Otomobil ürünleri kategorisindeki en başarılı reklamverenlerin satışları artırmaya yardımcı olması için kullandığı 3 taktik

Yazan: Cecia Wang, Analiz ve Medya Yöneticisi

Satış büyüme oranında ve markaya yeni müşteri sayısında yıllık olarak nasıl artış elde ettiklerine dair analizler edinmek için Amazon mağazasının otomobil ürünleri kategorisindeki 8.600'den fazla marka üzerinde araştırma yaptık.

Yazıda öne çıkanlar:

Bu araştırmada, 2020 yılında ABD'de otomobil ürünleri kategorisinde bulunan 8.600'den fazla markayı analiz ettik. Otomobil ürünleri kategorisinde, karavan parçaları ile aksesuarları, yedek parça ve otomotiv aksesuarları gibi ürünler satan markalar yer almaktadır.

Yıllık satış büyüme oranı ve yıllık markaya yeni müşteri büyüme oranından oluşan birleşik bir puan oluşturduk. Daha sonra, birleşik puanı artırmaya yardımcı olması için reklamverenler tarafından kullanılan en iyi reklamcılık ve perakende satış stratejilerini belirlemek üzere makine öğreniminden yararlandık.

Yıllık satış büyüme oranını ve yıllık markaya yeni müşteri büyüme oranını artırmak isteyen otomobil ürünleri kategorisindeki reklamverenlerin şunları yapması önerilir:

  • Sponsored Display ve Sponsored Products reklam kampanyaları yayınlama.
  • Popüler etkinlikler sırasında Sponsored Display ve Sponsored Brands desteğini artırma.
  • Karma yatırımları dengeleme.

Daha fazla bilgi için, bu makalenin sonundaki Metodoloji bölümüne bakın.

1. Otomobil ürünleri kategorisinde en iyi performansa sahip reklamverenler Sponsored Brands ve Sponsored Products reklam kampanyaları yayınlıyor

Analizler

Sponsored Brands, reklamverenlerin alışveriş sonuçları sayfalarının üstünde ve altındaki birden çok öne çıkan yerleştirmede görünmesine olanak sağlar. Bu analizde, yüksek büyüme oranına sahip otomotiv ürünleri markalarının 2020'de Sponsored Brands'i kullandığı gösteriliyor. Bunun bir nedeni, Sponsored Display aracılığıyla elde edilebilecek yüksek erişim oranı olabilir.

Öneriler

Kesintisiz kampanyalar yayınlarken şunları yapmanızı öneririz:

  • Anahtar kelime kapsamı: Yeni müşterilerin pazarlama hunisinde daha alt katmanlara geçmesine yardımcı olmak için kategori anahtar kelimeleri, dönüşüm sağlamak için de markalı anahtar kelimeler kullanın.
  • Sezonluk Sponsored Brands bütçeleri: Müşterilerin arama ve satın alma davranışlarında yıl içinde iniş ve çıkışlar görüldüğünden bütçeleri bu hareketlerle eş zamanlı olacak şekilde ayarlamak, yatırım getirisini en üst düzeye çıkarmanıza yardımcı olur.
  • Tanıtılan ASIN'leri çok sık değiştirmeyin: Keşif ve ilgi düzeyine katkıda bulunmak için, yeterli bir süre boyunca desteklenmesine izin verin ve tanıtılan ASIN'leri çok sık (ör. günlük veya haftalık olarak) değiştirmeyin.

2. Otomobil ürünleri kategorisinde en iyi performansa sahip reklamverenler müşteri yorumlarından en iyi şekilde yararlanıyor

Analizler

Müşteri yorumları, müşterilerin bir ürünü satın almaya karar verirken baktığı en önemli istatistiktir. Reklamverenler, detay sayfası görüntülemelerini ve dönüşümleri artırmaya yardımcı olmak için şu araçları kullanabilirler:

Öneriler

Tedarikçiler: Amazon Vine programını kullanın. Bu program, Amazon'un en güvenilir bazı yorumcularının sağladığı doğru ve tarafsız geri bildirimlerle müşterilere daha fazla bilgi sunmak için oluşturulmuştur.

