Dmlights: il motore di profitto completamente automatizzato

Contesto e resoconto del problema

dmlightsè un attore internazionale di e-commerce nel settore dell'illuminazione e delle forniture elettriche. Poiché sono attivi in tutto il mondo con oltre 85.000 prodotti in più lingue, rappresenta un compito enorme gestire in modo efficiente le loro campagne di performance.

Hanno consultato Semetis per raggiungere il loro obiettivo principale: incrementare le vendite redditizie in diversi paesi europei in modo completamente automatizzato pur rimanendo efficienti in termini di tempo e coprendo l'intero assortimento di prodotti.

dmlights aveva già esperienza con la pubblicità basata sui feed per creare automaticamente diversi tipi di campagne di ricerca. Tuttavia, questa configurazione ha incontrato molti ostacoli:

Richiedeva molte risorse: per ogni diverso caso d'uso del marketing, doveva essere generato un nuovo tipo di feed su misura per quel particolare caso d'uso. Questi feed richiedevano aggiornamenti giornalieri da parte dei loro server, sottoponendo l'infrastruttura ogni mattina a uno stress inutile.

Era difficile da scalare: ogni volta che dmlights voleva fare pubblicità in un nuovo paese, era necessario ricreare tutte quelle combinazioni specifiche di feed e l'ampia struttura della campagna doveva essere impostata da zero. Potevano volerci settimane prima che un nuovo paese venisse completamente allineato.

Era difficile adattare gli attributi dei feed: poiché non esisteva un vero e proprio strumento di gestione feed per modificare i diversi elementi dei feed, era quasi impossibile adattare dinamicamente il messaggio. Ciò significava che nel tempo la campagna si manteneva piuttosto statica e i casi d'uso, come i messaggi promozionali temporanei, erano difficili da implementare in modo coerente negli account.

Guarda il video sul caso d'uso di Semetis& dmlights qui.

Channable, la prima pietra miliare

Noi di Semetis volevamo sbloccare i colli di bottiglia della progettazione. Abbiamo messo alla prova le nostre capacità di problem solving e ci siamo chiesti come potevamo snellire questo processo massimizzando il ROI. La prima parte della risposta risiede nella pubblicità basata sui feed. Abbiamo usato Channable come strumento di gestione dei feed, che ci ha permesso di:

1. Import the data from one central feed

Instead of using a separate feed for each use case (I.e: mapping all the brand and collection names with their corresponding landing page), we started importing all the needed data for advertising directly from the product feed. As such dmlights could remove all redundant feeds from their servers, freeing up technical resources and decreasing the stress on their infrastructure.

However, having just one product feed per language/country remains expensive. Given the pricing model is set to a fee per SKU, and with around 85k SKUs per language and per country, the investment multiplied quickly as soon as we started to scale up (f.e. 2 feeds for Belgium, 3 feeds in Switzerland, and so it continues).

A feed analysis showed us that countries that share the same language, have an almost identical feed (Ie: BEFR vs FRFR). The main differentiator was the product price, as this changes for each country. So we found a solution by only picking one main feed per language, and gluing all the different country prices on top of it (see annex 1).

To give a clear example: when we added Switzerland, we didn’t have to create any extra feed (so no extra SKUs or tech fee) as we could just use the German and French language feed, which were already set up for Germany and France respectively, and select the Swiss pricing column for our campaigns. This allowed us to save around €5.000 per year in tech fees while maintaining the same use cases. This was a very important first iteration of the process to maximize ROI.

2. Ottimizzare il feed dei prodotti

Nella seconda fase, abbiamo pulito e personalizzato il feed dei prodotti. Il sistema di regole di Channable ti consente di arricchire, filtrare e ottimizzare il feed per soddisfare i requisiti dei canali pubblicitari, come Google Ads, Facebook, Criteo e Amazon. Alcuni esempi utili sono:

• Utilizzo dei dati promozionali per applicare regole che modificano automaticamente il messaggio dei nostri marchi nella promozione. Ad esempio: “Settimane scandinave -20%” su marchi specifici.

• Utilizzo dei dati sui prezzi per mostrare il prezzo preciso in ogni Paese, senza bisogno di un feed per Paese.

• Utilizzo dei dati sulle prestazioni delle nostre piattaforme nel nostro feed principale, come i volumi di ricerca per prodotto (cfr: sezione Zombie SKU più avanti in questo caso) e i ricavi per prodotto, che possono essere utilizzati per un'ulteriore segmentazione.

Poiché abbiamo inserito i diversi feed all'interno di un unico strumento di gestione dei feed, queste regole possono essere facilmente copiate e condivise tra i diversi paesi. Questo ci ha permesso di lavorare con un approccio incrementale e iterativo.

