[Studium przypadku] Jak australijski butik z odzieżą damską zwiększył zyski dzięki DataFeedWatch

Problem

Nasz klient, Blue Bungalow, jest jednym z wiodących sklepów internetowych z modą dla kobiet, takich jak lniane sukienki i akcesoria, z ponad 3000 fantastycznych stylów do wyboru. W sklepie znajduje się ponad 150 różnych marek.

Moda jest niezwykle konkurencyjna w reklamie, ponieważ coraz większa liczba firm licytuje te same wyszukiwane hasła, co powoduje wzrost cen na aukcjach.

W rezultacie, jeśli wszystko inne pozostaje bez zmian, w celu utrzymania liczby lub wzrostu liczby kliknięć można zwiększyć koszt kliknięcia dla grup produktów w zakupach i wyszukiwanych haseł, co zmniejsza zysk, lub kontynuować bez zmian, gdy liczba kliknięć spada, aby spowodować spadek przychodów. Klient zwrócił się do nas w celu zidentyfikowania problemów i napotkanych problemów.

Nasz cel z Blue Bungalow był prosty: skalować przez zysk.

Skalować można tylko z dodatnim przepływem pieniężnym, który pochodzi z generowania zysku. Zwiększony ruch nie ma znaczenia, więcej transakcji nie ma znaczenia, a jeszcze bardziej nie ma znaczenia przychody. Każda firma w końcu umrze bez zysku.

Firma Digital Darts przeprowadziła audyt swojego obecnego konta reklamowego, identyfikując różne nieużywane funkcje i brak segmentacji, co oznaczało niewielką dyskryminację stawek w celu optymalizacji decyzji dotyczących skalowania. Inteligentne kampanie zakupowe są zbyt powszechne w firmach prowadzonych przez Shopify, ponieważ są łatwe do tworzenia i zarządzania.

Agencje uwielbiają ręczną naturę, ponieważ pozwala im to zaoszczędzić czas. Ale to krótkoterminowy zysk za długoterminową stratę. W typie kampanii brakuje danych o wyszukiwanych hasłach pokazujących, jakie zapytania doprowadziły do ​​sprzedaży, co oznacza, że ​​nie otrzymujesz żadnych statystyk pozwalających podejmować decyzje o zyskach ani danych o konwersjach pochodzących z zakupów, aby podsycać pomysły w kampaniach w sieci wyszukiwania.

Rozwiązanie

Śledzenie koszyka reklam Google

W 2020 r. Google Ads opublikował wersję beta swojego kodu śledzenia konwersji koszyka. O tym, jak to zrobić, pisałem w innym blogu na DataFeedWatch o nazwie Śledzenie konwersji Google Ads z danymi koszyka .

Wykorzystaliśmy nową funkcję, która dostarczyła nam dane eCommerce, takie jak liczba przedmiotów na zakup, koszt sprzedanych towarów i zysk z zakupów. Dane koszyka są ważne, ponieważ dodają kolejną warstwę istotnych informacji do każdej konwersji.

Wykorzystując dane koszyka, możesz zobaczyć, jakie produkty, takie jak spodnie i legginsy, są kupowane za pomocą kliknięć reklam i które produkty dają lepszą konwersję. Możesz również zobaczyć, jakie przedmioty, takie jak trampki, są najlepiej sprzedającymi się produktami i jakie są zyski.

Dzięki regularnemu śledzeniu Google Ads Conversion Tracking (GACT), jeśli podzielisz różne grupy produktów w swojej kampanii zakupowej, jedyne, co możesz wiedzieć i ocenić, to to, jakie produkty zostały kliknięte i jakie przychody pochodzą z zakupu.

Segmentacja za pomocą DataFeedWatch

Teraz, korzystając z DataFeedWatch i danych koszyka, wiedzieliśmy, jakie produkty zostały zakupione, nawet jeśli kliknięty kod SKU różnił się od tego w reklamie zakupowej.

Za pomocą pola Cost of Goods Sold (COGS) w kanale zakupów możemy zobaczyć zysk. Wykorzystanie tych cennych danych dało klientowi i naszemu zespołowi znacznie lepsze i całościowe wyobrażenie o opłacalności ich kampanii zakupowych. Pomaga nam to jeszcze bardziej optymalizować kampanie.

