Duas táticas que os principais anunciantes da categoria Brinquedos usam para melhorar o crescimento na Amazon

Por: Andrew Holsopple, Gerente de análise e mídia

Estudamos mais de 1.400 marcas na categoria Brinquedos na Store da Amazon para descobrir insights que ajudam a obter crescimento ano após ano nas visualizações de páginas de detalhes e nos clientes novos para a marca.

Destaques da história:

Neste estudo, analisamos mais de 1.400 marcas na categoria de Brinquedos nos Estados Unidos em 2020. A categoria Brinquedos inclui marcas que vendem produtos como brinquedos de construção, jogos, figuras articuladas e colecionáveis, artes e artesanato, brinquedos para bebês e carrinhos. Criamos uma pontuação composta para a taxa de crescimento de visualizações da páginas de detalhes ano após ano (DPVGR) e a taxa de crescimento de clientes novos para a marca ano após ano (NTBGR) e, em seguida, identificamos as principais estratégias de publicidade e varejo para ajudar a aumentar a pontuação composta com algoritmos de aprendizado de máquina.

Os anunciantes que desejam melhorar o DPGVR e o NTBGR devem levar em consideração:

Para saber mais sobre como coletamos nossos dados, consulte a seção Metodologia no final deste artigo.

1. Os anunciantes de brinquedos com melhor desempenho executam campanhas de Sponsored Display e Sponsored Products continuamente

Insights

Em 2020, 74% dos anunciantes de brinquedos com melhor desempenho executaram campanhas de Sponsored Products e Sponsored Brands continuamente durante todo o ano.

Recomendações

Ao usar campanhas continuamente, recomendamos o seguinte:

  • Cobertura de palavras-chave: Use palavras-chave de categorias para obter ajuda para alcançar novos públicos-alvo em um ponto mais alto do funil e, em seguida, use palavras-chave de marca para impulsionar a conversão.
  • Orçamentos sazonais de Sponsored Brands: Os comportamentos de navegação e compra dos compradores têm picos e quedas ao longo do ano. Sincronizar os orçamentos para refletir essas alterações ajuda a maximizar o retorno sobre o investimento (ROI). Nossa análise mostrou que os anunciantes com melhor desempenho na categoria Brinquedos aumentaram o uso de Sponsored Brands durante os eventos de compras da Amazon.
  • Não altere ASINs promovidos com muita frequência: Para dar suporte à descoberta e à relevância, permita que um período de apoio suficiente passe e não altere ASINs promovidos com muita frequência, como diariamente ou semanalmente.

2. Os anunciantes de brinquedos com melhor desempenho aumentam o apoio de Sponsored Display e de Sponsored Brands durante eventos de compras na Amazon

Insights

100% dos anunciantes de brinquedos com melhor desempenho inseriram impressões de Sponsored Brands durante os eventos da Amazon e 61% inseriram impressões de Sponsored Display durante os eventos da Amazon. Além de inserir impressões, nossa análise mostra que as marcas que usam campanhas da Amazon DSP em qualquer lugar em que os clientes passam seu tempo apresentam maior crescimento no número de clientes novos para a marca.

Recomendações

Ao anunciar durante eventos de compras da Amazon, você precisa levar algumas coisas em consideração:

  • Os compradores acessam a Amazon para pesquisar, considerar a compra e comprar produtos. Eles geralmente aumentam o engajamento antes e continuam engajados depois dos eventos de compras da Amazon. Durante a temporada de festas de fim de ano, eles geralmente começam a fazer suas pesquisas já no final de outubro e no início de novembro. Isso atinge o pico durante o fim de semana da Black Friday e da Cyber Monday e eles permanecem engajados até o final de dezembro. Portanto, os anunciantes devem gerar engajamento cedo com os compradores oferecendo pacotes iniciais e levar em consideração o uso de remarketing após os eventos para maximizar o potencial.
  • Os anunciantes podem usar segmentos de públicos-alvo para alcançar clientes com maior probabilidade de comprar durante os eventos de compras da Amazon.
  • Os anunciantes podem usar o Sponsored Display e o Amazon DSP em qualquer lugar em que os clientes passam seu tempo.

Metodologia

Primeiro, usamos um modelo supervisionado para identificar uma lista de atributos que ajudam a melhorar a pontuação composta de mais de 30 atributos de mídia e varejo. Em seguida, usamos essa lista de atributos e realizamos a análise de agrupamento entre anunciantes/marcas, de modo que anunciantes/marcas no mesmo agrupamento sejam semelhantes nos atributos de anúncio e varejo, enquanto anunciantes/marcas em diferentes agrupamentos sejam diferentes nos atributos de anúncio e varejo. Esses atributos são X1, X2, ...Xn. (Atributos mostrados como bolhas na imagem).
Os algoritmos de aprendizado de máquina apresentaram quatro agrupamentos. Classificamos esses quatro agrupamentos pelas métricas de sucesso, comparamos os agrupamentos de desempenho superior e inferior, comparamos as diferenças entres eles e identificamos os principais atributos que diferenciam seu desempenho em NTB e crescimento de vendas brutas.

Como funciona o agrupamento?
Criamos uma pontuação composta binária com base no DPVR e, em seguida, aplicamos um classificador XGBoost para identificar quais recursos e com quais pesos esses recursos previram melhor esses rótulos. Feito isso, consideramos as ações publicitárias e de varejo como recursos, como, por exemplo, intensidade de uso e mistura de produtos de anúncios, compatibilidade com tempo de publicidade, táticas de segmentação, criativos e canais, contagens e classificações de avaliações de clientes, porcentagem de produtos com páginas de produtos de qualidade, os tipos de produtos promovidos em anúncios etc.

Usando os recursos e pesos identificados mencionados acima, aplicamos em seguida um algoritmo de agrupamento k-medoid para agrupar os anunciantes. Observe que agrupamos os anunciantes por suas ações e não pelos componentes da sua pontuação composta. Depois, classificamos os agrupamentos finais de acordo com suas pontuações compostas, da mais alta para a mais baixa.