Nghiên cứu điển hình
Ubun giúp Kagome tăng doanh số bán hàng thêm 190% bằng cách cải thiện tỷ lệ mua hàng lặp lại và chuyển đổi
Tìm hiểu cách Ubun giúp Kagome, một công ty thực phẩm đáng tin cậy của Nhật Bản, tối ưu hóa chiến lược quảng cáo của họ bằng cách sử dụng Amazon Marketing Cloud và Amazon DSP để đạt được doanh số kỷ lục và mở rộng cơ sở khách hàng mới đối với thương hiệu.
Những kết quả chính
190%
Mức tăng doanh số bán hàng tổng thể qua chiến lược quảng cáo được tối ưu hóa so với cùng kỳ năm ngoái
149%
Mức tăng trưởng doanh số từ khách hàng mới đối với thương hiệu thông qua quảng cáo so với cùng kỳ năm ngoái
111%
Mức tăng tỷ lệ chuyển đổi đối với người dùng đã xem quảng cáo video
Mục tiêu
Được thành lập cách đây hơn 100 năm, Kagome đã khẳng định được vị thế thương hiệu đáng tin cậy trong ngành thực phẩm Nhật Bản. Công ty nổi tiếng với các sản phẩm bán chạy lâu năm, bao gồm Yasai Seikatsu 100 (Vegetable Life 100) và nhiều loại đồ uống làm từ cà chua và rau củ. Kagome bắt đầu bán hàng trên gian hàng Amazon vào năm 2007 và ghi nhận
doanh số tăng trưởng ổn định, đặc biệt là nhờ các giao dịch mua nước ép rau củ đóng hộp số lượng lớn nhiều lần.
Khi hoạt động kinh doanh của Kagome trên Amazon mở rộng, việc xác định ngân sách quảng cáo phù hợp đã trở thành một thách thức. Do công ty có tài sản thương hiệu mạnh và doanh số cơ bản vốn đã cao - gần như không bị ảnh hưởng bởi quảng cáo - các phương pháp lập ngân sách truyền thống dựa trên Chi phí quảng cáo trên doanh số bán hàng (ACOS) tỏ ra kém hiệu quả hơn. Để giải quyết vấn đề này, Kagome bắt đầu hợp tác với đối tác Amazon Ads là Ubun vào năm 2023, với mục tiêu mở rộng cơ sở khách hàng mới đối với thương hiệu và tối ưu hóa đầu tư quảng cáo trên Amazon.
Ubun là một đại lý tiếp thị kỹ thuật số dịch vụ trọn gói giúp các thương hiệu bán lẻ phát triển trên gian hàng Amazon. Kagome và Ubun cùng nhau tập trung vào việc thúc đẩy lượt mua hàng lặp lại và doanh số bán hàng tổng thể thông qua việc nâng cao chiến lược quảng cáo của họ bằng các công cụ ưu tiên lợi tức đầu tư (ROI).
Phương pháp tiếp cận
Để đo lường doanh thu trung bình trên mỗi người dùng (ARPU) và chỉ số chi phí cho mỗi lượt thu nạp khách hàng mới (N-CPA) trên mỗi lượt mua hàng, Ubun đã triển khai công cụ báo cáo tự động Ubun BASE độc quyền của mình kết hợp với Amazon Marketing Cloud (AMC). Những chỉ số này rất cần thiết cho việc thiết lập ngân sách quảng cáo dựa trên ROI. Tuy nhiên, vì các sản phẩm của Kagome được biết đến với tỷ lệ mua hàng lặp lại cao, việc tính toán chính xác các chỉ số này là một thách thức.
Bằng cách sử dụng Thông tin chi tiết về mua sắm linh hoạt của AMC, Ubun đã có quyền truy cập vào thông tin chi tiết về lượt mua hàng tự nhiên từ những khách hàng thường xuyên, cho phép tính toán chi phí quảng cáo chính xác hơn. Phân tích cho thấy khoản đầu tư vào quảng cáo của Kagome chưa đạt mức cần thiết để thu hút khách hàng mới đối với thương hiệu (NTB), dẫn đến việc bỏ lỡ các cơ hội bán hàng. Để ứng phó, ngân sách quảng cáo năm 2024 đã được tăng 130% để đảm bảo lợi nhuận thu được từ ARPU trong sáu tháng sẽ tương xứng với N-CPA.
Sử dụng công cụ Ubun BASE của mình, Ubun đã trực quan hóa N-CPA ở cả cấp độ từ khóa và đối tượng khách hàng, cho phép tối ưu hóa theo thời gian thực các hoạt động quảng cáo để cải thiện ROI. Ngoài việc tối ưu hóa N-CPA, Ubun còn hướng tới mục tiêu tối đa hóa ARPU bằng cách tăng tỷ lệ mua hàng lặp lại. Để đạt được mục tiêu này, họ đã đưa ra các chiến dịch tự động hóa tiếp thị thông qua Amazon DSP thu hút các phân khúc đối tượng khách hàng được xác định thông qua phân tích Thời gian mua hàng gần đây, tần suất mua hàng và giá trị mua hàng (Recency Frequency Monetar, RFM).1
Để tiếp cận đối tượng khách hàng ở phần trên của phễu, Ubun đã mở rộng phân khúc đối tượng khách hàng có giá trị cao xác định được thông qua phân tích RFM bằng cách tận dụng tính năng đối tượng khách hàng tùy chỉnh của AMC để bao gồm cả các đối tượng khách hàng tương tự. Đối tượng khách hàng AMC cho phép tạo ra các phân khúc khách hàng thích hợp hơn dựa trên hành vi trước đây của họ. Hơn nữa, Ubun đã sử dụng Amazon DSP để phân phối quảng cáo video trên Twitch nhằm tập trung vào việc thu nạp khách hàng NTB.
- Tadashi Oike, Nhóm Bán hàng trực tiếp 2, Bộ phận Kinh doanh trực tiếp với khách hàng, Kagome Co., Ltd.Các nhà quảng cáo nên hợp tác với các đại lý hiểu rõ mục tiêu và làm việc chặt chẽ với họ.
Kết quả
Sau một loạt các chiến dịch quảng cáo, tổng doanh thu của Kagome đã tăng 190%2 so với cùng kỳ năm trước, đánh dấu doanh thu hàng quý cao nhất từ trước đến nay. Trong quý 4 năm 2024, doanh số bán hàng từ khách hàng NTB thông qua quảng cáo tăng 149%3 so với cùng kỳ năm trước, dựa trên sự gia tăng đầu tư quảng cáo và tối ưu hóa N-CPA. Ngoài ra, tỷ lệ chuyển đổi ở những người xem quảng cáo video của Kagome cao hơn 111%4 so với những người không tiếp xúc với quảng cáo video. Điều này thể hiện hiệu quả của chiến lược chiến dịch.
Nguồn
1 Một phương pháp phân tích xếp hạng khách hàng dựa trên ba chỉ số: Recency (thời gian mua hàng gần đây), Frequency (tần suất mua hàng) và Monetary (tổng giá trị mua hàng). Thường được sử dụng để xác định khách hàng có giá trị cao.
2-4 Dữ liệu do nhà quảng cáo cung cấp, Nhật Bản, 2024.