Las primeras semanas de un nuevo listado deciden más de lo que la mayoría de los vendedores esperan. Amazon está construyendo su propia imagen de para quién es su producto, y construye esa imagen a partir del tráfico que usted envía y lo que hacen esos visitantes. Si hace bien la segmentación del plan de lanzamiento de productos en Amazon, la plataforma comenzará a mostrar el listado a personas que se comportan como sus primeros compradores. Si lo hace mal, pasará los siguientes tres meses tratando de corregir una asociación que el algoritmo aprendió en la primera semana, lo cual es más lento y costoso que hacerlo bien a la primera.
La tentación en el lanzamiento es comprar el tráfico más amplio posible y esperar que el volumen resuelva el problema. Rara vez lo hace. El tráfico amplio en un listado sin historial de reseñas y sin velocidad de ventas produce una tasa de conversión pobre, y la tasa de conversión es una de las señales que utiliza la plataforma para decidir si mostrar el listado orgánicamente. Un lanzamiento que genera muchos clics y pocas órdenes no es neutral, está enseñando activamente al sistema que este producto no convierte. La segmentación estrecha con una tasa de conversión fuerte supera a la segmentación amplia con una débil, incluso cuando la versión estrecha compra muchas menos sesiones.
Defina al comprador antes de definir las palabras clave
La investigación de palabras clave en el lanzamiento generalmente comienza en una herramienta y termina en una hoja de cálculo con todo lo remotamente relevante. Eso es al revés. La segmentación del plan de lanzamiento de productos en Amazon funciona mejor cuando comienza con una descripción clara de quién compra este producto específico, qué problema están resolviendo y qué habrían buscado inmediatamente antes de comprar. Un producto de cocina comprado como regalo y el mismo producto comprado para uso diario son compradores diferentes que buscan términos diferentes, y no convertirán a la misma tasa en el mismo listado.
A partir de esa descripción, obtiene un conjunto corto de patrones de consulta para validar. Luego verificamos cada uno contra los listados de la competencia que ya clasifican para él. Si los mejores resultados son una forma de producto diferente, una banda de precios diferente o un caso de uso diferente, el término aún no es suyo, independientemente de lo que diga la estimación de volumen. Este paso de filtrado generalmente elimina más de la mitad de una lista inicial de palabras clave, y las campañas que quedan funcionan notablemente mejor por ello.
Estructurar campañas para que la segmentación del plan de lanzamiento de productos en Amazon siga siendo legible
Las cuentas de lanzamiento se vuelven desordenadas rápidamente porque todo se ejecuta a la vez y nada tiene suficientes datos. La estructura que usamos mantiene el descubrimiento separado del rendimiento para que ninguno contamine al otro. Las campañas de descubrimiento ejecutan segmentación automática y amplia con límites de presupuesto ajustados, y su único trabajo es producir datos de términos de búsqueda. Las campañas de rendimiento ejecutan segmentación exacta y de frase en términos que ya han demostrado que convierten, y obtienen la mayor parte del presupuesto.
- Descubrimiento: segmentación automática más una campaña de concordancia amplia, limitada estrictamente, revisada por términos de búsqueda en lugar de por retorno.
- Rendimiento: concordancia exacta en términos validados, con la mayor parte del presupuesto y la gestión de ofertas más ajustada.
- Defensivo: sus propios términos de marca y sus variaciones de producto más cercanas, mantenidos baratos pero presentes.
- Segmentación de productos de la competencia y complementarios, que es donde los listados de lanzamiento a menudo encuentran sus órdenes tempranas más baratas.
- Una lista de palabras clave negativas mantenida desde el primer día, porque los términos que excluye dan forma a la imagen del algoritmo tanto como los que usted puja.
La segmentación de productos suele ser la mitad subutilizada
La mayoría de los planes de lanzamiento se apoyan mucho en los términos de búsqueda y apenas tocan la segmentación de productos, lo cual es un error para un listado sin historial de clasificación. Colocar el nuevo producto junto a listados de la competencia establecidos y artículos complementarios lo pone frente a personas que ya están comprando en la categoría y han demostrado intención al estar en una página de producto.
El trabajo de selección importa aquí. Segmentar al líder de la categoría es costoso y generalmente convierte mal, porque ese listado tiene cientos de reseñas y el suyo tiene cuatro. Segmentar listados que son comparables en precio y ligeramente más débiles en presentación funciona mejor. También lo hace segmentar productos complementarios, donde el comprador está comprando algo con lo que su producto funciona en lugar de algo con lo que compite. En las cuentas que gestionamos, la segmentación complementaria frecuentemente produce las órdenes de menor costo en el primer mes, y es la parte del plan que más a menudo se deja fuera.
Ritmo del presupuesto durante la ventana de lanzamiento
Los presupuestos de lanzamiento generalmente se gastan demasiado rápido. Un listado sin reseñas convierte peor que el mismo listado tres semanas después con un puñado, por lo que el gasto temprano compra menos. Marcamos el ritmo del primer período de manera conservadora, lo concentramos en la segmentación más estrecha y aumentamos a medida que mejoran los datos de conversión y el volumen de reseñas. Ampliar demasiado pronto diluye la señal; el disparador es una tasa de conversión estable en los términos principales en suficientes órdenes para confiar en ella, después de lo cual los nuevos grupos se prueban uno a la vez.
Qué observar y cuándo intervenir
El número que más importa durante el lanzamiento es la tasa de conversión por grupo de segmentación, no el costo publicitario de venta general. El costo de venta se verá mal al principio de todos modos, porque está pagando por la velocidad que crea la clasificación orgánica. La tasa de conversión le dice si el tráfico es el correcto, y es la métrica que predice si la cuenta se volverá eficiente más adelante.
Cuando un grupo de segmentación tiene un rendimiento inferior, la primera pregunta es si el listado tiene la culpa en lugar de la campaña. Las imágenes, la estructura del título, el precio en relación con las alternativas visibles y el recuento de reseñas afectan la conversión más que los ajustes de oferta. Una segmentación sólida del plan de lanzamiento de productos en Amazon falla rutinariamente en listados que no estaban listos, y arreglar el listado hace que la misma segmentación sea rentable sin cambiar una sola oferta.
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