Mức độ ảnh hưởng của sản phẩm phụ kiện và khách hàng cuồng nhiệt đến sự phát triển thương hiệu trên Amazon

Tác giả: Bratiraj De, Giám đốc Chương trình Cấp cao

Một số khách hàng đã mua hàng điện tử gần đây, một số đã mua thường xuyên và một số chi tiêu số tiền lớn. Những khách hàng nằm trong cả ba nhóm có thể được gọi là khách hàng 'cuồng nhiệt'. Trong bài viết này, chúng tôi khám phá điều đó có ý nghĩa gì đối với các nhà quảng cáo.

Nội dung nổi bật:

Với chu kỳ bán hàng dài trong lĩnh vực Điện tử tiêu dùng (CE), các nhà quảng cáo thường gặp khó khăn trong việc có được thông tin chi tiết có ý nghĩa về những yếu tố thúc đẩy việc mua sản phẩm lặp lại. Trong bài viết này, chúng tôi cung cấp những thông tin chi tiết thông qua việc sử dụng đơn hàng CE và dữ liệu về chi tiêu trong 30 tháng (từ 2017 đến 2019). Thông tin chi tiết này cho thấy rằng các nhà quảng cáo CE cũng có thể tăng doanh số thông qua các sản phẩm phụ kiện và việc tăng số lượng khách hàng cuồng nhiệt (khách hàng nằm trong top 40% tính theo số tiền chi tiêu, số lượng đơn hàng và tần suất mua hàng).

Phân tích của chúng tôi cho thấy khách hàng cuồng nhiệt mang lại doanh số bán hàng thương hiệu đáng kể và những khách hàng này có xu hướng mua sản phẩm phụ kiện (ví dụ: soundbar TV, ốp lưng điện thoại hoặc bàn phím Bluetooth) nhiều hơn những khách hàng không cuồng nhiệt, đặc biệt là sau khi mua một mặt hàng độc lập. Hơn nữa, dữ liệu cho thấy quảng cáo quảng bá sản phẩm phụ kiện có thể thúc đẩy nhiều khách hàng hơn trở thành khách hàng cuồng nhiệt.

Để biết thêm về cách chúng tôi thu thập dữ liệu, hãy xem phần Phương pháp ở cuối bài viết này.

1. Khách hàng cuồng nhiệt và không cuồng nhiệt khác nhau như thế nào

Thông tin chi tiết: Khách hàng cuồng nhiệt chi tiêu nhiều hơn đáng kể so với khách hàng không cuồng nhiệt

Phân tích của chúng tôi cho thấy rằng một khách hàng cuồng nhiệt mang lại doanh số bằng bảy khách hàng không cuồng nhiệt cộng lại. Hình ảnh dưới đây nhấn mạnh tầm quan trọng của khách hàng cuồng nhiệt. Mặc dù trung bình chỉ có 5% khách hàng CE là khách hàng cuồng nhiệt, họ chiếm 25% doanh số bán hàng thương hiệu.

Lập chỉ mục hiệu suất chiến dịch (Đường cơ sở = góc phần tư dưới cùng)

Nhóm chính màu xanh lam: khách hàng cuồng nhiệt

Khách hàng cuồng nhiệt

Nhóm chính màu xanh lục: khách hàng không cuồng nhiệt

Khách hàng không cuồng nhiệt

95% khách hàng không cuồng nhiệt và 5% khách hàng cuồng nhiệt

% khách hàng

79% khách hàng không cuồng nhiệt và 21% khách hàng cuồng nhiệt

% đơn hàng

75% khách hàng không cuồng nhiệt và 25% khách hàng cuồng nhiệt

% doanh số

2. Mức đầu tư cao hơn vào các sản phẩm phụ kiện có mối liên quan đến tỷ lệ khách hàng cuồng nhiệt cao hơn

Thông tin chi tiết

Hình ảnh sau đây là một biểu đồ phân tán về số tiền mỗi thương hiệu CE đầu tư vào các sản phẩm phụ kiện quảng cáo trong hai năm được đề cập trong phân tích. Trục y cho thấy tỷ lệ phần trăm khách hàng cuồng nhiệt và trục x cho thấy khoản đầu tư vào quảng cáo sản phẩm phụ kiện dưới dạng tỷ lệ phần trăm của tổng doanh số bán hàng của thương hiệu trong gian hàng Amazon. Đối với các thương hiệu được nghiên cứu, biểu đồ phân tán cho thấy mức đầu tư cao hơn vào sản phẩm phụ kiện có mối liên quan đến tỷ lệ khách hàng cuồng nhiệt cao hơn.

Tương quan giữa % khách hàng cuồng nhiệt và mức đầu tư vào phụ kiện dưới dạng % của doanh số bán lẻ đối với các thương hiệu CE

Các thương hiệu hàng đầu thu được lợi ích lớn nhất về doanh số trong tuần họ tăng chi tiêu cho quảng cáo hiển thị (tuần 1), trong khi các thương hiệu thách thức thu được lợi ích lớn nhất trong tuần 2 và 3. Nhìn chung, các thương hiệu thách thức đã thu được lợi ích cao hơn so với các thương hiệu dẫn đầu trong 7 tuần được quan sát.

