Компания Leap Stores сотрудничает с премиум-брендами, предоставляя услуги управления торговой маркой и обеспечения роста прибыли на платформе Amazon. Агентство использует собственное программное обеспечение, политику соблюдения минимальной рекламной цены (MAP), анализ данных, а также работает над дистрибуцией продукта, чтобы максимально раскрыть потенциал бренда на Amazon. Глава компании — Джефф О’Брайант.

Используя PickFu, чтобы оптимизировать главное изображение товара, Leap Stores добилась того, что продукт клиента вышел на первые страницы результатов поиска на платформе по всем главным ключевым словам. Вот как это произошло.

Один из клиентов Leap Stores, бренд, продающий собственные продукты на Amazon, запустил новый товар на высококонкурентном рынке. Нужно было, чтобы товар органично вышел на первые позиции в поисковой выдаче, привлекая и удерживая внимание покупателей.

Исходя из предыдущих результатов, клиент ожидал, что примерно за одну неделю выйдет на первую страничку результатов поиска, но этого не произошло. После дальнейшего внесения стратегических изменений в листинги и их перезапуска, а также повышения рекламных расходов, ожидаемый рост в результатах органического поиска все еще не был достигнут.

Несмотря на наличие большого количества данных, доступных продавцам на Amazon, у Leap Stores не было простого и быстрого способа получить достоверные мнения потенциальных покупателей. Джефф попытался использовать доступный на Amazon инструмент «Manage Your Experiments» для проведения A/B тестирования клиентского листинга, но на получение результатов нужны были недели. Требовалось найти более эффективное решение, чтобы быстро повысить рейтинг товара.

После того, как один друг порекомендовал Джеффу DIY-платформу опросов PickFu, он запустил клик-тесты для оптимизации главного изображения продукта клиента:

1) Джефф воссоздал страницу поиска с использованием основных изображений товара клиента и его главных конкурентов, а затем опросил респондентов (пользователи Amazon Prime в США), чтобы узнать, на какую картинку они бы нажали в первую очередь при поиске продукта. Как и ожидалось, респонденты намного чаще выбрали главные изображения конкурентов.

2) Выделив самые успешные картинки, Джефф использовал их для постепенного внесения изменений в главное изображение его клиента. Он проводил новый опрос после каждой сделанной правки, чтобы оценить ее влияние. Так как он получал мнения респондентов в течение нескольких минут после запуска опроса, он мог быстро проводить итерации и запускать новые тестирования. 

3) После нескольких итераций и около десятка опросов, продукт клиента стал выигрывать 70% кликов в тестах PickFu. Джефф решил перезапустить товар на Amazon, используя оптимизированное главное изображение. 

Всего лишь за пять дней после запуска продукт клиента (с использованием новой главной картинки товара, протестированной на PickFu) вышел на первые страницы поиска по большинству ключевых слов. Оптимизированное изображение повысило кликабельность листинга, что, в свою очередь, привело к повышению поискового рейтинга. 

Спустя несколько месяцев товар все еще остается в топе и даже получил значок «Amazon’s Choice».

“Все мы безоговорочно полагаемся на свою интуицию, если нам кажется, что что-то должно сработать”,— говорит Джефф, —  “но это ставит нас в невыгодное положение. Особенно в сфере е-коммерции, где все должно основываться на данных”.

Быстро собранные достоверные мнения потенциальных покупателей стали для Джеффа главным открытием в использовании PickFu —это позволило понять не только то, на какое изображение кликают люди, но и почему они это делают.

Джефф провел около десятка опросов PickFu, потратив в районе 500$. Но эти затраты с лихвой окупились множеством кликов и высокой конверсией: “Если ты не находишься на первой странице результатов поиска на Amazon, тебе не светит никакой ROI.”