Les rapports Amazon Enhanced Brand Content sont la partie du contenu A+ que presque personne ne configure avant la publication. Les modules sont mis en ligne, la page semble considérablement meilleure qu’avant, et puis la question arrive un mois plus tard : cela a-t-il fait quelque chose ? Sans un plan de mesure convenu à l’avance, cette question ne peut pas être résolue, car la page a changé en même temps que la publicité, la tarification et tout ce qui s’est passé ce mois-là. Les rapports doivent être conçus avant que le contenu ne soit expédié, et non reconstruits après.
Les rapports Amazon Enhanced Brand Content sont un problème plus étroit que l’analyse générale des listes. Le contenu A+ se trouve sous la ligne de flottaison sur la plupart des pages de détails et influence une décision spécifique : si un acheteur qui envisage déjà le produit va de l’avant. Cela n’affecte généralement pas le nombre de personnes qui arrivent. Les mesures qui comptent sont donc celles qui décrivent ce qui se passe après l’arrivée, et un tableau de bord qui commence par les sessions ou les impressions répond à une question sur laquelle le contenu A+ n’allait jamais influencer.
La question à laquelle le tableau de bord doit répondre
Nous le formulons en une phrase : pour les acheteurs qui ont atteint cette page de détails, la proportion de ceux qui ont acheté a-t-elle changé après la publication du contenu, et la valeur de leurs commandes a-t-elle changé avec elle ? Cela donne deux mesures principales, le pourcentage de sessions par unité et la valeur moyenne de la commande, toutes deux lues au niveau de l’ASIN enfant. Tout le reste dans le tableau de bord existe pour expliquer le mouvement de ces deux-là, ou pour exclure une explication alternative pour cela.
La lecture au niveau enfant est plus importante qu’il n’y paraît. Les rapports au niveau parent mélangent des variantes avec des comportements de conversion très différents, et le contenu A+ est souvent appliqué de manière inégale au sein d’une famille. Nous avons vu une famille afficher une conversion stable alors que deux tailles évoluaient fortement dans des directions opposées, ce que la vue parentale dissimulait complètement. Si le contenu diffère selon la variation, la mesure doit également le faire.
Construire des rapports Amazon Enhanced Brand Content qui isolent le changement
L’approche la plus propre est la publication échelonnée. Plutôt que de déployer du nouveau contenu sur tout le catalogue en un seul après-midi, nous publions sur un groupe d’ASIN et maintenons un groupe comparable inchangé pendant une période définie. Le groupe retenu absorbe toute saisonnalité, mouvement de catégorie ou changement publicitaire qui se produit, de sorte que la différence entre les groupes est une bien meilleure estimation de l’effet du contenu qu’une comparaison avant et après sur les mêmes ASIN.
Faire correspondre les groupes demande du jugement. Le jumelage par tranche de prix, nombre d’avis, catégorie et niveau de trafic récent vous rapproche suffisamment pour une décision pratique. Cela ne satisfera pas un statisticien, et nous ne prétendons pas le contraire lors de la présentation des résultats. Ce qu’il fournit, c’est une réponse défendable à la question de savoir si l’investissement dans la production de contenu a été rentabilisé, ce qui est la décision que la marque doit réellement prendre.
- Pourcentage de sessions par unité par ASIN enfant, avant et après la publication
- Valeur moyenne de la commande, pour capturer les modules de vente croisée faisant leur travail
- Taux de retour, qui chute souvent lorsque le contenu explique l’ajustement ou la spécification
- Un groupe témoin retenu d’ASIN comparables
- Un journal des modifications daté couvrant les modifications de prix, de stock, de publicité et de contenu
Le taux de retour est la mesure sous-estimée
Un bon contenu A+ définit les attentes. Lorsqu’un tableau comparatif rend les tailles explicites, ou qu’un module montre ce qu’il y a vraiment dans la boîte, certains acheteurs décident que le produit n’est pas pour eux et n’achètent pas. Cela ressemble à une perte de conversion et est généralement un gain de marge, car les commandes qui disparaissent sont disproportionnellement celles qui seraient revenues. Tout tableau de bord qui ignore les retours lira ce résultat comme un échec.
Nous associons donc la conversion au taux de retour pour la même période et les examinons ensemble. Une petite baisse de conversion accompagnée d’une baisse significative des retours est un résultat qui vaut la peine d’être conservé. Une hausse de la conversion avec des retours qui augmentent plus rapidement suggère que le contenu survend, et c’est un signal pour réviser les modules plutôt que de célébrer.
Erreurs de rapport courantes
La première est de mesurer trop tôt. Les mesures des pages de détails sont bruyantes avec de faibles volumes de trafic, et une seule semaine de données sur un ASIN à vente modeste ne vous dit presque rien. Nous attendons que suffisamment de sessions s’accumulent pour qu’une différence soit visible au-dessus du bruit, ce qui, sur des produits plus lents, peut signifier quelques mois. La seconde est de comparer une période post-lancement à une période promotionnelle, ce qui garantit un résultat trompeur.
La troisième est d’attribuer tout au contenu parce que c’était le changement le plus récent dont tout le monde se souvient. C’est ce que le journal des modifications empêche. Si le budget publicitaire a augmenté de quarante pour cent au cours de la même quinzaine où les modules ont été mis en ligne, le rapport honnête le dit et traite le mouvement de conversion comme non attribuable. Nous préférons remettre à un client un résultat non concluant plutôt qu’un résultat confiant qui s’effondre la prochaine fois qu’il est testé.
Configuré de cette manière, le rapport cesse d’être une capture d’écran d’une page plus jolie et devient un test répétable. Chaque cycle de rapports Amazon Enhanced Brand Content vous dit quelque chose sur ce que ce public a besoin d’expliquer, et le cycle suivant est construit sur cela plutôt que sur la préférence de conception.
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