Price Points by Omnia Retail
01.02.2021
De Belangrijkste P in de Marketing Mix
Op school leren we dat de marketingmix uit 7 P’s bestaat: product, plaats, personeel, proces, fysieke distributie (physical distribution), promotie en prijs. We leerden dat iedere P belangrijk was om je bedrijf te...
Op school leren we dat de marketingmix uit 7 P’s bestaat: product, plaats, personeel, proces, fysieke distributie (physical distribution), promotie en prijs. We leerden dat iedere P belangrijk was om je bedrijf te onderscheiden van de concurrent: of het nou ging om de kwaliteit van je product of de locatie van je winkel, de P’s dienden als uithangbord om klanten te vertellen waarom ze uitgerekend bij jou moesten kopen. Maar houdt elk van deze zeven P’s nog steeds stand in de 21e eeuw? Het korte antwoord is: ja, maar het belang van iedere P is aan het veranderen. De huidige retailmarkt verschilt enorm met die van de jaren 90 en 2000, en het internet heeft de retailsector fundamenteel veranderd. Consumenten kunnen producten en diensten direct online met elkaar vergelijken. Het online aanbod is zo groot dat er nog weinig behoefte is aan het bezoeken van een fysieke winkel. Daarnaast staat het hele internet open voor nieuwe aanbieders - dus concurrentie beperkt zich niet alleen meer tot de fysieke locaties in de buurt. Deze veranderingen hebben een enorme impact op de manier waarop retailers hun marketing uitvoeren - en welke P’s van de marketingmix extra aandacht krijgen. Nu het internet het online speelveld heeft geëgaliseerd, is er één P naar voren gekomen die bepalend is voor de besluitvorming van de consument, namelijk: Prijs. De prijs is zelfs zo belangrijk, dat volgens McKinsey een verbetering van slechts 1% in de prijsbepaling de winst al met 6% verhoogt. Even voor je beeldvorming: een verbetering in prijsbepaling heeft meer invloed dan een verlaging van de variabele kosten met 1,0% (waardoor de winst met 3,8% steeg) of een verlaging van de vaste kosten met 1% (waardoor de winst met 1,1% steeg). In deze blogpost leg ik je uit hoe prijs de belangrijkste factor in de marketingmix werd, en hoe retailers prijs-data kunnen inzetten om hun marketing ROI te verhogen. Klik hier om een gratis exemplaar van ‘Why Pricing and Marketing Go Hand-in-Hand’ te downloaden. De 7 P’s van nu Laten we kijken naar het belang van de 7 P's in de huidige online marketing context: Product is minder bepalend voor de consument, doordat steeds meer winkels hun assortiment uitbreiden en dezelfde producten aanbieden. Plaats is minder bepalend, omdat de consument simpelweg vanuit zijn luie stoel - via de computer of telefoon - een bestelling kan plaatsen. Personeel is minder bepalend, omdat er online nauwelijks tot geen interactie plaatsvindt met het personeel. Proces is minder bepalend omdat de meeste winkels 24 uur per dag aan huis leveren. Physical evidence, oftewel de kwaliteit van de winkel, is minder bepalend omdat de webwinkel de belangrijkste "winkel" wordt. De kwaliteit van de webwinkel is net zo belangrijk, maar deze online omgeving is makkelijker te onderhouden... Promotie, oftewel online marketing, is belangrijker omdat het aantal marketingkanalen is toegenomen. Prijs is een essentiële bepalende factor omdat de prijzen transparant en gemakkelijk te vergelijken zijn. Zoals je kunt zien, heeft het internet alle 7 P's minder belangrijk gemaakt, op twee na: Prijs en Promotie. Hoe een persoon jouw product online vindt, en hoe hoog de weergegeven prijs is, zijn de meest cruciale checkpoints voor retailers om iets online te verkopen. Als je dit in overweging neemt, lijkt het erop dat Prijs en Promotie even belangrijk zijn in de marketingmix. Maar de realiteit is dat de Prijs veel belangrijker is dan Promotie, omdat de prijs de promotie bepaalt. Sterker nog, prijs is de belangrijkste factor om over na te denken bij het managen van je online marketing advertenties op platformen zoals Google Shopping. Hoe prijsbepaling en marketing hand in hand gaan Laten we eens kijken naar een voorbeeld, om een helder beeld te krijgen van het verband tussen de twee. In de onderstaande grafiek zie je de prijsbepaling van een winkel en het aantal verkochte exemplaren over een periode van twee maanden. De lijngrafieken geven de prijs weer en het staafdiagram onderaan toont het aantal verkochte exemplaren. Zoals je kunt zien, past deze winkel in deze periode twee verschillende prijsstrategieën toe: Een prijsstrategie gericht op marge; van begin juli tot 24 juli. De winkel hanteert hogere prijzen dan het marktgemiddelde. Een agressieve prijsstrategie van begin augustus tot de verloopdatum van de data, waarbij de winkel lagere prijzen hanteert dan de concurrentie. Als we kijken naar het aantal verkochte exemplaren in deze periode, is het duidelijk dat de agressieve prijsstrategie resulteerde in meer verkopen. Alle andere voorwaarden bleven gelijk, alleen eenvoudige prijswijziging leidde tot een drastische verandering in de verkoop. Belangrijk om te onthouden is dat meer verkopen bij een lagere prijs natuurlijk niet vanzelfsprekend leiden tot een hogere winstmarge. Hoewel er sprake kan zijn van een hoog omzetvolume, kunnen de prijzen (en marges, als gevolg daarvan) lager uitvallen. Maar je kunt deze informatie strategisch inzetten om de prijzen van specifieke artikelen te verlagen en verkeer naar je website te trekken. Hoe de prijsbepaling de marketing kan beïnvloeden Nu we het hebben gehad over het belang van prijsbepaling in de huidige marketingmix, is het tijd om dieper in te gaan op de wisselwerking tussen prijsbepaling en marketingprestaties. Er zijn twee manieren waarop prijsbepaling de marketingprestaties beïnvloedt: budget en efficiëntie. De volgende grafiek laat het verband zien tussen de twee factoren: Deze afbeelding laat twee dingen zien: 1. Prijsstrategie bepaalt het marketingbudget De prijs van een product online bepaalt het marge, waarvan een deel kan worden gebruikt voor marketing. Als het product een hoge marge heeft, hebben marketeers meer budget om een product online aan de man te brengen. Als een product een lage marge heeft, is er minder marketingbudget over. 2. Prijsstrategie heeft invloed op de marketingeffectiviteit Wanneer jouw producten lager geprijsd zijn dan die van je concurrenten, neemt de kans dat klanten op je advertentie klikken en je product kopen toe. Deze hogere click-through rates (CTR) en conversiepercentages die uit je campagne rollen zijn tekenen van een gezonde, effectieve marketingcampagne. Dus als een hogere prijs een groter marketingbudget creëert, maar een lagere prijs de effectiviteit van je campagnes verhoogt - is er een onmiskenbare uitdaging. Hoe vind je de juiste prijs, die ideaal is voor je marketingbudget en de efficiëntie van je marketingcampagne? Deze vraag wordt nog ingewikkelder als je bedenkt dat deze balans voor elk product op de markt anders is. Dat komt omdat iedere consument elk item anders waardeert en op basis van waardering reageert op prijswijzigingen. Dit wordt de prijselasticiteit genoemd: een fenomeen waar retailers rekening mee moeten houden in hun prijsstrategieën. Zo zal een hogere prijs voor een populaire tv hoogstwaarschijnlijk leiden tot een flinke daling het click through percentage (CTR) en het conversiepercentage, terwijl een hogere prijs voor een tv-wandmontage (die vaak samen met de tv wordt verkocht) daar juist weinig invloed op heeft. Je kunt deze informatie gebruiken om items strategisch aan elkaar te koppelen en de winst te maximaliseren. Als gevolg daarvan moet je jouw marketing-aanbiedingen bij elke prijswijziging aanpassen. Iedere keer dat jij - of een van je concurrenten - de verkoopprijs van een product wijzigt, zal ook de CTR en de conversieratio van de campagne van dit specifieke product veranderen. Het handmatig bijhouden is bijna onmogelijk, en daarom moet je een vaste methode integreren om de prijs en de marketing te beheren. What's the secret behind the ROPO effect? It's critical for omnichannel retailers to understand the "Research Online, Purchase Offline" effect. Click below to read the blog about this crucial metric (and learn how to measure its influence). 3 Prijs- en marketingintegratie methodes Nu we de impact van de prijsbepaling op de marketing hebben vastgesteld, is het tijd om te kijken hoe we hiervan kunnen profiteren. Meestal gebruiken retailers één van de volgende drie methoden om hun prijs- en marketinginformatie te integreren: 1. Toegang tot prijsgegevens voor marketing management: Hoewel de prijsbepaling de #1 factor is die de online marketing resultaten beïnvloedt, wordt het nog steeds zelden doorgezet naar het marketingteam. Zonder inzicht in de prijsbepaling van een product is het moeilijk om de prestaties van online marketingcampagnes te meten. Laten we nog eens kijken naar de grafiek met prijsdata. De online marketingafdeling zal waarschijnlijk tevreden zijn met de prestaties in de periodes waarin de agressieve prijsstrategie is toegepast. Maar de marketingafdeling zal zich ook afvragen waarom de conversieratio is gedaald tijdens de periode waarin de strategie op marge gericht was. Als de marketingafdeling toegang had gehad tot de prijsdata, zouden ze kunnen begrijpen waarom deze veranderingen zich voordeden: tijdens de agressieve-prijs periode werd er meer op het product geklikt omdat de prijs laag was, maar tijdens de marge-gerichte periode was de online marketing minder effectief vanwege een hogere prijs. Ze zouden deze input kunnen gebruiken in toekomstige marketingcampagnes om te voorkomen dat er advertentiebudget wordt uitgegeven aan producten met een te hoge prijs. 2. Prijsdata als input voor marketing: Ook wanneer je jouw prijs- en marketingstrategieën afzonderlijk beheert, kun je de prijsgegevens nog steeds gebruiken als input voor de marketingafdeling. In het bovenstaande voorbeeld met marge-gerichte en agressieve prijsstrategieën, laten de gegevens zien hoe dit product reageert op prijswijzigingen. Met deze informatie kan het marketingteam advertenties aanpassen aan de nieuwe prijzen, wat de ROI's zal verhogen. Als bijvoorbeeld de prijsverhouding (jouw prijzen ten opzichte van de prijzen van je concurrent) verandert, kan het marketingteam proactief de advertenties aanpassen aan de verwachte prestaties van het nieuwe prijsniveau. Maar let op: deze strategie is niet waterdicht. De prijsstrategie op basis van de verstrekte prijsdata werkt alleen als je deze gegevens goed uitspit, en dat vereist een enorme hoeveelheid werk. 3. Geïntegreerd beheer van Dynamic Pricing & Marketing. Wanneer je jouw marketing volledig integreert met Dynamic Pricing, wordt de data powerful. Op dat moment vormt de prijsbepaling niet alleen input voor marketing. De verkoopprijs zelf is dan ook aanpasbaar. Met deze ‘Dynamic Input’ vind je de juiste balans tussen prijsbepaling, marketingbudget en marketing-efficiëntie. Dit zorgt voor effectieve marketing, maar creëert ook voldoende marge om een goed marketingbudget te garanderen. Is dit dan hét antwoord op prijsbepaling en marketingintegratie? Helaas niet. Het bovenstaande voorbeeld is een vereenvoudigde situatie, en het dekt niet alle facetten van de relatie tussen prijsbepaling en marketing. Om dat antwoord naar voren te brengen, moeten we nog wat dieper graven. Het zal in het begin wat onduidelijk lijken, maar geen zorgen: al snel wordt alles kraakhelder. De volledige samenhang tussen prijsbepaling en marketingprestaties De combinatie van je marketingbudget per product (de CPA) en de marketingeffectiviteit voorspelt welke CPC-advertentie nog steeds winstgevend voor de verkoop van een product. Dit voorspelt echter nog niet de hoeveelheid verkeer die je verwacht te genereren voor een specifiek product over een bepaalde periode. Zonder die traffic data kun je de algemene resultaten van je marketingcampagnes niet voorspellen. In termen van totale omzet en winst van de online campagne zit je nog steeds in onzekerheid. Het toevoegen van traffic data verheldert deze informatie en geeft je een beter besluitvormingskader. Hieronder hebben we 3 verschillende traffic KPI's toegevoegd aan het model: Cost-per-click (CPC): het bedrag dat je bereid bent te betalen voor één klik. Hoe hoger de CPC, hoe groter de kans dat Google Shopping (bijvoorbeeld) je advertentie zal weergeven. Impressions: het aantal keren dat je advertentie wordt weergegeven. Clicks: het aantal keer dat een (potentiële) klant op de advertentie klikt en je website bezoekt. Nu we deze informatie hebben, gaan we van links naar rechts de vijf stappen doorlopen en de interacties onderzoeken: De prijsbepaling bepaalt het maximale marketingbudget per product (max. CPA) en voorspelt de conversieratio van dat product op dat specifieke prijsniveau. De conversieratio en de hoogste CPA bepalen samen grofweg de hoogst haalbare CPC. Als je een CPA van €10 en een conversiepercentage van 5% hebt, ben je bereid om niet meer dan €0,50 per klik te betalen (een maximale CPC van €0,50). De maximale CPC bepaalt hoeveel impressies je kunt kopen. De impressies en de click-through rate bepalen hoeveel clicks je kunt genereren. Het is belangrijk om te onthouden dat de display-prijs ook de CTR beïnvloedt. De clicks, samen met de conversieratio en de prijsbepaling, leiden tot de uiteindelijke resultaten. Het vinden van de juiste balans tussen al deze parameters is een enorme uitdaging. Conclusie Wanneer je jouw prijsdata integreert met je online marketingstrategie, kun je de perfecte balans vinden tussen prijs, marketingbudget en marketingefficiëntie. De reële prijs, in combinatie met een aantal andere KPI's en statistieken, geven marketeers de informatie die ze nodig hebben om slimmere marketingkeuzes en advertenties te maken. En dat is waarom van alle 7 P's, de prijsbepaling de grootste impact heeft op online marketing. Veel online marketing management-teams erkennen nog steeds niet de kracht van prijsdata, of maken hier niet optimaal gebruik van. Degenen die de mogelijkheden wél doorhebben, zullen merken dat de strategie bijna niet handmatig uit te voeren is. Daarvoor hebben we slimme machines nodig!
04.10.2018
5 manieren om het ROPO effect te meten
Binnen retail is er steeds meer aandacht voor het ROPO effect, oftewel Research Online Purchase Offline. Niet zo gek, als je beseft dat bij meer dan de helft van de offline aankopen er een online contactpunt vooraf is...
