Введение
Leap Stores сотрудничает с премиальными брендами, обеспечивая им контроль над брендом и рост выручки на Amazon. Под руководством Jeff O’Bryant агентство объединяет собственное программное обеспечение, соблюдение MAP, аналитику данных и дистрибуцию товаров, чтобы максимально раскрыть потенциал брендов на Amazon.
Используя PickFu для оптимизации главного изображения, Leap Stores смогла провести товар клиента от полного отсутствия позиций на первой странице Amazon до первой страницы по большинству ключевых запросов. Вот как это было.
Проблема
Не получалось обойти конкурентов
Один из клиентов Leap Stores — бренд, который продает на Amazon товары на заказ, — выпустил новый продукт на очень конкурентном рынке. Чтобы добиться успеха, товар должен был органически выйти на первую страницу результатов поиска и привлечь (а затем удержать) внимание покупателей.
Судя по прежним результатам, клиент рассчитывал увидеть свой товар на первой странице примерно через неделю, но этого не произошло. После стратегических правок карточек, увеличения рекламного бюджета и повторного запуска ожидаемого роста органических позиций так и не произошло.
Несмотря на обилие данных, доступных продавцам на Amazon, у Leap Stores не было простого и быстрого способа получать качественную обратную связь от потенциальных покупателей. Jeff попробовал инструмент Amazon Manage Your Experiments для A/B-тестирования карточки клиента, но результатов приходилось ждать неделями. Нужен был более удобный (и более быстрый) способ поднять позиции.
Решение
Главное изображение, одобренное покупателями
После того как знакомый посоветовал ему платформу самостоятельных опросов PickFu, Jeff начал запускать клик-тесты, чтобы оптимизировать главное изображение клиента:
1) Jeff смоделировал страницу результатов поиска из главных изображений клиента и его главных конкурентов и спросил респондентов (панель участников Amazon Prime из США), на какое изображение они нажали бы первым при покупке такого товара. Как и ожидалось, респонденты подавляющим большинством выбирали изображения конкурентов, а не клиента.
2) Определив самые удачные изображения, Jeff использовал их как ориентир и постепенно улучшал главное изображение клиента. После каждой правки он запускал новые опросы, чтобы оценить эффект изменений. Первые ответы приходили уже через несколько минут после запуска, так что он мог быстро итерировать и проводить новые тесты.
3) В итоге, после нескольких итераций и примерно десятка опросов, главное изображение клиента побеждало с 70% кликов в тестах PickFu. Jeff решил перезапустить товар на Amazon с оптимизированным изображением.
Результаты
Победа в борьбе за выдачу Amazon
Всего через пять дней после запуска товар клиента (с новым главным изображением, протестированным в PickFu) занимал первую страницу по большинству целевых ключевых запросов. Оптимизированное главное изображение резко подняло кликабельность товара, что и вывело его в топ выдачи.
Несколько месяцев спустя товар по-прежнему отлично продается и даже получил значок Amazon’s Choice.
Главным плюсом PickFu для Jeff стала быстрая и качественная обратная связь от потенциальных покупателей: понимание не только того, на какое изображение люди нажмут, но и того, почему они это делают.
В итоге Jeff провел около десятка опросов в PickFu и потратил примерно $500. Но эти затраты полностью окупились ради долгожданных кликов покупателей: «Если вы не попадете на первую страницу Amazon, у вас вообще не будет окупаемости».
