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Segmentazione avanzata di Google Shopping per i negozi di moda

megamarketing by megamarketing
Ottobre 2, 2018
in Marketing
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Segmentazione avanzata di Google Shopping per i negozi di moda

Vendita di prodotti di abbigliamento? Ottieni di più dalle tue campagne Google o Bing Shopping

Con i prodotti di abbigliamento che si prevede superino $ 500 miliardi in vendite quest'anno, il settore della moda online continua a prosperare, con conseguenti alti livelli di concorrenza di tutti i tempi.

I siti web di e-commerce ora dipendono più che mai dalle prestazioni delle campagne pubblicitarie a pagamento e il rendimento degli annunci ha il potere di creare o distruggere un intero marchio.

Con le piattaforme di shopping online come Google Shopping è il modo preferito per acquistare online abbigliamento e accessori, attualmente è la piattaforma più importante per ottimizzare la redditività.


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Pagato sfide pubblicitarie per i marchi di moda online

Quando si tratta di vendere moda online o offline, ci sono alcune variabili che possono influenzare il comportamento degli utenti e i tassi di conversione come:

  • Dimensioni in magazzino – Ti è mai piaciuto un capo di abbigliamento e non è disponibile nella tua taglia? Non è possibile vendere un articolo a meno che non si adatti al cliente, in modo che le taglie non siano vendute, ad esempio se sono le dimensioni più comuni
  • Prezzo – Naturalmente le persone avranno meno probabilità di acquistare prodotti più costosi, ma le persone possono anche essere scoraggiate dall'acquisto di prodotti che sembrano troppo economici per essere veri
  • stagionalità – Ogni stagione ha le sue tendenze della moda e alcuni clienti saranno rimandati dalle linee della moda dell'anno scorso. Articoli stagionali come cappotti o occhiali da sole tendono a vendere meglio quando le persone ne hanno più bisogno
  • Articoli in saldo – Tutti amano una vendita e la maggior parte dei marchi di moda ha oggetti in vendita tutto l'anno ora. I clienti hanno maggiori probabilità di acquistare un articolo in vendita ma allo stesso tempo c'è meno profitto da realizzare per vendita, quindi la redditività complessiva può essere positiva o negativa

Poiché la pubblicità pay-per-click utilizza i dati storici per basare le offerte, una modifica di uno dei suddetti fattori può rendere inaccurati i dati storici o potenzialmente dannosi per il raggiungimento di un costo per vendita o di una spesa per annuncio target.

Esempio di dati storici del prodotto

Questo prodotto ha esaurito le dimensioni più popolari, riducendo il tasso di conversione

Per esempio:
Un marchio online vende un vestito a pois molto popolare. I dati storici del prodotto mostrano che un CPC di $ 0,40 offre la massima redditività, bilanciando il numero di vendite al giorno e il profitto generato per la vendita una volta eliminati tutti i costi. Quando le dimensioni "medio" e "grande" sono esaurite, il tasso di conversione varia dal 4% all'1% poiché la maggior parte delle persone desiderava quelle dimensioni. I dati storici non sono più utili in quanto imposteranno ancora un livello di offerta di chiusura inferiore a $ 0,40 poiché la maggior parte dei vecchi dati lo supporta prima che le dimensioni si esaurissero. Idealmente, questo vestito dovrebbe ora avere un'offerta di $ 0,10 per rispecchiare la nuova riduzione del tasso di conversione.

Opzioni di segmentazione per le campagne Shopping

Per ottimizzare le offerte, i prodotti devono essere segmentati in gruppi di prodotti diversi all'interno di una campagna di acquisti.

Esistono sette modi standard per segmentare una campagna Shopping:

  1. Categoria
  2. Marca
  3. Numero identificativo dell'oggetto
  4. Condizione
  5. Tipologia di prodotto
  6. Canale
  7. Esclusività del canale

Nessuno di questi segmenti predefiniti aiuta con i problemi menzionati in precedenza con i prodotti di moda.

Puoi dividere una campagna Shopping con ogni singolo ID articolo e quindi controllare gli attributi di ciascun ID per calcolare un'offerta. Questa operazione può richiedere molto tempo e essere complessa da gestire in quanto non tutti gli elementi dispongono di dati storici sufficienti per formulare un'ipotesi basata su un'offerta ideale e sarà necessario raggruppare le statistiche per voci simili e applicarle singolarmente.

Per fortuna, i feed dello shopping consentono lo spazio per cinque segmenti personalizzati noti come etichette personalizzate per creare raggruppamenti di prodotti unici:

  1. Etichetta personalizzata 0
  2. Etichetta personalizzata 1
  3. Etichetta personalizzata 2
  4. Etichetta personalizzata 3
  5. Etichetta personalizzata 4

Esempio di etichette personalizzate

Ci sono oltre 13 modi diversi per segmentare i prodotti all'interno di una campagna di shopping

Le etichette personalizzate possono essere impostate per rappresentare i tuoi dati di prodotto unici, che a loro volta possono segmentare i prodotti per consentire offerte più accurate. C'è un limite di 1.000 nomi all'interno di una singola etichetta personalizzata. Idealmente, vorrai etichettare ciascun prodotto con solo da 2 a 10 nomi, in modo da avere divisioni chiare, ma ci sono ancora dati storici sufficienti in ogni divisione da utilizzare per i calcoli delle offerte.

