Welke tactieken gebruiken de best presterende adverteerders om te groeien op Amazon.it?

Door: Gregorio Nastasi, Media and Analytics Manager, en Ashton Brown, Technical Writer

In dit onderzoek uit 2019-2020 onder 561 merken in de categorie Schoonheid op amazon.it (Italië) vergelijken we advertentiestrategieën van de beste en minder presterende adverteerders. Vervolgens gebruiken we deze vergelijking om bruikbare inzichten te verkrijgen die adverteerders kunnen gebruiken om de groei van gegevenspaginaweergaven, verkoop en merkzoekopdrachten jaarlijks te verbeteren.

Hoogtepunten van het verhaal:

In dit onderzoek analyseerden we 561 merken in de categorie Schoonheid op Amazon.it (Italië) tussen januari 2019 en december 2020. Voor onze analyse hebben we merken in Schoonheid gegroepeerd in vijf clusters, waarbij cluster één de meest succesvolle is en cluster vijf de minst succesvolle op het gebied van het jaarlijkse groeipercentage van weergaven van gegevenspagina (DPVGR), verkoop en merkzoekopdrachten. De categorie Schoonheid omvat merken die producten verkopen zoals scheren en ontharen, geur, haarverzorging en -styling, make-up, prestige make-up, prestige geur, prestige haarverzorging, enz.

Uit ons onderzoek bleek dat best presterende Schoonheid-adverteerders (cluster 1) jaar-op-jaar 1,7x hogere gegevenspaginaweergaven, 1,9x hogere verkopen en 1,7x meer merkzoekopdrachten hadden dan minder presterende adverteerders (cluster 5).

Beste presteerders

1,7x

hogere jaarlijkse gegevenspaginaweergaven

1,9x

hogere jaarlijkse verkopen

1,7x

meer jaarlijkse merkzoekopdrachten

Om adverteerders bruikbare inzichten te bieden, hebben we machine learning gebruikt om meer dan 40 advertenties en media-attributen te analyseren die min of meer bijdragen aan de jaar-op-jaargroei van gegevenspaginaweergaven, verkopen en merkzoekopdrachten.

Dit artikel geeft inzichten/beste praktijken over de belangrijkste kenmerken en strategieën door te kwantificeren in hoeverre de best presterende schoonheidsadverteerders (cluster 1) en minder presterende schoonheidsadverteerders (cluster 5) elk belangrijk kenmerk of elke belangrijke strategie toepassen.

Raadpleeg de sectie Methode aan het einde van dit artikel voor meer informatie over hoe we dit onderzoek hebben uitgevoerd.

Toppresteerders hadden 7,5x meer kans om Amazon DSP op Amazon.it te gebruiken

Gegevenspaginaweergaven en merkzoekopdrachten zijn soms bepalend voor merkverkoop, daarom was het gebruik van Amazon DSP een van de belangrijkste onderscheidende factoren van best en minder presterende schoonheidsadverteerders op Amazon.it. Amazon DSP stelt adverteerders in staat om op en buiten Amazon te adverteren, wat hen kan helpen meer klanten te bereiken en beurtelings merkzoekopdrachten en gegevenspaginaweergaven te verhogen. Uit onze analyse bleek dat 17% van de best presterende schoonheidsadverteerders op Amazon.it Amazon DSP is gaan gebruiken, vergeleken met slechts 2% van de mindere presteerders

Percentage adverteerders dat Amazon DSP gebruikt

17%

Beste presteerders

2%

Mindere presteerders

Dingen om te overwegen bij het gebruik van Amazon DSP

In eerder onderzoek ontdekten we dat Fire TV en Twitch beide effectieve tools zijn om het merkbereik te vergroten, wat in het geval van dit onderzoek een toename van merkzoekopdrachten en DPVGR kan betekenen, en uiteindelijk de verkoop.

  • Behaal evenwichtige campagnedoelen: Overweeg om uitgaven in evenwicht te brengen tussen door Amazon beheerde voorraad van Amazon (advertenties op Amazon.it) en offsite voorraad (advertenties buiten Amazon.it).
  • Verbeter het doelgroepbereik: Overweeg om te investeren in voorraad zoals Fire TV of Twitch om je te helpen de blootstelling van je merk aan unieke doelgroepen te vergroten.

