Analiza przypadku adidas: Zarządzanie i optymalizacja feedu

adidas-se-dung-nhu-a-tai-che-cho-ta-t-ca-san-pha-m-tu-na-m-2024

 

adidas znajduje się wśród 100 najcenniejszych marek na świecie. Sprzedaje swoje produkty sportowe i odzieżowe na wszystkich kontynentach dla 2 marek: adidas i Reebok. Przychody z e-Commerce stanowią znaczącą część rocznych obrotów firmy, a marketing online ma kluczowe znaczenie dla ich sukcesu. adidas dołączył do DataFeedWatch, aby mieć "pod ręką" wszystkie swoje feedy i zapewnić, że lepsze kanały doprowadzą do lepszych wyników kampanii.

 

Wychert Oskam jest Globalny menedżer płatnych wyszukiwań w adidas Group i nadzoruje działania związane z feedem we wszystkich krajach.

 


Optymalizacja w celu poprawy wydajności kampanii

 

Obsługujemy setki feedów danych w dziesiątkach krajów. Optymalizacja tych feedów jest procesem ciągłym; codziennie dokonujemy zmian w naszych feedach. Optymalizujemy nasze kanały, aby mieć bezpośredni wpływ na zwrot z inwestycji (ROI) naszych kampanii. Oto kilka przykładów:

 

Lepsza kategoryzacja [Poprawia współczynnik konwersji]

 

Każdy kanał zakupowy ma swoje własne kategorie produktów. Ważne jest, aby dopasować każdy produkt do najodpowiedniejszej kategorii kanałów; pomoże to kanałom dopasować nasze produkty do zapytań wyszukiwania. Większość stron porównywania zakupów umożliwia konsumentom wyszukiwanie według (pod)kategorii, ważne jest, aby nasze produkty pojawiały się we właściwej podkategorii.

 

DataFeedWatch stworzył dodatkowe pole "ulepszony typ produktu", które łączy w sobie wartości kilku pól wejściowych; dane w tym polu są na tyle istotne, aby odpowiednio odwzorować nasze produkty do pasującej kategorii w Google lub innych kanałach.

 

Dodaj brakujące wartości [Zmniejsz ilość odrzuceń]

 

Posiadanie kompletnych danych dla wszystkich produktów jest kluczowe; produkty, którym brakuje kilku pól, będą powodować niższą jakość reklam lub co gorsza: odrzucenie.

Niektóre pola w naszych feedach źródłowych nie mają żadnych wartości dla niektórych produktów. Stosujemy zasady DataFeedWatch, aby zapewnić, że wszystkie produkty mają odpowiednią wartość. Przykłady: dodanie "uniseks" do wszystkich produktów, które są dla obu płci lub "mężczyzna", jeśli jest to uwzględnione w danym typie produktu.

 

Etykiety niestandardowe [Optymalizacja ofert]

 

Czasami chcielibyśmy dostosować nasze oferty CPC dla niektórych produktów. Można to zrobić tylko za pomocą etykiet niestandardowych. Stworzyliśmy niestandardowe etykiety dla kilku ważnych dla nas atrybutów, na przykład: do jakiego sportu używany jest dany produkt, jaki jest jego rodzaj itd. Dzięki temu możemy bardzo dokładnie dopasować nasze oferty w Zakupach Google.

 

Usuwanie nieopłacalnych produktów [Optymalizacja ROI]

 

Prowadzimy nasze kampanie przede wszystkim w (pod)kategorii. Wiemy, że w każdej kategorii znajdują się produkty, które działają lepiej niż inne. Po prostu nie znamy dokładnie, produktów, które nie sprawdzają się dobrze. Znamy je dla niektórych kanałów; ale z dziesiątkami tysięcy produktów na sklep, optymalizacja nie jest możliwa.

 

Dzięki analizie DataFeedWatch, możemy przeglądać koszty i przychody każdego pojedynczego produktu na każdym kanale. Nieopłacalne produkty mogą zostać usunięte z naszych kanałów zakupowych za pomocą jednego kliknięcia: produkty z wieloma kliknięciami i bez konwersji, z CPA, który jest zbyt wysoki lub ROAS, który jest zbyt niski, itp.

 


Optymalizacja centralna

 

Część optymalizacji danych odbywa się na poziomie regionalnym. Na przykład adidas na Zachodnią Europę zawiera dziesiątki sklepów internetowych, które często wymagają podobnych dostosowań. Dokonanie kilkunastokrotnych zmian jest bardzo czasochłonne, ale DataFeedWatch posiada funkcjonalność Enterprise, która pozwala na zastosowanie jednej zmiany w wielu sklepach i kanałach.

 

Przykładami są:

  • Niektóre produkty muszą być (tymczasowo) usunięte z wszystkich feedów Reebok. Można to zrobić za pomocą jednego działania dla wszystkich krajów i kanałów.
  • Niektóre kanały w wielu krajach mają dokładnie takie same "mapowanie". Jeśli coś trzeba zmienić lub zoptymalizować, można to zastosować do wszystkich feedów jednocześnie.
  • Kategoryzacja jest często taka sama lub bardzo podobna w krajach o tym samym języku (np. w Ameryce Łacińskiej). Kategorie mogą być kopiowane pomiędzy kanałami w różnych krajach.

 

Wprowadzanie zmian do wszystkich feedów w tym samym czasie oszczędza wiele czasu (zarówno na poziomie regionalnym jak i lokalnym), daje nam większą kontrolę i pozwala na znacznie szybsze poruszanie się.

 


Globalne wdrożenie

 

Zarządzający PPC na 5 kontynentach optymalizują obecnie swoje feedy danych. Dla wielu z nich było to nowe doświadczenie. Istotne było, aby narzędzie do przekazywania danych było intuicyjne, tak aby jego wdrożenie było szybkie i bezproblemowe.

DataFeedWatch okazał się bardzo łatwy w obsłudze; szkolenie odbyło się online i w 30 minut, co pozwoliło na bardzo szybkie wdrożenie. Wsparcie było dostępne prawie przez całą dobę, aby odpowiedzieć na pytania od menedżerów kampanii adidas i doradzać im w zakresie najlepszych praktyk.

 


New Call-to-action

Stworzone z    przez  DataFeedWatch

Pisz dla nas