[دراسة حالة] كيفية إدارة تنوعات المنتجات بشكل فعال عبر Facebook و Google

المشكلة: التحسين والقياس

كان لعملائنا هدفان أساسيان:

1. ينمو بسرعة : لقد تأخروا في مبيعاتهم المتوقعة وكان يوم الجمعة الأسود قادمًا.
2. تحسين ميزانيتهم : أرادوا تحقيق أقصى استفادة من ميزانيتهم ​​من خلال زيادة الإنفاق على عدد أقل من المتغيرات.

في الواقع ، كان لديهم عدد كبير من متغيرات الحجم (مقارنة بالمنتجات الأصلية):

• 150 منتجات للوالدين
• 1200+ متغيرات الحجم

ساعدتنا عملية حسابية بسيطة جدًا في فهم كيفية تأثير اختيار تضمين المتغيرات أو عدم تضمينها في نتائج حملاتهم.

مع متغيرات الحجم:

• متوسط ​​الكلفة بالنقرة العمودية: 0.10 يورو - 0.20 يورو
• ميزانية التسوق اليومية: 100 يورو
• النقرات اليومية المقدرة: 500-1000 نقرة
• عدد وحدات SKU مع المتغيرات: 1200
• النقرات المقدرة حسب المنتج: 0.41 - 0.83
  

بدون متغيرات الحجم

• متوسط ​​الكلفة بالنقرة العمودية: 0.10 يورو - 0.20 يورو
• الميزانية اليومية للتسوق: 100 يورو
• النقرات اليومية المقدرة: 500-1000 نقرة
• عدد وحدات SKU بدون متغيرات: 150
• النقرات المقدرة حسب المنتج: 3.33 - 6.66

أطلقنا حملات Google Shopping والحملات على شبكة البحث لفترة من الوقت لمعرفة عدد الأشخاص الذين كانوا يبحثون عن أحذية نسائية إيطالية الصنع مع تضمين الحجم أيضًا في البحث. قمنا بتصدير مصطلحات البحث وعزلناها ووجدنا أن مصطلحات البحث التي تضمنت أحجامًا (مثل 42) لا تغطي حتى 1٪ من إجمالي عمليات البحث.

أخذنا في الاعتبار أيضًا متوسط ​​معدل التحويل لقطاع الأحذية بدون علامة التجارية والذي يتراوح بين 0.80٪ و 1.50٪.

في هذه المرحلة ، لم نتمكن من العمل على موجز يتضمن متغيرات تأخذ في الاعتبار كل هذه العوامل معًا ، بالإضافة إلى الحاجة إلى النمو بسرعة.

نقطة انطلاقنا

كانت استراتيجيتنا الأصلية هي تصدير خلاصة لا تتضمن متغيرات الحجم. هذا النوع من المتغيرات له نفس السعر والصورة تمامًا مثل المنتج الأصلي ، على عكس متغيرات الألوان التي تحتوي على صور مختلفة ومتغيرات بحجم الأطفال يمكن أن تتغير حسب السعر.

لم يكن هذا سهلاً مع Shopify حيث أن النظام الأساسي يستخدم المتغيرات أكثر من معظم أنظمة إدارة المحتوى الأخرى من خلال تخصيص عنوان URL مختلف لكل منها. يجعل العمل مع المنتجات الأصلية أكثر صعوبة بعد تخصيص القوالب.

بالإضافة إلى ذلك ، كانت هناك مشكلة تجديد النشاط التسويقي الديناميكي. كان علينا التأكد من أن علامة تجديد النشاط التسويقي في إعلانات Google ستأخذ المعرفات المفروضة التي أنشأناها للاحتفاظ بالخلاصة بدون متغيرات بدلاً من المعرفات الأصلية من Shopify والتي تتضمن دائمًا: "shopify" + "_" + "IT" + "_" + "معرّف مجموعة العناصر" + "معرّف المتغير" .

الحل

بالنظر إلى كل هذا ، قررنا تجربة DataFeedWatch بعد إجراء بحث متعمق لإدارة تغذية البيانات وبرامج التحسين. كان هذا هو الحل الأفضل الذي سمح بالتخصيص الدقيق والمستقر والمستدام.

أولاً ، استخدمنا DataFeedWatch لإنشاء موجز Facebook. ثم أصبح لدينا تلقائيًا خيار استبعاد متغيرات الحجم وتصدير موجز البيانات هذا عبر ملف .xml.