Binnen retail is er steeds meer aandacht voor het ROPO effect, oftewel Research Online Purchase Offline. Niet zo gek, als je beseft dat bij meer dan de helft van de offline aankopen er een online contactpunt vooraf is gegaan. Uit onderzoek van Accenture blijkt dat er in 88% van alle oriëntatieprocessen voorafgaand aan een fysieke aankoop er tenminste één online contactpunt is. Daarom moet je als omnichannel retailer een accurate schatting hebben van het ROPO effect om onder andere goed bid management te kunnen doen. Leer hoe je het ROPO effect kan meten en wat je met deze informatie zou moeten doen, in de onderstaande infographic.
20.09.2018
Verbeter je inkoop, supply chain en marketing met prijsinzichten
Als retailer kun je je eigen potentieel pas ten volste benutten als je op een datagedreven manier omgaat met pricing. Doe je dat niet? Dan koop je te duur in, houd je onnodig grote voorraden aan en verspil je...
Als retailer kun je je eigen potentieel pas ten volste benutten als je op een datagedreven manier omgaat met pricing. Doe je dat niet? Dan koop je te duur in, houd je onnodig grote voorraden aan en verspil je marketingbudgetten. Aan de hand van drie voorbeelden laten we zien hoe verschillende afdelingen dankzij pricing-software over genoeg kennis kunnen beschikken om de juiste beslissingen te nemen. Bij veel (met name grotere) bedrijven werken afdelingen in aparte silo’s aan pricing, inkoop, supply chain en marketing. Hoewel prijsstelling cruciaal is voor winstoptimalisatie, worden data en inzichten over pricing nauwelijks gedeeld tussen afdelingen. Aan de hand van drie voorbeelden laten we zien hoe pricing-software de ontbrekende schakel tussen deze teams kan zijn. Inkoop: datagedreven onderhandelen met leveranciers In veel retailorganisaties onderhandelen inkopers één of twee keer per jaar met leveranciers. Van oudsher streeft een inkoper daarbij naar een paar procent korting op de inkoopprijs voor het volledige assortiment. Met behulp van pricing-software zijn er twee verbeteringen mogelijk ten opzichte van de traditionele situatie: Bij gebrek aan inzicht in de prijzen streeft een inkoper naar het hoogst mogelijke kortingspercentage, maar hij kan niet onderbouwen wáárom hij die korting zou moeten krijgen. Prijsdata kan hij juist gebruiken als troef: het voorgestelde kortingspercentage of bedrag per product kan hij namelijk baseren op de laagste prijs in de markt. In plaats van één of twee keer per jaar om de tafel te gaan met leveranciers, kan de afdeling inkoop de onderhandelingsfrequentie beter afstemmen op de prijsdynamiek van de markt (bijvoorbeeld dagelijks of wekelijks). Met pricing-software ontvangt de inkoper dagelijks of wekelijks een rapport met alle producten waarvoor de minimumprijs in de markt lager is dan zijn nulmargeprijs. Dit rapport kan hij gebruiken als basis voor datagedreven onderhandelingen met leveranciers. Supply chain: betere inschatting aantal verkochte producten Bij gebrek aan data nemen de meeste (inkopers van) retailers de prijspositie van een product niet mee bij de vraag of en hoeveel stuks ze op voorraad willen hebben. Is de prijspositie per product bekend dankzij rapporten van pricing-software? Dan kunnen inkopers een betere inschatting maken van het aantal producten dat zal worden verkocht. Zo’n rapport kan bijvoorbeeld duidelijk maken dat eerst moet worden onderhandeld over een betere inkoopprijs voordat er een voorraad wordt aangeschaft. Marketing: alleen adverteren op concurrerende producten Opmerkelijk: bij de meeste grote retailers, zo signaleren we, communiceert de marketingafdeling niet met de pricing-afdeling. Dus kan het gebeuren dat consumenten advertenties te zien krijgen waarin jouw producten duurder zijn dan bij concurrenten. Resultaat: lage conversiepercentages en een negatieve prijsperceptie. Met pricing-software kun je pricing-data meenemen bij biedingen in Google Shopping. Zo kun je bijvoorbeeld producten uitsluiten voor campagnes waarvan de prijs meer dan 20 procent boven de gemiddelde prijs van een concurrent ligt. Ook slim: verlaag het bod wanneer de prijspositie in Google Shopping hoger is dan plaats 5. Conclusie Zolang je geen monopoliepositie hebt, heb je pricing-inzichten nodig voor goede inkoop-, supply chain- en marketingbeslissingen. In de praktijk wordt pricing-data bij retailers echter niet of onvoldoende uitgewisseld tussen afdelingen. Pricing-software dicht dit gat. Afdelingen zijn namelijk niet langer afhankelijk van elkaar, maar beschikken altijd over alle relevante prijsgegevens. Met de pricing-software van Omnia Retail optimaliseren en automatiseren retailers hun pricing en online marketing. Met Pricewatch krijg je een 360° blik op het gehele prijzenlandschap. Dynamic Pricing automatiseert je pricing op productniveau. Benieuwd? Vraag de demo aan en probeer Omnia twee weken gratis uit.
07.08.2018
Boost sales door de weersvoorspelling mee te nemen in pricing en marketing beslissingen
De invloed van het weer op sales in retail kan niet worden onderschat. De recente hittegolf in Nederland en andere delen van Europa heeft een significante impact op de resultaten van retailers in verschillende sectoren....
De invloed van het weer op sales in retail kan niet worden onderschat. De recente hittegolf in Nederland en andere delen van Europa heeft een significante impact op de resultaten van retailers in verschillende sectoren. Ondanks de duidelijke impact van het weer op de verkoop van bepaalde producten, benutten marketingafdelingen van verschillende bedrijven deze relatie vaak nog niet. Indien zij de toegevoegde waarde zouden inzien, kunnen zij in hun strategie met het weer rekening houden en zo potentieel de omzet en winst verhogen. Het algoritme van Omnia kan hierbij helpen door de weer API te gebruiken als input om de optimale prijs en CPC-biedingen te berekenen. Deze blog beschrijft een aantal voorbeelden van hoe het gebruik van de weersvoorspelling in de commerciële strategie de sales en winst van een retailer kan boosten. Verhoog Google Shopping biedingen voor weergevoelige producten Voor sommige productgroepen is er een correlatie tussen weersveranderingen en de kans op verkoop. Aangezien de kans op conversie mede afhankelijk is van de temperatuur, kan een retailer hiervan profiteren door Google shopping biedingen dynamisch aan te passen op basis van het weer. Handmatig zou dit een zeer tijdrovende opgave zijn om voor het gehele assortiment te doen. Daarom biedt Omnia de mogelijkheid om dit automatisch mee te nemen in je bid calculatie. Onderstaand voorbeeld laat zien dat je bijvoorbeeld voor een weergevoelige productgroep de Google shopping biedingen kunt verhogen als de weersvoorspelling in de komende dagen hoger is dan een bepaalde temperatuur. Het is namelijk algemeen bekend dat wanneer de temperatuur stijgt, consumenten gaan zoeken naar specifieke weergevoelige producten zoals air conditioners en op dat moment meer geneigd zijn om sneller tot aankoop over te gaan. Op een dergelijke zoekterm met hogere kans op conversie, loont het dus om hoger te bieden. Door middel van een business rule in Omnia kan hiervan geprofiteerd worden, bijvoorbeeld door biedingen te verhogen voor een specifieke productgroep. Een ander voorbeeld wanneer weer data waardevol kan zijn, is als de winter nadert. Wanneer de temperatuur daalt en de kans op vorst begint te stijgen, zal het zoekvolume voor bijvoorbeeld schaatsen toenemen. Met behulp van Omnia’s weer-API kunt u niet alleen uw biedingen en prijzen aanpassen op basis van de temperatuur, maar ook op bijvoorbeeld kans op vorst of sneeuw. Verhoog prijzen voor weergevoelige producten Weer data kan ook helpen om de winst te verhogen door het mee te nemen in de pricing strategie. Over het algemeen is het lastig voor retailers om te anticiperen op (extreme) weersveranderingen. Met de recente hittegolf had dit als gevolg dat bij vrijwel alle retailers de airconditioners uit voorraad raakten. Wanneer er beperkt aanbod beschikbaar is, kan een retailer zijn winst optimaliseren door hier rekening mee te houden in zijn pricing strategie. Een business rule zou bijvoorbeeld kunnen zijn: Als: ‘# voorraad maanden = (voorraad / # stuks verkocht laatste 28 dagen) < 2’ En: ‘Temperatuur over 2 dagen is hoger dan 25 graden’ En: ‘Productgroep is airconditioners’ Dan: Prijs op XX% marge Een dergelijke business rule zorgt ervoor dat u niet onnodig scherp gaat prijzen op het moment dat de vraag het aanbod overschrijdt. Concluderend Het weer kan een significante impact hebben op de verkoop van bepaalde producten. Omnia stelt retailers in staat om hiervan te profiteren door prijzen en Google Shopping biedingen automatisch en dynamisch aan te passen voor weergevoelige producten. Naar aanleiding van dit artikel geïnteresseerd geworden in wat Omnia voor uw bedrijf kan betekenen? Vraag dan hier om meer informatie en/of een demo of bel ons op +31 (0) 85 047 92 40.
31.07.2018
Negatieve zoekwoorden automatisering voor Google Shopping met Omnia
Een tijdje terug introduceerden wij de 5 level structuur voor Google Shopping. Deze structuur speelt perfect in op de grote prestatieverschillen tussen generieke en specifieke zoekwoorden, die Lupko in zijn vorige...
Een tijdje terug introduceerden wij de 5 level structuur voor Google Shopping. Deze structuur speelt perfect in op de grote prestatieverschillen tussen generieke en specifieke zoekwoorden, die Lupko in zijn vorige blogpost duidelijk in kaart bracht. Buiten dat deze structuur het meeste haalt uit de verschillende zoektermen, vergt het ook erg weinig onderhoud. Je investeert eenmalig een paar uur om de structuur in te richten, maar daarna is elk aspect volledig geautomatiseerd. Het enige aspect dat tot nu toe nog niet geautomatiseerd was, waren de negatieve zoekwoordenlijsten (de “negative lists”). Dit is nu door een slimme combinatie van Google Adwords scripts, Omnia data en Google Sheets ook volledig geautomatiseerd. In deze blogpost zullen wij dieper ingaan op de manier hoe de negatieve zoekwoordenlijsten geautomatiseerd zijn en hoe dit inhaakt op de 5 level structuur. Achtergrond Om goed te begrijpen hoe de negatieve zoekwoorden geautomatiseerd kunnen worden, is enige achtergrondkennis nodig van de 5 level structuur. Met name over de dynamiek die tussen de 5 campagnes ontstaat door campagneprioriteiten slim te combineren met negatieve-zoekwoordenlijsten. Hieronder vind je een overzicht van de 5 level structuur en de verschillende facetten. Indien dit compleet nieuw is, is het verstandig om eerst de achtergrond hierover te lezen in de 5 level structuur blogpost. De 5 level structuur speelt goed in op de prestatieverschillen tussen de verschillende type zoektermen. Daarnaast vergt het erg weinig onderhoud. Je investeert eenmalig een paar uur om de structuur in te richten, maar daarna is elk aspect volledige geautomatiseerd: Advertentiegroepen: advertentiegroepen worden volledige automatisch aangemaakt o.b.v. de retailers categorie en merk structuur (of een andere doorsnede naar keuze) en worden weer gepauzeerd/geactiveerd indien categorieën en/of merken in het assortiment veranderen. Producten: binnen de advertentiegroepen worden de producten automatisch toegevoegd en worden deze uurlijks gepauzeerd/geactiveerd afhankelijk van de voorraad. Biedingen: de CPC-biedingen worden per product uitgerekend gebaseerd op o.a. productmarges, online productconversieratio’s en het effect op de winkelverkopen (het ROPO-effect). Deze biedingen worden uurlijks geëvalueerd en aangepast indien één van de parameters verandert. Top X: de meest populaire producten per categorie en/of merk worden automatisch geïdentificeerd op basis van historische verkoopdata in Omnia (b.v. meeste winst of meest pageviews in laatste 4 weken). Deze populaire producten worden vervolgens aan de campagnes voor generieke termen (b.v. “led televisies”) toegevoegd, zodat op deze generieke termen automatisch de meest populaire producten getoond worden. Het enige aspect dat tot nu toe nog niet geautomatiseerd was, waren de negatieve zoekwoordenlijsten. Het onderhoud hiervan kost veel tijd en het is daardoor onmogelijk om elk zoekwoord handmatig te classificeren. Dit is nu door een slimme combinatie van Google Adwords scripts, Omnia data en Google Sheets ook volledig geautomatiseerd. Het kost nu veel minder tijd meer en de verschillende zoektermen worden bovendien veel beter verdeeld over de 5 campagnes, waardoor de prestaties verder toenemen. Laten we iets dieper duiken in de opzet hiervan. De opzet: automatische data-analyses in Google Sheets o.b.v. Adwords en Omnia data Om de verschillende type zoekwoorden te identificeren wordt gebruikt gemaakt van een combinatie van Google Adwords scripts, Omnia data en Google Sheets. De Adwords scripts zorgen ervoor dat de zoektermen en hun prestaties dagelijks naar Google Sheets gekopieerd worden. In de Google Sheets wordt de data gecombineerd met data vanuit Omnia (zoals categorie en merk data) en worden er verschillende tekstuele en performance analyses gedaan. De uitkomsten van de zoekwoorden analyses worden vervolgens automatisch naar meerdere negatieve zoekwoordenlijsten in Adwords gepusht. Deze lijsten hebben twee functies in Adwords: Negatieve zoekwoorden om het verkeer te splitsen in verschillende types Negatieve zoekwoorden om slecht presterende zoekwoorden (tijdelijk) uit te sluiten Wij zullen hieronder op beide functies verder ingaan. Negatieve zoekwoorden om het zoekverkeer in verschillende types te splitsen In de 5 level structuur wordt het zoekverkeer in 5 verschillende campagnes gesplitst, die in 2 hoofdgroepen in te delen zijn: Specifieke termen: Product termen: alle zoektermen die relateren aan één specifiek product (b.v. “Samsung UE40KU6400”). Hierbij weet je exact welk product er getoond moet worden. Merk termen: alle zoektermen waarin een merk voorkomt (b.v. “Samsung 40 inch led televisie”). Hierbij weet je dat je dat je alleen producten van dat specifieke merk moet vertonen. Overige termen: alle niet verder gespecifieerde termen (b.v. “40 inch led televisie”). Generieke termen: Categorie termen: Alle zoektermen waarbij een hele categorie relevant kan zijn. (b.v. “Led televisie”). Hierbij zijn veel producten relevant, maar worden d.m.v. de Top-X-functie automatisch alleen de populairste producten getoond binnen deze categorie. Categorie en Merk termen: Alle zoektermen waarbij een hele categorie en merk combinatie relevant kan zijn (b.v. “Samsung Led televisie”). Hierbij zijn veel producten relevant, maar worden d.m.v. de Top-X-functie automatisch alleen de populairste producten getoond binnen de categorie en merk combinatie. De splitsing in 5 levels kan automatisch gemaakt worden door slechts 3 verschillende negatieve zoekwoordenlijsten goed bij te houden. De drie types lijsten die we gebruiken: Merk termen Product termen Generieke termen Deze lijsten worden automatisch bijgehouden door middel van drie overeenkomstige scripts, waarop we hieronder kort zullen ingaan. Merk termen script Het merken script is het makkelijkste van de drie. De “merken termen” lijst moet bestaan uit een lijst van alle merken die als “phrase” negative toegevoegd zijn. Dit is simpelweg te realiseren door continu vanuit Omnia alle merken te exporteren en de nieuwe merken toe te voegen aan de negatieve zoekwoordenlijst. Adwords zal dan bij iedere zoekterm herkennen of er een merk in staat. Dus het merk Samsung kan als de phrase “Samsung” toegevoegd worden. Hierdoor worden alle zoektermen die een merk bevatten herkent, onafhankelijk de positie van het merk in de zoekterm: bijvoorbeeld “Samsung 40 inch TV” of “Zwarte Led TV Samsung”. Product termen script De product termen opzet is een stuk gecompliceerder. Hiervoor worden alle zoektermen door middel van een Adwords script naar Google Sheets geëxporteerd. In Google Sheets worden deze zoektermen vervolgens in delen opgeknipt en wordt elk deel geanalyseerd. Het script herkent wat voor type woord elk stukje is. Dit kan een tekst, merk of productnummer (MPN) zijn, of bijvoorbeeld een EAN, dimensie, specificatie