[ケーススタディ] オーストラリアの婦人服ブティックが DataFeedWatch から利益を上げた方法

問題

クライアントである Blue Bungalow は、3,000 を超える素晴らしいスタイルから選択できる、リネンのドレスやアクセサリーなどの婦人服の主要なオンライン ファッション ショッピング ストアの 1 つです。 店内には150以上のブランドを取り揃えています。

ファッション業界は広告において非常に競争が激しく、同じ検索語句に入札する企業の数が増加し、オークションの価格が上昇しています。

結果として、他のすべてが同じままである場合、ボリュームを維持または成長させるには、ショッピングの製品グループと検索の検索用語のクリックあたりのコストを増やして利益を減らすか、クリック量が減少している間はそのまま続行して、収益の低下。 クライアントは、直面している問題や問題を特定するために私たちにアプローチしてきました。

Blue Bungalow での私たちの目標は単純でした。

利益を生み出すことで得られる正のキャッシュ フローでのみスケーリングできます。 トラフィックの増加、トランザクションの増加、さらには収益の増加は重要ではありません。 どのようなビジネスも、最終的には利益を得ることなく消滅します。

Digital Darts は現在の広告アカウントを監査し、使用されていないさまざまな機能と、スケーリングの決定を最適化するための入札差別がほとんどないことを意味するセグメンテーションの欠如を特定しました。 スマート ショッピング キャンペーンは、作成と管理が簡単なため、Shopify が運営するビジネスでは非常に一般的です。

エージェンシーは時間を節約できるので、ハンズオフの性質を気に入っています。 しかし、それは長期的な損失に対する短期的な利益です。 キャンペーン タイプには、どのクエリが販売につながったかを示す検索用語データがありません。つまり、利益の決定を推進するための洞察や、検索キャンペーンのアイデアを促進するためのショッピングからのコンバージョン データが得られないことを意味します。

ソリューション

Google 広告カート トラッキング

2020 年、Google 広告はカート コンバージョン トラッキング コードのベータ版をリリースしました。 これを設定する方法については、カート データを使用した Google 広告コンバージョン トラッキングという DataFeedWatch の別のブログで書きました。

購入ごとのアイテム数、販売された商品のコスト、購入の利益などの e コマース データを提供する新しい機能を使用しました。 カート データは、各コンバージョンの上に関連情報の別のレイヤーを追加するため、重要です。

カートのデータを活用すると、パンツやレギンスなど、広告クリックで購入された商品や、コンバージョン率の高い商品を確認できます。 また、スニーカーなどの売れ筋商品や利益額も確認できます。

通常の Google 広告コンバージョン トラッキング (GACT) トラッキングでは、ショッピング キャンペーンでさまざまな製品グループをセグメント化すると、最も多くのことを把握して評価できるのは、クリックされた製品と、購入から得た収益額です。

DataFeedWatch によるセグメンテーション

DataFeedWatch とカートのデータを使用して、クリックされた SKU がショッピング広告のものと異なっていたとしても、どの商品が購入されたかを知ることができました。

ショッピング フィードの売上原価 (COGS) フィールドの助けを借りて、利益を確認できます。 この貴重なデータを使用することで、クライアントと私たちのチームは、ショッピング キャンペーンの収益性について、より優れた全体像を把握することができました。 これにより、キャンペーンをさらに最適化できます。

コストが増加しても粗利益が維持されるか、わずかに減少することは珍しいことではありませんが、適切な決定を行うことで粗利益がどのように増加するかを確認できます。

以前の Shopify では、作成したメタ フィールドを使用してコスト情報を収集することができました。 マネージャーと店舗の所有者は、アイテムごとのコストを自分でメタ フィールドに入力する必要があり、DataFeedWatch はこの情報を抽出してダウンロードすることができました。

ただし、Shopify は、DataFeedWatch でより簡単に使用できる有益なアイテムあたりのコスト フィールドを導入しました。 プラットフォーム内のさまざまなレポートに影響するため、ほとんどのマーチャントは現在このフィールドを使用しています。

Google 広告の Cost of Good Sold フィールドを設定するために、DataFeedWatch で、 cost per itemという内部フィールドを作成しました。

これにより、Facebook 広告の動的製品広告など、他のチャネルで同じデータを柔軟かつ簡単に使用できます。

次に、Google ショッピング フィードについて、Google のcost_per_goods_sold属性を内部フィールドにマッピングしました。

私のGoogle Shopping For Shopify: The Definitive Guide book では、ショッピング キャンペーンを最適化するための戦略とさまざまな分野について詳しく説明しています。

Google 広告 のシステムは非常に主観的で自動化されています。 広告キャンペーンを最適化し、貴重な広告費を費やすための最も効果的な方法と見なされるものについては、主観的なものです。

ただし、実際のデータに基づいて特定の目標に沿った客観的な戦略と推奨事項を信じています。

DataFeedWatch を使用した動的検索広告

DataFeedWatch は、他の検索キャンペーンでは得られない検索データを収集するための戦略として、動的検索広告 (DSA) にも使用されました。 店舗の SKU 数が多いほど、データを維持するための自動化された戦略がより重要になります。

• Blue Bungalow の DFW を使用した DSA 戦略を次のように作成し、維持しました。
• カスタム チャネルの作成、
• カンマ区切り形式の選択、
• ページの URL の名前を変更して、Shopify のバリアント URL を使用する
• ブランドに合わせてカスタムラベルを使用します。

CSV ファイルはビジネス データとしてアップロードされ、定期的に取得して DSA キャンペーンを最新の状態に保つことができます。 入札は、利益を満たすようにカスタマイズできます。

エクストラ

実施されたその他の戦略には、ブランドのトラフィックとブランドのないトラフィックをすべてのキャンペーン タイプにわたってセグメント化することが含まれていました。 さらに、綿密な手動検索キャンペーンを構築し、コンバージョン データが増加し続けているため、最終的にはディスプレイ広告によるコールド アクイジションを行いました。

結果

• 総広告費は 2000% 増加し、収益は 3000% 増加しましたが、粗利益は増加し続けています。
  
  
• Blue Bungalow のGoogle 広告キャンペーンは、以前より収益性が向上しています。

• コールド ディスプレイ キャンペーンは、私たちが参加する前に管理していたすべてのキャンペーンよりも純利益が多くなりました。

• クライアントのリピート訪問者数の増加と顧客生涯価値の増加により、他のチャネルからの収益は、目標到達プロセスの上部である一般用語トラフィックから増加しています。

Shopify ブランドで、さまざまな有料マーケティング キャンペーンを最適化したい場合は、フィード管理ツールとして DataFeedWatch を強くお勧めします。