إليك مقال يتحدث عن هذا بالضبط: "هل يجب عليك تضمين المتغيرات والمنتجات الرئيسية في موجز البيانات الخاص بك؟ "

قررنا بعد ذلك إعادة تسمية معرّفات المنتجات (جنبًا إلى جنب مع السمات المهمة الأخرى) باستخدام معرفات الوالدين بدلاً من معرفات المتغيرات. هذا لأننا أردنا تجنب التضارب السيئ السمعة مع سمة "التوفر" التي من شأنها المخاطرة بوضع علامة "نفاد المخزون" على المنتج بأكمله عندما يتم بيع الحجم الأصغر فقط ، على سبيل المثال.

كانت النتيجة خلاصة بدون متغيرات الحجم ، مع جميع السمات في مكانها وجاهزة للاستخدام:

إنشاء إعلانات Shopping بصيغ مختلفة

في الوقت نفسه ، أنشأنا خلاصة Google Shopping مع جميع المتغيرات المضمنة التي سيتم استخدامها في القوائم المجانية لـ Google Shopping . من ناحية أخرى ، يعد تضمين المتغيرات أمرًا ضروريًا لأن Google تتيح إمكانية عرض جميع المتغيرات في علامة التبويب Shopping.

النتائج

ثم انتقلنا من هذا الموقف (حيث كان هذا المنتج يحتوي على 15 متغيرًا):

الى هذا:

يكتسب وزن الأداء معنى وقيمة أكبر إذا أخذنا في الاعتبار هذه العوامل الإضافية:

• مع هذا العميل بدأنا بالكامل من الصفر. لم يسبق لهم عرض إعلانات من قبل ، وكانت علامتهم التجارية جديدة في السوق ، ولم يكن لديهم أي تاريخ على الإنترنت أو وعي بالعلامة التجارية.
• تم إنشاء الموقع وإطلاقه قبل بضعة أسابيع ، وأيضًا بدون أي بيانات تاريخية.
• كانوا ينتقلون إلى قطاع تنافسي للغاية مع منافسين كبار لديهم الكثير من الميزانية والتاريخ.
• لم تكن أسعار منتجاتهم ، بسبب مشاكل التكلفة الداخلية ، تنافسية للغاية. تم إدراج منتجاتهم بسعر نهائي يزيد بنسبة 20٪ عن متوسط ​​السوق.
• وصلت النتائج على الفور وبطريقة ثابتة وقابلة للتطوير.
  
  

من خلال الاستفادة من تحسين سمات الخلاصة باستخدام DataFeedWatch (مثل العناوين والأوصاف والعروض الترويجية والخصومات) ، تمكنا من وضع عملائنا في القمة مع الاستقرار والاستدامة. لقد تمكنوا من التنافس على نفس الكلمات الرئيسية التي كان أفضل البائعين يحتلون مرتبة لها.

إنشاء استراتيجية قناة شاملة

استخدمنا نفس الخلاصة التي تم إنشاؤها باستخدام DataFeedWatch لإدراج إعلانات Facebook. لقد ساعدنا ذلك كثيرًا في إنشاء إستراتيجية شاملة للقنوات التي تشارك نفس مصدر البيانات لأسباب مختلفة للتتبع وإعادة الاستهداف.

منذ ذلك الحين ، نمت حركة المرور العضوية والمباشرة بشكل كبير. بالإضافة إلى ذلك ، مع الأخذ في الاعتبار جميع مصادر حركة المرور ، انتقل العميل من 0 يورو إلى 300000 يورو في 5 أشهر فقط.

يواصل عملاؤنا استخدام Bitmetrica لأنشطتهم التسويقية الرقمية ويستمر Google Shopping في تغطية جزء كبير من الإيرادات وحركة المرور.

تنمو علامتهم التجارية بسرعة ولا تزال منتجاتهم في وضع ممتاز لأهم مصطلحات البحث بطريقة ثابتة ومستقرة.

حول Bitmetrica

Bitmetrica هي وكالة تساعد عملائها على إنشاء تواجد قوي ومستقر ومستدام عبر الإنترنت لأعمالهم من خلال قنوات التسويق الرقمي الرئيسية.

نتعامل مع كل عميل بشكل مختلف من خلال تكييف الإجراءات والاستراتيجيات وأساليب التحسين التي تأخذ احتياجاتهم في الاعتبار. نهدف دائمًا إلى جعل استثماراتهم مستدامة.