Cách các nhà quảng cáo tạp hóa hiệu suất hàng đầu nâng cao nhận thức
Tác giả: Kavya Kilari, Chuyên viên phân tích và thông tin chuyên sâu
Điểm nhấn câu chuyện:
Trong một nghiên cứu năm 2019 với hơn 5.600 công ty có trụ sở tại Hoa Kỳ trong danh mục Tạp hóa của Amazon, chúng tôi đã quan sát ba chiến thuật quảng cáo được các nhà quảng cáo hiệu suất hàng đầu sử dụng nhiều hơn các nhà quảng cáo khác. Danh mục Tạp hóa bao gồm các thương hiệu bán các sản phẩm như thực phẩm toàn phần, cà phê, đồ uống và đồ ăn nhẹ.
Các nhà quảng cáo hiệu suất hàng đầu có mức tăng trưởng so với cùng kỳ hàng năm (YoY) trung bình cao hơn 2,2 lần trong các phép đo lường Chỉ số thương hiệu Amazon (ABI) về nhận thức (những phép đo lường này cung cấp cho các nhà quảng cáo các chỉ số phần giữa và đầu phễu định lượng số khách hàng nhận biết một thương hiệu) và tăng trưởng YoY cao hơn 1,9 lần trong ABI về mức độ cân nhắc (phản ánh số lượng khách hàng xem xét mua hàng) so với các nhà quảng cáo khác. Để nghiên cứu thêm về tác động này, chúng tôi đã sử dụng các thuật toán học máy để xác định các chiến thuật tạo ra sự khác biệt giữa các nhà quảng cáo hiệu suất hàng đầu với các nhà quảng cáo khác. Bài viết này khám phá những chiến thuật đó và cung cấp những nội dung đề xuất về cách cải thiện.
Để biết thêm thông tin, hãy xem phần Phương pháp luận ở cuối bài viết này.
1. Các nhà quảng cáo tạp hóa hiệu suất hàng đầu tận dụng quảng cáo truyền hình trực tuyến
Thông tin chi tiết
Phân tích của chúng tôi cho thấy tính trung bình, các nhà quảng cáo trong nghiên cứu đã tăng tổng khả năng tiếp cận truyền thông (chỉ qua TV tuyến tính) lên +2,2% thông qua việc tận dụng quảng cáo truyền hình trực tuyến. Hơn nữa, một nghiên cứu của Nielsen năm 2019 tiết lộ rằng khoảng 39% phần phạm vi tiếp cận gia tăng này không thể đạt được bằng TV tuyến tính vì khán giả ngày càng chuyển từ TV tuyến tính sang truyền hình trực tuyến.
8x
khả năng chạy chiến dịch luôn bật
+2,2%
tăng phạm vi tiếp cận ròng
+39%
phạm vi tiếp cận được quy cho sự ra mắt trên Fire TV
Nội dung đề xuất
Các nhà quảng cáo không chỉ nên cân nhắc việc thêm quảng cáo truyền hình trực tuyến vàokế hoạch truyền thông mà cũng nên xem xét việc chạy các chiến dịch luôn bật trong ít nhất 25 tuần trong năm.
2. Các nhà quảng cáo tạp hóa hiệu suất hàng đầu sử dụng song song quảng cáo hiển thị và quảng cáo truyền hình trực tuyến
Thông tin chi tiết
Nghiên cứu của chúng tôi cho thấy quảng cáo truyền hình trực tuyến và quảng cáo hiển thị hoạt động hiệu quả hơn khi kết hợp cùng nhau. Các thương hiệu hàng đầu sử dụng song song quảng cáo hiển thị và quảng cáo truyền hình trực tuyến đã thu được mức tăng 47% trong số lượt tìm kiếm liên quan đến thương hiệu được quy cho quảng cáo trong gian hàng Amazon so với cùng kỳ năm trước. Việc triển khai giải pháp phễu đầy đủ thông qua việc sử dụng các chiến lược bổ sung, các chiến lược luôn bật ở phần trên phễu và dưới phễu có thể giúp các nhà quảng cáo tương tác với khách hàng trên các kênh, dù họ đang đâu ở trên hành trình.
Lưu ý: Mặc dù các lượt tìm kiếm liên quan đến thương hiệu không phải lúc nào cũng làm tăng doanh số bán hàng, nhưng chúng có thể chỉ ra sự gia tăng trong mức độ cân thương hiệu, đây là một bước quan trọng trong hành trình của người tiêu dùng.
Nội dung đề xuất
Cân nhắc tăng hỗ trợ bằng cách chạy quảng cáo truyền hình trực tuyến bên cạnh quảng cáo hiển thị. Các nhà quảng cáo cũng nên lợi dụng các công cụ của Amazon Advertising như:
- Trình tạo video quảng cáo Amazon – Đây là một công cụ miễn phí cho phép các nhà quảng cáo tạo quảng cáo video.
3. Các nhà quảng cáo tạp hóa hiệu suất hàng đầu sử dụng các phân khúc đối tượng của Amazon nhiều hơn
Thông tin chi tiết
Các nhà quảng cáo hiệu suất hàng đầu đã tăng được +44% trong mức độ cân nhắc khi tiếp cận đối tượng dựa trên các tín hiệu hành vi (ví dụ: phân khúc đối tượng theo lối sống) so với khi họ chỉ sử dụng phân khúc đối tượng theo nhân khẩu học. Các nhà quảng cáo hiệu suất hàng đầu cũng thu được số lượt hiển thị cao hơn +4,5% so với các nhà quảng cáo khác.
