Торговая площадка Amazon упрощает масштабирование бизнеса в сфере электронной коммерции.

Хотя долгосрочный рост продаж может быть обеспечен за счет оптимизации объявлений и расширения таргетинга по ключевым словам, у продавцов есть два основных краткосрочных рычага:

Цены.

Расходы на рекламу.

В этой статье рассматривается, как изменения этих факторов влияют на эффективность продаж Amazon.

TL;DR

Цена и расходы на рекламу — это два рычага, которые продавцы могут использовать для воздействия на продажи в краткосрочной перспективе.

Мы проанализировали тенденции по пяти продуктам. Оба сильно влияют на продажи, но расходы на рекламу, похоже, имеют более сильную связь.

Применение этого исследования ограничено, поскольку мы рассмотрели небольшой спектр продуктов в определенной категории. Тем не менее, он содержит инструкции о том, как проанализировать ваш собственный продукт(ы).

Это следует применять к конкретным данным о продукте для практических случаев использования. 

В этом исследовании мы проанализировали данные о продажах пяти несырьевых подарочных продуктов на Amazon за два года по цене от 20 до 60 долларов США с ежедневными расходами на рекламу в диапазоне от 0 до 40 долларов США.

Изучая тенденции в этих продуктах, мы стремились определить, какая переменная — цена или расходы на рекламу — оказала более сильное влияние на продажи.

Наши результаты показывают, что обе переменные коррелируют с объемом продаж, хотя расходы на рекламу оказывают более сильное влияние.

Компиляция и обработка данных

Чтобы оптимизировать сбор данных, мы использовали:

Sellboard для экспорта ежедневных продаж и расходов на рекламу каждого продукта.

Helium10 для экспорта ежедневных цен.

Наборы данных были сопоставлены с помощью VLOOKUP, при этом были исключены дни с нулевыми продажами, поскольку они, вероятно, указывали на дефицит.

Имея более 2000 строк данных по пяти продуктам, мы создали несколько новых показателей на основе существующих, чтобы сделать данные более масштабируемыми и информативными. Ниже мы подробно описываем наш процесс.

Агрегированная дифференциальная цена 

Наш набор данных включал пять продуктов, каждый из которых имел разную цену, поэтому нам нужен был стандартизированный способ сравнения цен на них. 

Вместо того, чтобы использовать фактические цены, мы сосредоточились на изменениях цен, создав показатель под названием «дифференциал цен от среднего». 

Сначала мы рассчитали среднюю цену каждого продукта, а затем вычли из этой средней цены каждую дневную цену, чтобы определить отклонение от среднего значения.

Эти отклонения, или «дифференциальные цены», затем округлялись до целых чисел, чтобы сгруппировать схожие значения, создавая единообразные и сопоставимые показатели для всех продуктов.

Например, средняя цена продукта А составляла 33,90 доллара США. Если фактическая цена в определенный день составляла 33,70 доллара, это представляло собой разницу в -0,20 доллара от среднего значения, которое мы округляли до 0, указывая, что цена находилась на среднем уровне. И наоборот, если фактическая цена составляла 33 доллара США, разница составляла -0,90 доллара США, которую мы округлили до -1 доллара США.

На снимке экрана ниже показаны эти ценовые группы для продукта А на оси x: 

0 представляет среднюю цену. 

+1 — для цен, округленных до 1 доллара США выше среднего. 

-2 — для цен, округленных до -$2 ниже среднего. 

На следующем этапе построения графика мы агрегировали каждую разницу в ценах, чтобы рассчитать средний объем продаж для каждой конкретной разницы в ценах. Результаты показаны на графике ниже.

В приведенном выше примере проданные единицы представлены на оси y, а разница в ценах — на оси x.

Каждая синяя точка представляет собой совокупность всех одинаковых ценовых различий и среднего количества продаж при этой ценовой разнице.

Например, значение -5 на оси x означает все дни, когда товар продавался на 5 долларов дешевле его средней цены (35 примеров). При такой разнице цен среднее количество проданных единиц составило 4,89. 

Совокупные расходы на рекламу

Что касается ежедневных расходов на рекламу, мы также округлили каждую точку данных до ближайшего целого числа (например, ежедневные расходы на рекламу в размере 23,65 долларов США были округлены до 24). 

На этапе построения графика мы агрегировали одинаковые суммы ежедневных расходов на рекламу и сопоставили их с соответствующими средними продажами.

На диаграмме выше каждая точка оси x представляет собой совокупность всех ежедневных расходов при данном расходе.

Например, синяя точка на отметке 40 долларов США на оси x обозначает все дни, когда расходы на рекламу составляли 40 долларов США (в данном случае шесть раз). Мы видим, что при цене 40 долларов соответствующие средние продажи составляют 8,5 единиц за эти шесть дней. 

Разница в ценах при разных расходах на рекламу

После этих манипуляций мы видим, что средние расходы на рекламу практически одинаковы при всех ценовых различиях. 

На графике ниже разница в ценах на оси x равномерно распределена с совокупными расходами на рекламу на оси y. 

Мы можем быть уверены, что наши расходы на рекламу оставались одинаковыми в разных ценовых категориях: мы не тратили больше, когда цены были низкими, и не меньше, когда они были высокими.

Такой сбалансированный подход позволяет справедливо сравнивать показатели разных ценовых уровней.

Анонсы наших новых статей в Телеграме

Read More