of cijfer. Indien de zoekterm een MPN bevat of een bepaalde specifieke combinatie van woorden, dan wordt het geïdentificeerd als product term en automatisch aan de “product termen” lijst toegevoegd. Zoekterm Tekst analyse Product term Samsung led television Merk + tekst + tekst Nee Samsung UE40KU6400 Merk + MPN Ja 40 inch LED television Spec + spec + tekst + tekst Nee Sonos sound system Merk + Tekst Nee Sonos play 1 Merk + Tekst + cijfer Ja Typeringen van woorden of woordcombinaties kunnen per klant worden aangepast. Op die manier is mogelijk om de product term herkenning precies op jouw branche af te stemmen. Voor de autobanden verkopers is het bijvoorbeeld belangrijk om te herkennen of er een bandenmaat in de zoekterm staat. Een bandenmaat heeft altijd een bepaalde standaard cijfer en letter combinatie. Vervolgens zou een definitie van een product term kunnen zijn: Merk + cijfer + bandenmaat. Zoekterm Tekst analyse Product term Pirelli cinturato 215 55r17 Merk + tekst + bandmaat + bandmaat Ja Pirelli autoband 18 inch Merk + tekst + spec Nee Generieke termen script Ook hiervoor worden de zoektermen dagelijks door middel van een script naar een Google Sheet gekopieerd. Daar worden de zoektermen vervolgens vergeleken met het merk en de categorieboom van het product waarop ze vertoond werden. Indien alle woorden in de zoekterm overeenkomen met de woorden aanwezig in het merk en de categorieboom, wordt het geïdentificeerd als een categorieterm. Zoekterm Merk Categorieboom Generieke term Samsung led television Samsung Beeld en Geluid > Televisies > Led Ja Samsung UE40KU6400 Samsung Beeld en Geluid > Televisies > Led Nee 40 inch LED television Samsung Beeld en Geluid > Televisies > Led Nee Sonos sound system Sonos Beeld en Geluid > Soundsystems > boxen Ja Sonos play 1 Sonos Beeld en Geluid > Soundsystems > boxen Nee Met bovenstaande drie scripts is het verkeer gesplitst in 5 campagnes, waarop overeenkomstig met het type verkeer gericht geboden kan worden. Doordat er nu beter onderscheid gemaakt wordt tussen meer specifieke termen (zoals “Samsung UE40KU6400”) en meer generieke termen (zoals “Samsung televisie”), zal de return on ad spend (ROAS) van de campagne toenemen. Hierdoor zijn hogere biedingen rendabel en kan er meer verkeer, en dus opbrengst, gegenereerd worden. Er zullen echter nog steeds zoektermen voorkomen die niet goed presteren. Deze wil je (tijdelijk) uitsluiten uit de 5 level structuur en hier gaan we in het volgende stuk op in. Negatieve zoekwoorden om slecht presterende zoekwoorden (tijdelijk) uit te sluiten Sommige zoektermen zullen ondanks de nette splitsing in 5 campagnes nog steeds niet goed presteren. Het kan bijvoorbeeld voorkomen dat de click through rate (CTR) erg laag is of dat er wel op een advertentie geklikt wordt maar het product niet converteert. Beide situaties zou je willen uitsluiten. Een lage CTR is slecht voor je kwaliteitsscore in Google Shopping en is een teken dat je advertentie waarschijnlijk niet relevant is voor die specifieke zoekterm. Een laag conversieratio zal waarschijnlijk niet rendabel zijn aangezien er te veel kliks, en dus kosten, nodig zijn voor een aankoop. Deze termen kunnen worden uitgesloten door middel van het slecht presterende zoektermen script en eventueel later weer worden gereactiveerd door middel van een “retry” script. Slecht presterende zoektermen Op basis van de ROAS- en verkeerdoelstellingen van de retailer kan er bepaald worden welke zoektermen uit de 5 level campagnes moeten worden uitgesloten. Dit is volledig vrij in te geven en de limieten kunnen bijvoorbeeld als volgt gezet worden: Vertoningen > 200 en de CTR is kleiner dan 1% Kliks > 100 en het conversieratio ligt onder 1% Zoektermen die voldoen aan bovenstaande limieten zullen dan automatisch aan de “slecht presterende” negatieve zoekwoordenlijst toegevoegd worden en worden uitgesloten. Retry script Zowel een laag conversieratio als een lage CTR hoeven niet permanent te zijn. Het kan bijvoorbeeld voorkomen dat een product tijdelijk out-priced was, waardoor op de gerelateerde zoekterm de kliks en conversies in die periode naar de concurrent gingen. Op het moment dat een product weer competitief geprijsd is zou dezelfde zoekterm weer prima kunnen renderen. Het is daarom cruciaal dat zoektermen, die potentieel interessant kunnen zijn, niet permanent worden afgeschreven. Deze retry wordt vaak vergeten, waardoor het verkeer langzamerhand wordt dichtgeknepen en de opbrengsten uiteindelijk onder druk komen te staan. Ook bij Target ROAS-biedingsstrategieën zie je vaak dat al het verkeer wordt uitgeschakeld dat niet aan het target voldoen. Naar verloop van tijd zullen hierdoor de opbrengsten achteruitlopen. Voor de “retry” gebruikt Omnia een 6e campagne; de zogenaamde “Slecht presterende” campagne. Hierin worden alle zoektermen geserveerd in de andere campagnes niet goed rendeerden. Dit zal tegen een lage bieding gebeuren, waardoor er tegen lage kosten gekeken kan worden of zoektermen weer goed gaan renderen. Indien zij vervolgens boven een bepaalde treshhold komen, worden ze uit de “slecht presterende” negatieve zoekwoordenlijst gehaald en worden de zoektermen weer tegen volwaardige bieding vertoond. Eerste resultaten Bij verschillende klanten hebben wij een pilot gedraaid met de scripts en de resultaten zijn indrukwekkend. De zoektermen worden continu geanalyseerd, waardoor de verdeling van het zoekverkeer voortdurend geoptimaliseerd wordt. Dit maakt de Google Shopping campagnes effectiever en over de eerste 2 maanden zijn zowel de dagelijkse opbrengst als de ROAS toegenomen, met respectievelijk 66% en 39%. Conclusie De 5 level structuur haalt het meeste uit de verschillende zoektermen en met de automatisering van de negatieve zoekwoordenlijsten is het laatste aspect ook volledig geautomatiseerd. Het is een zelfonderhoudend mechanisme, waarbij continu de zoekwoorden en de prestaties geëvalueerd worden. De scripts voor de “merk termen”, “product termen” en “generieke termen” zorgen voor een juiste splitsing in het type verkeer. Dit maakt het mogelijk om gerichter te bieden, waardoor hogere ROAS en/of opbrengst doelstellingen gehaald kunnen worden. De scripts voor slecht presterende zoekwoorden zorgen voor een betere ROAS op de overgebleven zoektermen, waardoor de biedingen en het verkeer op deze termen nog verder opgeschroefd kunnen worden. Het Retry script voorkomt dat het verkeer langzamerhand terugloopt doordat potentieel interessante zoektermen opnieuw geactiveerd worden. De hele opzet balanceert continu op de rand van wat rendabel is en zorgt ervoor dat altijd het maximale uit het zoekverkeer gehaald blijft worden.
22.06.2018
De helft van wat je uitgeeft aan Google Shopping is weggegooid geld; Omnia laat zien om welke helft het gaat
John Wanamaker (1838-1922) - marketingpionier – zei ooit: "De helft van wat ik aan advertenties uitgeef is weggegooid geld; het probleem is alleen dat ik niet weet om welke helft het gaat". Wellicht denk je dat deze...
John Wanamaker (1838-1922) - marketingpionier – zei ooit: "De helft van wat ik aan advertenties uitgeef is weggegooid geld; het probleem is alleen dat ik niet weet om welke helft het gaat". Wellicht denk je dat deze quote tegenwoordig niet meer relevant is. Vandaag de dag kunnen marketeers immers bijna alles volgen met cookie data, attributiemodellen en Google Analytics. Met al deze mogelijkheden voor analyse wordt er inmiddels vast alleen daar geld uitgegeven waar het iets oplevert, toch? Niet helemaal. Vooral op Google Shopping halen veel van onze nieuwe en potentiële klanten op minder dan 50% van hun budget een positief rendement. Dit is in lijn met hoe zij tegen Google Shopping management aankijken. Hoewel het veel omzet kan opleveren, is het kanaal zo ondoorzichtig dat het gebruik ervan voelt als gokken. Hierdoor wordt er ongemerkt ook veel geld weggegooid. Aangezien er steeds meer budget naar gaat Google Shopping is het is het belangrijk voor je totale winstgevendheid om grip op dit kanaal te krijgen. Na een aantal jaren op het snijvlak van prijzen, marketing en technologie te hebben gewerkt, hebben we een aantal dingen geleerd over het maximaliseren van de winstgevendheid op Google Shopping. In dit bericht behandelen we onze top 3 tips die de effectiviteit van Google Shopping voor onze klanten hebben verdubbeld. Verhoog je winst door verder te kijken dan AdWords ROAS Om winst te maken heb je voldoende marge nodig om je marketing uitgaven te kunnen dekken. Laten we zeggen dat je 50 cent per klik betaalt. Als je 40 klikken nodig hebt voor een conversie (een conversiepercentage van 2,5%), dan bedragen je marketinguitgaven per verkocht product € 20 (€ 0,50 * 40). Als de marge op dit specifieke product € 15 bedraagt, verlies je € 5 per verkocht product. Je marge moet de marketing kosten per verkocht product immers kunnen dragen. Wanneer je AdWords gebruikt om je Shopping-campagnes te beheren, probeer je de winstgevendheid waarschijnlijk te handhaven met een doel-ROAS (Return On Ad Spend). Het doel is hier om het aantal verkopen te maximaliseren, zolang de ROAS hoger dan het doel is. Als de gemiddelde marge voor alle producten 20% is, moet de ROAS minimaal 5 (100/20) zijn. Wellicht gebruik je de doel-ROAS of Goal Optimized (geoptimaliseerd voor doelen) van Google. Beide automatiseren biedingen op basis van AdWords ROAS. Dit lijkt misschien wenselijk, maar er zit een addertje onder het gras. Het probleem met deze aanpak is dat je ervan uitgaat dat alle producten dezelfde marge hebben. Zie het voorbeeld hieronder. Beide producten hebben een ROAS van minimaal 5 en zouden dus winstgevend moeten zijn. De werkelijke productmarges laten echter zien dat product A een verlies van € 50 heeft geleden. Het is waarschijnlijk een populair product met een concurrerende prijs (wat de lage marge verklaart) waar het grootste deel van het marketingbudget aan opgaat. Er wordt dus meer budget voor het verliesgevende product vrijgemaakt en minder budget voor het winstgevende product. Elke marketeer zou bij dit inzicht ervoor zorgen dat er minder budget naar Product A gaat. Maar het is natuurlijk niet haalbaar om dit dagelijks handmatig voor elk product te doen. Door voor alle producten de juiste data te hebben - nauwkeurige, volledige en realtime marges - en dit automatisch in je biedingen mee te nemen, kan dit wel. Zo bied je per product nooit meer dan wat de marge kan dragen. Bovenstaand inzicht lag ten grondslag aan de Dynamic Marketing-module van Omnia, die elk uur nieuwe biedingen genereert, waarin de werkelijke marges op individueel productniveau worden verwerkt. Verplaats marketinguitgaven naar de meest waardevolle zoekwoorden Stel, je verkoopt koffiezetapparaten. Twee mensen passeren je winkel. De één is geïnteresseerd in 'espressomachine'. Je weet niet of hij er eentje wilt kopen of enkel op zoek is naar informatie. De ander is geïnteresseerd in 'Philips 3100 EP3550/00'. Hij is opzoek naar exact het model dat je op voorraad hebt liggen. Voor welke van de twee bovenstaande personen doe je de meeste moeite om ze jouw winkel in te krijgen? Uiteraard zou je meer moeite doen voor ‘Philips 3100 EP3550/00’. De kans dat deze persoon overgaat op een aankoop is aanzienlijk groter. In Google Shopping daarentegen geef je momenteel waarschijnlijk meer uit aan mensen die op zoek zijn naar 'espresso machine’. Zonder de juiste campagne structuur kan je dit echter niet goed zien, noch aanpassen. Google Shopping werkt anders dan tekstadvertenties. Met de tekstadvertenties van Google biedt je op zoekwoorden en Google Shopping-advertenties biedt je op producten. Hierdoor heb je geen directe controle over wanneer je wordt vertoont. Dit is waarom Google Shopping als gokken kan voelen. Het betekent dat een groot deel van je budget besteed kan worden aan verkeer dat zoekt op het algemene ‘espressomachines’, terwijl de specifiekere zoekopdracht 'Philips 3100 EP3550/00' waarschijnlijk sneller tot conversie leidt. Dit is precies wat er meestal gebeurt. Neem het voorbeeld van de oude Google Shopping-resultaten van een geanonimiseerde klant hieronder. In de bovenstaande afbeelding zie je een overzicht van de Google Shopping-resultaten van de klant per zoekwoord (het woord waar mensen die de advertentie te zien kregen op zochten) voordat Omnia werd gebruikt. De kosten en opbrengsten worden weergegeven op basis van de specificiteit van het zoekwoord (Type). Meer dan 50% van de kosten gaat naar generieke zoekwoorden. Deze brengen echter slechts 11% van de inkomsten op. Met een magere ROAS van 1,8 (€ 5.600 / € 3.000) lijkt het erop dat hier verlies wordt geleden. Daarnaast gaat slechts 9% van het budget naar producttermen en dat terwijl die toch 50% van de omzet genereren. Voor deze specifieke zoekwoorden wordt een verbazingwekkende ROAS van 44,93 gerealiseerd (€ 24,600 / € 550). Iedereen begrijpt dat het zinvol is om meer uit te geven aan producttermen, en minder aan generieke zoekwoorden. Het probleem is alleen dat marketeers niet over de vereiste data en tools beschikken. Allereerst is er een systeem nodig dat zoekwoorden automatisch kan herkennen en classificeren. Daarnaast heb je een campagnestructuur nodig die je biedingen per type zoekwoord kan aanpassen. Wanneer je over beide beschikt, kan je precies afstemmen hoeveel je voor elk soort verkeer wilt uitgeven. Met deze basis kun je enorme stappen zetten. Neem de belangrijkste factor bij online marketing – pricing - in je strategie mee Stel, je bent een online marketeer. Eén van je taken is om biedingen (maximale CPC's) voor producten op Google Shopping aan te passen. Hiervoor gebruik je de beschikbare data in AdWords. Nu zie je de onderstaande resultaten voor Product X, gebaseerd op de laatste 7 dagen. Door een solide conversieratio van 5,1% besluit je om het bod te verhogen. De noodzakelijke aanname achter deze beslissing is dat het conversieratio hier een constante is. Om een beslissing te maken moet je aannemen dat de gemiddelde conversieratio in het verleden een indicatie geeft voor toekomstige prestaties. Dit kan echter duur uitpakken. Door verkoopdata te combineren met concurrentieprijzen data zien we dat de conversieratio van een product niet constant is, maar sterk afhankelijk is van de prijs ten opzichte van concurrenten. Vooral de prijspositie (1 = de goedkoopste in de markt, 2 = de op één na goedkoopste, enz.) heeft een sterke invloed op het conversieratio. Bekijk hieronder eens de prestaties van Product X voor elk van de 7 dagen, inclusief de prijspositie van het product. De afgelopen zeven dagen is de prijspositie van het product meerdere keren gewijzigd. Van 3 naar 6, naar 1 (de goedkoopste in de markt), terug naar 3. Dat kan gebeuren doordat het bedrijf de prijs van X wijzigde, maar dat hoeft niet per se de reden te zijn. Zo kan de prijspositie van 1 behaald zijn doordat de goedkoopste concurrent zijn prijs heeft verhoogd, of het product niet meer op voorraad te hebben. In elk geval is duidelijk dat we hier te maken hebben met een redelijk prijselastisch product. Het aantal verkopen is gevoelig voor prijswijzigingen, zoals de meeste producten met veel verkeer. Het gaat als zoete broodjes over de toonbank op positie 1 (15% conversieratio), maar verkoopt amper op positie 3 (2%) en verkoopt helemaal niet op prijspositie 6 (0%). In de onderstaande grafiek kun je de prijswijzigingen en bijbehorende conversieratio's per dag nogmaals bekijken. Door je biedingen te baseren op een gemiddeld conversiepercentage van 5,1%, laat je het op elke positie liggen. Op prijspositie 3 en 6 geef je te veel geld uit en verspil je budget, terwijl je te weinig uitgeeft en omzet misloopt op prijspositie 1. Daarom is het enorm waardevol om toegang te hebben tot de prijsgegevens van concurrenten. Hiermee kun je conversieratio's aan prijzen koppelen, zodat je weet wat er van de huidige prijs(positie) kan worden verwacht. Conclusie Laat Google Shopping (bid) management geen gokken zijn. Zorg dat je de juiste data en tools om je uitgaven en inkomsten goed inzichtelijk te krijgen en er op te kunnen handelen.
