Ubun ช่วยเพิ่มยอดขายของ Kagome ได้ถึง 190% ด้วยการปรับปรุงอัตราการซื้อซ้ำและคอนเวอร์ชัน

เป้าหมาย

Kagome ก่อตั้งมากว่า 100 ปี และได้สร้างชื่อเสียงให้ตนเองโดยเป็นแบรนด์ที่ครอบครัวชาวญี่ปุ่นไว้วางใจในอุตสาหกรรมอาหาร บริษัทเป็นที่รู้จักอย่างกว้างขวางจากสินค้าขายดีต่อเนื่องยาวนาน รวมถึง Yasai Seikatsu 100 (Vegetable Life 100) และเครื่องดื่มจากมะเขือเทศและผักหลากหลายชนิด Kagome เริ่มวางจำหน่ายใน Amazon Store ตั้งแต่ปี 2007 และมียอดขายเติบโตอย่างต่อเนื่อง โดยเฉพาะจากการซื้อซ้ำของน้ำผักบรรจุแพ็กใหญ่

เมื่อธุรกิจของ Kagome บน Amazon ขยายตัว การกำหนดงบประมาณการโฆษณาที่เหมาะสมกลายเป็นความท้าทาย เนื่องจากบริษัทมีคุณค่าของแบรนด์สูงและยอดขายพื้นฐานมากอยู่แล้ว จึงได้รับผลกระทบจากโฆษณาน้อย วิธีการตั้งงบประมาณแบบดั้งเดิมที่อิงตามค่าใช้จ่ายการโฆษณาและยอดขาย (ACOS) ก็มีประสิทธิภาพน้อยลง เพื่อแก้ไขปัญหานี้ Kagome เริ่มร่วมงานกับพาร์ทเนอร์ Amazon Ads คือ Ubun ในปี 2023 โดยมีเป้าหมายขยายฐานลูกค้าใหม่ของแบรนด์ และเพิ่มประสิทธิภาพการลงทุนโฆษณาบน Amazon

Ubun เป็นตัวแทนการตลาดดิจิทัลแบบครบวงจรที่ช่วยให้แบรนด์ค้าปลีกเติบโตบน Amazon Store Kagome และ Ubun ร่วมกันมุ่งเน้นการเพิ่มการซื้อซ้ำและยอดขายรวม ด้วยการปรับปรุงกลยุทธ์การโฆษณาโดยใช้เครื่องมือที่ให้ความสำคัญกับผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI)

แนวทาง

เพื่อวัดตัวชี้วัดรายได้เฉลี่ยต่อผู้ใช้ (ARPU) และต้นทุนการหาลูกค้าใหม่ต่อการได้มา (N-CPA) Ubun ได้นำเครื่องมือรายงานอัตโนมัติที่เป็นเอกสิทธิ์เฉพาะของตนเอง Ubun BASE มาใช้ร่วมกับระบบคลาวด์การตลาดของ Amazon (AMC) ตัวชี้วัดเหล่านี้มีความสำคัญต่อการกำหนดงบประมาณการโฆษณาที่อิงตาม ROI อย่างไรก็ตาม เนื่องจากสินค้าของ Kagome เป็นที่รู้จักในด้านอัตราการซื้อซ้ำสูง การคำนวณตัวชี้วัดเหล่านี้อย่างแม่นยำจึงเป็นเรื่องท้าทาย

ด้วยการใช้ Flexible Shopping Insights ของ AMC Ubun สามารถเข้าถึงข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการซื้อแบบธรรมชาติจากลูกค้าที่ซื้อซ้ำ ทำให้สามารถคำนวณต้นทุนการโฆษณาได้แม่นยำมากขึ้น การวิเคราะห์เผยให้เห็นว่างบประมาณโฆษณาของ Kagome ยังไม่เพียงพอสำหรับการหาลูกค้าใหม่ของแบรนด์ (NTB) ส่งผลให้เกิดโอกาสขายที่พลาดไป เพื่อตอบสนองต่อเรื่องนี้ จึงได้มีการเพิ่มงบประมาณการโฆษณาปี 2024 ขึ้น 130% เพื่อให้กำไรที่เกิดจาก ARPU 6 เดือนสอดคล้องกับ N-CPA

ด้วยการใช้เครื่องมือ Ubun BASE Ubun ได้สร้างภาพตัวชี้วัด N-CPA ทั้งในระดับคีย์เวิร์ดและกลุ่มเป้าหมาย ทำให้สามารถปรับปรุงการดำเนินงานโฆษณาแบบเรียลไทม์เพื่อเพิ่ม ROI นอกจากการปรับปรุง N-CPA แล้ว Ubun ยังมุ่งเน้นเพิ่ม ARPU โดยการเพิ่มอัตราการซื้อซ้ำด้วย เพื่อบรรลุเป้าหมายนี้ พวกเขาได้เปิดตัวแคมเปญการตลาดอัตโนมัติผ่าน Amazon DSP โดยสร้างการมีส่วนร่วมกับเซ็กเมนต์กลุ่มเป้าหมายที่ระบุผ่านการวิเคราะห์ Recency Frequency Monetary (RFM)¹

ในการเข้าถึงลูกค้าในช่วงต้น Funnel นั้น Ubun ขยายเซ็กเมนต์กลุ่มเป้าหมายมูลค่าสูงที่ระบุจากการวิเคราะห์ RFM โดยใช้คุณสมบัติกลุ่มเป้าหมายแบบกำหนดเองของ AMC เพื่อรวมกลุ่มเป้าหมายที่คล้ายกัน AMC Audiences ช่วยให้สามารถสร้างเซ็กเมนต์กลุ่มเป้าหมายที่เกี่ยวข้องมากขึ้นโดยอิงจากประวัติพฤติกรรม นอกจากนี้ Ubun ยังใช้ Amazon DSP ส่งโฆษณาวิดีโอบน Twitch โดยมุ่งเน้นไปที่การหาลูกค้า NTB

ผลลัพธ์

หลังจากแคมเปญโฆษณาหลายชุด ยอดขายรวมของ Kagome เพิ่มขึ้น 190%² เมื่อเทียบปีต่อปี ทำให้มีรายได้รายไตรมาสสูงสุดเป็นประวัติการณ์ ในไตรมาส 4 ปี 2024 ยอดขายจากลูกค้าใหม่ของแบรนด์ผ่านการโฆษณาเพิ่มขึ้น 149%³ เมื่อเทียบกับช่วงเวลาเดียวกันของปีก่อน จากการขับเคลื่อนโดยการเพิ่มการลงทุนในโฆษณาและการปรับ N-CPA ให้เหมาะสม นอกจากนี้ อัตราคอนเวอร์ชันผู้ชมโฆษณาวิดีโอของ Kagome สูงกว่าผู้ที่ไม่ได้รับชมถึง 111%⁴ แสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพกลยุทธ์ของแคมเปญ

ที่มา

¹ วิธีการวิเคราะห์ที่จัดลำดับลูกค้าตามตัวชี้วัดสามประการ: Recency (การซื้อครั้งล่าสุด) Frequency (ความถี่ในการซื้อ) และ Monetary (มูลค่าการซื้อรวม) มีการใช้ทั่วไปเพื่อระบุลูกค้าที่มีมูลค่าสูง

^2-4 ข้อมูลจากผู้โฆษณา, ญี่ปุ่น, 2024