Introducción
Leap Stores colabora con marcas premium para ofrecerles control de marca y crecimiento de ingresos en Amazon. Dirigida por Jeff O’Bryant, la agencia combina software propio, cumplimiento de MAP, análisis de datos y distribución de productos para maximizar el potencial de las marcas en Amazon.
Al usar PickFu para optimizar la imagen principal, Leap Stores consiguió que el producto de su cliente pasara de no tener ninguna posición en la primera página de Amazon a posicionarse en la primera página para la mayoría de sus palabras clave principales. Esta es la historia.
El problema
La dificultad para superar a la competencia
Uno de los clientes de Leap Stores, una marca que vende productos personalizados en Amazon, lanzó un producto nuevo en un mercado muy competitivo. Para tener éxito, necesitaban que su producto se posicionara de forma orgánica en la primera página de resultados y captara (y mantuviera) la atención de los compradores.
Según los resultados anteriores, el cliente esperaba ver su producto en la primera página al cabo de una semana, pero eso no ocurrió. Tras hacer ajustes estratégicos en los listados, aumentar la inversión publicitaria y volver a lanzarlos, el salto en las posiciones orgánicas que esperaban seguía sin llegar.
A pesar de la cantidad de datos disponibles para los vendedores de Amazon, Leap Stores no tenía una forma rápida ni sencilla de obtener respuestas de calidad de clientes potenciales. Jeff probó la herramienta Manage Your Experiments de Amazon para hacer pruebas A/B del listado de su cliente, pero los resultados tardaban semanas en llegar. Necesitaban una manera mejor (y más rápida) de mejorar las posiciones.
La solución
Crear una imagen principal aprobada por los clientes
Después de que un amigo le recomendara la plataforma de encuestas autogestionadas de PickFu, Jeff empezó a lanzar pruebas de clics para optimizar la imagen principal de su cliente:
1) Jeff simuló una página de resultados de búsqueda con las imágenes principales de su cliente y de sus principales competidores, y preguntó a los encuestados (un panel de miembros de Amazon Prime residentes en EE. UU.) en qué imagen harían clic primero al comprar el producto. Como era de esperar, los encuestados hicieron clic mayoritariamente en las imágenes de la competencia en lugar de en la de su cliente.
2) Una vez identificadas las imágenes con mejor rendimiento, Jeff las usó como referencia para mejorar poco a poco la imagen principal de su cliente. Después de cada ajuste, lanzaba nuevas encuestas para medir el impacto de los cambios. Como empezaba a recibir respuestas a los pocos minutos de lanzar cada encuesta, podía iterar y hacer nuevas pruebas con rapidez.
3) Finalmente, tras varias iteraciones y alrededor de una docena de encuestas, la imagen principal del cliente ganaba con el 70 % de los clics en las pruebas de PickFu. Jeff decidió volver a lanzar el producto en Amazon con la imagen optimizada.
Los resultados
Ganar la partida en los resultados de búsqueda de Amazon
Solo cinco días después del lanzamiento, el producto del cliente (con la nueva imagen principal probada en PickFu) se posicionaba en la primera página para la mayoría de sus palabras clave objetivo. La imagen principal optimizada dio un gran impulso a la tasa de clics del producto, lo que lo llevó a lo más alto de los resultados de búsqueda.
Varios meses después, sigue funcionando muy bien e incluso ha conseguido la insignia Amazon’s Choice.
Para Jeff, lo mejor de usar PickFu fueron las respuestas rápidas y de calidad de clientes potenciales: entender no solo en qué imagen hará clic la gente, sino por qué hace clic en ella.
Al final, Jeff lanzó alrededor de una docena de encuestas en PickFu y gastó unos 500 $. Pero el coste mereció la pena para capturar esos clics tan codiciados de los compradores: “Si no consigues posicionarte en la primera página de Amazon, no tendrás ningún retorno de la inversión”.