28.05.2018
Verbeter je inkoop- en marketingstrategie met behulp van pricing inzichten
Succesvolle bedrijven erkennen de cruciale rol die pricing speelt bij het realiseren van winstgevende groei. Een organisatiestructuur die erop is berekend dat prijs een belangrijke rol speelt, is de sleutel tot het...
Succesvolle bedrijven erkennen de cruciale rol die pricing speelt bij het realiseren van winstgevende groei. Een organisatiestructuur die erop is berekend dat prijs een belangrijke rol speelt, is de sleutel tot het benutten van het volledige potentieel. Echter, bij grote corporates werken verschillende teams in de meeste gevallen apart van elkaar aan pricing, inkoop, marketing en supply chain. Gebaseerd op Omnia’s ervaring is er een ontbrekende schakel tussen deze teams. Deze ontbrekende schakel kan veel waarde toevoegen door de kennis en data van beide teams te delen. Aangezien de afdelingen marketing en supply chain bijvoorbeeld meestal geen toegang hebben tot pricing data, is de kans groot dat ze andere producten adverteren en inkopen dan ze zouden doen als ze wel toegang tot deze informatie hadden gehad. In deze blog laten we aan de hand van drie voorbeelden zien hoe Omnia de ontbrekende schakel tussen deze teams kan faciliteren, waardoor ze betere, data-gedreven beslissingen kunnen nemen en de volledige potentie van hun pricing data kunnen benutten. Pricing & inkoop In veel retailorganisaties onderhandelen inkopers een of twee keer per jaar met leveranciers. Traditioneel gezien streeft een inkoper naar een verbetering van een paar procent op de inkoopprijs voor het volledige assortiment dat ze aanbieden. Door het toegenomen aantal prijsveranderingen en de prijstransparantie, heeft deze traditionele opzet van het inkoopproces tegenwoordig twee nadelen: 1. De verbetering van de inkoopprijs in % of bedrag a. Traditionele situatie: zonder toegang tot pricing data zou een inkoper naar het hoogst mogelijke percentage streven, wat lastig te onderbouwen is b. Ideale situatie: een data-gedreven % of bedrag per product op basis van de laagste prijs in de markt in plaats van een willekeurig getal 2. Frequentie a. Traditionele situatie: een of twee keer per jaar onderhandelen met leveranciers b. Ideale situatie: frequentie van onderhandelingen in lijn met de prijsdynamiek van de markt (bijvoorbeeld dagelijks of wekelijks) In Omnia kunnen beide nadelen middels een rapport vrij makkelijk worden opgelost. Dit rapport bevat alle producten waarvoor de minimumprijs in de markt lager is dan de nul marge prijs (e.g. inkoopprijs + logistieke kosten incl. btw). Voor al deze producten kan de retailer niet mee met de markt wegens de inkoopprijs. Dit rapport kan dagelijks of wekelijks naar het e-mailadres van de inkoper worden verstuurd (of rechtstreeks naar de leverancier) en kan worden gebruikt voor data-gedreven onderhandelingen met leveranciers. Pricing & supply chain Omnia’s ervaring leert dat de meeste retailers geen rekening houden met de prijspositie van een product als ze beslissen of en hoeveel stuks ze op voorraad willen nemen. Dat is niet omdat ze dat niet willen, maar vanwege een gebrek aan data. Over het algemeen beslist de inkoper welke producten worden ingekocht en op voorraad worden gelegd. Op zo’n moment zou het handig zijn om de prijspositie per product te weten (of het bijvoorbeeld concurrerend is of niet). Dit helpt supply chain in staat om een betere inschatting te maken van het aantal producten dat zal worden verkocht. In Omnia is het mogelijk om eenvoudig een rapport te genereren met een prijspositie per product, dat kan worden gebruikt als extra informatie voor de supply chain. Dit rapport kan bijvoorbeeld een waarschuwing geven waarin wordt geadviseerd om eerst te onderhandelen over een betere inkoopprijs alvorens er een voorraad wordt aangeschaft. Als een product eenmaal op voorraad ligt, kan het gebeuren dat concurrenten hun prijs verlagen en dat de prijs van het product niet meer concurrerend is. In Omnia is het mogelijk om een rapport te genereren met producten die veel worden bekeken, maar die een lage conversie hebben, mogelijk vanwege de prijs. Dit rapport kan worden gebruikt door: Inkopers; om compensatie op de inkoopprijs voor die producten te krijgen Supply chain; zodat ze de producten pas weer bestellen als de inkopers compensatie hebben gekregen Pricing & marketing Bij de meeste grote retailers zien we dat de marketingafdeling – die bepaalt met welke producten moeten worden geadverteerd en welk advertentiebudget er per product wordt besteed - niet communiceert met de afdeling die gaat over de verkoopprijzen van die producten. En dat terwijl deze afdeling de marge en prijspositie van deze producten kent. Zonder toegang tot data over prijsposities, kan het zijn dat marketingafdelingen advertentiebudget besteden om te laten zien dat de producten duurder zijn dan bij de concurrentie. Die advertenties zorgen uiteraard voor lage conversiepercentages en een negatieve prijsperceptie van de retailer. Om dit te voorkomen biedt Omnia klanten de mogelijkheid om pricing data mee te nemen bij biedingen in Google Shopping, waardoor ze producten bijvoorbeeld kunnen uitsluiten voor campagnes waar hun prijs meer dan 20% boven de gemiddelde prijs van een concurrent ligt of het bod kan verlagen wanneer de prijspositie hoger is dan positie 5 op Google Shopping. Lees dit blog voor meer informatie over de toegevoegde waarde van het gebruik van pricing data als gestructureerde input voor online marketingbeslissingen. Conclusie Elk bedrijf dat merk producten aanbiedt die door meerdere retailers worden aangeboden, heeft pricing data nodig voor zowel inkoop- als marketingbeslissingen. Daarom moet er worden gecommuniceerd (bijvoorbeeld door data te delen) tussen de mensen die verantwoordelijk zijn voor pricing, inkoop, marketing en supply chain binnen een organisatie. Door data over prijzen regelmatig met elkaar te delen, kan de potentie van pricing data volledig worden benut door het te gebruiken als gestructureerde input voor inkoop-, supply chain- en marketingbeslissingen. Omnia stelt retailers in staat om dit proces volledig te automatiseren middels rapporten en ingebouwde functionaliteiten om de prijspositie bij biedingen in marketingcampagnes te gebruiken. Wil je meer weten over wat de software van Omnia voor jouw bedrijf kan betekenen, vraag dan hier meer informatie of een demo aan. Je kunt ons ook bellen op +31 (0)85 047 92 40.
25.04.2018
Prijs: De belangrijkste P in de marketingmix
Op school hebben we geleerd dat de marketingmix uit zeven P’s bestaat: product, plaats, personeel, proces, physical evidence, promotie en prijs. Elk van deze P’s kan een onderscheidende factor zijn om klanten te...
Op school hebben we geleerd dat de marketingmix uit zeven P’s bestaat: product, plaats, personeel, proces, physical evidence, promotie en prijs. Elk van deze P’s kan een onderscheidende factor zijn om klanten te trekken. Maar zijn deze P’s na de enorme veranderingen in de retail van de afgelopen decennia nog steeds allemaal van toepassing? Zijn ze in een volledig transparant winkellandschap nog allemaal even belangrijk? Laten we de zeven P’s in de context van nu opnieuw evalueren: Product: wordt steeds minder een onderscheidende factor, omdat retailers hun assortiment uitbreiden en meer retailers dezelfde producten aanbieden. Plaats: wordt steeds minder een onderscheidende factor, omdat consumenten vanaf hun computer of telefoon aankopen doen. Personeel: wordt steeds minder een onderscheidende factor, omdat er weinig of geen interactie is met mensen die online winkelen. Proces: wordt steeds minder een onderscheidende factor, omdat steeds meer retailers 24 uur per dag bezorgen. Physical evidence: wordt steeds minder een onderscheidende factor, omdat de webshop de belangrijkste ‘winkel’ wordt. De kwaliteit van de webshop is even belangrijk, maar gemakkelijker te onderhouden dan een fysieke winkel. Promotie: of beter gezegd: online marketing is belangrijker geworden, omdat het aantal marketingkanalen enorm is toegenomen. Prijs: is belangrijker geworden, omdat prijzen tegenwoordig transparant zijn en makkelijk te vergelijken. Naast promotie (online marketing zelf), is prijs de enige factor die belangrijker is geworden. Vandaag de dag is het de belangrijkste factor waarmee rekening moet worden gehouden bij het beheren van online marketing campagnes, zoals advertenties op Google Shopping. Het is duidelijk dat prijs tegenwoordig de belangrijkste factor is geworden binnen de marketingmix. Hieronder lichten we het belang van pricing binnen marketing verder toe. De invloed van prijs op marketing Laten we eerst een voorbeeld uit de praktijk bekijken dat het belang van pricing binnen marketing goed illustreert. In onderstaande grafiek zie je de pricing en het aantal verkochte eenheden van een retailer gedurende een periode van twee maanden. Uit de grafiek wordt duidelijk dat de retailer gedurende deze periode twee verschillende prijsstrategieën heeft toegepast. Eerst wordt er een strategie gevoerd die gericht is op margegroei, waarbij de retailer een hogere prijs hanteert dan de gemiddelde prijs in de markt. Later is er gekozen voor een agressieve prijsstrategie, waarbij de retailer lager geprijsd staat dan zijn concurrenten. Merk op dat de agressieve prijsstrategie tot een hogere conversie, dus tot meer verkochte aantallen heeft geleid dan de periode met een op margegroei gerichte prijsstrategie. (let hier op dat meer omzet niet noodzakelijkerwijs betekent dat er ook meer winst wordt behaald). In bovenstaande voorbeeld werden de verschillen in de effectiviteit van de marketingcampagnes niet veroorzaakt door wijzigingen in de campagnes zelf, maar puur door prijswijzigingen. Dit demonstreert de invloed van pricing op marketing. Laten we daarom eens kijken op welke twee manieren prijs de marketingprestaties kan beïnvloeden. Prijs is van invloed op marketing op twee verschillende manieren: op het marketingbudget en de marketingeffectiviteit. Prijs bepaalt het marketingbudget Pay-per-click (ook wel CPC, cost per click) marketing wordt steeds duurder en er zijn steeds hogere budgetten nodig om de benodigde traffic te genereren. De prijsstrategie van retailers bepaalt de marge die er op een product zit, wat dan weer bepaalt hoeveel marketingbudget er nog beschikbaar is om dat product te promoten. Dit is de maximale cost per acquisition of CPA. Hoe competitiever de prijs, hoe lager de marge. En hoe lager ook de maximale CPA: er blijft minder budget over om te besteden aan marketing. Prijs heeft een enorme invloed op de marketingeffectiviteit Door lagere prijzen te hanteren dan concurrenten, wordt de kans doorgaans groter dat klanten op een advertentie klikken of een product kopen. Een competitieve prijsstrategie zorgt dus voor een hogere click through rate, of CTR, en hogere conversie: de marketingcampagnes worden effectiever. Bij een hogere prijs is er dus meer ruimte voor een hoger marketingbudget, terwijl een lagere prijs marketingeffectiviteit vergroot. De kunst is daarom ook om de perfecte balans te vinden tussen het optimaliseren van prijzen voor het marketingbudget en het optimaliseren van prijzen voor de marketingeffectiviteit. Om het nog wat ingewikkelder te maken is deze balans voor ieder product anders, omdat de CTR’s en conversie verschillend op prijswijzigingen reageren, afhankelijk van het type product. Een hogere prijs voor een populair model televisie zorgt waarschijnlijk voor een aanzienlijke daling van de CTR en conversie, terwijl een hogere prijs voor de muurbeugel voor de bijhorende televisie waarschijnlijk een verwaarloosbaar effect op de CTR en de conversie heeft. Dit effect heet de prijselasticiteit van de producten en voorspelt hoe gevoelig de vraag naar een product is voor prijswijzigingen. Samengevat kunnen we het volgende vaststellen: - Prijswijzigingen kunnen grote gevolgen hebben voor zowel het marketingbudget als de marketingeffectiviteit. Het vinden van de optimale balans voor elk product is moeilijk. - Het vinden van de juiste balans wordt zelfs nog moeilijker als we rekening willen houden met de prijselasticiteit. De effecten van prijs op marketing laten zien dat wanneer retailers – of een van de concurrenten – de verkoopprijs van een product wijzigen, dit een effect heeft op de CTR en conversie. Daaraan moet dan ook het marketingbudget worden aangepast. Dit vraagt logischerwijs om een integrale aansturing van pricing en online marketing. Hieronder beschrijven we drie manieren waarop deze integratie doorgaans op marketingafdelingen wordt doorgevoerd. Integratie van pricing in online marketing Meestal zien we drie manieren waarop pricing in online marketing wordt geïntegreerd, die we hieronder in meer detail zullen beschrijven. Geen gebruik van pricing data in marketing Hoewel prijs de belangrijkste factor is die invloed heeft op de effectiviteit van online marketing, wordt pricing data vaak toch nog niet meegenomen in online marketing. Maar wanneer je prijs niet als factor meeneemt, wordt het bijna onmogelijk om de prestaties van je campagnes juist te beoordelen. Als we de eerder getoonde grafiek nog eens als voorbeeld nemen, kunnen we concluderen dat de marketingafdeling waarschijnlijk tevreden zal zijn geweest met de KPI's (CTR, conversie) gedurende periode dat producten lager geprijsd stonden. Terwijl men zich tijdens de periode met hoger geprijsde producten waarschijnlijk zal hebben afgevraagd waarom de CTR en conversie ineens inzakken. Het mag duidelijk zijn, dat je er niet verstandig aan doet om pricing data niet mee te nemen in je online marketing. Pricing data als vaste input voor marketing Een andere mogelijkheid is om pricing data als vaste input voor de marketingafdeling te gebruiken. Als