Três táticas usadas por anunciantes de artigos de mercearia para crescer na Amazon.jp

Por: Kazuya Murayama, gerente de mídia e análise, e Ashton Brown, redator técnico

Neste estudo de 2020 com mais de 400 marcas na categoria Mercearia na Amazon.jp (Japão), comparamos as estratégias publicitárias dos anunciantes de melhor e pior desempenho. Em seguida, usamos essa comparação para obter insights úteis que os anunciantes podem usar para melhorar o crescimento anual de clientes novos para a marca.

Destaques da história:

Neste estudo, analisamos mais de 400 marcas na categoria Mercearia na Amazon.jp (Japão) entre janeiro e dezembro de 2020. Para realizar nossa análise, agrupamos as marcas de produtos para Mercearia em quatro grupos, sendo o Grupo 1 o mais bem-sucedido e o Grupo 4 o menos bem-sucedido em termos da taxa de crescimento anual de clientes novos para a marca (NTBGR).

Nossa análise descobriu que os anunciantes da categoria Mercearia de melhor desempenho (Grupo 1) tiveram uma NTBGR 1,3 vezes maior do que os anunciantes de pior desempenho (Grupo 4).

Anunciantes com melhor desempenho

1,3x

Taxa de crescimento anual de clientes novos para a marca

Para fornecer aos anunciantes insights acionáveis, usamos machine learning para analisar mais de 40 atributos de publicidade e mídia que contribuem mais ou menos para a NTBGR. Em seguida, identificamos quais atributos têm o maior impacto positivo na NTBGR.

Este artigo fornece insights e melhores práticas sobre os principais atributos ou estratégias, quantificando o grau em que os anunciantes de Mercearia de melhor desempenho (Grupo 1) e os anunciantes de Mercearia 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.

Os anunciantes com melhor desempenho usam a Amazon DSP e anúncios patrocinados em conjunto

Quando se trata de NTBGR, a descoberta de produtos e marcas pode ajudar. Um método para aumentar a descoberta da marca é a incorporação da Amazon DSP e de anúncios patrocinados em campanhas. Nossa análise mostra que os anunciantes com melhor desempenho utilizaram a Amazon DSP e os anúncios patrocinados mais do que que aqueles com pior desempenho.

Na verdade, 71% das campanhas de Mercearia com melhor desempenho na amazon.jp combinaram a Amazon DSP e anúncios patrocinados; em comparação com 52% das campanhas de pior desempenho.

Porcentagem de campanhas que usaram a Amazon DSP e anúncios patrocinados em conjunto

71%

Anunciantes com melhor desempenho

52%

Anunciantes com pior desempenho

Pontos a considerar ao usar a Amazon DSP e anúncios patrocinados

  • Primeiro, os anunciantes devem considerar o uso da Amazon DSP e de anúncios patrocinados em pelo menos 71% das campanhas
  • Segundo, os anunciantes devem considerar manter a DSP continuamente ativa por mais de 11 semanas e as campanhas ativas por mais de 110 dias

Os anunciantes com melhor desempenho têm 4,6 vezes mais avaliações de clientes por ASIN exclusivo ou número de série

Descobrimos que o impacto das avaliações de clientes é muitas vezes ignorado pelos anunciantes. Em nossa análise dos anunciantes na categoria de produtos para Mercearia na Amazon.jp, descobrimos que os anunciantes com melhor desempenho tinham 23 avaliações por código ASIN ou número de série exclusivo, enquanto os com pior desempenho tinham apenas cinco avaliações.

Número de avaliações de clientes por ASIN ou número de série

23

Anunciantes com melhor desempenho

5

Anunciantes com pior desempenho

Pontos a considerar ao procurar melhorar ou aumentar as avaliações dos clientes

Um ponto a considerar é que os anunciantes podem conseguir aumentar e melhorar as avaliações dos clientes para aumentar a confiança do cliente. Recomendamos que os anunciantes tentem ter um mínimo de 23 avaliações de cliente por código ASIN ou número de série. Para saber mais sobre como aumentar e melhorar as avaliações de clientes, os anunciantes de Mercearia podem considerar o seguinte:

    • Se você for um fornecedor: Use o programa Amazon Vine. A Amazon Vine convida os avaliadores mais confiáveis na Amazon a publicarem opiniões sobre produtos novos e em pré-venda para ajudar outros clientes a tomar decisões de compra fundamentadas.
    • Se você for um vendedor: Use 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.

