[사례 연구] 호주 여성 의류 부티크가 DataFeedWatch에서 수익을 올린 방법

문제

우리 고객인 Blue Bungalow는 3,000가지 이상의 환상적인 스타일 중에서 선택할 수 있는 린넨 드레스 및 액세서리와 같은 여성 의류를 위한 최고의 온라인 패션 쇼핑 매장 중 하나입니다. 매장에는 150개 이상의 다양한 브랜드가 있습니다.

동일한 검색어에 입찰하는 기업의 수가 증가하여 경매 가격이 상승함에 따라 패션은 광고 경쟁이 매우 치열합니다.

결과적으로 다른 모든 항목이 동일하게 유지되면 볼륨을 유지하거나 늘리기 위해 쇼핑의 제품 그룹에 대한 클릭당 비용을 늘리고 검색의 검색어를 증가시켜 수익을 감소시키거나 클릭 수가 감소하는 동안 계속할 수 있습니다. 수익 감소. 클라이언트는 직면한 문제와 문제를 식별하기 위해 우리에게 접근했습니다.

Blue Bungalow의 목표는 간단했습니다. 수익을 통한 확장입니다.

수익 창출에서 나오는 긍정적인 현금 흐름으로만 확장할 수 있습니다. 트래픽 증가는 중요하지 않고 더 많은 거래가 중요하지 않으며 수익은 더 중요하지 않습니다. 모든 사업은 결국 이익 없이 죽습니다.

Digital Darts는 현재 광고 계정을 감사하여 사용되지 않는 다양한 기능과 세분화가 부족하여 확장 결정을 위해 최적화하기 위한 입찰 차별이 거의 없음을 확인했습니다. 스마트 쇼핑 캠페인은 만들고 관리하기 쉽기 때문에 Shopify가 운영하는 비즈니스에서 너무 일반적입니다.

대행사는 시간을 절약해 주기 때문에 손을 떼지 않는 성격을 좋아합니다. 그러나 장기적 손실에 대한 단기 이익입니다. 캠페인 유형에는 어떤 쿼리가 판매로 이어졌는지 보여주는 검색어 데이터가 부족합니다. 즉, 검색 캠페인에서 쇼핑에서 아이디어를 도출하기 위해 수익 결정 또는 전환 데이터를 유도하는 통찰력을 얻을 수 없습니다.

해결책

Google Ads 장바구니 추적

2020년에 Google Ads는 장바구니 전환추적 코드의 베타 버전을 출시했습니다. 장바구니 데이터를 사용한 Google Ads 전환 추적 이라는 DataFeedWatch의 다른 블로그에서 이에 대해 설정하는 방법에 대해 썼습니다.

우리는 구매당 품목 수, 매출 원가 및 구매 이익과 같은 전자 상거래 데이터를 제공하는 새로운 기능을 사용했습니다. 장바구니 데이터는 각 전환 위에 관련 정보의 또 다른 레이어를 추가하기 때문에 중요합니다.

장바구니 데이터를 활용하여 바지, 레깅스 등 광고 클릭을 통해 구매한 상품과 전환율이 높은 상품을 확인할 수 있습니다. 운동화 등 어떤 아이템이 가장 많이 팔렸는지, 어떤 수익을 냈는지도 확인할 수 있다.

일반 Google Ads 전환추적(GACT) 추적을 사용하여 쇼핑 캠페인에서 다양한 제품 그룹을 분류하면 가장 많이 알고 평가할 수 있는 것은 클릭한 제품과 구매에서 발생한 수익입니다.

DataFeedWatch를 사용한 세분화

이제 DataFeedWatch와 장바구니 데이터를 사용하여 클릭한 SKU가 쇼핑 광고의 SKU와 달라도 어떤 제품을 구매했는지 알 수 있었습니다.

쇼핑 피드의 매출 원가(COGS) 필드를 사용하여 이익을 볼 수 있습니다. 이 귀중한 데이터를 사용하여 고객과 우리 팀은 쇼핑 캠페인이 얼마나 수익성이 있었는지에 대한 훨씬 더 좋고 전체적인 아이디어를 얻었습니다. 이는 캠페인을 더욱 최적화하는 데 도움이 됩니다.