de prijsratio (de eigen prijs versus de prijs van de concurrentie) verandert, kunnen de marketingbudgetten proactief worden aangepast om overeen te komen met de verwachte prestatie op het nieuwe prijsniveau. Je kunt dus voorspellen hoe marketing KPI's zullen reageren op een een hogere of lagere prijs, en daarop proactief marketingbudgetten aanpassen. Als wordt verwacht dat de conversiepercentages op een bepaalt prijsniveau laag zullen zijn, dan is dit iets wat de marketingafdeling moet oplossen door de maximale CPC handmatig te verlagen. Hierdoor wordt de ROI op de campagnes significant verhoogd. Deze methode wel heeft als nadeel dat de marketingafdeling aan de slag moet met de hoeveelheid werk die dit met zich meebrengt. Pricing data als dynamische input voor marketing Pas wanneer de marketing volledig met dynamic pricing is geïntegreerd, kan er echt iets worden bereikt. De prijs is niet langer enkel vaste input voor de marketing meer, maar de verkoopprijs zelf is ook dynamisch. Door de dynamische input, kan de perfecte balans tussen de prijs, het marketingbudget en de marketingeffectiviteit worden gevonden. Hierdoor is de marketing op zijn effectiefst en is er nog voldoende marge over om aan het marketingbudget te besteden. We hebben dus een manier gevonden om prijs succesvol in marketing te integreren. Dynamic pricing als flexibele input voor marketing zorgt ervoor dat steeds weer de perfecte balans kan worden gevonden. De volledige interactie tussen pricing en marketing Hebben we nu een volledig beeld van de interactie tussen prijs en marketing? Helaas nog niet. De tot nu toe geschetste voorbeelden zijn nog iets versimpeld ten opzichte van de werkelijkheid. Hier gaan we nog iets dieper op de volledige relatie van pricing en online marketing. Het marketingbudget per product (CPA) en de effectiviteit van je marketing, voorspellen samen de maximale CPC waarbij het nog winstgevend is om een product te verkopen. Dit voorspelt echter niet De marketingeffectiviteit en pricing voorspellen samen hoe goed een product zal verkopen. Ze voorspellen echter nog niet hoeveel traffic we met het marketingbudget verwachten te genereren. Zonder traffic is niet mogelijk om de totale omzet en winst te voorspellen die de online marketingcampagnes zullen genereren. Hieronder wordt het model van pricing, CPA, CTR en conversieratio aangevuld met drie KPI’s voor traffic: Impressies: de momenten waarop advertenties worden weergegeven. Clicks: de momenten waarop een klant daadwerkelijk op de weergegeven advertentie klikt en de website bezoekt. Cost per click (CPC): het bedrag dat men bereid is te betalen voor één klik. Hoe hoger de CPC, hoe groter de kans dat advertenties worden weergegeven in (bijvoorbeeld) Google Shopping. Laten we in vijf stappen proberen om de interactie tussen alle 5 de KPI’s uit te leggen: Pricing bepaalt het maximale marketingbudget per product (maximale CPA) en voorspelt de conversieratio van een product op dat prijsniveau. Het conversieratio en de maximale CPA bepalen samen ruwweg de absolute maximale CPC waarmee nog steeds winst wordt behaald. Met een CPA van € 10 en een conversiepercentage van 5%, is men bereid om ongeveer € 0,50 per klik te betalen (een maximale CPC van € 0,50). De impressies en de CTR bepalen hoeveel klikken (traffic) er wordt gegenereerd. Het aantal klikken, de conversie en pricing zorgen bepalen samen hoeveel omzet en winst er kan worden behaald. Om voor ieder product de optimale balans tussen al deze KPI's te vinden, is een ongelofelijke uitdaging. Met de onderstaande widget kun je proberen zelf de optimale balans te vinden. Met de sliders wijzig je de verkoopprijs, het marketingbudget (maximale CPA) en de prijselasticiteit. Ontdek of je de optimale instellingen kunt vinden om de hoogste winst en omzet te behalen. Waarschijnlijk wordt al heel snel duidelijk dat het heel moeilijk is de juiste balans te vinden. Onthou dat deze widget de optimale balans tussen pricing en marketing vertegenwoordigd van slechts één product. Het is onbegonnen werk om dit voor het volledige assortiment te doen. Zeker als er rekening wordt gehouden met het feit dat de prijzen – en die van concurrenten – dagelijks fluctueren. Het juist integreren van pricing en online marketing is een onmogelijke hoeveel werk die moet overgelaten worden aan intelligente automatiseringssoftware. Conclusie Hoewel prijs van alle zeven P's de meeste invloed heeft op marketing, wordt pricing data in online marketing nog steeds niet veel gebruikt. Als pricing data als vaste input voor online marketing wordt gebruikt, zullen marketeers de context van hun campagnes beter begrijpen en kunnen marketingbudgetten proactief worden aangepast. Hierdoor wordt het rendement op marketing aanzienlijk verbeterd. De beste resultaten worden echter behaald als dynamic pricing en marketing op een integrale manier worden beheerd. Dan kan de perfecte balans tussen de prijs, het marketingbudget en de marketingeffectiviteit worden gevonden. Om de perfecte balans te vinden, moeten tal van KPI’s worden gemeten en moeten budgetten constant worden aangepast. Het is onmogelijk om dit allemaal handmatig te doen. Daarom is automatisering onmisbaar wil deze integrale manier van werken een succes worden. Meer weten? Neem dan contact met ons op! Neem contact op
18.01.2018
Hoe Blue Mango Interactive met behulp van Omnia de Dutch Search Award won
Ben jij reeds een gebruiker van Omnia? Dan weet je vast wel dat de prijsstelling van een product en de marketing ervan beide twee kanten van dezelfde munt zijn. Wanneer een product té laag geprijsd is, kan het de...
Ben jij reeds een gebruiker van Omnia? Dan weet je vast wel dat de prijsstelling van een product en de marketing ervan beide twee kanten van dezelfde munt zijn. Wanneer een product té laag geprijsd is, kan het de marketingkosten niet dragen die nodig zijn om dat product aan de man te brengen – wat duidelijk illustreert waarom je de marketingkosten in de prijs moet meerekenen. Daarnaast is de prijs één van de belangrijkste factoren die de online marketing prestaties van een product beïnvloedt. Zoals je kunt zien hebben marketing en prijs een grote invloed op elkaar uit, wat precies de reden is waarom wij Omnia hebben ontwikkeld: de tool die jou in staat stelt om beiden gezamenlijk te beheren. Dit artikel lees je drie revolutionaire online marketing managementmethodes die gebruik maken van de prijzen van concurrenten, waarvan één er recent voor zorgde dat online marketing bureau Blue Mango Interactive aan de haal kon gaan met een felbegeerde Dutch Search Award. Gebruik maken van de prijsstelling van concurrenten om de effectiviteit van tekstadvertenties te verhogen Het mooie aan een flexibele tool met veel mogelijkheden is dat het een broedplaats wordt voor revolutionaire marketing- en prijsstrategieën. Onze klanten en hun marketing bureaus komen vaak met nieuwe ideeën voor de dag waar we zelf nog nooit aan gedacht hebben. Dat was ook het geval met het team van Blue Mango Interactive, die zowel de CTR (Click Through Ratio) als de conversieratio verhoogden van de tekstadvertenties voor hun klant Saniweb. Ze slaagden in hun opzet door de realtime prijsgegevens van hun concurrenten van Omnia te gebruiken om hun advertentiestrategie te bepalen. Deze innovatieve aanpak leidde ertoe dat ze recent één van de jaarlijkse Dutch Search Award in de wacht wisten te slepen. Het merendeel van de grote retailers maakt gebruik van een soort feed manager om tekstadvertenties te genereren en dynamisch aan te vullen met hoge betrokkenheidselementen zoals de prijs van het product. Het team van Blue Mango Interactive wist dat ze één stap verder moesten gaan om hun concurrentie te slim af te zijn en besloot gebruik te maken van de prijsgegevens van hun concurrenten. Hoe deden ze het? In Omnia krijg je de mogelijkheid om aangepaste feeds aan te maken op basis van eender welke interne of externe gegevens die je wilt gebruiken. In dit geval maakte Saniweb gebruik van realtime prijsgegevens van de concurrentie om hun feed content te optimaliseren. Blue Mango Interactive gebruikte deze data om te controleren of de huidige verkoopprijs van klant Saniweb hoger, gelijk aan of lager was dan laagste prijs in de markt. De output werd geëxporteerd naar een feed, in XML- of CSV-formaat, waarbij voor elk product van werd getoond of de gehanteerde prijs boven, onder of gelijk aan de minimale marktprijs is. De output van Omnia werd vervolgens voorzien aan een tool die automatisch AdWords-tekstadvertenties kan genereren en bewerken. Deze tool besliste autonoom voor elk product of het ofwel de USP’s (Unique Selling Points) of de prijs van het product in de verf zou zetten. Indien het product nergens anders bij de concurrentie aan een lagere prijs werd aangeboden, werd de verkoopprijs dynamisch toegevoegd aan de titel van de advertentie. Indien dit niet het geval was, zou de advertentie - in plaats van de prijs - de USP’s van het product, zoals bijvoorbeeld de assemblage dienstverlening, benadrukken. Het resultaat? Een significante prestatie stijging wanneer ze de prijzen voor ‘duurdere’ producten niet aan de gebruiker toonden: CTR +71%, conversieratio +14%, en een lagere kost per acquisitie -20% en CPC -10%. Vereiste Omnia-modules: Pricewatch Feed Manager Bonusmethode 1: speel in op - zoekopdracht afhankelijke - prijselasticiteit in Google Shopping Omnia maakt in de Dynamic Pricing-module gebruik van prijselasticiteit. Dit betekent dat, in plaats van steeds de laagste prijs op de markt te hanteren, altijd specifieke concurrenten te volgen of altijd een bepaalde marge na te streven, Omnia jou exact vertelt hoe het product geprijsd moet worden op basis van de variabele kosten, huidige prijszetting van de concurrentie en hoe sterk het product reageert op deze concurrentie prijzen - de prijselasticiteit. Je kan méér te weten komen over deze op waarde gebaseerde prijsstellingsmethode in dit artikel. Daarnaast adviseren we bij het gebruik van Dynamic Marketing een Google Shopping-structuur die bestaat uit 5 niveaus om de biedingen effectief te kunnen aanpassen aan de specificiteit van de gebruikte zoekopdracht. Kom méér te weten over deze structuur van 5 niveaus in deze blogpost. De structuur bestaat uit de volgende 5 niveaus: De eerste drie niveaus hebben betrekking tot alle producten in long-tail zoekopdrachten: Producttermcampagne: Voorbeeld van een zoekopdracht in deze campagne: “Samsung UE40KU6400” Merktermcampagne: Voorbeeld van een zoekopdracht in deze campagne: “Samsung 40 inch televisie” Campagne m.b.t. overige termen: Voorbeeld zoekopdracht in deze campagne: “Breedbeeld-TV 100cm” De laatste twee niveaus serveren enkel ‘top performing products’ op short-tail zoekopdrachten: Categorietermcampagne: Voorbeeld van een zoekopdracht in deze campagne: “LED-TV” Merk- & categoriecampagne: Voorbeeld van een zoekopdracht in deze campagne: “Samsung LED-TV” Dergelijke campagnestructuur zorgt ervoor dat de CPC bieding gebaseerd kan worden op basis van de specificiteit van de zoekopdracht en dat de meest relevante producten weergeven worden voor short-tail queries. Misschien opmerkelijk is dat een bepaald product het soms niet zo goed doet wanneer we kijken naar de meest specifieke zoekopdrachtcampagne, de ‘producttermcampagne’. Waarom is dit zo? Indien een product in een producttermcampagne niet goed presteert, is dat vaak te wijten aan een té hoge verkoopprijs in vergelijking met het marktgemiddelde. In Omnia termen heeft het product een hoog ‘prijsratio’. Iemand die op zoek gaat naar een specifiek product met behulp van een specifieke zoekopdracht weet exact wat hij wil én zal -de prijzen van de concurrentie voor hetzelfde product te zien krijgen. Daarom worden producttermzoekopdrachten gekenmerkt door een hoge elasticiteit: een kleine toename in de prijs leidt tot een grote daling in volume. Bijgevolg moet je dus het Google Shopping bieding verlagen wanneer de prijsverhouding – jouw prijs in verhouding met het marktgemiddelde – van een product té hoog is. En dat is exact waar Omnia je toe in staat stelt. Vereiste modules: Pricewatch Feed Manager Dynamic Marketing Bonusmethode 2: gebruik de prijsgegevens van de concurrentie om een positieve publieke perceptie te verkrijgen Als retailer maak je waarschijnlijk gebruik van prijsvergelijkers om jouw producten te adverteren. In de meeste gevallen converteren de kliks die afkomstig zijn van dergelijke vergelijkingstools vrij goed. Dit is omdat mensen enkel zullen klikken als jouw product scherp is geprijsd, wat zich in een hoge conversieratio. Maar heb je ooit al eens gedacht aan de andere (niet-financiële) gevolgen wanneer jouw product te hoog geprijsd is? In het bovenstaande voorbeeld merk je op dat Coolblue de zesde prijspositie bekleedt. Dit betekent dat er 5 andere retailers zijn die het product aan een goedkopere prijs aanbieden. Het waarschijnlijke gevolg is dat Coolblue niet veel kliks zal genereren. “Maar wie geeft daar nu om?” denk je misschien. “Aangezien ze geen kliks krijgen, kost het hen ook niets”. Een logische, maar potentieel gevaarlijke conclusie. Het teken dat Coolblue duurder is dan de concurrentie is hoe dan openbaar gemaakt aan de consument. Als dit té vaak gebeurt, bij té veel producten, zal de consument – bewust of onbewust – het idee krijgen dat winkelen bij Coolblue toch wel erg duur is. Om jouw imago van prijscompetitiviteit te vrijwaren, kan je producten met een té hoge prijspositie uitsluiten van de feeds die bedoeld zijn voor prijsvergelijkers. Vereiste modules: Pricewatch Feed Manager Wil je méér weten over hoe Omnia jouw onderneming naar een hoger niveau kan brengen? Vraag dan een gratis demo aan of neem contact op via info@omniaretail.com of bel +31 (0) 35 699 02 22.