Best presterende adverteerders hadden 2,1x meer kans om Sponsored Brands op Amazon.it te gebruiken

Net als bij de resultaten van Amazon DSP, bleek Sponsored Brands ook een belangrijke onderscheidende factor te zijn tussen best en minder presterende schoonheidsadverteerders op Amazon.it. Dat gezegd hebbende, is het belangrijk op te merken dat Sponsored Brands een aanbod op Amazon.it is, terwijl Amazon DSP klanten zowel op als buiten Amazon.it kan bereiken. Uit onze analyse bleek dat 80% van de toppresteerders Sponsored Brands is gaan gebruiken, vergeleken met 37% van de mindere presteerders.

Percentage adverteerders dat Sponsored Brands gebruikt

80%

Beste presteerders

37%

Mindere presteerders

Overwegingen bij het activeren van Sponsored Brands

  • Maak een aangepaste landingspagina: Link naar een merkstore om het bewustzijn te helpen vergroten binnen je merkportfolio en link naar productgegevenspagina's om de conversie te helpen stimuleren.

Conclusie

Zoals te zien is in onze analyse, hebben we in combinatie met ons supervised machine learning-model twee belangrijke onderscheidende factoren geïdentificeerd tussen best presterende schoonheidsadverteerders en mindere presteerders op Amazon.it: (1) overweeg Amazon DSP te gaan gebruiken om op en buiten Amazon.it te adverteren; (2) overweeg Sponsored Brands te gaan gebruiken om de volledige reeks producten die je beschikbaar hebt te laten zien.

Methode

We gebruikten eerst een supervised model om een reeks attributen te identificeren die zouden helpen om de samengestelde score voor meer dan 40 media- en retailattributen te verbeteren. We hebben daarbij een vijfstappenproces gevolgd om een set statistieken voor succes te bepalen, waaronder: gegevenspaginaweergaven, verkoop en merkzoekopdrachten, en vervolgens hebben we met behulp van machine learning-algoritmen de beste advertentie- en retailstrategieën vastgesteld om de statistieken voor succes te helpen verbeteren.

  • Merken selecteren: Tussen januari 2019 en december 2020 hebben we 561 adverteerders bestudeerd in de categorie Schoonheid op Amazon.it.
  • Criteria voor succes bepalen: Het succes werd berekend op basis van jaar-op-jaar groei van gegevenspaginaweergaven, verkopen en merkzoekopdrachten.
  • Merken groeperen: Adverteerders werden gegroepeerd op basis van samengestelde score (gegevenspaginaweergaven, verkopen en merkzoekopdrachten) in vijf clusters, gerangschikt van de best tot de minst presterende clusters. Met behulp van de hierboven genoemde elementen hebben we vervolgens een k-medoid-clusteralgoritme toegepast om deze adverteerders in clusters te classificeren. Tot slot hebben we de clusters gerangschikt op basis van hun samengestelde scores van hoog naar laag. Cluster 1 is het meest succesvolle cluster met de hoogste samengestelde score en cluster 5 is het minst succesvol.
  • Effectieve advertentie- of retailacties identificeren: We hebben topacties vastgesteld om de samengestelde score te helpen verhogen (acties die leiden tot een hogere jaarlijkse groei van gegevenspaginaweergaven, verkoop en merkzoekopdrachten). Acties omvatten klantrecensies, advertentieproducten (Amazon DSP, Sponsored Products, Sponsored Brands, Fire TV, enz.), advertentiestrategieën (negatieve trefwoorden, altijd-aan, doelgroepsegmenten, enz.), en meer.
  • Merkgroepen vergelijken: We hebben vastgesteld welke strategieën de best presterende adverteerders (cluster 1) gebruiken om de jaarlijkse groei van gegevenspaginaweergaven, verkoop en merkzoekopdrachten te vergroten, vergeleken met strategieën die de minder goed presterende merken (cluster 5) al dan niet gebruiken.