Product AdvisorOptimización de campañas de producto

BCN

MAD

SCL

MDE

BOG

LIM

MEX

MIA

SFO

SDQ

GYE

EZE

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Problemática1

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1. 1. Se promocionan productos de bajo interés

“pantalones chinos beige mujer”

El resultado de nuestro producto que devuelve

Google Shopping no se corresponden a los productos

que me interesa destacar por su alto rendimiento en

la web.

523145234ES

Performance StickinessSku Producto

541236544ES123654789ES523146987ES214566887ES130001425ES000254125ES

StarHigh PotentialHigh PotentialHigh PotentialLow Potential

CashcowStar

DesiredDesiredDesired

High InterestLow InterestLow InterestHigh Interest

214566887ES

4

1. 1. Se promocionan productos de bajo interés

En el caso de Facebook Ads, así como Instagram Ads,

los anuncios que se muestran van en función de los

intereses del usuario. Ya no se está buscando algo

concreto. Por lo tanto, supone una gran prioridad

mostrarle a cada usuario aquello que más le puede

interesar para conseguir la conversión.

523145234ES

Performance StickinessSku Producto

541236544ES123654789ES523146987ES52231214ES130001425ES000254125ES

StarLow PotentialHigh PotentialHigh PotentialLow Potential

CashcowStar

DesiredLow Interest

DesiredHigh InterestLow InterestLow InterestHigh Interest

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1. 1. Se promocionan productos de bajo interés

En el caso de Facebook Ads, así como Instagram Ads,

los anuncios que se muestran van en función de los

intereses del usuario. Ya no se está buscando algo

concreto. Por lo tanto, supone una gran prioridad

mostrarle a cada usuario aquello que más le puede

interesar para conseguir la conversión.

523145234ES

Performance StickinessSku Producto

25233147ES123654789ES523146987ES

9856332551ES130001425ES000254125ES

StarLow PotentialHigh PotentialHigh PotentialLow Potential

CashcowStar

DesiredLow Interest

DesiredHigh InterestLow InterestLow InterestHigh Interest

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1. 2. Email Marketing

Email recibido por un usuario de sexo femenino, donde se le presentan 2as rebajas con la imagen de ropa dirigida a hombre.

Si tenemos datos de web, CRM/BBDD y estamos ante un usuario que ha comprado previamente, es mejor mostrar mensajes personalizados para fomentar la compra.

Si además sabemos qué productos tienen un mayor índice de compra para usuarios similares podemos hacer una publicidad mejor dirigida.

2a REBAJASHASTA -80%

Más de 3.000 artículos rebajados

PAPAYA

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La solución Product Advisor

2

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2. 1. La solución

Product Advisor es una herramienta de Metriplica que analiza automáticamente la interacción del usuario con cada uno de los productos del site.

Basado en la matriz de Boston Consulting Group, categoriza (o rankea) todos nuestros productos en base a:

1. Visualización de productos y compras:

● Star● Question mark● Cashcow / Oportunidad● Low potential

2. Adiciones al carrito y compras:

● Desired● High interested● Attractive● Low interest

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2. 2. Ventajas

Business decisions

● Crear campañas ad hoc para los productos que ofrecen una mayor rentabilidad y poder pujar de manera más eficaz por nuestro inventario

● Agrupar por grupos de productos con características similares● Pujar por los top sellers de manera más eficiente● Alimentar el feed con variables descriptivas y consistentes

para obtener búsquedas relevantes● Mejora de las campañas de comunicación: email marketing

● Desarrollo de producto● Estrategia de ventas● Gestión de stocks● Mayor conocimiento del usuario

Performance Campañas

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2. 3. Estructura técnica

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2. 4. Funcionalidades

Product Advisor permite hacer un seguimiento en continuo sobre el rendimiento de tus productos en el sitio web:

● Resultados automatizados

● Machine learning

● Actualización semanal

● Salidas:

○ CRM ○ Call center○ Google Analytics○ Feed de productos (como custom

labels)○ Google Shopping○ Facebook ads○ Instagram○ Otros

○ BBDD interna

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2. 5. Transiciones

Este tipo de clasificación te permite tener en cuenta las:

● Transiciones entre estados para identificar aquellos productos que mejor/peor evolucionan

● Transiciones positivas vs. negativas

Es decir, conocer qué productos funcionan mejor en tu web. Cuáles se visitan más y tienen más ventas, cuáles se visitan menos y tienen un alto volumen de ventas, cuáles se visitan poco y no se venden y cuáles se visitan mucho, pero tampoco consiguen ventas.

Así, podemos entender también si estamos ofreciendo el producto de la manera en que el usuario lo está buscando y cómo mejorar nuestra rentabilidad.

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2. 6. Visualización de resultados

Introducir los indicadores de producto en los dashboards de marketing y negocio: ● User path (longitud, frecuencia,

recencia)● Análisis de productos● Intereses del usuario● Experiencia de usuario

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Visualización de resultados

Introducir los indicadores de producto en los dashboards de marketing y negocio: ● User path (longitud, frecuencia,

recencia)● Análisis de productos● Intereses del usuario● Experiencia de usuario

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Business cases3

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3. 1. Relevancia en los resultados (descripción producto)

“camisa vaquera azul hombre”

Los resultados que devuelve Google Shopping no

se corresponden con la búsqueda. Esto suele

suceder en muchas ocasiones ya que no hay una

prioridad establecida ni una taxonomía clara en la

web.

Con este tipo de búsquedas se suele perder

rentabilidad, ya que estaremos pujando por

productos que realmente no interesan al usuario.

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3. 2. Relevancia en los resultados (categoría de producto)

“pantalones cortos mujer”

Los resultados que devuelve Google Shopping se

corresponden a intereses que no casan con la

búsqueda realizada y no se corresponden al

género del usuario.

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3. 3. Relevancia en los resultados (estacionalidad)

“chaqueta de punto fino para verano de

mujer”

Búsqueda realizada Julio 2019

Los resultados que devuelve Google Shopping se

corresponden a intereses no corresponden con la

temporada, tanto en la imagen como en la descripción

del producto.