27.10.2017
Tips & tricks: Eenvoudig analyseren van Marketing & Pricing in Omnia
Vanwege complete prijstransparantie op online winkelvergelijkingssites & marketing kanalen, zoals Google Shopping, kunnen consumenten direct prijzen vergelijken met concurrerende retailers. Het is zelfs mogelijk te...
Vanwege complete prijstransparantie op online winkelvergelijkingssites & marketing kanalen, zoals Google Shopping, kunnen consumenten direct prijzen vergelijken met concurrerende retailers. Het is zelfs mogelijk te sorteren op prijs! In dergelijke situaties wordt het moeilijk om producten te converteren die relatief duur zijn met concurrenten. Als retailer, kan je jezelf afvragen waarom je dan marketing budget zou uitgeven aan producten die uit de markt geprijsd zijn als dat zo zichtbaar is voor consumenten? Vandaar dat Pricing de meest belangrijke factor is in het bepalen van online marketing variabelen zoals aantal weergaves, conversies en “return on ad spend”. In online marketing is het cruciaal geworden om rekening te houden met de Pricing situatie van het product. Enkele belangrijke vragen daarbij kunnen zijn: Welke producten worden het meest bekeken en hoe staan die producten geprijsd t.o.v. de markt? Met welke producten ben ik de goedkoopste in de markt en is de conversie met die producten goed? Deze vragen zijn niet te beantwoorden met standaard middelen zoals Google Analytics & Adwords. Met Omnia kan je dit soort vragen wél beantwoorden. Een unieke en krachtige functie van Omnia is het gecombineerde automatiseren van Pricing & Marketing. Daarnaast biedt het ook waardevolle inzichten in deze twee aspecten van retail via de “Reports” functionaliteit. Met deze functionaliteit kan je een data uitdraai maken van de huidige situatie op productniveau. Deze inzichten bieden de mogelijkheid om de Pricing & Marketing strategie te her-evalueren om betere resultaten te behalen. Om Pricing & Marketing in Omnia makkelijk & snel te evalueren moet je het volgende hebben: Omnia Dynamic Pricing Google Analytics Gekoppelde Google Analytics met Omnia Raadpleeg de Omnia Setup Guide of vraag onze klantenservice hoe je dit kan opzetten. Na deze setup kan je een waardevol rapport (“report”) opzetten in een paar minuten met de volgende vijf stappen: Stap één: Zet de benodigde variabelen in “Mapping” De volgende variabelen (2e kolom: “Mapping / Calculation”) kan je kopiëren & plakken, inclusief de haken [haken] in de “Mapping” van het rapport. Zie ook het screenshot als voorbeeld. EXPORT FIELDS MAPPING/CALCULATION UITLEG OMNIUNIQUEID [Id] Product ID binnen Omnia EAN [EAN] EAN/productcode dat matched met concurrenten Top_category [Top Level Category] Categorieniveau Brand [Brand] Merk Selling_price [Selling Price] Huidige prijs PriceRatio [Selling Price] / [Average price competitor(s)] PriceRatio (prijsratio): jouw prijs gedeeld door marktgemiddelde Minimum_market_price [Minimum Price of Competitors] Laagste prijs van alle concurrenten Distance_to_minimum [Selling Price] – [Minimum Price of Competitors] Afstand tussen jouw prijs en minimum (laagste) in de markt Views_L4W [# of UPV PDP last 4 weeks] Unieke pagina weergaves van laatste 4 weken (“pageviews”) Total_sold_L4W [# Omni-channel Unit(s) sold last 4 weeks] Totaal aantal stuks verkocht in laatste 4 weken Conversion_Perc [# Omni-channel Unit(s) sold last 4 weeks] / [# of UPV PDP last 4 weeks] Conversie ratio (%) Indien mogelijk, kan je ook de online verkochte aantallen ([# Online Unit(s) sold last 4 weeks]) nemen i.p.v. Omnichannel aantallen. We adviseren sowieso de genoemde variabelen mee te nemen. Het is altijd mogelijk om nieuwe variabelen toe te voegen. Bijvoorbeeld als je op het laagste categorieniveau wilt analyseren, voeg dat toe aan het rapport. Stap twee: Voeg een filter toe op producten zonder concurrentie Producten zonder concurrentie hebben geen prijsratio or minimumprijs in de markt. Deze kan je uitsluiten van het rapport door middel van een filter. Een product heeft bijvoorbeeld geen concurrentie als de prijsratio of minimumprijs van de markt gelijk is aan nul (Omnia kan deze variabelen dan niet berekenen, dus geeft nul). Optioneel kan je nog de categorie of merk nemen waarin je geïnteresseerd bent. Dit verlaagt het aantal producten in het rapport en maakt het analyseren makkelijker. Zoals in het onderstaande voorbeeld, zal dit rapport alleen merken met de naam “Omnia” bevatten. Stap drie: Sorteer de uitdraai Met de Top-X functionaliteit kan je de producten in het rapport sorteren en markeren/selecteren op basis van een variabele & groep. Bijvoorbeeld: selecteer de top 3 verkochte (sorting variable) producten voor elk merk (grouping variable). Als je alleen de top 3 selecteert werkt dit als een filter: het totale aantal producten is maximaal 3 per merk, daardoor wordt het rapport kleiner. Deze functionaliteit kan je op drie manieren gebruiken: Sorteer & selecteer (filter) de “top” producten per groep Sorteer & markeer de “top” producten per groep Sorteer alleen de producten gebaseerd op de sorterende variabele Het verschil tussen de derde en eerste twee manieren is dat bij de derde manier sorteer je op een aantal producten dat groter is dan de grootste groep of zelfs je hele assortiment (bijvoorbeeld 100.000 producten per groep): zodoende heb je elk product in een groep en sorteer je gewoonweg op de producten gebaseerd op de sorterende (sorting) & groeperende (grouping) variabele. Voor dit rapport kan het handig zijn om te sorteren op het aantal weergaves per categorie: van hoogste naar laagste aantal (descending). Hierdoor kan je per categorie eenvoudig analyseren welke producten de meeste weergaves hebben en dit direct relateren aan de conversieratio en Pricing situatie (i.e. Priceratio & afstand met de laagste prijs in de markt). Bepaalde producten kunnen veel bekeken worden maar te hoog geprijsd zijn vergeleken concurrenten. In zulke gevallen kan je de pricing strategie heroverwegen. Stap vier: opzetten van export In deze stap zet je het rapport op om bijvoorbeeld elke dinsdag om 09:00 naar je gemaild te hebben. Ons advies is dat de CSV instellingen gelijkzet aan je Excel instellingen: zodoende open je het bestand gelijk in Excel. Dus controleer hoe je Excel omgaat met decimalen (punten of komma) en hoe de velden gescheiden en met wat voor aanhalingstekens. Standaard in Engels zijn getallen met komma als decimalen & puntkomma om velden te scheiden, zonder aanhalingstekens (zie screenshot). Tip: je kan altijd klikken op “Run Now” & vervolgens het het bestand downloaden in het “Preview” scherm voor een vers rapport. Analyse: Zo zal het bestand eruitzien als het in Excel geopend is, waar enkele producten rood & groen gekleurd staan en welke interessant zijn. In de groene rijen staan producten die het goed lijken te doen: veel paginaweergaves & een hoge conversieratio. Tegelijk lijkt de Pricing niet extreem te zien, geen hoge of lage waardes van Prijsratio. Het kan zijn dat dit een specifiek merk of model is dat populair is en dan kan je je afvragen of je wellicht prijs kan verhogen, afhankelijk van de markt. Probeer een verband te vinden tussen goedlopende producten en evalueer de strategie. In de rode rijen staan producten waar actie of verder onderzoek voor nodig is: er zijn aardig wat weergaves (>400) maar de conversieratio is laag of zelfs nul. Bijvoorbeeld: de eerste rij is een relatief goedkoop product met een prijsratio van 0,86 (14% goedkoper dan marktgemiddelde), maar het converteert heel goed (1.8%). Zou de content van de productpagina’s wel goed zijn? Is het product goed gericht in marketing campagnes? Is de prijs recentelijk verlaagd? Zijn mijn belangrijkste concurrenten goedkoper? Voor de andere twee rode rijen: deze producten zijn geprijsd op het minimum van de markt (afstand met het minimum is nul) en er zijn geen conversies. Dit is een aardige waarschuwing dat er iets fout zit en verder onderzoek is vereist. Dit simpele rapport laat zien hoe d.m.v. dynamic pricing & marketing met geautomatiseerde rapporten kan inzoomen op de “probleem” gevallen. Dit bespaart tijd en geeft unieke inzichten, dat je beter kan spenderen aan het pro-actief veranderen van je strategie in plaats van reageren op marktveranderingen. Afsluitend Dit voorbeeld rapport combineert pricing & marketing data in één rapport om waardevolle inzichten te maken voor je strategie. De Omnia rapportage functionaliteit is zeer flexibel: je kan altijd nieuwe data toevoegen, formules maken, nieuwe filters of Top-X groepen toevoegen aan reports. Dit helpt je te focussen op de problematische producten in plaats van je volledige assortiment in één keer. Als je nog vragen hebt omtrent dit onderwerp, neem dan contact op met onze klantenservice.
12.07.2017
Gaat de EU Google Shopping beperken? Gebruik deze 5-level campagne structuur om je traffic share te maximaliseren
Google Shopping is de afgelopen jaren erg hard gegroeid en retailers geven gemiddeld al meer dan 50% van hun online marketing budget uit aan Shopping. De uitspraak die de EU onlangs heeft gedaan, zal enkele...
