Amazon Brand Analytics: khai thác dữ liệu tìm kiếm

Phần lớn seller trên Amazon đoán từ khóa nào quan trọng. Người có Brand Analytics thì không cần đoán — họ đọc chính dữ liệu tìm kiếm và mua hàng của khách. Bài này đi qua hai báo cáo giá trị nhất trong bộ công cụ đó và cách biến chúng thành quyết định.

Brand Analytics là bộ báo cáo Amazon mở cho seller đã đăng ký thương hiệu (Brand Registry — chương trình xác nhận quyền sở hữu thương hiệu trên Amazon). Đây là một trong những lý do thực tế nhất để làm private label thay vì bán hàng có sẵn: bạn được nhìn thấy thứ mà người khác không thấy.

Vì sao dữ liệu tìm kiếm quan trọng đến vậy

Trên Amazon, khách hàng không "lướt" như trên mạng xã hội. Họ gõ một câu hỏi vào ô tìm kiếm. Câu đó nói thẳng ra họ muốn gì, ở mức cụ thể nào, với ràng buộc gì.

Mỗi cụm từ tìm kiếm là một ý định mua đã thành lời. Nếu bạn biết cụm nào được gõ nhiều, cụm nào dẫn tới đơn hàng, và ai đang thắng ở cụm đó — bạn biết gần như tất cả những gì cần biết để cạnh tranh.

Đó là điều Brand Analytics cung cấp.

Search Query Performance — đọc từng bước trên phễu

Search Query Performance (báo cáo hiệu suất theo cụm từ tìm kiếm) là báo cáo quan trọng nhất. Nó cho bạn thấy, với từng cụm từ khách gõ, chuyện gì xảy ra tiếp theo — trên toàn thị trường và riêng với thương hiệu của bạn.

Cấu trúc của báo cáo bám theo phễu mua hàng:

• Lượt hiển thị — sản phẩm xuất hiện bao nhiêu lần khi khách gõ cụm này
• Lượt bấm — bao nhiêu khách bấm vào
• Thêm vào giỏ — bao nhiêu khách đưa hàng vào giỏ
• Mua hàng — bao nhiêu đơn thực sự phát sinh

Điểm mạnh thật sự nằm ở chỗ: mỗi bước đều có hai con số — của toàn thị trường và thị phần của bạn.

Ba câu hỏi báo cáo này trả lời

Thứ nhất: mình có được nhìn thấy không? Nếu tổng lượt hiển thị của cụm từ rất lớn mà thị phần hiển thị của bạn gần bằng 0, vấn đề nằm ở khả năng hiển thị. Listing chưa được xếp hạng cho cụm đó, hoặc quảng cáo chưa nhắm tới nó.

Thứ hai: được nhìn thấy rồi, mình có được bấm không? Nếu bạn có nhiều lượt hiển thị nhưng thị phần lượt bấm thấp, vấn đề nằm ở những gì khách thấy trong trang kết quả: ảnh chính, tiêu đề, giá, số sao. Sản phẩm của bạn xuất hiện nhưng không đủ hấp dẫn để được chọn.

Thứ ba: được bấm rồi, mình có bán được không? Nếu thị phần lượt bấm ổn nhưng thị phần đơn hàng thấp, vấn đề nằm trong trang sản phẩm: hình ảnh chi tiết, gạch đầu dòng, nội dung A+, đánh giá của khách, chính sách giao hàng.

Ba câu hỏi này khoanh vùng vấn đề rất gọn. Thay vì "listing này chưa tốt", bạn biết chính xác nút thắt nằm ở bước nào, và sửa đúng chỗ đó.

Cùng một tỉ lệ chuyển đổi tệ có thể đến từ ba nguyên nhân hoàn toàn khác nhau. Dữ liệu phễu là thứ phân biệt được chúng.

Dùng để chọn từ khóa cho quảng cáo và listing

Một cách dùng khác: xếp các cụm từ theo tổng lượt mua, rồi so với thị phần của bạn.