Nie jest niczym niezwykłym, że zysk brutto utrzymuje się lub nieznacznie spada wraz ze wzrostem kosztów, ale możesz zobaczyć, jak zysk brutto może rosnąć dzięki właściwym decyzjom:

Wcześniej w Shopify można było zbierać informacje o kosztach z utworzonymi metapolami. Menedżerowie i właściciele sklepów musieli samodzielnie wprowadzić koszt na przedmiot w polach meta, a następnie DataFeedWatch mógł wyodrębnić i pobrać te informacje.

Jednak Shopify wprowadził korzystne pole kosztu na przedmiot, które możemy łatwiej wykorzystać w DataFeedWatch. Większość sprzedawców używa teraz tego pola, ponieważ wpływa ono na różne raporty na platformie.

Aby skonfigurować pole Kosztu towaru sprzedanego w Google Ads, w DataFeedWatch utworzyliśmy pole wewnętrzne o nazwie koszt na przedmiot :

Zapewnia to elastyczność i łatwość korzystania z tych samych danych w innych kanałach, takich jak dynamiczne reklamy produktów w reklamach na Facebooku.

Następnie w przypadku pliku danych Zakupy Google zmapowaliśmy atrybut Google cost_per_goods_sold z polem wewnętrznym:

W mojej książce Google Shopping For Shopify: The Definitive Guide strategia i różne pola zostały omówione bardziej szczegółowo w celu optymalizacji kampanii zakupowych.

System Google Ads jest niezwykle subiektywny i zautomatyzowany. Jest to subiektywne, jeśli chodzi o to, co uważa za najskuteczniejszy sposób optymalizacji kampanii reklamowej i wydawania cennych pieniędzy na reklamę.

Wierzymy jednak w obiektywne strategie i rekomendacje oparte na faktach i dopasowane do konkretnych celów.

Dynamiczne reklamy w wyszukiwarce z DataFeedWatch

DataFeedWatch był również używany w dynamicznych reklamach w wyszukiwarce (DSA) jako strategia gromadzenia danych wyszukiwania, które nie zostały przechwycone w innych kampaniach w wyszukiwarce. Im wyższa liczba jednostek SKU w sklepie, tym ważniejsza jest zautomatyzowana strategia utrzymywania danych.

• Stworzyliśmy i utrzymywaliśmy strategię DSA z DFW dla Blue Bungalow poprzez:
• stworzenie własnego kanału,
• wybór formatu separatora przecinków,
• zmiana nazwy adresu URL strony, aby użyć wariantu adresu URL Shopify,
• i przy użyciu niestandardowej etykiety dopasowanej do marki.

Plik CSV jest następnie przesyłany jako firmowe bazy danych i można go regularnie pobierać, aby zapewnić aktualność kampanii DSA. Stawki można dostosować do zysku.

Dodatki

Inne wdrożone strategie obejmowały segmentację ruchu markowego i niemarkowego we wszystkich typach kampanii. Dodatkowo tworzenie dogłębnych ręcznych kampanii w wyszukiwarce i ostatecznie pozyskanie na zimno poprzez sieć reklamową, gdy dane dotyczące konwersji stale rosły.

Wyniki

• Całkowite wydatki na reklamę wzrosły o 2000%, a przychody o 3000% , podczas gdy zysk brutto nadal rośnie.
  
  
• Kampanie Google Ads firmy Blue Bungalow są bardziej opłacalne niż w przeszłości.

• Kampanie typu cold display przynoszą teraz większe zyski niż wszystkie kampanie zarządzane wcześniej, zanim przyszliśmy na rynek.

• Wraz ze wzrostem liczby powracających gości, a także wzrostem wartości klienta, przychody z innych kanałów rosną z góry lejka, ogólnego ruchu terminowego.

Jeśli jesteś marką Shopify i chcesz zoptymalizować różne płatne kampanie marketingowe, gorąco polecamy DataFeedWatch jako narzędzie do zarządzania plikami danych.