Google Shopping is de afgelopen jaren erg hard gegroeid en retailers geven gemiddeld al meer dan 50% van hun online marketing budget uit aan Shopping. De uitspraak die de EU onlangs heeft gedaan, zal enkele veranderingen veroorzaken in de opzet van Google Shopping in de EU. Hoe dit exact zijn effecten zal hebben is nog onduidelijk. Gezien het huidige marktaandeel van Google Shopping zullen zij hoogstwaarschijnlijk nog steeds verreweg de meest dominante partij blijven. De taart zal wellicht op korte termijn iets kleiner worden, waardoor retailers harder om hun traffic share zullen moeten vechten. Het is daarbij cruciaal om een sterke campagne structuur neer te zetten, die om kan gaan met de uitdagingen die Google Shopping met zich meebrengt. Laten we wat verder ingaan op de uitdagingen van Google Shopping en de campagne structuren die gebruikt kunnen worden om hiermee om te gaan. Uitdagingen Google Shopping Een van de grote voordelen van Google Shopping is dat het makkelijk is op te zetten en dat producten automatisch getoond worden voor relevante zoekwoorden. Daarom is het erg makkelijk om snel relevant verkeer te genereren met Google Shopping. Dit heeft echter ook een groot nadeel. Namelijk dat het – in tegenstelling tot traditionele tekst ads – niet de retailer zelf is die bepaald voor welke keywords het product getoond wordt, maar Google. Google bepaalt dit hoofdzakelijk op basis van de content die aan het Merchant center aangeleverd wordt, maar ook op algehele kennis van het product. Het niet volledig in controle zijn over de keywords brengt twee grote uitdagingen met zich mee: Uitdaging 1: Hoe kan ik hoger bieden voor meer specifieke keywords? Sommige zoekopdrachten zijn specifieker dan andere. Voor specifiekere zoekopdrachten is het duidelijker wat de consument wil en is de kans grote dat je het juiste product toont. Dit zal resulteren in hogere Click Though Rates (CTRs), dat op zijn beurt weer leidt tot betere kwaliteitsscores in Google Shopping en uiteindelijk een betere ROAS. Bovendien worden specifiekere zoekopdrachten verderop in de customer journey gebruikt, waardoor de kans op conversie hoger is. Beide zijn redenen dat je graag hoger zou wil bieden voor specifiekere keywords. Uitdaging 2: Hoe zorg ik dat de juiste producten getoond worden op brede zoekwoorden? Google bepaalt zelf, op basis van de relevatie en de CPC bieding, welk product getoond wordt bij een bepaalde zoekopdracht. Hoe kan jij – als retailer – ervoor zorgen dat je best verkopende producten getoond worden op brede zoektermen? En het liefste ook nog eens die producten die winstgevend zijn om te verkopen. Beide uitdagingen kunnen worden overwonnen worden door de campagne prioriteiten en filters te combineren met negatieve zoekwoorden lijsten. Het is vrij gebruikelijk om hier een 3-level Google Shopping structuur voor te gebruiken. Deze 3-level structuur geeft antwoord op de eerste uitdaging, maar heeft serieuze gebreken om goed met de tweede uitdaging om te gaan. Ik zal daarom graag een 5-level structuur willen introduceren, waarbij je volledige in controle bent over je keywords en het meeste uit Google Shopping kan halen. Laat ik eerst de 3-level structuur introduceren. De 3-level Google Shopping structuur Stap 1) Opsplitsing in meerdere campagnes Om het eerste probleem – het verhogen van de biedingen op specifiekere zoekwoorden – op te lossen moeten we het verkeer in 3 campagnes splitsen, die overeenkomen met de nauwkeurigheid van de zoektermen: Product termen - alle termen die een product naam bevatten: b.v. “Samsung UE40KU6400”. Merk termen - alle termen die een merknaam bevatten: b.v. “Samsung 40 inch televisie” of “Samsung Led TV”. Overige termen - alle termen die geen product naam of merknaam bevatten: b.v. “40 inch televisie” of “Led TV” In de product terms campagne weten we precies welk product we willen tonen, namelijk: de Samsung UE40KU6400. In de merk termen campagne, weten we tenminste dat welk merk we moeten tonen, namelijk: een Samsung. In de overige termen campagne, is het niet altijd duidelijk welk product we moeten tonen. Stap 2) Het toevoegen van Prioriteiten en Negatieve zoekwoorden lijsten Om de campagne in drie groepen op te splitsen, zal je gebruik moeten maken van de prioriteit-instellingen in de Google Shopping campagnes. Hierin heb je drie keuzes: hoog, medium en laag. Deze prioriteiten bepalen welke campagne als eerst geserveerd wordt op een bepaalde zoekterm. Als je drie campagnes hebt met dezelfde producten (dus geen filters), dan doen prioriteiten op zichzelf niet veel. Google zal alle zoektermen serveren op de campagne met de hoogste prioriteit: in dit geval de "overige termen" campagne. Zodra je echter de prioriteiten gaat combineren met negatieve zoekwoorden(lijsten), wordt het interessant. But once you start combining the priorities with negative keywords/keywords-lists it becomes interesting. Twee type negatieve zoekwoorden lijsten moeten worden aangemaakt: Merk termen lijst - die alle merknamen bevat: b.v. “Samsung”, “LG” etc. Product termen lijst - die alle productnamen bevat: b.v. “UE40KU6400” of “Sonos play 1” Op het moment dat deze negatieve zoekwoorden aan de Overige termen en Merk termen campagne worden toegevoegd ontstaat er opeens een interessant dynamiek tussen de drie campagnes. Laten we 3 zoekwoorden als voorbeeld nemen: “Led televisie”, “Samsung led televisie” en “Samsung UE40KU6400”. Google Shopping probeert eerst alle 3 de zoektermen op de campagne met de hoogste prioriteit te serveren: de "Overige termen" campagne. De "Led televisie" zoekterm kan hierop geserveerd worden, maar de andere twee termen bevatten de merknaam Samsung, die voorkomt in de negatieve zoekwoordenlijst. Deze zoektermen kunnen dus niet geserveerd worden en gaan door naar de campagne met medium prioriteit: de "Merk termen" campagne. De zoekterm "Samsung led televisie" kan hierop geserveerd worden, maar de zoekterm "Samsung UE40KU6400" bevat de product term UE40KU6400, die op de product termen negatieve zoekwoordenlijst staat. Dit zoekwoord gaat daarom door naar de "Product termen" campagne, waarop die geserveerd kan worden. Stap 3) Optimaliseren van de CPC biedingen Met deze 3-level structuur, wordt het verkeer automatisch verdeeld over de 3 campagnes gebaseerd op de nauwkeurigheid van de zoektermen. De biedingen van de campagnes kunnen los worden, waardoor je hoger kan bieden op meer specifieke, waardevollere zoektermen. Het splitten van het verkeer in types is nodig om de prestaties van de Google Shopping campagnes te verhogen, maar maakt het ook moeilijker om de campagnes en biedingen handmatiger te onderhouden. Google Shopping zal reeds op productniveau gemanaged moeten worden en de opdeling van het verkeer maakt het nog specifieker. Het is daarom cruciaal om meer strategisch te denken en deze strategieën naar regels en automatisering om te zetten. Nadelen van de 3-level structuur Met de 3-level structuur is de eerste uitdaging overwonnen, maar het lost nog niet de tweede uitdaging op: Hoe zorg ik dat de juiste producten getoond worden op brede zoekwoorden? De Overige & Merk termen campagne bevat zowel redelijk specifieke termen (“40 inch led televisie”) en brede termen (“Led televisie”). Brede termen genereren veel verkeer, maar zijn vaak niet winstgevend aangezien het lastig is om te controleren welke producten getoond worden. Binnen de 3-level structuur zijn er drie manieren om deze om deze producten toch rendabel te maken. Alle 3 de manieren hebben echter hun eigen problemen: Oplossing 1: Verlagen van de CPC biedingen, om de brede termen winstgevend te maken. Veel verkeer wordt mis gelopen door lage impression share op de brede termen. Biedingen zijn te laag voor waardevollere specifiekere termen. Oplossing 2: het toevoegen van de brede termen aan de negatieve zoekwoorden. Al het verkeer wordt misgelopen op de brede termen. Oplossing 3: Filter alleen de populaire, goed verkopende, producten in de Merk & Overige termen campagne. Veel lagere impressies, omdat producten in de campagne niet overeen komen met alle zoektermen. Deze problemen kunnen alleen overkomen worden door de 3-level structuur uit te breiden naar een 5-level structuur. De 5-level Google Shopping structuur Stap 4) Verdere opsplitsing van de campagnes In de 5-level structuur, worden de brede zoekwoorden naar 2 aparte campagnes gestuurd, waar ze los beheerd kunnen worden. Dit geeft je volledige controle over deze keywords en waardoor de problemen in de 3-level structuur opgelost kunnen worden. De twee extra campagnes zullen op de volgende brede zoekwoorden focussen: Merk & Categorie termen - termen zoals “Samsung televisie” en “Sonos sound system” Categorie terms - terms like “Televisie” en “Sound system” Stap 5) Toevoegen van Prioriteiten en Negatieve zoekwoordenlijsten: Om te zorgen dat de brede zoekwoorden op deze twee nieuwe campagne geserveerd worden, moet er eerste een extra negatieve zoekwoordenlijst aangemaakt worden en toegevoegd worden aan de campagnes uit de 3-level structuur: Brede termen lijst - bevat alle brede zoektermen: b.v. [Samsung televisie] and [Sound system] etc. (let op dat dit een exact negative keyword moet zijn: [keyword]) De brede zoektermen worden nu geserveerd op de “Merk & Categorie Termen” en “Categorie termen” campagnes. Het toevoegen van de juist prioriteiten en de reeds aangemaakte "merk termen" en "product termen" negatieve zoekwoordenlijsten, zal er – op eenzelfde manier als bij de 3-level structuur – voor zorgen dat de "Samsung televisie" zoekterm op de "Merk & Categorie termen" campagne en de "Televisie" zoekterm op de "Categorie termen" campagne geserveerd zal worden. (Let op dat je ook de product termen als negatieve zoekwoordenlijst moet toevoegen aan de brede campagnes, aangezien de product termen campagne een lagere prioriteit heeft). De brede zoektermen zijn nu goed verdeeld over de twee extra campagnes, maar we hebben nog niet de tweede uitdaging opgelost: Hoe zorg ik dat de juiste producten getoond worden op brede zoekwoorden? The broad terms are now divided properly over the two extra campaigns, but we have not yet solved the second challenge: Hoe zorg ik dat de juiste producten getoond worden op brede zoekwoorden? Stap 6) Toevoegen van slimme filters: De tweede uitdaging kan worden overwonnen door slimme filters toe te voegen aan de campagnes, zodat alleen producten in de brede termen campagne aanwezig zijn die we op die termen willen tonen. In Omnia, hebben we hiervoor de Top-X functionaliteit opgezet. De Top-X functionaliteit bestaat uit 2 delen: Het groeperen van producten Het selecteren van Top-X producten binnen die groep, o.b.v. een aanpasbare populariteits-formule. De productgroepen moeten op zo'n manier gekozen worden dat deze het beste aansluiten op de brede zoekwoorden: Merk & Categorie termen campagne -> Groepeer op Categorie & Merk combinatie Categorie termen campagnes -> Groepeer op Categorie Nu de producten gegroepeerd hebt, moet je de top producten voor elke groep selecteren o.b.v. een populariteitsscore. In Omnia kan je alle velden en historische data gebruiken om een populariteitsscore te genereren die het beste bij je business targets past. Een paar voorbeeld van veel gebruikte populariteitsscores: Maximale absolute winst in de laatste 4 weken: Formule = [# Unit(s) sold Online last 4 weeks] * [margin] Meeste PDP page views in de laatste 4 weken: Formule = [# of UPV PDP last 4 weeks] Gewogen Online vs Store verkochte aantallen Formule = [# Unit(s) sold Online last 4 weeks]^2 * [# Unit(s) sold Store last 4 weeks] Alleen prijs-competitive producten, gesorteerd op hoogste omzet in laatste 4 weken: Formule = If ([Price Ratio] < 1, [# Unit(s) sold Online last 4 weeks] * [Selling Price], 0) Where [Price Ratio] = [Selling Price Retailer] / [Average price competitor(s)] Op basis van deze populariteitsscores kan voor elke groep een Top X (b.v. Top 2 of Top 5) gemarkeerd worden door er een label aan toe te wijzen. In de Adwords Google Shopping campagne settings kan je alleen de producten filteren met dit label. Op die manier laat je alleen de meest populaire producten per categorie door in de Categorie termen campagne en de meest populaire producten per Merk & Categorie op de Merk & Categorie termen campagne. De product groepen en populariteitsscores worden continue geüpdatet door Omnia, waardoor de Top-X lijst altijd up-to-date is. Je bent nu volledig in controle over welke producten er op de brede zoektermen worden getoond! Stap 7) Optimalisatie van de CPC biedingen Doordat je controle hebt over de brede zoektermen heb je de mogelijkheid om de CPC biedingen voor corresponderende producten te beheren. Omdat in de brede zoekwoorden campagnes alleen populaire producten staan, is de kans groter dat je een relevant product toont aan de consument. Hierdoor zal de CTR toenemen en als gevolg de ROAS van de campagne. Een goede ROAS geeft de mogelijkheid om de CPC biedingen verder te verhogen en daarmee een je impression share te verhogen op deze brede, high traffic, zoekwoorden. Bovendien zijn de brede zoekwoorden nu gescheiden van de Merk termen en Overige termen campagne, waarmee de problemen van de 3-level structuur ook zijn opgelost. Dit stelt je in staat om de biedingen te verhogen voor termen als “40 inch Samsung televisie” or “40-inch grijze led televisie” en het impressie share hierop de maximaliseren. De voordelen van de 5-level structuur op een rijtje Laten we nog even kort de voordelen van de 5-level structuur samenvatten: Hogere biedingen op specifiekere, waardevollere keywords, waardoor verkeer geoptimaliseerd wordt. Volledige controle over welke producten op brede zoektermen getoond worden, waardoor je producten kan pushen die aansluiten op je business targets. Populaire producten worden op brede zoektermen getoond. Hierdoor zal de CTR en ROAS toenemen, waardoor er ruimte ontstaat om de CPC biedingen te verhogen en het impressie aandeel, en daarmee de omzet, op deze termen te verhogen. Brede zoekwoorden zijn nu losgekoppeld van de Merk termen en Overige termen campagnes. Dit geeft je de mogelijkheid om de biedingen op deze campagnes te te verhogen en ook hier het impressie aandeel te maximaliseren. Daarnaast kan dit grotendeels geautomatiseerd worden door Omnia: Automatische ad-group creatie o.b.v. de waarden in de feed: b.v. merk en categorie combinatie. Uurlijkse updates van CPC bids op product niveau en voor elke campagne rekening houdend met de verschillende campagne-prestaties van de 5-level structuur. Slimme filters door gebruik te maken van de Top-X functionaliteit: productgroepen en populariteitsscores worden continu geüpdatet door Omnia, waardoor de Top-X lijsten altijd up-to date zijn en er veel handmatig werk bespaard wordt. Initiële negatieve zoekwoordenlijsten kunnen o.b.v. de feed gecreëerd worden. TIPS Probeer om negatieve zoekwoordenlijsten te gebruiken in plaats van negatieve zoekwoorden in de campagne. Deze lijsten kunnen (en moeten) bij meerdere campagnes gebruikt worden, waardoor goed opgezette lijsten je veel tijd zullen besparen en je het overzicht laten behouden. Gebruik "Pharse" negatieve zoekwoorden voor product en merk termen, zodat je niet voor elk zoekwoord waar "Samsung" in voorkomt een negatief zoekwoord hoeft toe te voegen. Gebruik voor de brede zoekwoorden wel een [exact] match negatives om controle te behouden. Broad Modified Match is beschikbaar als negatief zoekwoord. Kies de groepen in de Top-lijsten op een manier waarop het hele spectrum aan brede keywords gedekt wordt. Wanneer je alleen de top performers selecteert over je hele assortiment, kan het voorkomen dat de geselecteerde producten maar een deel van het brede zoekwoorden volume dekken: b.v. als je alleen televisies in je toplijst selecteert, dan zal je niet op het brede zoekwoord "muurbeugel" gevonden worden. Je wilt dus ook je best verkopende muurbeugels in die lijst hebben staan, ook al haal je hier minder omzet uit dan de 5e best verkopende televisie. Maak gebruik een "gedeeld budget" voor alle campagnes uit de 5-level structuur. In Adwords in een optie een gedeeld budget aan te maken voor meerdere campagnes. Dit is voor de 5-level structuur cruciaal om te zorgen dat de keywords altijd op de juiste campagne getoond worden. Wanneer je dit niet doet, dan loop je het risico dat het budget van de "Overige termen" campagne op raakt en de zoekwoorden die op de Overige termen campagne getoond zouden moeten worden worden doorgeduwd naar de Merken en Product temen campagnes, waar de biedingen veel hoger zijn. Voor meer informatie over de 5-level Google Shopping structuur of hulp bij de implementatie hiervan, neem gerust contact op via info@omniaretail.com of bel +31 (0) 35 699 02 22. Of log gelijk in in de console op aan de slag te gaan: login.omniaretail.com!
28.02.2017
Haal het meeste uit je Facebook Dynamische advertenties met Omnia Dynamic Marketing!
's Werelds grootste sociale netwerk, Facebook, blijft zich uitbreiden. Met meer dan een miljard actieve gebruikers per maand, biedt Facebook enorme marketing mogelijkheden voor elk bedrijf. Het platform is zich...