• Cụm có nhiều đơn, thị phần của bạn thấp → cơ hội rõ ràng, đáng đầu tư quảng cáo và tối ưu tiêu đề.
• Cụm có nhiều lượt bấm nhưng ít đơn trên toàn thị trường → ý định mua yếu, có thể là khách đang tìm hiểu chứ chưa mua. Đừng đổ ngân sách vào đây.
• Cụm bạn đang chiếm thị phần cao → giữ vị trí, đừng để đối thủ giành mất.

Đây là cách phân bổ ngân sách bằng bằng chứng, không bằng phán đoán. Nó gắn trực tiếp với việc đo hiệu quả quảng cáo, một chủ đề chúng tôi bàn kỹ trong bài TACoS: đo hiệu quả quảng cáo trên tổng doanh thu.

Market Basket Analysis — khách còn mua gì cùng với bạn

Market Basket Analysis (phân tích giỏ hàng) cho biết những sản phẩm nào khách thường mua cùng lúc với sản phẩm của bạn.

Đây là dữ liệu về hành vi, không phải về từ khóa. Và nó mở ra vài hướng hành động rất cụ thể:

• Bán chéo trong nội bộ thương hiệu. Nếu khách hay mua sản phẩm A của bạn cùng với một loại phụ kiện, bạn nên có phụ kiện đó trong danh mục của mình. Doanh số đang chảy sang người khác.
• Ý tưởng sản phẩm tiếp theo. Giỏ hàng cho thấy nhu cầu liền kề. Đó là gợi ý mở rộng danh mục an toàn nhất, vì nó xuất phát từ khách hiện có.
• Combo và bundle. Nếu hai món luôn đi cùng nhau, một bộ sản phẩm gộp có thể tăng giá trị đơn hàng và giảm khả năng khách mua món kia của đối thủ.
• Nhắm quảng cáo. Sản phẩm hay xuất hiện cùng giỏ là nơi tốt để đặt quảng cáo hiển thị.

Hai báo cáo khác đáng đọc

Ngoài hai báo cáo trên, Brand Analytics còn vài phần hữu ích:

So sánh sản phẩm và hành vi mua thay thế cho biết khách xem sản phẩm nào khác trước khi quyết định, và cuối cùng họ mua của ai. Đây là danh sách đối thủ thật của bạn — không phải danh sách bạn tự nghĩ ra. Đọc kỹ các listing đó để hiểu vì sao khách chọn họ.

Hành vi mua lặp lại cho biết bao nhiêu khách quay lại mua tiếp. Với sản phẩm tiêu hao, đây là chỉ số sức khỏe thương hiệu quan trọng bậc nhất. Tỉ lệ mua lại thấp nghĩa là sản phẩm không giữ được khách — và không quảng cáo nào cứu được điều đó.

Nguyên tắc khi dùng dữ liệu này

Ba lưu ý thực dụng.

Dữ liệu là mô tả, không phải mệnh lệnh. Báo cáo cho biết chuyện gì đã xảy ra, không cho biết vì sao. Việc của người xây thương hiệu là đặt giả thuyết, thử, và đo lại.

Đọc theo xu hướng, không theo một tuần. Một tuần lẻ có thể bị nhiễu bởi mùa vụ, khuyến mãi của đối thủ, hay một đợt quảng cáo. Nhìn nhiều kỳ liên tiếp mới thấy được tín hiệu thật.

Nút thắt được sửa theo thứ tự. Không có nghĩa lý gì khi tối ưu trang sản phẩm nếu bạn còn chưa được hiển thị. Sửa từ đầu phễu xuống.

Vì sao Equarus coi đây là kỹ năng lõi

Tại Equarus, một người xây thương hiệu không được đánh giá bằng số giờ ngồi làm. Họ được đánh giá bằng chất lượng quyết định. Và chất lượng quyết định đến từ chất lượng dữ liệu họ đọc được.

Brand Analytics là một trong những nguồn dữ liệu gần khách hàng nhất mà một brand owner có. Biết đọc nó thành thạo là khác biệt giữa một người vận hành listing và một người thực sự làm chủ thương hiệu.

Muốn hình dung công việc đó diễn ra thế nào trong một ngày, đọc nghề R&D brand owner. Còn nếu bạn là người tin vào dữ liệu hơn cảm tính và muốn dùng nó để xây một thương hiệu global, chúng tôi đang tìm bạn.