Data-driven Strategy per l’e-commerce: come ottimizzare i dati

La Redazione
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Nell’e-commerce ci sono delle “micro aree” di intervento che consentono, tramite le pratiche di ottimizzazione data-driven, il miglioramento dei risultati di business.

Esistono, infatti, delle tecniche specifiche che rendono più semplice e immediata l’interpretazione dei dati, descrivendo nel dettaglio l’andamento del proprio e-commerce e celando spunti per agire in modo da massimizzarne l’efficacia nelle diverse circostanze. Roberto Pala, CEO di Queryo, ha indicato al Web Marketing Festival le seguenti pratiche:

  • Analisi degli acquisti degli ultimi 1-3-5 anni

Una metrica importante nelle proprie analisi è il Customer Lifetime Value (LFV): si consiglia, soprattutto in certi business, di estendere le indagini a una periodicità più ampia, che vada oltre il trimestre (1- 3-5 anni). Ci sono mercati, infatti, in cui il cliente compra una sola volta all’anno e in un dato momento della sua vita per cui si potrebbero ritrovare acquisti ricorrenti per:  

  • Festività
  • Eventi
  • Manutenzioni periodiche
  • Aggiornamenti
  • Date esatte: compleanni, anniversari, ricorrenze di vario genere etc. 

Questi dati potrebbero dare spunti per meglio impostare le proprie campagne. 

  • Ottimizzazione del feed prodotti per Google AdWords

I feed di prodotti utilizzati per Google Merchant solitamente sono in formato XML o CSV. Vanno fatti due passaggi:

- esportazione del formato CSV dal TAB “Dimensioni” che si trova sulle campagne “Shopping” di AdWords con “Visualizzazione Shopping per ID Articolo/Elemento 

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- esportazione del CSV da Analytics o Backoffice cliente per recuperare i dati relativi ai prodotti che non convertono/non vendonopala-2

Quello che interessa è sapere se un prodotto è vendibile a livello globale in un determinato periodo: mettendo insieme i dati esportati, ovvero facendo un match tramite id articolo/sku, si ottiene una riepilogativa che permette di individuare i prodotti che hanno generato costi e non conversioni.

Così, infatti si ottiene il CPC (costo per click) e la % di costo accumulato (ovvero l’incremento di risparmio di investimento improduttivo): per fare un esempio dalla prima riga della tabella mostrata da Pala si deduce che 171,24 euro, il costo per il periodo in esame, corrispondono al 2,28% di budget utilizzato per la campagna.

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In questo modo, se bisogna tagliare il CPC, si sa dove intervenire: è più corretto farlo con quei prodotti che non hanno portato a nessuna conversione nell’arco di dodici mesi.

Ma se si volesse andare oltre e ottenere dati di livello qualitativo su queste conversioni risultanti zero, si possono incrociare con i dati relativi alle performance di navigazione (per esempio il tempo medio in pagina), ottenendo un quadro complessivo davvero esaustivo per capire meglio dove tagliare per risparmiare budget. 

L’efficacia dell’operatività delle campagne AdW può essere massimizzata con tools quali Adalysis, Otmyzr, Opteo, Whoop, AdScale che permettono di dare suggerimenti su annunci, Keywords, Negative Keywords, Landing, Bid, Ad extension, Dashboard Potenziate etc.

  • Fb Ads

Una volta che è stato effettuato il taglio lato feed per AdW, si parte da questo per generare il nuovo feed per FB Ads ma si ricorda di aggiungere le KPI relative al singolo canale FB (es. prospecting) e di filtrare in base al modello di attribuzione scelto (in questo caso First Touch).

  • Comparatori

Partendo dal feed ottimizzato per AdW bisogna strutturarlo in modo da evitare la duplicazione di contenuto. Cosa vuol dire? Se si copia il feed tale e quale nei comparatori (ad es. Trovaprezzo) la proprietà passa al comparatore stesso.

Si consiglia di strutturarlo in base a una logica di prezzo e competitività:

  1. Ho solo io il prodotto, tiro su il prezzo e lo inserisco nel feed
  2. Ho un prezzo competitivo, lo inserisco nel feed
  3. Ho un prezzo elevato, non lo inserisco nel feed per evitare perdita di denaro e brand awareness.
  • Script di AdWords

Si può ricorrere, per essere sempre più incisivi, anche agli Scripts di AdWords: quando ci si trova di fronte a clienti con più di 170mila keywords la gestione manuale potrebbe apparire estremamente difficoltosa. È per questo che si ricorre all’automatizzazione: gli scripts eseguono in automatico azioni in base al dato analizzato. Eccone due esempi:  

- prossimità alla rottura di stock

Questo script monitora la disponibilità di prodotto in magazzino e imposta di conseguenza le campagne pubblicitarie. Non deve, infatti, verificarsi la rottura di stock perché il consumatore, deluso nel suo intento di ricerca, potrebbe orientarsi verso un sostituto abbandonando così il marchio. 

- bidding (offerta) in base ai dati meteo

Molto utilizzato nel settore del turismo, questo script si “regola” in base ai dati meteo secondo regole predeterminate da noi. Si può impostare, ad esempio, di far comparire annunci di case in vendita in Sardegna solo quando c’è il sole. 

  • Listing

Si consiglia di disporre di un listing che sia ottimizzabile in base al comportamento di vendita del prodotto. Tralasciando l’ordine classico per prezzo crescente, decrescente e novità, con Enganced E-commerce di Google Analytics si possono comporre listing per: 

- CTR in base alla posizione all’interno del listing

- vendibilità del prodotto

- sconto applicato al singolo prodotto

- prossimità alla rottura di stock

- novità

- prossimità all’outlet 

Si prende l’esempio delle novità: l’ultimo arrivato tra i prodotti non lo comprerà nessuno se non viene “mosso” all’interno del listing. Bisogna cercare di rivedere la logica del feed prodotti adeguandola sul catalogo totale. Un prodotto non vendibile è un problema perché sessioni su di esso comportano un costo. 

  • Progetto Inbound con Remarketing

Se un utente è già passato per il sito, può essere “seguito” grazie a Remarketing (una tecnologia basata sui cookie) per tutto il web proponendogli annunci in linea.

Le immagini sono state prese dalla presentazione dello speech di Roberto Pala disponibile sul sito del Web Marketing Festival.