Satıcılar: Amazon Marka Kaydı'na kaydolun ve Erken Yorumcu programını kullanın. Amazon Marka Kaydı'na kayıt olduğunuzda, markanızı oluşturmanız ve müşterilere daha iyi bir deneyim sunarak marka değerinizi korumanız için tasarlanmış bir takım araçların kilidi açılır.

3. Otomobil ürünleri kategorisinde en iyi performansa sahip reklamverenler karma yatırımlarda dengeyi sağlıyor

Analizler

Gülümseten Cuma ve Siber Pazartesi gibi standart popüler etkinliklerin yanı sıra kamyon sezonu ve kışa hazırlık gibi otomotiv kategorisindeki popüler etkinlikler de yıl içinde farklı zamanlarda gerçekleşir. Bu popüler etkinliklerde reklam vermek, markanızın büyümesini sağlamaya ve satışları artırmaya yardımcı olabilir. Yüksek büyüme oranına sahip markalar, kamyon sezonu, kışa hazırlık ve Gülümseten Cuma ile Siber Pazartesi etkinliklerinde Sponsored Products harcamalarında dengeyi korumuştur. Ayrıca en iyi performanslı markalar kamyon sezonu, kışa hazırlık, Gülümseten Cuma ve Siber Pazartesi etkinliklerinde 2:1:1 oranına sahipken diğer reklamverenler için bu oran 10:1:1'dir.

Öneriler

Analizlerimiz daha dengeli bir yaklaşımın, daha yüksek yıllık detay sayfası görüntüleme sayısı büyüme oranı ve yıllık markaya yeni müşteri büyüme oranı sağlayabileceğini gösteriyor.

Metodoloji

Öncelikle, 40'tan fazla medya ve perakende satış özelliği içinde birleşik puanı artırmaya yardımcı olan özelliklerin listesini belirlemek için denetlenen bir model kullandık. Daha sonra, bu özellik listesini kullanarak reklamverenler/markalar üzerinde küme analizi gerçekleştirdik. Böylece aynı kümedeki reklamverenler/markalar, reklam ve perakende satış özellikleri açısından aynı, farklı kümelerdekiler farklı oldu. Bu özellikler X1, X2, ....Xn biçimindedir. (Özellikler görselde kabarcık olarak gösterilir.)
Makine öğrenimi algoritmaları 4 küme döndürdü. Bu 4 kümeyi başarı istatistiklerine göre sıraladık. En üstte ve en altta yer alan kümeler arasındaki farkları karşılaştırdık. Markaya yeni müşteri ve satış büyümesi performanslarında farklılık gösteren temel özellikleri tespit ettik.

Kümeleme nasıl yapılıyor?
Yıllık detay sayfası görüntüleme sayısı büyüme oranına dayalı ikili bir birleşik puan oluşturduk ve daha sonra hangi özelliklerin ve hangi ağırlıkların bu etiketlere ilişkin en iyi şekilde tahmin sunabildiğini belirlemek için bir XGBoost sınıflandırıcısı uyguladık. Bunu yaparken reklam eylemlerini; reklam ürünü kullanım yoğunluğu ve karışımı, reklam desteğinin zamanlaması, hedefleme taktikleri, reklam materyalleri ve yerleştirmeler, müşteri yorumu sayıları ve derecelendirmeleri, kaliteli ürün sayfalarına sahip ürünlerin yüzdesi ve reklamlarda tanıtılan ürün türleri gibi özellikler olarak değerlendirdik.
Ardından, yukarıda belirtilen tanımlanmış özellikleri ve ağırlıkları kullanarak, reklamverenleri kümeler hâlinde sınıflandırmak için bir k-medoid kümeleme algoritması uyguladık. Reklamverenleri birleşik puanlarının bileşenlerine göre değil eylemlerine göre sınıflandırdığımızı unutmayın. Son olarak, son kümeleri yüksekten düşüğe doğru birleşik puanlarına göre sıraladık.