Grazie al nostro approccio iterativo, dovevamo solo migliorare le nostre regole e la qualità del nostro feed nel tempo. In definitiva, siamo riusciti a ridurre a poche ore il tempo di ingresso in un nuovo paese. Il tempo risparmiato è stato una seconda iterazione con un impatto diretto sul ROI.

3. Attivare il feed per il marketing

Nella terza e ultima fase, ci siamo concentrati sull'attivazione dei dati del feed. Per massimizzare l'impatto abbiamo sfruttato diversi canali:

Google Automated Search Ads: L'intera struttura dell'account Google Ads è stata riprogettata e basata sugli strumenti di gestione dei feed. Anche Responsive Search Ads, l'ultima funzionalità di Google Ads, sono stati progettati in blocco da Channable. Ogni mattina la struttura dell'account (progettazione della campagna, annuncio di testo, parole chiave e landing page personalizzate) veniva aggiornata tenendo conto dei dati più recenti e delle promozioni in corso (vedi allegato 2).

Campagne shopping intelligenti di Google: qui ci concentriamo sulla pubblicità a livello di prodotto. Il feed dei prodotti pulito, utilizzato per i casi d'uso degli annunci di ricerca, era facilmente scalabile per la pubblicità display e per lo shopping. Con lo shopping intelligente appariamo visivamente con tutti i nostri prodotti in stock non appena gli utenti ne cercano uno. Combina la potenza del remarketing dinamico dei prodotti, per inseguire anche quegli utenti che non abbiano ancora acquistato il prodotto nei 7 giorni successivi.

Bing Ads: Poiché Bing è ancora responsabile del 3% di tutto il nostro traffico di ricerca, abbiamo ritenuto necessario dargli anche l'attenzione necessaria. Per rimanere efficienti, abbiamo creato un connettore tra Bing e Google Ads. In questo modo Channable aggiorna Google Ads e Google Ads aggiorna Bing Ads quotidianamente; ultra efficiente.

Facebook Dynamic Ads: Anche sui social, abbiamo voluto essere presenti con il nostro feed di prodotto per il remarketing dinamico dei prodotti.

Questo terzo passaggio ci ha permesso di distribuire esperienze pubblicitarie molto più pertinenti. Mentre le prime due fasi sono dedicate al taglio dei costi per massimizzare il ROAS, questa fase è orientata ad aumentare il rendimento. Tuttavia, abbiamo visto l'opportunità di andare ancora oltre nella creazione di valore spingendo i nostri dati al livello successivo: passando dal ROAS al POAS (Profit on Ad Spend).

POAS - La seconda pietra miliare

Nel mondo di oggi, abbiamo bisogno di elevati volumi di dati per alimentare efficacemente gli algoritmi Smart Bidding (ad esempio: massimizzare i valori di conversione in Google). Questi algoritmi Smart Bidding tengono conto di tutti i tipi di segnali per presentare offerte più elevate agli utenti che hanno maggiori probabilità di effettuare una conversione. Sono scatole nere che incorporano segnali come comportamento di ricerca, utilizzo del dispositivo, gruppi di destinatari, ora del giorno, coinvolgimento del sito web, ecc., per eseguire una profilazione avanzata degli utenti.

Le nostre campagne automatizzate sono state un ottimo inizio per generare tonnellate di dati.
Grazie a tutte le campagne qualitative generate automaticamente, siamo stati in grado di realizzare un notevole fatturato con costi di manutenzione inferiori.

Ma avere campagne di ricerca automatizzate e Smart Bidding non era sufficiente per noi. Dopo alcune settimane, abbiamo misurato e analizzato i risultati e abbiamo notato che questa configurazione raggiungeva facilmente i nostri obiettivi di ROAS, ma spesso spingeva i marchi più popolari con una domanda più elevata, ma non necessariamente una redditività maggiore.

Se hai lavorato nel digitale, conosci la difficoltà di trovare un obiettivo di ROAS solido per la tua campagna. Il che è logico, se ci pensi. I ricavi puri non significano nulla in termini di salute di un'azienda. Il problema è la struttura dei costi a cui è legato. Mi spiego meglio: alcuni marchi sono più conosciuti e di conseguenza più ricercati (ad esempio: Philips). Il sistema tende a spendere troppo per questi marchi quando generano anche molte entrate, il che si traduce in un ROAS elevato.

Tuttavia, il profitto su alcuni di questi marchi è molto basso. Durante l'esecuzione di questo esercizio, è diventato chiaro che dovevamo intraprendere un passo successivo nel nostro flusso di automazione delle prestazioni dei dati per trasformare le nostre entrate in un motore di profitto. Quel collegamento mancante si chiamava dati sui margini di profitto.

