<img height="1" width="1" style="display:none" src="https://q.quora.com/_/ad/8fb78ae898f448e9b008c905098c9da9/pixel?tag=ViewContent&amp;noscript=1">

[Estudio de caso] Divide y vencerás: Estrategias para conseguir un mejor rendimiento aprovechando las marcas y productos más vendidos

Incremento de aparición en búsquedas relevantes


Es un canal en el que se puede lograr un gran retorno y posicionamiento de marca si es llevado de manera adecuada.
Prácticamente, si tus productos no aparecen en este canal será muy difícil encontrarlos, y esto puede truncar el crecimiento de las tiendas online.

Uno de los problemas más comunes que tenemos con nuestros clientes que quieren aparecer en Google Shopping es que no tienen idea de cómo generar un feed de productos para Merchant Center, y mucho menos el proceso de mantenimiento.
Para este caso de éxito tomaremos a uno de los muchos clientes que han podido mejorar su ROAS (Retorno sobre la inversión publicitaria) de forma notable en este canal tan competitivo.

Nuestro cliente pudo mejorar sus resultados en Google Shopping en gran parte por el mantenimiento constante a su feed de productos con actualizaciones a través de DataFeedWatch.

Con estas mejoras al feed de productos pudimos generar estrategias que cumplieran los objetivos de nuestro cliente, los cuales estaban enfocados a crecimiento sin perder el ROAS que establecimos como óptimo.

 

Vuelve arriba o descarga El manual definitivo para Google Merchant Center

 


Problema a solucionar

 

Como mencionamos anteriormente, utilizaremos a uno de nuestros clientes que ha obtenido mejores resultados al utilizar DataFeedWatch, el cual vende tecnología a través de su propia tienda en línea.

Antes de que Entropy lo tomara como cliente, generaba su feed de productos de forma manual, lo que generaba retrasos y desaprobaciones de producto por parte de Merchant Center. Cada vez que se quedaba sin inventario, o ingresaba nuevos productos a su tienda, había por lo menos 10 productos rechazados.

El proceso para actualizar el feed de productos era muy lento, pues se generaba de forma manual, sin mencionar el tiempo que Google tardaba en aprobar los productos para anunciarlos.

Uno de los problemas que tenía era que cuando la tienda online se quedaba sin inventario, algunos productos se seguían anunciando en Google Shopping, hasta que caían desaprobados o eran retirados del feed.

Además, la cantidad de productos era cada vez mayor y generar el feed era cada vez más complejo y tedioso.

 

Vuelve arriba o descarga El manual definitivo para Google Merchant Center

 


Solución

 

En cuanto llegó a Entropy, supimos que sería necesario una herramienta que pudiera actualizar el feed de productos de forma efectiva, veloz y con cierta periodicidad.

En ese momento propusimos generarlo de manera automática a través de DataFeedWatch, ya que era exactamente lo que se necesitaba para comenzar a mejorar sus resultados.

De manera global seguimos 4 pasos para asegurarnos de cumplir las expectativas y metas comerciales de nuestro cliente:

  • Comenzamos a utilizar DataFeedWatch para rescatar el feed de productos y generar catálogos de mayor calidad.
  • Incrementamos la relevancia y calidad de los anuncios de Google Shopping gracias a la optimización de descripción de productos que ofrece DataFeedWatch.
  • Disminuimos la frecuencia de revisión manual del feed, ya que los productos no se rechazaban tan frecuentemente.
  • Y por último, en esta etapa de crecimiento creamos 2 campañas de Google Shopping:
    • La primera basada en sus productos más vendidos para establecer pujas más agresivas en el canal.
    • La segunda más genérica, en la que se encontraban todos los demás productos con una puja reducida.

 

Vuelve arriba o descarga El manual definitivo para Google Merchant Center

 


Resultados

 

El período que utilizaremos para medir resultados es aproximadamente de 6 meses.

Aunque al principio hubo un incremento considerable, y justo después de la primera semana fue un crecimiento constante y paulatino.

Mostraremos tres puntos principales en los que se pueden ver los resultados con el uso de DataFeedWatch:

 

Estrategias más efectivas

 

Llevamos estrategias de campañas de Google Shopping más avanzadas que sin una herramienta como DataFeeddWatch no hubiéramos podido ejecutar.

 

 Top productos

 Los productos con mejor performance y más competitivos en el mercado

 Estrategia Brand 

 Aparecer en búsquedas de relacionadas con la marca

 Estrategia Non-Brand

 Aparecer en búsquedas sin la marca del cliente

 

Con esto segmentamos las búsquedas, disminuimos el CPC para las búsquedas más relevantes y optimizamos el presupuesto.

 

Incremento en clics y tasa de impresiones

 

Con la mejora de descripciones, la relevancia de los anuncios incrementó considerablemente (28% contra periodo anterior).

 

pasted image 0 (1)-1

Esto también ayudó a que tuviéramos más clics, incremento del 37% contra periodo anterior.

 

pasted image 0 (2)-1

Eficiencia en el tiempo

 

Al tener muchos clientes, la eficiencia en el tiempo es primordial para nosotros. No podemos perder tiempo revisando los feeds de cada cliente, por esa razón siempre optamos por utilizar esta herramienta que nos ayuda a ser eficientes, tanto con nuestro tiempo, como con el de nuestros clientes.

 

Vuelve arriba o descarga El manual definitivo para Google Merchant Center

 


 

Conclusión

 

DataFeedWatch fue una herramienta esencial para el desarrollo y crecimiento de nuestro cliente, y en general, nos da mucho tiempo para planear e implementar estrategias que incrementen las ventas de nuestros clientes e-commerce.

Recomendamos ampliamente utilizar DataFeedWatch para el desarrollo de feeds para Google Shopping.


Día a día, aparecer en las búsquedas en internet es más complejo por el nivel de competencia y la evolución apresurada de la estrategia digital. En Entropy estamos convencidos de que el futuro está en la venta online, y por ende los e-commerce deben de estar preparados en los canales con mayor retorno.

Google Shopping es uno de los canales más importantes para los retailers y en general para cualquier e-commerce por su naturaleza, en la que los usuarios pueden comparar precios con los de la competencia.

dfw-story

 

Comments

Recomendado

Hecho con   por  DataFeedWatch

Escribe para nosotros