adidas Case Study: Feed Management and Optimization

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La marca adidas es una de las 100 más importantes del mundo. Vende sus prendas de ropa y productos deportivos en todos los continentes a través de 2 marcas: adidas y Reebok. Los ingresos que obtiene a través del comercio electrónico constituyen una parte importante de su facturación anual y las estrategias de marketing online han sido primordiales para alcanzar el éxito que tiene hoy en día. adidas se unió a DataFeedWatch con el fin de obtener feeds más eficaces y garantizar que estos brinden un mejor rendimiento a las campañas.

Wychert Oskam trabaja como Global Paid Search Manager para adidas y se encarga de supervisar la actividad de los feeds a nivel mundial.

 


Optimizaciones para mejorar el rendimiento de las campañas

 

Trabajamos con cientos de feeds de datos en docenas de países. La optimización de estos catálogos de productos constituye un proceso continuo que conlleva realizar cambios diarios. Asimismo, optimizamos nuestros canales continuamente para que tengan un impacto directo en el ROI de nuestras campañas. A continuación dejamos algunos ejemplos:

 

Mejor categorización [Mejorar la tasa de conversión]

 

Cada canal de Shopping tiene sus propias categorías de productos. Es importante que cada artículo se encuentre en la categoría más apropiada, ya que esto

ayuda a los canales a relacionar los productos con las diferentes consultas de búsqueda. Además, como la mayoría de páginas de comparación de precios permiten a los consumidores buscar por (sub)categoría, es importante que los artículos aparezcan en la subcategoría correcta.

 

Consigue un ejemplar de la guía completa para optimizar el feed de datos.

 

DataFeedWatch ha creado un campo adicional, «enhanced product type» (tipo de producto mejorado), que combina valores de distintos campos de entrada con el objetivo de que los datos de dichos campos sean lo suficientemente relevantes como para asignar los productos a la categoría de Google o de otros canales correctamente.

 

Añadir valores faltantes [Reducir el n.º de productos rechazados]

 

Es esencial disponer de datos de todos los productos, ya que aquellos a los que les falta algún campo, contarán con anuncios de menor calidad y esto puede dar lugar a que se rechacen. 

Algunos campos de nuestros feeds no tienen valores para ciertos productos. Por ello, utilizamos las reglas de DataFeedWatch para garantizar que todos los artículos tengan el valor adecuado. Por ejemplo: añadimos «unisex» a todos los productos sin género y «hombres», si este rasgo está incluido en el tipo de producto.

 

Etiquetas personalizadas [Optimizar las pujas]

 

A veces necesitamos ajustar las pujas de CPC para ciertos productos. Esto solo es posible gracias a las etiquetas personalizadas. Hemos creado etiquetas personalizadas para varios atributos que son importantes para nuestra marca. Por ejemplo: para qué deporte se utiliza un determinado producto, qué tipo de prenda es, etc. Esto nos permite modificar las pujas en Google Shopping con precisión.

 

Eliminar productos poco rentables [Optimizar el ROI]

 

Gestionamos nuestras campañas principalmente por (sub)categoría. Sabemos que hay ciertos productos dentro de cada categoría que funcionan mejor que otros. El problema es que no sabemos exactamente cuáles son; o puede que en algunos canales lo sepamos, pero al contar con decenas de miles de productos por tienda, nos es imposible optimizarlo.

DataFeedWatch-Analytics nos permite revisar el coste y las ganancias de cada artículo y canal. Podemos eliminar del feed aquellos productos poco rentables en un solo clic; por ejemplo, artículos con muchos clics, pero sin conversiones, con un CPA demasiado alto o un ROAS demasiado bajo, etc.

 


Optimización central

 

Parte de la optimización de los datos se realiza a nivel regional. Por ejemplo, el Grupo adidas en Europa occidental contiene docenas de tiendas online que suelen necesitar ajustes similares. Realizar estos cambios tan sencillos una docena de veces conlleva mucho tiempo, pero DataFeedWatch ofrece una excelente funcionalidad que permite aplicar un mismo cambio a varias tiendas y canales.

 

Aquí dejamos algunos ejemplos:

  • Hay productos debemos eliminar (temporalmente) de todos los feeds de Reebok. Ahora podemos hacerlo con una sola acción para todos los países y canales.
  • Algunos canales de distintos países tienen la misma «asignación». Si necesitamos cambiar u optimizar algo, podemos hacerlo aplicando estas modificaciones a todos los feeds y al mismo tiempo.
  • La categorización suele ser idéntica o muy similar en países que comparten la misma lengua (p.ej.: Latinoamérica). Se pueden copiar las categorías entre los canales de los distintos países.

 

Realizar cambios a todos los feeds a la vez permite ahorrar mucho tiempo (tanto a nivel regional como local), brinda un mayor nivel de control y nos permite movernos mucho más rápido.

 


Aplicación mundial

 

Ahora los managers de PPC de los 5 continentes pueden optimizar los feeds de datos. Para muchos de ellos, esto es una nueva experiencia. Por ello, es esencial que la herramienta de feed de datos sea intuitiva, con el fin de que la aplicación se realice con rapidez y sin un gran esfuerzo.

DataFeedWatch ha demostrado ser muy fácil de utilizar en este sentido. El equipo nos explicó su funcionamiento vía online en cuestión de 30 minutos, por lo que la puesta en marcha fue muy rápida. Además, estuvo disponible todo el día para responder a cualquier pregunta que tuviesen los managers de adidas, así como para asesorarlos y transmitirles las prácticas recomendadas.

 


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