DataFeedWatch Nederland Demo Aanvragen

adidas Case Study: Feed Management en Optimalisatie

Posted on 01/12/2016 by René Bisschop

adidas Case Study Feed Management en Optimalisatie

adidas bevindt zich tussen de 100 meest waardevolle merken ter wereld. Ze verkopen hun sport- & kledingproducten op alle continenten, voor 2 merken: adidas en Reebok. De inkomsten uit eCommerce zijn een significant onderdeel van de jaarlijkse omzet van het bedrijf en online marketing is van het grootste belang voor hun succes. adidas sloot zich aan bij DataFeedWatch om meer ‘hands on’ te zijn met hun feeds en zich ervan te verzekeren dat betere feeds tot een betere campagne prestatie leiden.

Wychert Oskam is Global Paid Search Manager bij de adidas Groep en houdt toezicht op de feeactiviteiten in alle landen.

Optimalisaties om Campagne Prestaties te Verbeteren

Wij werken met honderden data feeds in tientallen landen. Deze optimaliseren is een doorgaand proces; we voeren veranderingen aan onze feeds op dagelijkse basis door. Wij verbeteren onze feeds ook om daarmee een direct resultaat op de ROI van onze campagnes te hebben. Hier zijn een aantal voorbeelden:

[Conversieaantallen verbeteren] Betere categorisering

Ieder shopping kanaal heeft zijn eigen productcategorieën. Het is belangrijk om ieder product met de meest passende categorie binnen dat kanaal te matchen; dit helpt om onze producten met de zoekopdrachten per kanaal te laten matchen. Omdat de meeste prijsvergelijkers hun klanten ook in staat stellen om te zoeken op (sub)categorie, is het belangrijk dat onze producten ook daadwerkelijk in de juiste subcategorie te vinden zijn.

DataFeedWatch heeft een aanvullend veld ‘enhanced product type’ gemaakt dat verschillende waarden van verschillende invoervelden combineert, de data in dit veld is relevant genoeg om onze producten aan de passende categorie in Google of andere kanalen toe te kennen.

[Afkeuring verminderen] Voeg ontbrekende waarden toe

Complete data voor alle producten voor handen hebben is cruciaal; de producten die een aantal velden missen zullen resulteren in advertenties van verminderde kwaliteit of erger nog: afkeuring.

Sommige velden in onze bron feeds hebben geen waarden voor bepaalde producten. We gebruiken regels in DataFeedWatch om ons ervan te verzekeren dat alle producten een juiste waarde hebben. Bijvoorbeeld: uniseks’ toevoegen aan alle producten zonder geslacht, of ‘man’ als dat in het producttype is ingesloten.

[Biedingen optimaliserenCustom Labels

Soms willen we onze CPC-biedingen voor bepaalde producten bijstellen. Dat kan alleen door gebruikmaking van Custom Labels. Wij hebben Custom Labels gemaakt voor verschillende eigenschappen die belangrijk zijn voor ons, bijvoorbeeld: voor welke sport wordt een bepaald product gebruikt, welk soort kledingstuk het is, etc. Dit stelt ons in staat om onze biedingen op Google Shopping heel specifiek bij te stellen.

[ROI optimaliseren] Verwijder onrendabele producten

Wij beheren onze campagnes primair op basis van (sub)categorie. We weten dat er in iedere categorie producten zijn die beter renderen dan anderen. We weten alleen niet exact welke producten minder renderen. Of voor sommige kanalen weten we dat wel maar dan nog; met tienduizenden producten per winkel, is het simpelweg niet te doen om te optimaliseren.

Met DataFeedWatch-Analytics kunnen we de kosten en inkomsten van ieder individueel product op ieder kanaal overzien. Onrendabele producten kunnen worden verwijderd uit onze shopping feeds met een simpele klik: producten met veel kliks en geen conversies, met een CPA die te hoog is of een ROAS die te laag is, etc.

Centrale Optimalisatie

Een klein gedeelte van de data feed optimalisatie gebeurt op regionaal niveau. adidas West Europa bijvoorbeeld, bevat tientallen online winkels die vaak dezelfde aanpassingen nodig hebben. Het is erg tijdrovend om simpele aanpassingen tientallen malen te doen, maar DataFeedWatch heeft een ‘Enterprise’-functionaliteit die ons in staat stelt om een enkele verandering in meerdere shops en kanalen door te voeren.

Voorbeelden zijn:

Sommige producten moeten (tijdelijk) worden verwijderd uit alle Reebok feeds. Dat kan worden gedaan in een enkele actie voor alle landen en kanalen.

Sommige kanalen in meerdere landen hebben exact dezelfde ‘indeling’. Als er iets moet worden aangepast of verbeterd, dan kan dat tegelijkertijd worden toegepast op alle feeds.

Categorisering is vaak hetzelfde of vrijwel gelijk in landen met dezelfde taal (bv. Zuid-Amerika). Categorieën kunnen worden gekopieerd tussen kanalen in verschillende landen.

Het tegelijkertijd maken van veranderingen aan alle feeds (zowel op regionaal als op lokaal niveau), geeft ons een betere controle en zorgt ervoor dat we veel sneller kunnen bewegen.

Wereldwijde Implementatie

PPC-managers op 5 continenten optimaliseren nu hun data feeds. Voor velen van hen was dit een nieuwe ervaring. Het was cruciaal dat de data feed tool intuïtief werkte, zodat de implementatie snel en probleemloos zou verlopen. DataFeedWatch bleek bijzonder gemakkelijk in het gebruik; training werd online gedaan binnen 30 minuten; dat zorgde voor een zeer snelle uitrol. Support was vrijwel de klok rond beschikbaar om vragen te beantwoorden van de campagnemanagers van adidas, en om hun te adviseren over ‘best practices’.

Share Button

Posted in: Case studies

Leave a Reply