+44%
tăng mức độ cân nhắc
+4,5%
số lượt hiển thị thu được
Nội dung đề xuất
Bằng cách kết hợp các đối tượng trong thị trường và đối tượng lối sống của Amazon, các nhà quảng cáo có thể điều chỉnh cách thức thực hiện chiến dịch của họ. Ví dụ: khi người mua hàng mua sản phẩm thuộc danh mục Tập thể dục và thể hình, họ có thể đang làm như vậy để đạt được mục tiêu mới về thể hình, vì vậy các nhà quảng cáo nên cân nhắc tận dụng điều này khi phát triển thông điệp của mình. Tương tự như vậy, người mua hàng có ý thức về sức khỏe cũng có thể đang tìm kiếm bột protein và các sản phẩm khác để bổ sung vào chế độ ăn uống liên quan đến các mục tiêu này. Amazon có thể giúp các nhà quảng cáo tiếp cận đối tượng tham gia vào các hoạt động mua sắm cho thấy gần đây họ có thể đã mua một sản phẩm liên quan đến thể hình. Các nhà quảng cáo có quyền truy cập vào báo cáo Khuếch đại và Thông tin chi tiết về đối tượng của Amazon nên cân nhắc sử dụng cả hai tài nguyên để theo dõi và tối ưu hóa tốt hơn các nhóm đối tượng trong thị trường và lối sống của mình.
Phương pháp luận
Trong nghiên cứu này, chúng tôi đã phân tích hơn 5.600 thương hiệu trong danh mục Tạp hóa tại Hoa Kỳ vào năm 2020. Danh mục Tạp hóa bao gồm các thương hiệu bán các sản phẩm như thực phẩm toàn phần, cà phê, đồ uống và đồ ăn nhẹ.
Chúng tôi đã tạo ra điểm số thành công tổng hợp của Chỉ số thương hiệu Amazon (ABI) về mức tăng trưởng nhận thức hằng năm và Chỉ số thương hiệu Amazon (ABI) về mức tăng trưởng cân nhắc hằng năm, sau đó xác định các chiến lược quảng cáo và bán lẻ hàng đầu để giúp tăng điểm tổng hợp của họ với các thuật toán học máy.
Chúng tôi trước hết sử dụng một mô hình được giám sát để xác định danh sách các thuộc tính giúp cải thiện điểm tổng hợp trong số hơn 40 phương tiện truyền thông và thuộc tính bán lẻ. Sau đó, chúng tôi sử dụng danh sách các thuộc tính này để thực hiện phân tích về các nhóm thương hiệu sao các thương hiệu trong cùng một nhóm sẽ tương tự nhau về các thuộc tính quảng cáo và bán lẻ, trong khi các thương hiệu ở các nhóm khác sẽ khác nhau về các thuộc tính quảng cáo và bán lẻ. Các thuộc tính này bao gồm việc sử dụng sản phẩm như quảng cáo truyền hình trực tuyến, quảng cáo video và Sponsored Products.
Thuật toán học máy trả về các nhóm. Chúng tôi xếp hạng các nhóm này theo các chỉ số thành công, so sánh các nhóm có hiệu suất cao nhất và thấp nhất, so sánh sự khác biệt của chúng và rút ra các thuộc tính chính dẫn đến sự khác biệt giữa hiệu suất của các nhóm về mức tăng trưởng nhận thức và cân nhắc theo ABI.
Các nhà quảng cáo được phân nhóm như thế nào?
Chúng tôi đã sử dụng các thuật toán học máy để tự động phân loại các nhà quảng cáo thành các nhóm dựa trên đặc điểm quảng cáo và hoạt động bán lẻ của họ.
Nhóm 1
Nhóm 2
Nhóm 3
Nhóm 4
Tăng trưởng nhận thức theo ABI YOY
Tăng trưởng cân nhắc theo ABI YOY
Nhóm 1 có tốc độ tăng trưởng cao hơn so với cùng kỳ năm trước ở cả ABI nhận thức (2,2 lần) và ABI cân nhắc (1,9 lần) so với Nhóm. Mặc dù Nhóm 1 và 2 có mức tăng trưởng hằng năm tương tự về ABI nhận thức, nhưng Nhóm 1 vượt trội hơn Nhóm 2 về mức tăng trưởng trong ABI lưu ý so với cùng kỳ năm trước (lần lượt là 1,87 lần so với 1,25 lần)
Việc phân nhóm được thực hiện như thế nào?
Chúng tôi đã tạo ra một điểm tổng hợp nhị phân dựa trên DPVR, và sau đó áp dụng một hàm phân loại XGBoost để xác định tính năng nào và với trọng số nào phù hợp nhất với các nhãn này. Qua đó, chúng tôi đã coi các hoạt động quảng cáo hoặc bán lẻ là các đặc điểm như mức độ sử dụng sản phẩm quảng cáo và cách kết hợp, thời gian hỗ trợ quảng cáo, chiến thuật nhắm mục tiêu, quảng cáo và vị trí hiển thị, số lượt đánh giá và xếp hạng của khách hàng, tỷ lệ phần trăm sản phẩm có trang sản phẩm chất lượng và loại sản phẩm được quảng bá trong quảng cáo.
Sau khi sử dụng các tính năng và trọng số đã xác định được đề cập ở trên, chúng tôi áp dụng thuật toán phân nhóm k-medoid để phân loại các nhà quảng cáo thành các nhóm. Xin lưu ý rằng chúng tôi phân loại các nhà quảng cáo theo hành động của họ chứ không phải theo các thành phần trong điểm tổng hợp. Tiếp đến, chúng tôi xếp hạng các nhóm lần cuối theo điểm tổng hợp từ cao đến thấp. Nhóm 1 là cụm thành công nhất có điểm tổng hợp cao nhất và Nhóm 4 là ít thành công nhất và có điểm tổng hợp thấp nhất.