Pianificazione di etichette personalizzate per prodotti di abbigliamento

Dal momento che abbiamo cinque etichette personalizzate tra cui scegliere, vale la pena pianificare come ognuna verrà utilizzata con i dati sull'abbigliamento. Basate sulle sfide pre-menzionate relative ai prodotti di moda online, queste sono le etichette personalizzate ideali da impostare:

  1. Prezzo – Etichette suddivise in 5-7 fasce di prezzo a seconda del prezzo dell'articolo, ad esempio: "sotto £ 10", "£ 10 a £ 25", "£ 25 a £ 60", "£ 60 a £ 150", "£ 150 a £ 300 "e" oltre £ 300 "
  2. Disponibilità di taglie disponibili – Etichette che mostrano la gamma di misure disponibili per qualsiasi prodotto, ad esempio: "Tutte le dimensioni disponibili", "Alcune dimensioni mancanti" e "Nessuna dimensione popolare sinistra"
  3. Stato di vendita – Etichette che mostrano se un articolo è in vendita o no, ad esempio: "Non in vendita", "In vendita" e "Saldi"
  4. Stagione – Etichetta per mostrare se un prodotto è stagionale o no, ad esempio: "Primavera / Estate", "Autunno / Inverno" e "Non stagionale"
  5. Anno – Etichetta per mostrare in quale anno è stato lanciato il prodotto, ad esempio: "2016", "2017", "2018", "2019", ecc.

Ad un articolo possono essere associati più set di nomi di etichette personalizzati.

Applicazione di etichette personalizzate a un feed dello shopping

Tutte queste etichette personalizzate richiedono lo sviluppo personalizzato dell'output del feed dello shopping o una piattaforma di e-commerce sufficientemente flessibile che consente di creare campi logici personalizzati.

Un'eccezione a questa è l'etichetta personalizzata "Prezzo", che può essere eseguita senza alcuno sviluppo sulla piattaforma di Google Shopping, semplicemente utilizzando le regole del feed personalizzato sull'attributo price:

Regole del feed personalizzato di Google Shopping

Le etichette "stagione" e "anno" possono essere impostate in pietra. Una volta aggiunto un prodotto, sarà sempre appropriato per una determinata stagione e avrà sempre lo stesso anno di rilascio, i dati non cambieranno mai per questi attributi.

Le etichette di "disponibilità delle dimensioni dello stock" e dello "stato di vendita" devono essere totalmente flessibili e reattive. Queste etichette possono cambiare per qualsiasi articolo e in qualsiasi momento. Lo stesso articolo può cambiare da buono a cattivo (o viceversa) e può anche essere messo in vendita e fuori vendita per tutta la sua durata in momenti diversi.

Costruire gerarchie di campagne commerciali per articoli di moda

Dopo aver applicato le etichette personalizzate e aver raccolto un numero sufficiente di dati, è possibile utilizzare le nuove etichette personalizzate per segmentare i gruppi di prodotti per offerte estremamente accurate.

La prima divisione del gruppo di prodotti potrebbe essere per articoli che sono in vendita o in vendita, in quanto ciò consente di vedere rapidamente le prestazioni di vendita al più alto livello:

Esempio di divisione del gruppo di prodotti 1

Per il secondo livello di divisione del gruppo di prodotti non esiste un modo giusto o sbagliato per dividere i prodotti. Devi solo misurare quale delle rimanenti divisioni del gruppo di prodotti offre la massima varianza del tasso di conversione, o qualunque sia il tuo obiettivo principale impostato e diviso di conseguenza.

Spesso la seconda suddivisione sarà molto utile separando i diversi prezzi degli articoli o separando gli articoli che hanno buoni livelli di dimensioni in magazzino o meno:

Esempio di divisione del gruppo di prodotti 2

Ricorda: È possibile dividere i prodotti in base a qualsiasi tipo di divisione, la divisione più grande sarà quella che separa i risultati migliori da quelli con scarse prestazioni.

Conclusione

Per ottimizzare completamente un account Google Shopping per i prodotti di abbigliamento, è necessario utilizzare i dati di prodotto per suddividere gli articoli in gruppi di prodotti appropriati. A ciascun gruppo di prodotti può essere assegnata un'apposita offerta per far sì che prodotti così popolari e impopolari non vengano più raggruppati nello stesso gruppo, condividendo un'offerta media.

È possibile aggiungere dati di prodotto univoci come le taglie disponibili, la stagionalità, la fascia di prezzo e la vendita corrente attraverso uno dei cinque campi di etichette personalizzate disponibili. Queste etichette personalizzate possono essere utilizzate per suddividere in anticipo le campagne commerciali per garantire la segmentazione, pur mantenendo un significato.

Grazie a Jonathan Ellins per aver condiviso i suoi pensieri e opinioni in questo post. Jonathan è Head of Insights dell'agenzia di marketing digitale Hallam Internet. Ha oltre 10 anni di esperienza nel marketing digitale con oltre 5 anni presso Hallam Internet. Ha vinto il Masterclassing Digital Marketing Awards 2017 per il miglior uso dei dati. Jonathan è stato recentemente selezionato per l'EMEA Premier Partner Awards 2018 di Google per PPC Innovation utilizzando gli script AdWords su Google Shopping. Utilizza competenze analitiche e di programmazione avanzate per eccellere in campi di marketing digitale basati sui dati come la pubblicità pay-pay-click, l'ottimizzazione del tasso di conversione e l'ottimizzazione dei motori di ricerca. Puoi seguirlo cinguettioo connettersi con lui su LinkedIn.

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