored Brands를 시작하는 데 소요되는 평균 기간(일)은 40일입니다.
권장 사항
첫 번째 캠페인을 시작한 후에는 계속 아마존과 학습하세요. 아마존 전문가와 채팅하고 타겟팅, 예산 및 입찰액, 키워드 및 보고에 대한 중급 및 고급 웨비나에 참석하여 아마존 광고 퍼포먼스에 대한 교육을 받으세요.
아마존 스토어에 상품을 추가하기 전에 아마존 상세 페이지에서 서식있는 텍스트와 이미지를 사용하여 브랜드 스토리와 상품 기능을 소개할 수 있게 해 주는 A+ 콘텐츠를 사용하면 좋습니다. 아마존에서 브랜드를 구축하면 전환을 유도하고 트래픽과 판매를 늘리는 데 도움이 될 수 있습니다.
방법론
아마존에서는 자국 밖에서 판매하고 2013년부터 2020년까지 영국, 독일, 프랑스, 이탈리아, 스페인 중 최소 3개국으로 확장한 카테고리에서 약 3,000명의 광고주를 확장했습니다. 이 조사에서 중국 출신의 광고주는 제외되었습니다.
각 광고주에 대한 총 판매액 및 상품 상세 페이지 조회수(GV)를 Sponsored Products 출시 후 0-6개월 및 7-12개월 집계했습니다. 그런 다음 두 기간 간의 판매 증가와 상품 상세 페이지 조회수를 측정하여 종합 점수를 만들었습니다. 그런 다음 머신 러닝 알고리즘으로 파악된 종합 점수 증가에 부합하는 최고의 광고 및 리테일 전략을 파악했습니다.
광고주는 클러스터 전체에 어떻게 분산되어 있나요?
머신 러닝 알고리즘을 사용하여 광고주를 광고 및 리테일 특성에 따라 다른 클러스터로 자동 분류했습니다.
클러스터 1
클러스터 2
클러스터 3
클러스터 4
클러스터 5
클러스터링은 어떻게 작동하나요?
ROAS(광고 수익률), 전년 대비 리테일 판매 증가, 전년 대비 상품 페이지 조회수를 조합하여 이진 종합 점수를 만들었습니다. 세 가지 구성요소 모두에서 상위 50%에 해당하는 광고주를 '1'로, 다른 광고주는 '0'으로 분류했습니다. 그런 다음 XGBoost 분류기를 적용하여 이러한 레이블을 가장 잘 예측하는 기능과 가중치를 파악했습니다. 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 활동의 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 종합 점수에 따라 내림차순으로 최종 클러스터 순위를 책정했습니다.