Davranışsal ve demografik kitlelerin Amazon'daki performansı

Yazan: Jessie Liu, Kıdemli Analiz ve Medya Yöneticisi

Birçok reklamveren, akış medyasından erişebilecekleri çeşitli kitlelerin performansını merak eder. Bu makaledeki bilgileri, akış kitle stratejilerinizi şekillendirmeye yardımcı olması için kullanabilirsiniz.

Yazıda öne çıkanlar:

Birinci taraf davranışsal analizler medyayla ilgili verilecek kararların daha iyi şekillendirilmesine yardımcı olabilir

Daire anahtarı: Kadınlar 18-34

Kadınlar 18-34

Daire anahtarı: Spor giyim, spor, sporcu, fitness, yoga, bisiklet, koşu

Spor giyim, spor, sporcu, fitness, yoga, bisiklet, koşu

Daire anahtarı: yüksek ilgi düzeyindeki kitleler

Yüksek ilgi düzeyindeki kitleler

Daire: Kadın 18-34

Demografik özelliklere bağlı kalmak kitlelerin tek boyutlu görülmesine yol açabilir

İç daire: kadın 18-34, ilk dış daire: Spor giyim, spor, sporcu, fitness, yoga, bisiklet, koşu; Dış daire: Yüksek ilgi düzeyindeki kitleler.

Amazon Ads birinci taraf analizleri markalara kitlelerinin daha eksiksiz bir görünümünü sunar.

Ücretli televizyon reklamlarının ortaya çıkmasından bu yana, reklamverenlerin kitle tanımlama stratejilerini ağırlıklı olarak demografik özelliklere dayandırmaktan başka bir seçeneği yoktu. Ancak son yıllarda dijital reklamcılık, reklamverenlerin akış medyası veya akış ile yayın (OTT) dahil olmak üzere çevrim içi ortam üzerinden erişebileceği kitlelerde devrim yarattı. Bununla birlikte çoğu TV alıcısı, televizyon reklamı harcamalarını akış medyasına kaydıran bile, öncelikli demografik kitle tanımlamasını varsayılan olarak kullanıyor.

Demografik kitle seçimi markaların hedeflerine erişmesine yardımcı olabilir, ancak sadece demografik kitleleri kullanan reklamverenler, ilgisiz olabilecek müşterilere reklam gösterme riskini almış olur. Ayrıca demografik kitleleri dışında kalan ilgili müşterilere erişme fırsatını da kaçırabilirler.

Bu yazıda, hangi kitle seçim yönteminin (davranışsal veya demografik) Amazon'daki detay sayfası görüntülemelerine (DPV) göre değerlendirme sağlamada daha etkili olduğunu analiz etmek için 2019 yılının 2. çeyreği ile 4. çeyreği arasındaki Streaming TV reklam kampanyaları verileri kullanılmaktadır. Davranışsal kitle seçimi, pazarda ve yaşam tarzı segmentlerini; demografik kitle seçimi ise cinsiyet, yaş ve gelir gibi özellikleri içerir.

1. Ortalama olarak, akış içeriğindeki davranışsal kitlelerin Amazon'da ürün detay sayfalarını görüntüleme olasılığı, demografik kitlelere göre daha fazladır

Bu araştırmada, demografik kitlenin boyutu davranışsal kitleyle aynı olsa da analiz ettiğimiz markalara ait davranışsal kitlelerin medyan DPV değeri, demografik kitlelere göre %44 daha büyüktü.

Demografik kitlelerle karşılaştırıldığında çoğu davranışsal kitlenin, +%37 ile +%101 aralığında değişen oranda daha büyük medyan DPV değerine sahip olduğu görüldü. Dikey olarak, davranışsal kitleler ile demografik kitleler arasındaki en büyük yüzde farkı sert ürün gruplarında (hırdavat, ev eşyaları, otomotiv, spor ürünleri ve oyuncaklar) görülmüştür. Davranışsal kitlelerin, demografik kitlelere göre detay sayfası görüntüleme olasılığı %101 daha büyük medyan değerine sahiptir.

Aşağıdaki görselde, tekstil ürünleri (giyim ürünleri gibi ürünleri içerir), sert ürün grupları ve ambalajlı tüketici malları (CPG) kategorilerindeki 28 kampanya genelinde demografik kitlelere göre davranışsal kitlelere ait detay sayfası görüntüleme oranı (DPVR) dağıtımının kutu grafiği gösterilmektedir.

