L’automatisation du plan de lancement de produits Amazon vaut la peine d’être faite pour une raison simple : un lancement génère une grande quantité de travail répétitif et sensible au temps, et les humains sont lents et incohérents dans ce genre de travail précis. Cela vaut également la peine de le faire avec soin, car la même automatisation qui vous fait économiser vingt heures par semaine peut dépenser quinze jours de budget publicitaire sur un terme de recherche qui n’allait jamais convertir, et le faire poliment, à temps, sans le dire à personne. La différence entre ces résultats ne réside pas dans les outils. Elle réside dans les décisions que vous avez déléguées.
Nous gérons des lancements pour des vendeurs de tailles variées, et la répartition que nous utilisons est restée stable. Automatisez tout ce pour quoi l’action correcte peut être écrite comme une règle avec laquelle une personne raisonnable serait d’accord à l’avance. Gardez tout ce qui nécessite un jugement sur le marché, la marque ou un signal ambigu. Les cas intéressants sont ceux qui ressemblent à la première catégorie et sont secrètement la deuxième, ce qui est l’origine de la plupart des dommages causés par l’automatisation.
Ce que l’automatisation du plan de lancement de produits Amazon gère bien
Les candidats les plus forts partagent une caractéristique : l’entrée est sans ambiguïté et la réponse correcte ne change pas avec le contexte. La surveillance en est l’exemple évident. Un lancement a une douzaine d’états qui peuvent échouer silencieusement, et personne ne les vérifie tous chaque matin pendant six semaines. Les machines font cela de manière fiable et sans ressentiment.
- Surveillance de la santé des listes, y compris les listes supprimées, les changements d’image ou d’attributs, et les relations de variation qui se rompent.
- Alertes d’inventaire et de vitesse qui signalent une trajectoire de rupture de stock suffisamment tôt pour qu’un lancement ne perde pas son élan au milieu de la montée.
- Collecte de termes de recherche à partir des rapports publicitaires, promotion des termes qui convertissent et rédaction de négatifs pour les termes qui ne le font systématiquement pas.
- Alertes de changement de concurrent et de Buy Box, afin qu’un mouvement de prix soit remarqué le jour où il se produit plutôt que lors de la prochaine révision.
- Surveillance des avis et des questions, dirigeant tout ce qui mentionne un défaut ou une préoccupation de sécurité directement vers une personne.
Notez que le dernier point automatise la détection et dirige la décision vers un humain. C’est le modèle que nous visons dans tous les domaines. L’automatisation du plan de lancement de produits Amazon devrait compresser le temps entre le moment où quelque chose se produit et le moment où la bonne personne en est informée, ce qui est généralement là où réside le coût réel d’un problème de lancement.
Ce que nous gardons humain
Le positionnement est la première chose. À quoi sert le produit, contre qui il est, et quel avantage il met en avant sont des jugements sur un marché, et un modèle qui a lu une catégorie produira de manière fiable la moyenne de cette catégorie. Pendant un lancement, la moyenne est la seule chose qui ne vous fera pas remarquer. Nous utilisons intensivement l’aide à la rédaction pour les variantes de copie, puis une personne décide de l’angle et édite chaque ligne qui sera vue par un client.
La tarification pendant la fenêtre de lancement est la deuxième. La tarification précoce interagit avec les plans promotionnels, les objectifs de marge et la façon dont les concurrents réagissent, et une règle automatisée qui poursuit un concurrent est une règle qui peut être exploitée. La troisième est tout ce qui touche à la conformité, aux réclamations de sécurité ou aux restrictions spécifiques à la catégorie, où le coût de l’erreur n’est pas une mauvaise semaine, mais une liste suspendue.
La publicité se situe entre les deux. Nous automatisons les parties mécaniques, la collecte, les négatifs, la planification horaire, le rythme budgétaire dans des limites convenues, et gardons les décisions structurelles avec une personne : quelles campagnes existent, quels produits sont soutenus, et quand accepter délibérément une période non rentable pour acheter du classement. Ce dernier point compte, car une règle optimisant l’efficacité immédiate mettra en pause la dépense exacte dont dépend un lancement.
Construisez l’interrupteur d’arrêt avant la règle
Chaque règle automatisée que nous déployons a trois choses attachées avant de devenir active : une limite définie qu’elle ne peut pas dépasser, un journal de ce qu’elle a fait, et une personne nommée qui examine ce journal selon un calendrier. Cela semble bureaucratique pour une petite opération. C’est l’assurance la moins chère disponible, car les échecs d’automatisation sont silencieux par nature. Une campagne qui cesse de fonctionner ne génère pas d’alerte ; elle génère une absence, et les absences sont faciles à manquer pendant une semaine.
Nous échelonnons également le déploiement. Les nouvelles règles fonctionnent d’abord en mode recommandation, produisant l’action qu’elles auraient prise sans la prendre, et une personne examine une semaine de ces recommandations avant que la règle ne soit autorisée à agir. Environ un tiers des règles que nous construisons ne survivent pas à cet examen, généralement parce qu’elles étaient correctes dans le cas courant et terriblement fausses dans un cas limite auquel personne n’avait pensé.
Une séquence qui fonctionne
Pour un nouveau lancement, nous automatisons d’abord la surveillance, car elle a le meilleur rapport valeur/risque et rien de ce qu’elle fait n’est irréversible. La mécanique publicitaire vient ensuite, une fois qu’il y a suffisamment de données pour qu’une règle soit basée sur un comportement observé plutôt que sur des suppositions. Le reporting est automatisé en dernier, ce qui surprend les gens, mais un rapport construit avant de savoir quels chiffres conduisent les décisions produit simplement une version plus jolie du mauvais tableau de bord.
Abordée de cette manière, l’automatisation du plan de lancement de produits Amazon donne à une petite équipe la couverture opérationnelle d’une équipe beaucoup plus grande tout en gardant les décisions qui déterminent si le lancement fonctionne avec les personnes responsables de celui-ci. L’objectif n’est jamais d’éliminer les humains du lancement. C’est de les empêcher de consacrer leur attention aux parties de celui-ci qui n’avaient jamais besoin d’attention en premier lieu.
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