Os anunciantes com melhor desempenho tiveram 1,8 vezes mais chances de usar segmentação negativa em palavras-chave ou ASINs

Nossa análise descobriu que resultados de compras relevantes podem levar a um maior engajamento, o que significa que os anunciantes que refinam seus anúncios por meio de palavras-chave negativas também podem alcançar uma NTBGR mais alta. Em comparação, os anunciantes de Mercearia com melhor desempenho usaram a segmentação negativa em palavras-chave ou ASINs em 67% das campanhas, enquanto os de pior desempenho usaram a segmentação negativa em palavras-chave ou ASINs em apenas 37% das campanhas.

Porcentagem de campanhas que usaram palavras-chave negativas ou táticas de ASIN negativo

67%

Anunciantes com melhor desempenho

37%

Anunciantes com pior desempenho

Pontos a considerar ao usar palavras-chave

  • Verifique os relatórios de suas campanhas existentes para encontrar termos que devem ser usados com segmentação negativa por palavras-chave. Taxas de cliques (CTRs) mais baixas, gastos mais altos e taxas de conversão mais baixas são bons indicadores de que a segmentação apresenta um desempenho ruim e de que palavras-chaves devem ser excluídas.
  • Verifique o desempenho de suas palavras-chave excluídas com frequência para aprender e otimizar suas campanhas com as palavras-chave que funcionam melhor para sua marca.
  • Verifique se há exceções. Por exemplo, palavras-chave genéricas usadas para aumentar o reconhecimento sobre novos produtos lançados (como bebida, chá, água) podem ter um desempenho ruim, mas não devem ser usadas como palavras-chave excluídas porque são o público-alvo correto para produtos na categoria Mercearia.

Conclusão

Conforme visto em nossa análise, em combinação com nosso modelo de machine learning supervisionado, identificamos três táticas principais que os anunciantes podem usar para aumentar a taxa de crescimento anual de clientes novos para a marca. (1) combinar a Amazon DSP e anúncios patrocinados em campanhas; (2) manter um mínimo de 23 avaliações de clientes por código ASIN ou número de série exclusivos; (3) considerar o uso de palavras-chave negativas ou táticas de ASIN negativo quando possível.

Metodologia

Primeiro, usamos um modelo supervisionado para identificar uma lista de atributos que ajudam a melhorar a pontuação composta entre mais de 40 atributos de mídia e varejo. Especificamente, seguimos um processo de cinco etapas para criar um conjunto de métricas de sucesso, incluindo: taxa de crescimento anual de clientes novos para a marca (NTBGR) e, em seguida, identificamos as principais estratégias publicitárias e de varejo para ajudar a aumentar as métricas de sucesso com algoritmos de machine learning.

  • Selecionar marcas: 400 marcas na categoria Mercearia entre janeiro e setembro de 2020.
  • Criar uma métrica de sucesso: Calculada com base no crescimento anual de clientes novos para a marca.
  • Identificar ações eficazes de publicidade ou de varejo: Identificou-se as principais ações para ajudar a aumentar a pontuação composta (ações que levam a um maior crescimento anual da NTBGR). As ações incluem avaliações de clientes, produtos publicitários (Sponsored Products, Sponsored Brands, Fire TV etc.), estratégias de anúncios (palavras-chave negativas, contínuas, segmentos do público-alvo etc.) e muito mais.
  • Agrupar marcas: Marcas agrupadas por pontuação composta (NTBGR) em quatro grupos classificados do desempenho mais alto para o mais baixo.
  • Comparar grupos de marcas: Identificou-se quais estratégias as marcas de alto desempenho (Grupo 1) usam para aumentar a taxa de crescimento anual da NTBGR em comparação com as estratégias que as marcas de baixo desempenho (Grupo 4) estão ou não usando.