Dikey olarak davranışsal ve demografik kitlelerin DVPR açısından karşılaştırması

Daire anahtarı: davranışsal

Davranışsal

Daire anahtarı: Demografik

Demografik

Genel

Genel olarak %44 artış

Tekstil Ürünleri

Tekstil ürünlerinde %72 artış

Sert Ürün Grupları

Sert ürün gruplarında %101 artış

CPG

CPG için %37 artış

x = detay sayfası görüntüleme oranı (endeksli)

2. Davranışsal kitlelerin etkililiği ilgi düzeyine bağlıdır.

Genel olarak veriler, uygun davranışsal kitleleri kullanmanın, Amazon'da değerlendirme elde etmede daha etkili pazarlama kampanyaları oluşturulmasına yardımcı olabileceğini gösteriyor. Ancak analizler ise her davranışsal kitlenin her markaya uygun olmadığını göstermektedir.

Davranışsal kitleler, ürün veya markayla uyumlu olduğunda daha iyi performans gösterir. Bu, davranışsal kitle kullanımının ortalama olarak kampanya performansını artırmaya yardımcı olabileceği, ancak ürün veya markayla uyumlu olmayan davranışsal kitlelerin düşük kampanya performansına yol açabileceği anlamına gelir.

Örneğin, tekstil kampanyası için, teknolojik yenilikleri erken benimseyen kitlenin DPVR'si, demografik kitlenin medyan DPVR değeriyle karşılaştırıldığında daha düşüktür. Bunun nedeni, kampanyadaki hızlı moda markası ile teknoloji kitlesi arasındaki uyumsuzluk olabilir. Aynı davranışsal kitlenin sert ürün grupları kampanyasında en iyi performans (sert ürün gruplarındaki demografik kitlelerle kıyaslandığında %581 daha yüksek medyan DPVR değeri) gösteren kitleler arasında olduğuna dair veriler de bu durumu desteklemektedir.

Reklamverenler, kampanya mesajlarına en duyarlı kitleleri dahil edecek, ürünle veya markayla uyumlu olmayan ve bu nedenle markanın mesajlarına karşılık verme olasılığı düşük olan kitleleri dışarıda bırakacak şekilde kitle seçim stratejilerine düzenli olarak ince ayar yapmak için standart Amazon Ads kampanya raporlarını kullanmalıdır.

Temel olarak, Streaming TV reklamlarında demografik kitleler kullanmanın, reklamverenin değerlendirme hedeflerini başarması için çok etkili bir strateji olmayabileceğini belirledik. Kitleleri, yalnızca davranışsal bilgilere dayalı olarak tanımlayarak veya demografik özelliklere göre tanılanmış kitleleri tamamlaması için davranışsal bilgileri kullanarak davranışsal kitle seçiminden yararlanmanın daha iyi bir strateji olabileceği gösterilmiştir.

İkinci uygulamaya örnek olarak, erişim sağlamak üzere demografik kitleleri kullanmaya ek olarak Streaming TV reklamverenleri, en duyarlı kitlelere erişmek için düşük performanslı davranışsal kitleleri, demografik kitlelerin dışında tutabilir. Şirketler, günümüzdeki mevcut teknolojiler ve araçlar sayesinde markalarına yönelik müşteri değerlendirmesini daha verimli bir şekilde etkilemek için davranışsal analizler kullanabilir.

Amazon, markaların milyarlarca alışveriş ve akış sinyali arasından ilgili kitlelere erişmesine yardımcı olur. Devamlı kitle optimizasyonunun yanında bu davranışsal kitlelerden yararlanmak, reklamverenlerin bütünsel bir kitle seçim stratejisi geliştirmesine ve hedefi Amazon'da değerlendirme kazanmak olan Streaming TV reklam kampanyalarından daha iyi sonuçlar elde etmesine yardımcı olabilir.

Metodoloji

Bu araştırmada, kapsam içinde yer alan 28 Streaming TV reklam kampanyasındaki tüm kitleler için detay sayfası görüntüleme oranı (DPVR) incelenmiştir. TV reklamverenleri, TV reklam kampanyalarının etkililiğini ölçmek için geleneksel biçimde birincil ölçüt olarak erişimi kullanmıştır.

Erişimin önemli olduğunun farkındayız. Bu analizde reklamverenlerin değerlendirme elde etmek için markalarıyla ilgilenen kitleye en verimli şekilde nasıl ulaşabilecekleri gösterilmektedir. Bu analizde DPVR'yi müşterilerin satın alma niyetinin göstergesi olarak seçtik. Ayrıca DPVR, reklamverenler için, reklam taktiklerinin Amazon'daki etkinliklerine nasıl katkıda bulunduğuna dair üzerinde işlem yapılabilen bir görünüm sunmaktadır.