비용이 증가함에 따라 총 이익이 유지되거나 약간 감소하는 것은 드문 일이 아니지만 올바른 결정으로 총 이익이 어떻게 급증할 수 있는지 알 수 있습니다.

이전에는 Shopify에서 생성한 메타 필드로 비용 정보를 수집할 수 있었습니다. 관리자와 상점 소유자는 메타 필드에 항목당 비용을 직접 입력해야 했고 DataFeedWatch는 이 정보를 추출하고 다운로드할 수 있었습니다.

그러나 Shopify는 DataFeedWatch에서 더 쉽게 사용할 수 있는 항목당 비용 필드를 도입했습니다. 대부분의 판매자는 이 필드가 플랫폼 내의 다양한 보고서에 영향을 미치기 때문에 이 필드를 사용합니다.

Google Ads의 Cost of Good Sold 필드를 설정하기 위해 DataFeedWatch에서 항목당 비용 이라는 내부 필드를 만들었습니다.

이를 통해 Facebook 광고의 동적 제품 광고와 같은 다른 채널에서 동일한 데이터를 유연하고 쉽게 사용할 수 있습니다.

다음으로 Google 쇼핑 피드의 경우 Google의 cost_per_goods_sold 속성을 내부 필드에 매핑했습니다.

내 Google Shopping For Shopify: Definitive Guide 책에서 쇼핑 캠페인을 최적화하기 위한 전략과 다양한 분야에 대해 더 자세히 설명합니다.

Google Ads 시스템은 지극히 주관적이고 자동화되어 있습니다. 광고 캠페인을 최적화하고 귀중한 광고 비용을 지출하는 가장 효과적인 방법이라고 생각하는 것은 주관적입니다.

그러나 우리는 사실 데이터를 기반으로 하고 특정 목표에 부합하는 객관적인 전략과 권장 사항을 믿습니다.

DataFeedWatch를 사용한 동적 검색 광고

DataFeedWatch는 다른 검색 캠페인에서 캡처되지 않은 검색 데이터를 수집하기 위한 전략으로 동적 검색 광고(DSA)에도 사용되었습니다. 상점의 SKU 수가 많을수록 데이터를 유지 관리하는 자동화 전략이 더 중요합니다.

• 다음과 같이 Blue Bungalow용 DFW와 함께 DSA 전략을 만들고 유지했습니다.
• 맞춤 채널 만들기,
• 쉼표 구분자 형식 선택,
• Shopify의 변형 URL을 사용하도록 페이지 URL 이름 바꾸기,
• 브랜드에 맞는 맞춤형 라벨을 사용합니다.

그런 다음 CSV 파일이 비즈니스 데이터로 업로드되고 DSA 캠페인을 최신 상태로 유지하기 위해 정기적으로 가져올 수 있습니다. 입찰은 이익을 충족하도록 사용자 정의할 수 있습니다.

엑스트라

구현된 다른 전략에는 모든 캠페인 유형에서 브랜드 및 비브랜드 트래픽을 분류하는 것과 관련이 있습니다. 또한 심층적인 수동 검색 캠페인을 구축하고 궁극적으로 전환 데이터가 계속 증가함에 따라 디스플레이를 통한 콜드 획득.

결과

• 총 수익은 계속 증가하면서 총 광고 지출 은 2000%, 수익은 3000% 증가했습니다.
  
  
• Blue Bungalow의 Google Ads 캠페인은 과거보다 수익성 이 높습니다.

• 콜드 디스플레이 캠페인은 이제 우리가 합류하기 전에 이전에 관리했던 모든 캠페인보다 더 많은 순수익 을 거두었습니다.

• 고객의 재방문자 수가 증가하고 고객 평생 가치가 증가함에 따라 다른 채널의 수익 이 유입경로 상단, 즉 일반 기간 트래픽에서 증가하고 있습니다.

Shopify 브랜드이고 다양한 유료 마케팅 캠페인을 최적화하려는 경우 피드 관리 도구로 DataFeedWatch를 적극 권장합니다.