's Werelds grootste sociale netwerk, Facebook, blijft zich uitbreiden. Met meer dan een miljard actieve gebruikers per maand, biedt Facebook enorme marketing mogelijkheden voor elk bedrijf. Het platform is zich uiteraard bewust van dit feit en is continue actief om nieuwe mogelijkheden te ontwikkelen om ervoor te zorgen dat bedrijven hun bereik kunnen uitbreiden. Zo kan je op Facebook advertenties naadloos combineren met algemene inhoud en gebruik maken van ‘social proof’ om zo het delen en liken van advertenties te stimuleren. Facebook maakt het voor retailers ook mogelijk om gebruik te maken van hun grote verzameling aan data over hun gebruikers, waaronder interesses, burgerlijke staat, inkomen, en vele andere factoren. Van alle kanalen heeft Facebook de best presterende mobiele advertentie-indeling. In Q4 van 2016, meldde het bedrijf dat 80% van de totale advertentie-inkomsten uit mobiele advertenties kwamen! Dit komt omdat het platform in staat is om ook op mobiel een hoge CTR (Click Through Rate) te realiseren. De 'traditionele' mobile advertising - in de vorm van banners - wordt over het algemeen gezien als opdringerig, en de meeste kliks ontstaan eigenlijk vaker per abuis dan met opzet. Op Facebook echter, worden de mobiele advertenties feilloos geïntegreerd in de user experience. De organische content (updates van vrienden en kennissen) wijkt qua eerste indruk zo weinig af van de betaalde content, dat men vaak niet direct in de gaten heeft dat het reclame betreft, en dus veel ontvankelijker is voor het bericht. Dat is de kracht van Facebook mobile advertising. Voor retailers is met name de ‘dynamische product advertentie’ relevant. Deze wordt nog krachtiger wanneer het wordt gecombineerd met een ‘remarketing doelgroep’. In dit blog zullen we uitgebreider vertellen wat een remarketing doelgroep is en hoe je je Facebook advertenties met Omnia maximaal kunt optimaliseren en automatiseren. Geautomatiseerde remarketing met behulp van Facebook Dynamic Advertising Remarketing betekent dat je als retailer gericht reclame laat zien aan personen die je webshop hebben bezocht, je producten hebben bekeken, misschien zelfs een aantal producten hebben toegevoegd aan de winkelwagen, maar niet de aankoop hebben afgerond. Omdat deze mensen in deze groep al zo ver in het aankoopproces zaten, zijn ze makkelijker om te zetten tot kopers dan anderen. Dit vertaalt zich in een hoge ROAS (Return On Ad Spend), waardoor het al snel één van de beste groepen is om je marketing budget aan te besteden. Met Facebook Dynamic Advertising ga je nog een stap verder, door voor elke persoon in de doelgroep, een unieke advertentie te laten zien op basis van welke producten ze bekeken hebben. Door op deze manier advertenties op Facebook te tonen, zal de CTR van je advertentie aanzienlijk toenemen. Het eindresultaat is een dynamisch afgestemde product advertentie –zoals in de afbeelding hieronder wordt getoond - waarvan de inhoud en doelgroep is gekozen met een maximale ROAS in het vizier. Het is ook mogelijk om het publiek intelligent uit te breiden met de ‘look-a-like’ functie van Facebook. Hierbij wordt er gekeken naar alle kenmerken van de mensen in je remarketing doelgroep, en wordt er een grotere doelgroep gemaakt van mensen die niet naar je webshop zijn geweest, maar wel dezelfde kenmerken hebben. Gebruik deze functionaliteit om het bereik van je advertenties uit te breiden, met behoud van de voordelen van een hoge ROAS doelgroep. Voor meer informatie over dynamisch adverteren op Facebook, bekijk onderstaande video. Vijf stappen tot implementatie van dynamische advertenties 1. Maak een Facebook-bedrijfspagina aan en meld je aan voor Facebook Business Manager Om te beginnen met adverteren op Facebook, moet je (1) een persoonlijk Facebook-account, (2) een bedrijfs Facebook-pagina en (3) de toegang tot Facebook Business Manager hebben. De laatste stap wordt uitgevoerd door het aanmelden bij business.facebook.com. In de Business Manager, kun je de bedrijfspagina beheren, advertenties creëren, en de Facebook-pixel opzetten. Dit brengt ons bij de volgende stap. 2. Zorg voor klantgegevens op Facebook Om een remarketingcampagne op te zetten, moet je Facebook voorzien van gegevens over de bezoekers van jouw webshop, zodat doelgroep (bestaande uit mensen die in het koopprocess hebben gezeten maar dit niet hebben afgerond) automatisch aangemaakt kunnen worden. Daarom is het noodzakelijk om de Facebook pixel te implementeren. De beste manier om dit te doen, is door gebruik te maken van een dataLayer , die kan worden gebruikt om Facebook-tags in Google Tag Manager te maken, die samen de Facebook-pixel vormen. De pixel moet je unieke Pixel ID bevatten, die kan worden gevonden in de Facebook Business Manager. Klik hier voor meer informatie over de pixel implementatie. 3. Maak een Facebook-kanaal in Omnia Vervolgens moet je Facebook voorzien van een product feed. Dit wordt gedaan door het creëren van een Facebook-kanaal in Omnia. Onder Marketing > Kanalen, maak je gewoon een nieuw kanaal met de Facebook-template. Alle mapping wordt automatisch voor je gedaan - alleen de tags toevoegen en je bent klaar! Vanzelfsprekend heb je, indien gewenst, de volledige mogelijkheid om de mapping te bewerken. 4. Omnia aansluiten in Facebook Manager Nu er een live feed is gemaakt in Omnia, kan het in Facebook worden aangesloten. Dit gebeurt in Facebook Business Manager, in de sectie productcatalogie. 5. Maak de advertentie De laatste stap is het creëren van de advertentie in Facebook Business Manager. Aangezien de producten dynamisch worden geplaatst, hoef je slechts één advertentie te maken. Om dit te doen, kies je uit het type ‘Conversies’, de ‘Verkopen uit catalogus’. De rest van het proces wijst zich vanzelf. Gefeliciteerd, je hebt nu je eerste Dynamische Facebook Remarketing campagne! Tips van het Omnia marketing en prijsstelling consultancy team Bij Omnia retail zijn we voortdurend bezig met het verbeteren van de mogelijkheden van onze software. Als gevolg daarvan kunnen geavanceerde strategieën gebruikt worden om het meeste uit de Facebook Advertenties te halen. Ons team van experts heeft drie opties ontwikkeld om voor meerdere kanalen maximale winst te creëren. Tip 1: Alleen adverteren op scherp geprijsde producten In het Facebook-kanaal in Omnia kun je filters toevoegen die producten uitsluiten op basis van bepaalde regels. De regels kunnen worden gemaakt met behulp van de gegevens uit de productfeed naar Omnia, maar ook uit de prijsstellingsdata. Dit is erg handig, omdat het conversieratio op producten met een scherpe prijs in de markt, hoger is dan het conversieratio van de producten die te hoog geprijsd zijn. Het is verder niet onaannemelijk dat mensen überhaupt in de remarketing groep belanden omdat ze een product te duur vonden, en dus niet overgingen tot aankoop. Het daarna tonen van advertenties van deze (duur geprijsde) producten heeft natuurlijk geen zin, en kost je als retailer alleen maar geld. Om dit te voorkomen, maak je een filter aan op basis van variabele pricing zoals price-position of price-ratio, dwz. jouw prijs gedeeld door het marktgemiddelde. Een voorbeeld van een dergelijke regel zou kunnen zijn: ALS Price ratio > 1,1, DAN sluit het product uit. Dit houdt in dat wanneer het product een prijs heeft van meer dan 10% boven het marktgemiddelde, je niet wil dat dit product getoond wordt in de Facebook campagne. Tip 2: Alleen top producten op basis van marge onderaan de streep meenemen Laten we zeggen dat je hebt besloten om een product catalogus campagne op te zetten die niet gebaseerd is op remarketing, maar op een breder publiek. Welke producten moet je laten zien in dit geval? Je kan dit aan het lot overlaten, maar er zijn natuurlijk betere opties. Met Omnia’s Top-X functionaliteit kun je automatisch alleen de topproducten tonen volgens een bepaalde parameter. Wij raden een Top-X zoals de volgende aan: Top 3 product per categorie op basis van marge onderaan de streep (hieronder bottom line margin, oftewel volume * product marge). Tip 3: Het optimaliseren van advertenties resulteert in omnichannel winst Als je zowel een webshop als meerdere fysieke winkellocaties hebt, kun je tactisch bepaalde producten tonen om zowel online als offline de verkopen te verhogen. Hiervoor doorloop je de volgende stappen: Maak een Facebook-kanaal aan in Omnia voor elke fysieke locatie en stel een filter in om alleen producten mee te nemen die op voorraad zijn bij die specifieke locatie. Sluit de feeds aan in Facebook Business Manager Maak een advertentie voor elke locatie via het remarketing publiek (gegenereerd door de pixel) maar alleen gericht op de mensen in het gebied van de fysieke locatie. Je hebt ook de mogelijkheid om een aangepaste eerste dia toe te voegen, die ofwel de locatie van de winkel op een kaart of een foto van de voorkant van de winkel laat zien. In het voorbeeld hieronder is gekozen voor de tweede optie. Het resultaat is een lokale remarketing advertentie, waarin de producten getoond worden die mensen nabij de winkellocatie hebben bekeken op de webshop, en ook daadwerkelijk op voorraad zijn bij die winkel! Vooral bij producten waar de oriëntatie vaak online ligt maar aankoop nog in de winkel plaats vindt (bijvoorbeeld een home cinema set van 1000+ euro), is dit hele sterke manier van adverteren. Ben je enthousiast geworden om ook aan de slag te gaan met Facebook Advertising door middel van Omnia en wil je meer van deze inzichten? Neem dan contact met ons op via info@omniaretail.com of door te bellen naar +31 (0) 35 699 02 22.
10.03.2016
Belangrijke update: Google scherpt eisen voor EAN / GTIN codes aan
Graag wijzen wij je op een belangrijke update inzake de Global Trade Item Number (GTIN) - vereisten, welke binnenkort door Google uitgebreid worden en informeren wij je hoe jij Omnia kan inzetten om jouw...
Graag wijzen wij je op een belangrijke update inzake de Global Trade Item Number (GTIN) - vereisten, welke binnenkort door Google uitgebreid worden en informeren wij je hoe jij Omnia kan inzetten om jouw productassortiment, volgens de juiste GTIN-vereisten en op tijd, bij Google (en alle andere marketingkanalen) aan te leveren. In 2015 is Google gestart met het verplicht stellen van GTIN's (Global Trade Identification Numbers) voor producten uit een lijst met 50 merken. Vanaf 16 mei 2016 is het vereist dat adverteerders de correcte GTIN's en het corresponderende merk opgeven voor alle nieuwe producten waaraan een GTIN is toegewezen door de fabrikant. Wat is een GTIN? Een Global Trade Item Number (GTIN) maakt dat een bepaald product wereldwijd kan worden geïdentificeerd. In feite is de GTIN de streepjescode van een commercieel product. In de volksmond staat deze beter bekend als het Europese Artikelnummer (EAN) of de International Standard Book Number (ISBN) voor boeken. Als er een GTIN beschikbaar is, wordt dit weergegeven naast de streepjescode op de productverpakking. De lengte van een GTIN is afhankelijk van het producttype en de locatie waar het product wordt verkocht. Voor Europa geldt: EAN (in Europa/GTIN-13): 13-cijferig nummer onder de streepjescode. Waarom deze verandering? Het vermelden van GTIN's is essentieel, omdat Google daaraan jouw producten kan herkennen en gebruikers zo volledig mogelijke informatie kan bieden. Als Google weet wat jij precies verkoopt, kunnen zij jou helpen de prestaties van jouw advertenties te verbeteren door waardevolle informatie over het product toe te voegen en advertenties op een relevantere manier aan gebruikers te tonen. Het resulteert dus in betere zichtbaarheid, betere targeting en meer advertentie-indelingen. Je moet dus voor al je producten in je Shopping feed de GTIN’s codes toevoegen aan de feed. Als er geen GTIN code in de feed staat voor dat product wordt het product afgekeurd en niet meer vertoond in de Shopping resultaten. Het opgeven van zelf verzonnen GTIN’s heeft geen enkele zin, want Google is aangesloten op alle GTIN-databases en zal het meteen door hebben dat jouw feed uit verkeerde GTIN’s bestaat! Bij verkopers die correcte GTIN’s aan hun productgegevens hebben toegevoegd, is het conversiepercentage met tot wel 20% gestegen. Wat betekent dit voor jou? Als je Australië, Brazilië, Frankrijk, Duitsland, Italië, Japan, Nederland, Spanje, Tsjechië, het VK, de VS of Zwitserland target, moet je vanaf 16 mei 2016, de correcte GTIN's en het corresponderende merk vermelden bij alle nieuwe producten die op voorraad zijn en waaraan een GTIN is toegewezen door de fabrikant. Als je producten op maat, handgemaakte, of vintageproducten verkoopt, heeft deze verandering op jou geen invloed. Wel kun je je de prestaties van je advertenties verbeteren door unieke product ID’s Geen GTIN’s? Wat te doen? Jouw leveranciers kunnen je helpen aan alle benodigde GTIN’s. Zo niet, dan kun je de fabrikant raadplegen. Of kijk naar de barcode op de verpakking van de producten. Je kunt hiervoor een barcode-scanner app gebruiken. Sommige GTIN´s zijn ook op te zoeken in een GTIN-database, zoals bijvoorbeeld icecat.nl (deze is voor hoofdzakelijk elektronica producten). Juiste GTIN’s belangrijk voor optimale inzet van Omnia Modules! Het opgeven van de juiste GTIN’s voor jouw producten is heel waardevol en betaalt zich uit op zowel pricing als marketing gebied. De GTIN’s vormen dé basis voor de Pricewatch en Dynamic Pricing modules in Omnia. Zonder GTIN’s kunnen jouw producten niet met concurrenten vergeleken worden en kan de berekening voor de adviesprijzen dus niet direct rekening houden met de prijzen in de markt. Daarnaast vormt het ook dé basis van de optimale inzet van alle online marketingkanalen op productniveau. Door correcte GTIN’s zullen producten beter getoond worden op de marketingkanalen, waardoor het verkeer aanzienlijk zal toenemen. Bovendien stelt het de marketingkanalen in staat de producten te categoriseren en de content bij de advertenties uit te breiden. De consument wordt hierdoor op de marketingkanalen beter ingelicht en degenen die doorklikken, zullen hierdoor, vervolgens beter converteren. Hoe pas ik mijn feed in Omnia aan? De GTIN’s lever je zelf aan in de inputfeed in Omnia. Per product kun je een veld invullen met de juiste GTIN code. Omnia bevat een "MakeEAN" functie die er voor zorgt dat alle GTIN’s met "voorloopnullen" worden aangevuld tot de benodigde 13 of 14 cijfers. De functie zet bijvoorbeeld een de GTIN "87263517" om naar "000087263517". Bovendien controleert deze functie, d.m.v. een berekening, of de GTIN daadwerkelijk ook een officiële GTIN is. Dit kan je zelf online ook makkelijk controleren via deze tool. Indien de GTINs (EANs) correct in de "Connect-omgeving" van Omnia worden aangeleverd, zorgt Omnia er vervolgens automatisch voor dat deze in het juiste format aan alle marketing kanalen worden aangeleverd. Wanneer? Google is 8 februari 2016 begonnen met het waarschuwen van adverteerders, op artikelniveau Vanaf deze datum zie je waarschuwingen op artikelniveau op het tabblad 'Diagnostische gegevens' bij producten die niet aan de vereisten voldoen. Update de betreffende producten aan de hand van deze waarschuwingen. Vanaf 16 mei 2016 begint Google met handhaving. Vanaf deze datum zie je afkeuringen op artikelniveau op het tabblad 'Diagnostische gegevens' bij producten die niet aan de vereisten voldoen. Na deze datum moet je aan de GTIN-vereisten voldoen om advertenties voor jouw producten te kunnen blijven weergeven. Meer weten? Wil je weten hoe Omnia jou kan helpen in het correct doorvoeren van jouw GTIN’s naar de marketingkanalen? Raadpleeg één van onze Omnia consultants via: info@omniaretail.com of via 035-699 02 22. Succes!
Meld je aan om als eerste informatie van Omnia te ontvangen.
Meld je nu aan