Ciò che abbiamo fatto è stato implementare i dati sui margini di profitto crittografati a livello di prodotto nel nostro dataLayer sul sito web. Abbiamo quindi inserito questi dati di profitto in Google Ads tramite Google Tag Manager, creando una conversione di profitto separata (vedere l'allegato 3).

Crittografando questi dati, è diventato impossibile per i concorrenti abusarne. Lo stiamo decifrando nella nostra piattaforma Google Ads in modo che il valore possa essere utilizzato sia per la reportistica che per l'ottimizzazione. Questi dati importanti, in combinazione con smart bidding e apprendimento automatico, ci hanno permesso di ottimizzare la nostra vasta serie di campagne verso il profitto.

SKU Zombie - L'ultima pietra miliare

A partire da questo momento, il nostro motore di profitto è stato messo in atto e sta mostrando buoni risultati. Naturalmente, abbiamo analizzato i nostri dati e abbiamo individuato il nostro ultimo problema: ogni volta che un nuovo prodotto veniva aggiunto o tornava disponibile, spesso aveva un'esposizione limitata. Questa è una delle trappole delle strategie di Smart Bidding. Non appena la macchina è in funzione e l'algoritmo sceglie i prodotti di maggior successo da promuovere, è difficile per i nuovi prodotti farsi strada.

Alla fine, l'algoritmo shopping intelligente li includerà durante il servizio, ma spesso a volume molto basso e possono passare alcune settimane prima che il prodotto appaia. Per ovviare a questo problema, abbiamo creato un rapporto automatizzato, utilizzando uno script Google Ads, che memorizza gli SKU di tutti i prodotti che hanno ricevuto meno di un clic.

Questo elenco di SKU viene poi condiviso con Channable, quindi lo strumento può applicare l'etichetta "Zombie SKU" su tutti questi prodotti nel feed (vedi allegato 4).

Il resto è facile: basta creare una campagna shopping intelligente separata esclusivamente per gli SKU Zombie, per dare loro la visibilità che meritano, prima che la campagna shopping intelligente principale ci metta alcune settimane prima di prenderli in considerazione.

Risultati e conclusioni

I risultati sono saliti alle stelle. Oggi abbiamo un motore di conversione che si basa sulla più importante metrica polare: la redditività. Ogni giorno i prezzi e l'inventario di tutti i prodotti vengono aggiornati, vengono aggiunte nuove collezioni e categorie e tutto questo viene adattato all'interno della nostra piattaforma quasi in tempo reale in ogni paese di vendita.

I marchi meno redditizi stanno lentamente scomparendo e stanno facendo spazio ai marchi propri di dmlight senza l'intervento dell'uomo. Inoltre, i prodotti appena introdotti hanno anche buone possibilità di mostrare il loro valore aggiunto grazie agli SKU Zombie.

Le cifre parlano da sole:

• Il Profitto sulla spesa pubblicitaria (POAS) è aumentato del 70% su base annua

• Considerando che i Valori degli utili totali sono aumentati del 130% su base annua

  Tutto ciò è stato possibile adottando una tecnologia che promuove il lavoro più intelligente invece del lavoro più duro. Oggi, questo ci consente di spostare le nostre risorse da operazioni pesanti verso attività che contano davvero: analisi avanzata e strategia a lungo termine.

Con questo caso abbiamo dimostrato:

• Il valore aggiunto degli strumenti: sfruttare al massimo Channable, il nostro strumento di gestione dei feed e automazione PPC. Riduzione di tutto il lavoro manuale di impostazione e manutenzione della campagna.

• Il valore aggiunto della misurazione: disporre della giusta misurazione delle conversioni per individuare il problema dei marchi più popolari e meno redditizi e delle SKU Zombie.

• Il valore aggiunto dell'esperienza nei media: sfidare la nostra stessa implementazione. Non siamo rimasti fermi.

Come illustrato in precedenza, abbiamo raggiunto tre importanti traguardi che hanno migliorato il nostro caso passo dopo passo (con un risparmio di 5.000 euro in costi tecnici ogni anno). Tutto questo si ottiene seguendo attentamente i nostri dati e prendendo le giuste decisioni in collaborazione con il nostro cliente. I risultati lo dimostrano: maggiori volumi (profitti) e migliore qualità (POAS).

• Il valore aggiunto per noi stessi: questo è un quadro per il futuro. Sono in atto tutte le regole per far sì che questo funzioni in tutto il mondo con sforzi aggiuntivi limitati.