Como os vendedores aumentaram os cliques com o Sponsored Display

Para realizar nossa análise, agrupamos vendedores baseados na China em quatro grupos, sendo o Grupo 1 o mais bem-sucedido e o Grupo 4 o menos bem-sucedido em termos de número total de cliques. Especificamente, cliques cumulativos sobre a duração da campanha e a taxa de conversão (número de pedidos de unidades atribuídos em relação às campanhas de Sponsored Display dividido pelo número total de cliques).

Este artigo fornece insights e melhores práticas sobre os principais atributos ou estratégias, quantificando o grau em que os vendedores baseados na China de melhor desempenho (Grupo 1) e vendedores baseados na China de pior desempenho (Grupo 4) adotaram cada atributo ou estratégia essencial.

Para saber mais sobre como realizamos o estudo, consulte a seção Metodologia no final deste artigo.

Quando você deseja aumentar os cliques em anúncios nas campanhas, a duração da campanha é essencial. Simplificando, quanto mais a campanha for veiculada, mais oportunidades os anúncios terão de alcançar os clientes. No período observado, os anunciantes com melhor desempenho veicularam campanhas de Sponsored Display por 329 dias em média, enquanto os de baixo desempenho só as veicularam por 92 dias em média.

Para obter o melhor desempenho em suas campanhas, recomendamos que os vendedores baseados na China usem o Sponsored Display durante todo o ano. Isso ajuda a garantir que a marca esteja sempre presente e permite mais tempo para a otimização da campanha.

• Os vendedores da China devem considerar expandir a segmentação por produto para mais de 30 produtos/ASINs (números de série) e mais de três categorias em suas campanhas publicitárias.

• Com produtos em ofertas ou promoções, é mais provável que os clientes cliquem nos anúncios de Sponsored Display, o que pode aumentar as vendas e melhorar o desempenho geral do Sponsored Display.

Por fim, descobrimos que aumentar a qualidade e a quantidade de avaliações de clientes poderia melhorar o número de cliques e também melhorar a taxa de conversão de clientes. Os anunciantes com melhor desempenho tiveram uma média de 2.200 avaliações de clientes por código ASIN ou número de série exclusivos, em comparação com uma média de 1.100 avaliações de clientes para vendedores de baixo desempenho baseados na China.

Para melhorar a confiança do cliente, recomendamos que os anunciantes se esforcem para melhorar a qualidade das avaliações dos clientes. Para obter mais informações sobre como melhorar as avaliações dos clientes, os vendedores baseados na China devem considerar:

• Usar o Cadastro de Marcas da Amazon. A inscrição no Cadastro de Marcas da Amazon desbloqueia um conjunto de ferramentas projetado para ajudar você a criar e proteger sua marca, oferecendo uma melhor experiência para os clientes.

Conforme visto em nossa análise, em combinação com nosso modelo de mahcine learning supervisionado, identificamos quatro táticas que os vendedores da China que usam a Amazon Ads podem usar para melhorar os cliques e as taxas de conversão ano após ano: (1) veicular anúncios de Sponsored Display durante todo o ano; (2) usar a segmentação por produto em vários produtos em várias categorias para melhorar o alcance; (3) combinar Sponsored Display com ofertas de produtos; (4) melhorar a qualidade das avaliações dos clientes usando o Cadastro de Marcas da Amazon.

• Selecionar marcas: 13.272 marcas com campanhas de segmentação por produto de Sponsored Display. Especificamente, anunciantes baseados na China que vendem em todo o mundo (8 localidades: EUA, Reino Unido, DE, FR, JP, CA, IT, ES).
• Criar uma métrica de sucesso: Calculado com base no crescimento anual de cliques acumulados em todo o período da campanha e na taxa de conversão (o número de pedidos de unidades atribuídos a campanhas de Sponsored Display/cliques gerados).
• Identifique ações eficazes de publicidade ou de varejo: Depois que as métricas de sucesso foram definidas, identificamos as principais ações da campanha para ajudar a aumentar as métricas de sucesso com algoritmos de machine learning. Aproveitamos um modelo de árvores de decisão impulsionado por gradientes para identificar as ações de campanha mais importantes que contribuem para as métricas de sucesso. Esse método nos ajuda a entender quais ações de publicidade são as mais importantes para gerar métricas fortes de sucesso de campanha.
• Agrupar marcas: As marcas foram agrupadas por pontuação composta (cliques e conversões) em quatro grupos classificados do melhor ao pior desempenho.
• Comparar grupos de marcas: Identificamos quais estratégias as marcas de melhor desempenho (Grupo 1) usam para aumentar os cliques e as conversões, em comparação com as estratégias que as marcas de pior desempenho (Grupo 4) estão ou não usando.