Y = % khách hàng cuồng nhiệt
X = mức đầu tư vào sản phẩm phụ kiện dưới dạng % của doanh số bán lẻ

Nội dung đề xuất

Để thu hút khách hàng cuồng nhiệt mới, các nhà quảng cáo nên cân nhắc:

  • Tiếp thị lại sản phẩm phụ kiện cho các đối tượng đã mua một sản phẩm độc lập.
  • Tiếp thị cho các đối tượng đã mua một sản phẩm độc lập nhưng chưa mua phụ kiện bổ sung thông qua:
    • Tiếp thị lại Amazon DSP giúp bạn tiếp cận khách hàng ở mọi nơi họ dành thời gian sau các sự kiện lớn như Prime Day, Black Friday và Cyber Monday
    • Sử dụng quảng cáo được tài trợ và từ khóa để tiếp cận khách hàng mua sắm phụ kiện sau các sự kiện lớn
    • Bán hàng giá trị cao hơn thông qua tiếp thị lại và nhóm các sản phẩm độc lập với các sản phẩm phụ kiện
    • Tạo Gian hàng có danh mục phụ kiện đầy đủ để giúp thúc đẩy nhận thức về danh mục sản phẩm của thương hiệu

Kết luận

Phân tích của chúng tôi cho thấy rằng để tăng doanh số bán hàng thương hiệu, các nhà quảng cáo CE không nên chỉ tập trung vào các mặt hàng độc lập mà còn cần tập trung vào các sản phẩm phụ kiện và tăng số lượng khách hàng cuồng nhiệt. Như đã đề cập, khách hàng cuồng nhiệt có xu hướng mua sản phẩm phụ kiện thường xuyên hơn và chi tiêu nhiều hơn những khách hàng khác. Trên Amazon, các nhà quảng cáo CE có thể sử dụng quảng cáo được tài trợ và Amazon DSP, cũng như sử dụng các sự kiện lớn như Prime Day, Black Friday và Cyber Monday để tiếp thị các sản phẩm phụ kiện và thu hút khách hàng cuồng nhiệt mới, điều này có thể giúp thương hiệu tăng trưởng.

Phương pháp

Phân tích xác định mức độ thân thiết của khách hàng giao dịch đối với một thương hiệu bằng cách sử dụng khung tham chiếu Mua hàng gần đây, Mua hàng thường xuyên và Số tiền chi tiêu (RFM - Recency, Frequency, and Monetary). Phân tích cho thấy mức độ khách hàng mua hàng gần đây và thường xuyên truy cập gian hàng Amazon để mua sản phẩm của một thương hiệu trong một khoảng thời gian nhất định và cũng xem xét số tiền khách hàng chi tiêu cho một thương hiệu trên Amazon trong khoảng thời gian đó. Khách hàng thân thiết trong giao dịch sẽ được xác định theo ba bước sau:

  • Bước 1 – Chỉ định điểm phân vị từ 1 đến 5 (điểm 1 biểu thị 20 phần trăm thấp nhất) dựa trên tần suất khách hàng mua sản phẩm từ một thương hiệu trên Amazon (Điểm tần suất), thời gian gần đây họ đã truy cập để mua (Điểm gần đây) và số tiền họ chi tiêu cho thương hiệu (Điểm chi tiêu) trong giai đoạn phân tích.
  • Bước 2 – Kết hợp Điểm tần suất và Điểm gần đây để tạo thành các phân khúc truy cập – Khách hàng Không còn tương tác, đã Thử và không mua nữa, đã từng Mua thường xuyên, Mới tương tác, Thường xuyên và Rất thường xuyên (Biểu thị 1).
  • Bước 3 – Kết hợp các phân khúc Truy cập với Điểm chi tiêu để tạo ra các Phân khúc khác nhau về mức độ thân thiết của khách hàng giao dịch – Khách hàng Cao cấp, Khách hàng đang Tăng trưởng, Khách hàng Tiềm năng, Khách hàng không cam kết và Khách hàng không còn tương tác (theo thứ tự mức độ thân thiết giảm dần). (Biểu thị 2) Ví dụ: Theo các biểu thị 1 và 2, khách hàng cuồng nhiệt của một thương hiệu nằm trong 20% hàng đầu là khách hàng chi tiêu nhiều nhất, có tần suất mua hàng cao nhất và mua hàng gần đây nhất.

Phân tích này cũng phân nhóm khách hàng thương hiệu CE theo 3 tiêu chí:

  • Số tiền chi tiêu cho thương hiệu.
  • Số lượng đơn hàng đã đặt với thương hiệu.
  • Thời gian họ mua gần đây từ thương hiệu.

Đối với từng tiêu chí, chúng tôi xem xét mức cao nhất đến thấp nhất (tức là chi tiêu cao nhất đến chi tiêu thấp nhất, nhiều đơn hàng nhất đến ít đơn hàng nhất, gần đây nhất đến ít gần đây nhất) và chia nhóm thành các tỷ lệ phần trăm. 20 phần trăm hàng đầu được xếp vào nhóm 5, từ 20%-40% hàng đầu được xếp vào nhóm 4, v.v. 20% thấp nhất được xếp vào nhóm 1. Đối với phân khúc khách hàng mua hàng gần đây, chúng tôi nhóm các khách hàng dựa trên thời gian kể từ lần mua cuối cùng. Khách hàng mua hàng gần đây nhất trong sáu tháng trở lại đây được xếp vào nhóm 5, khách hàng có lần mua gần đây nhất là từ sáu tháng đến một năm được xếp vào nhóm 4, v.v. Khách hàng mua hàng lần cuối từ thương hiệu cách đây hơn 24 tháng được xếp vào nhóm 1.

Khách hàng cuồng nhiệt là những khách hàng nằm trong nhóm 4 hoặc 5 ở cả ba tiêu chí. Do đó, theo lý thuyết, mỗi thương hiệu có tối đa 40% khách hàng cuồng nhiệt. Mức tối đa này đạt được khi có sự trùng lặp hoàn toàn trong biểu đồ Venn của 40% khách hàng hàng đầu về số tiền chi tiêu, số đơn hàng và lần mua hàng gần đây. Theo lý thuyết, mỗi thương hiệu có tối thiểu 0% khách hàng cuồng nhiệt khi không có sự trùng lặp trong biểu đồ Venn.