[Estudio de caso] Aumento del rendimiento de Google Shopping con DataFeedWatch

Problema I: La alimentación con productos crudos produce resultados mediocres

A menudo recibimos nuevos clientes que tienen feeds de productos intactos, lo que significa que los títulos, descripciones, tipos de productos, etc. no están editados. Por eso, la copia que recibimos no está lo suficientemente optimizada como para generar un rendimiento satisfactorio de la campaña.

Quizás se pregunte: “¿Por qué optimizar mi feed de productos? Los anuncios de mis productos se muestran de todos modos”.

Bueno, un feed correctamente optimizado ayuda a Google a priorizar sus productos debido a atributos como:

• Un título descriptivo
• Una descripción orientada a las características de los productos.
• Tipo de producto
• Identificadores de productos como GTIN/SKU
• Color
• Tamaño
• Género

Introducir toda la información posible en Google sobre cuál es su producto, cómo se usa, cómo se ve (color, tamaño, etc.) se reducirá a determinar por qué se adapta mejor a la consulta de búsqueda determinada.

Como se mencionó anteriormente, un feed bien optimizado probablemente dará lugar a que una campaña de compras funcione mejor que con un feed no optimizado. Pero, ¿cómo lo utilizamos realmente en KompetenceKanalen?

Normalmente lo utilizamos como sustituto de las propias reglas de feeds de Google Merchant Center, ya que DataFeedWatch ofrece una variedad de formas de optimizar atributos e incluir o excluir productos de una forma muy personalizable. Hemos decidido brindarle a usted, lector, un vistazo a una de nuestras cuentas de DataFeedWatch y a cómo organizamos y optimizamos nuestro título y atributos GTIN.

Solución: optimización de títulos y GTIN

Optimización del título

Nuestro cliente tenía productos sin la marca ni el tipo de producto en el título, por lo que creamos una regla para agregarlos.

Organizamos los nuevos títulos para que la marca apareciera primero, luego el título original y, al final, el tipo de producto. Para asegurarnos de que esto solo afectara al producto al que le faltaba el nombre de la marca, agregamos un factor [Solo si]. Excluyó de esta regla todos los productos que ya tenían la marca indicada en el título. Como toque final, nos aseguramos de agregar un factor [Else], que le cambió el nombre al título original si ninguna de las reglas anteriores tuvo algún efecto en el título del producto.

Al hacerlo de esta manera, nos aseguramos de que cada título que fuera problemático y/o careciera de la información adecuada obtuviera lo que necesitaba para poder funcionar lo mejor posible.

Después de cargar nuestro feed optimizado en el Merchant Center del cliente, vimos un aumento en las conversiones de Google Shopping de un sorprendente 95,67% .

Optimización GTIN

Si el atributo GTIN se completa incorrectamente, sus productos serán rechazados. Por supuesto, esto significa que no hay margen de error cuando se completan los atributos GTIN.

Los GTIN pueden tener hasta 13 caracteres. Para contrarrestar la posibilidad de error, creamos una regla para el atributo GTIN que elimina los números ingresados ​​si tenían menos o más de 13 caracteres. Al agregar esto, nos aseguramos de que ningún producto sea rechazado por un GTIN demasiado largo o demasiado corto. Preferimos tener un producto sin GTIN que un producto denegado.

Problema II: el ROAS no aporta suficiente información sobre los beneficios de las conversiones

El ROAS ha sido la elección estable de estrategia de oferta automática para las campañas de Shopping, y sigue siéndolo. El único problema con el ROAS es no conocer el beneficio real de una conversión. Un ROAS del 800 % puede parecer y parecer bueno, pero si el margen de beneficio de ese producto determinado no coincide con el objetivo de ROAS, el cliente no obtendrá beneficios de Google Ads.

También existe una estrategia POAS, que tiene en cuenta diferentes costos, como costo de entrega, salario, costos fijos, etc.

En KompetenceKanalen hemos creado una manera de poder ofertar para obtener ganancias con la ayuda del retorno de la inversión publicitaria. ¿Cómo lo hacemos? Nos lo guardaremos para nosotros por ahora, pero podemos mostrarle cómo lo configuramos para que pueda obtener el margen de beneficio en su feed de productos con la ayuda de una etiqueta personalizada y DataFeedWatch.

Utilizamos nuestra propia estrategia de oferta con fines de lucro para uno de nuestros clientes, lo que generó un aumento del CTR, las conversiones, el valor de conversión y el ROAS. En nada menos que dos meses logramos aumentar:

• CTR con 38,82%
• Conversiones con 95,67%
• Valor de conversión con 139,85%
• ROAS con 29,11%

Solución: calcular los márgenes de beneficio en los feeds de productos utilizando DataFeedWatch

Para poder calcular el margen de beneficio de un producto en DataFeedWatch, debe poder extraer el costo y el precio del producto del CMS del cliente. Realmente no importa si es con o sin IVA, ya que puedes restar el IVA dentro de DataFeedWatch. En este ejemplo hemos sacado el precio sin IVA, al que nos referiremos a partir de ahora.

Este paso puede requerir algo de trabajo manual por parte de sus clientes, ya que el costo del producto generalmente no es un cuadro estándar para completar.

Una vez hecho esto, podemos pasar a DataFeedWatch y calcular el margen de beneficio.

Para incluir el margen de beneficio en el feed del producto, deberá hacerlo en una etiqueta personalizada de su elección. Cuando haya elegido una etiqueta personalizada específica para trabajar, deberá seguir los pasos que se muestran en la imagen a continuación.

Cambie el nombre al precio de venta sin IVA (que es “pris uden moms” en la captura de pantalla a continuación), para poder calcular el margen de beneficio. Después de eso haremos clic en "Editar valores", que es el botón azul en el lado derecho.

Luego veremos cómo introducir el porcentaje preciso del margen de beneficio en el feed.

Para poder cambiar o editar cuál es el 'precio sin IVA', tendrás que elegir el tipo de asignación "Recalcular". Esto hace que podamos usar el campo existente (pris uden moms) como base para nuestro cálculo. Luego restaremos el "coste por artículo" y lo dividiremos por el "precio sin IVA" (pris uden moms). Este es el cálculo estándar para obtener el margen de beneficio de un producto.

Si sacaste el precio con IVA, aquí es donde tendrás que restarlo. Haga esto agregando una nueva regla dentro de Editar valores y multiplíquela por 0,20.

Importante: Esto debe hacerse antes que los demás cálculos y debe ser la primera regla.

Ejemplo básico

Digamos que nuestro 'precio sin IVA' es 100, nuestro coste es 50, entonces el cálculo anterior da como resultado 0,5. Los siguientes dos pasos son obtener el margen de beneficio en un porcentaje completo, como 50%.

Usamos el tipo de mapeo "Redondo", con una entrada de 2, para obtener solo 0,50, y no 0,501893. Luego multiplicamos por 100 para obtener el porcentaje.

Los otros dos factores para nuestra regla son [Sólo SI] el costo por artículo es mayor que 0 y un factor [De lo contrario] que agrega un valor estático si las reglas anteriores fallan.

Dado que DataFeedWatch recupera y carga su feed todos los días, como lo haría con una configuración normal de CMS a GMC, todos los productos futuros se cargarán y clasificarán automáticamente en su respectivo grupo de margen de beneficio. Esto significa que configurar este cálculo del margen de beneficio es algo que se realiza una sola vez y no será necesario hacerlo cada vez que ingresen nuevos productos a su feed.