[Studiu de caz] Cum boutique australiană de îmbrăcăminte pentru femei a crescut profiturile din DataFeedWatch

Problema

Clientul nostru, Blue Bungalow, este unul dintre cele mai importante magazine online de cumpărături de modă pentru haine pentru femei, cum ar fi rochii de in și accesorii, cu peste 3.000 de stiluri fantastice din care să alegeți. Magazinul are în stoc peste 150 de mărci diferite.

Moda este hiper-competitivă în publicitate, deoarece un număr tot mai mare de companii licitează pentru aceiași termeni de căutare, ceea ce determină creșterea prețurilor la licitație.

Ca urmare, dacă toate celelalte rămân egale, pentru a menține volumul sau a crește, puteți crește costul pe clic pentru grupurile de produse în cumpărături și termenii de căutare în căutare, ceea ce scade profitul sau puteți continua așa cum este, în timp ce volumul clicurilor scade pentru a provoca o scăderea veniturilor. Clientul ne-a abordat pentru a identifica problemele și problemele cu care se confruntă.

Scopul nostru cu Blue Bungalow a fost simplu: scala prin profit.

Puteți scala doar cu un flux de numerar pozitiv care provine din generarea de profit. Creșterea traficului nu contează, mai multe tranzacții nu contează și, cu atât mai mult, veniturile nu contează. Orice afacere va muri în cele din urmă fără profit.

Digital Darts și-a auditat contul publicitar actual, identificând diverse funcții neutilizate și o lipsă de segmentare, ceea ce a însemnat că există o mică discriminare a sumelor licitate pentru a optimiza pentru deciziile de scalare. Campaniile inteligente de cumpărături sunt prea frecvente în afacerile conduse de Shopify, deoarece sunt ușor de creat și gestionat.

Agențiile adoră natura fără mâini, deoarece le economisește timp. Dar, este un câștig pe termen scurt pentru pierderea pe termen lung. Tipul de campanie nu are date privind termenii de căutare care să vă arate ce interogări au condus la vânzări, ceea ce înseamnă că nu obțineți informații care să conducă la decizii de profit sau date de conversie de la cumpărături pentru a alimenta ideile în campaniile de căutare.

Soluția

Urmărirea coșului Google Ads

În 2020, Google Ads a lansat o versiune beta a codului de urmărire a conversiilor în coș. Am scris despre cum să vă configurați acest lucru într-un alt blog de pe DataFeedWatch numit Urmărirea conversiilor Google Ads cu date despre coș .

Am folosit noua funcție care ne-a oferit date de comerț electronic, cum ar fi numărul de articole pe achiziție, costul mărfurilor vândute și profitul din achiziții. Datele coșului de cumpărături sunt importante, deoarece adaugă un alt nivel de informații relevante peste fiecare conversie.

Folosind datele coșului, puteți vedea ce articole, cum ar fi pantaloni și jambiere, sunt achiziționate prin clicuri pe anunțuri și ce produse se convertesc mai bine. De asemenea, puteți vedea ce articole, cum ar fi adidașii, sunt cele mai vândute și valoarea profitului realizat.

Cu urmărirea obișnuită Google Ads Conversion Tracking (GACT), dacă segmentați diferite grupuri de produse în campania sa de cumpărături, cel mai mult pe care îl puteți ști și evalua este pe ce produse s-a făcut clic și suma de venit care a venit din achiziție.

Segmentarea cu DataFeedWatch

Acum, folosind datele DataFeedWatch și coșul de cumpărături, știam ce produse au fost achiziționate chiar dacă SKU-ul pe care s-a făcut clic era diferit de cel din anunțul de cumpărături.

Cu ajutorul câmpului Cost of Goods Sold (COGS) din feedul de cumpărături, putem vedea profitul. Folosirea acestor date valoroase a oferit clientului și echipei noastre o idee mult mai bună și holistică despre cât de profitabile au fost campaniile lor de cumpărături. Acest lucru ne ajută să optimizăm și mai mult campaniile.

Nu este neobișnuit să vezi ca profitul brut să se mențină sau să scadă ușor pe măsură ce costurile cresc, dar poți vedea cum profitul brut poate crește cu deciziile corecte:

Anterior în Shopify, era posibil să colectați informații despre costuri cu meta câmpurile pe care le creați. Managerii și proprietarii de magazine au trebuit să introducă ei înșiși costul per articol în meta câmpuri, apoi DataFeedWatch a putut extrage și descărca aceste informații.

Cu toate acestea, Shopify a introdus un câmp benefic pentru cost pe articol pe care îl putem folosi mai ușor în DataFeedWatch. Majoritatea comercianților folosesc acest câmp acum, având în vedere că afectează diferite rapoarte din cadrul platformei.

Pentru a configura câmpul Cost of Good Sold pentru Google Ads, în DataFeedWatch, am creat un câmp intern numit cost per item :

Acest lucru vă oferă flexibilitatea și ușurința de a utiliza aceleași date pe alte canale, cum ar fi anunțuri dinamice pentru produse pe Facebook Ads.

Apoi, pentru feedul Cumpărături Google, am mapat atributul cost_per_goods_sold de la Google la câmpul intern:

În cartea mea Cumpărături Google pentru Shopify: Ghidul definitiv , strategia și diferitele domenii sunt discutate mai aprofundat pentru a optimiza campaniile de cumpărături.

Sistemul Google Ads este extrem de subiectiv și automatizat. Este subiectiv în ceea ce privește ceea ce consideră că este cel mai eficient mod de a vă optimiza campania publicitară și de a cheltui banii dvs. valoroși în publicitate.

Cu toate acestea, credem în strategii și recomandări obiective bazate pe date faptice și aliniate la obiective specifice.

Anunțuri dinamice de căutare cu DataFeedWatch

DataFeedWatch a fost folosit și pentru anunțuri dinamice de căutare (DSA) ca strategie de colectare a datelor de căutare care nu sunt capturate în alte campanii de căutare. Cu cât este mai mare numărul de SKU un magazin, cu atât o strategie automatizată este mai importantă menținerea datelor.

• Am creat și menținut o strategie DSA cu DFW pentru Blue Bungalow prin:
• crearea unui canal personalizat,
• alegerea unui format de separator prin virgulă,
• redenumirea adresei URL a paginii pentru a utiliza varianta URL a lui Shopify,
• și folosind o etichetă personalizată pentru a se potrivi mărcii.

Fișierul CSV este apoi încărcat ca date comerciale și poate fi preluat în mod regulat pentru a menține actualizate campaniile DSA. Ofertele pot fi personalizate pentru a atinge profitul.

In plus

Alte strategii implementate au implicat segmentarea traficului de marcă și fără marcă în toate tipurile de campanii. În plus, construirea de campanii de căutare manuale aprofundate și, în cele din urmă, achizițiile la rece prin display, deoarece datele de conversie au continuat să crească.

Rezultatele

• Cheltuielile totale cu anunțuri au crescut cu 2000%, iar veniturile cu 3000% , în timp ce profitul brut continuă să crească.
  
  
• Campaniile Google Ads de la Blue Bungalow sunt mai profitabile decât în ​​trecut.

• Campaniile de afișare la rece au acum un profit mai mare decât toate campaniile gestionate anterior înainte de a ne integra.

• Odată cu numărul crescut de vizitatori care revin clientului, precum și cu valoarea crescută a clientului pe durata de viață, veniturile din alte canale cresc din partea de sus a pâlniei, traficul pe termen generic.

Dacă sunteți o marcă Shopify și doriți să vă optimizați diferitele campanii de marketing plătite, vă recomandăm DataFeedWatch ca instrument de gestionare a feedurilor.