Amazon 購物查詢中的洞察

作者: 老卡米拉·克里斯蒂亞諾分析和媒體經理,以及科技作家阿什頓·布朗

廣告主希望了解顧客如何在亞馬遜上購物,以優化他們的媒體投資。本文分析了德國五大個人護理設備類別中的購物查詢,以幫助廣告主了解顧客如何在 Amazon 的商店購物。

廣告主經常感到好奇,他們應該在消費者旅程中的哪個時候開始推廣。同樣地,他們可能有興趣了解哪些亞馬遜廣告解決方案可以幫助他們在正確的時間聯繫顧客。在本文中,我們嘗試通過提供關於顧客如何在 Amazon 商店購物的洞察來回答這些問題。為了進行研究,我們分析了與德國五大個人護理器具類別(男性剃鬚刀、脫毛機、電動牙刷、鬍鬚和脫毛器以及脫毛設備)中的商品相關的購物行為

為了更好地了解廣告主是否應該在旅程中早期或在他們準備購買之前吸引顧客,我們使用下列顧客動作做為參數來設定研究:

  1. 通過亞馬遜上的通用關鍵字查詢開始旅程。
  2. 在旅程中進行至少一項額外查詢(在同一品類內)。
  3. 在第一個通用關鍵字查詢後的 30 天內完成相同品類的購買。

我們的分析顯示,顧客傾向於從最後 2 個查詢品牌中的 1 個購買商品。雖然這種行為在第 1 季度— 第 3 季度期間很常見,但值得注意的是,顧客在第 4 季度購買商品時更積極地切換到品牌查詢。

在亞馬遜上,典型的購物旅程從通用關鍵字開始,並以品牌關鍵字結束

為了更好地了解顧客商品購買率,我們開始比較顧客在亞馬遜上使用通用關鍵字(例如智能揚聲器)與品牌關鍵字(例如 Amazon Echo)在 Amazon 購物時會發生的情況。研究的這一部分的目的是了解顧客是否更有可能:

  • 使用一般關鍵字查詢,然後購買商品,或
  • 購買特定品牌,然後購買商品。

我們發現,一般來說,更多的顧客通常會開始使用一般關鍵字在亞馬遜上購物,然後在購買前進行調整查詢,以便包括在品牌關鍵字中。下圖顯示顧客在購買前改進查詢以包括品牌關鍵字的百分比。

顧客旅程長度和期間總計顧客百分比

第 1 季度— 第 3 季度

當天購買

第 1 季度— 第 3 季度即日購買,最後購物搜尋字詞:
 51%
第 1 季度— 第 3 季度即日購買, 最近 2 次購物查詢: 56%

在 30 天內購買

第 1 季度— 第 3 季度 30 天內購買,最後購物搜尋字詞: 55%
第 1 季度— 第 3 季度 30 天內購買,最近 2 次購物查詢: 61%

第 2 季度— 第 4 季度

當天購買

第 2 季度— 第 4 季度即日購買,最後購物搜尋字詞: 53%
第 2 季度— 第 4 季度當日購買, 最近 2 次購物查詢: 57%

在 30 天內購買

第 2 季度 — 第 4 季度 30 天內購買, 最後購物搜尋字詞: 58%
第 2 季度— 第 4 季度 30 天內購買, 最近 2 次購物查詢: 63%
橙色圓圈: 上次購物搜尋字詞

上次購物搜尋字詞

淺藍色圓圈: 最近 2 次購物查詢

最近 2 次購物查詢

結論和建議

我們的分析顯示,大多數顧客都從亞馬遜上商品的一般查詢開始,然後在進行購買之前將它們精細化為品牌查詢。我們的分析還顯示,顧客在第 4 季度往往更多於一年中任何其他時間轉向品牌查詢,這可能與重要購物活動期間的品牌廣告活動和優惠有關,或者可能是因為顧客在節日期間研究禮物創意。

為了確保廣告在正確的時間聯繫正確的受眾,我們提出了一些建議。

建議

  • 考慮在顧客購物旅程的早期提高商品和品牌知名度。提高消費者旅程的早期可見度(例如,當他們仍使用通用術語購物時)可以有助於確保顧客在做出購買決定或品牌改進之前考慮廣告主的商品。
  • 使用品牌推廣商品推廣,透過對通用關鍵字進行競價,在顧客購物旅程的早期吸引消費者,從而提高品牌知名度,並增加他們將購物改善到您品牌關鍵字的可能性。
  • 使用展示型推廣廣告聯繫顧客,進一步提高品牌可見度,同時購物者瀏覽 Amazon 商店中的品類。

方法

以下是針對德國五大個人護理器具類別進行分析所採取的步驟分析(男士剃鬚刀、脫毛機、電動牙刷、鬍鬚和脫毛器以及脫毛設備)所採取的步驟。

  • 我們隔離了一般購物搜尋字詞的顧客(沒有指定品牌名稱或型號的購物)作為他們在亞馬遜上旅程中的第一個購物搜尋字詞。
  • 在該群組中,我們檢查顧客是否在 2019 年購買商品(在同一天或以後),並在購買商品前至少再進行一次購物搜尋字詞。
  • 我們改進了研究,以排除在暴露廣告後出現的品牌搜尋,以消除品牌推廣、商品推廣等的任何廣告影響。
  • 然後,我們分析了購買商品前最後一到三個查詢,並將這些查詢分為品牌(指定品牌名稱或型號的購物活動,或指定品牌名稱和型號的購物活動)和通用(無指定品牌名稱和型號的購物活動)查詢。我們決定在購買商品前分析最後一個查詢和第二次到最後一個查詢,因為這是品牌/泛用藥分割達到飽和度的階段。
  • 根據下列參數移除異常值:
    • 消費者旅程中的查詢次數。為了消除異常值,我們應用中位規則方法(第 2±2.3 季度間範圍或 IQR)。因此,只包含下列資料範圍:(i) [0, 30] 天;(ii) [0, 10] 查詢。
  • 我們將數據分為 2019 年第 1 季度— 第 3 季度和 2019 年第 4 季度進行的購買項目,這是為了評估顧客在第 4 季度的購物旅程是否與年度其餘部分有所不同。