Leap Stores se asocia con marcas premium para proporcionar control de marca y crecimiento de ingresos en Amazon. Liderada por Jeff O'Bryant, la agencia combina software propietario, Cumplimiento del Precio Mínimo de Publicidad, análisis de datos y distribución de productos para maximizar el potencial de la marca en Amazon. 

Al usar PickFu para optimizar la imagen principal, Leap Stores pudo llevar el producto de sus clientes desde ningún posicionamiento en primera página de Amazon hasta el posicionamiento en la primera página para la mayoría de sus palabras clave principales. Aquí está su historia.

Uno de los clientes de Leap Stores, una marca que vende productos personalizados en Amazon, lanzó un producto nuevo en un mercado altamente competitivo. Para tener éxito, necesitaban que su producto se posicionara de manera orgánica en la primera página de resultados para atraer (y mantener) la atención de sus compradores.

Pensando en resultados anteriores, el cliente esperaba ver su producto posicionado en la primera página luego de una semana, pero eso no sucedió. A pesar de hacerles ajustes estratégicos a los listings, amplificar el gasto de anuncios y volverlos a lanzar, el salto que esperaban en posicionamientos orgánicos no estaba llegando.

Más allá de la cantidad de datos disponible para los vendedores de Amazon, Leap Stores no tenía una forma fácil ni rápida de obtener feedback de calidad de clientes potenciales. Jeff intentó usar la herramienta de Amazon de gestión de experimentos para hacer un test A/B en el listing de su cliente, pero tardó semanas en obtener resultados. Necesitaban una manera mejor (y más rápida) de impulsar los posicionamientos.

Luego de que un amigo le recomendara la plataforma autogestiva de encuestas de PickFu, Jeff comenzó a ejecutar Pruebas de clic para optimizar la imagen principal del cliente: 

1) Jeff simuló una página de resultados de búsqueda usando las imágenes principales de su cliente y de su principal competidor. Luego, les preguntó a las personas encuestadas (un panel de miembros de Amazon Prime estadounidenses) en qué imagen harían clic primero al comprar el producto. Como era de esperarse, la abrumadora mayoría hizo clic en las imágenes principales de la competencia en lugar de las de su cliente. 

2) Luego de identificar las imágenes más exitosas, Jeff las usó como punto de referencia para hacer mejoras graduales en la imagen principal de su cliente. Luego de cada ajuste, ejecutó más encuestas para evaluar el impacto de los cambios. Como empezó a recibir feedback a los pocos minutos de lanzar cada encuesta, pudo hacer iteraciones y ejecutar nuevos tests rápidamente. 

3) Con el tiempo, luego de varias iteraciones y alrededor de una docena de encuestas, la imagen principal del cliente iba ganando con un 70% de los clics en los tests de PickFu. Jeff decidió volver a lanzar el producto en Amazon usando la imagen optimizada. 

Tan solo cinco días después del lanzamiento, el producto del cliente (con la nueva imagen principal testeada en PickFu) estaba posicionado en la primera página para la mayoría de sus palabras clave principales. La imagen principal optimizada le dio un impulso enorme a la tasa de proporción de clics, y eso los propulsó para aparecer entre los primeros resultados de búsqueda.

Luego de varios meses, aún está vigente y hasta ganó una insignia de Amazon's Choice.

"Todos asumimos qué cosas van a funcionar y caemos en la trampa de lo que nos parece bien. Pero te pones en desventaja si confías en tu instinto. Especialmente en e-commerce, todo debería estar basado en datos", dice Jeff. 

Para Jeff, el feedback rápido y de alta calidad de compradores potenciales fue lo más destacado de su experiencia con PickFu. Entender no sólo en qué imagen harán clic las personas, sino por qué hacen clic en ella.

Al final, Jeff ejecutó alrededor de una docena de encuestas de PickFu, y gastó aproximadamente $500. Pero el costo valió la pena para captar esos codiciados clics de compradores. "Si no puedes lograr posicionarte en la primera página de Amazon, no tendrás ningún retorno de la inversión".