Zarządzanie stawkami to praktyka polegająca na ustalaniu i ciągłym dostosowywaniu kwoty, jaką reklamodawca płaci za kliknięcia, wyświetlenia lub konwersje na platformach reklamowych, takich jak Google Ads i Meta. Zamiast przypisywać jedną stałą stawkę do całej kampanii, zarządzanie stawkami wiąże wydatki z sygnałami takimi jak marża produktu, aktualny stan magazynowy i historyczny współczynnik konwersji. Dzięki temu budżet jest automatycznie przekierowywany na produkty, które najprawdopodobniej przyniosą zwrot. Dla sprzedawców prowadzących kampanie oparte na kanałach sprzedaży obejmujące tysiące jednostek magazynowych (SKU), zarządzanie stawkami sprawia, że ​​wydatki na reklamę są proporcjonalne do rzeczywistej skuteczności produktu, a nie do sztywnych szacunków stosowanych do całego katalogu.

Dlaczego ma to znaczenie w przypadku zarządzania kanałami i technologii reklamowych

Katalog z 20 000 aktywnych ofert nie może być licytowany na jeden produkt naraz przez człowieka, a jednolita oferta w całym katalogu prawie zawsze powoduje przekroczenie wydatków na przedmioty o niskiej marży, jednocześnie niedofinansowując te, które przyniosłyby większy zysk przy większym budżecie. Ponieważ marża, sezonowość i stan magazynowy są atrybutami product-feed, zarządzanie ofertami działa tylko tak dobrze, jak sam feed — nieaktualne dane o cenie lub dostępności sprawiają, że silnik licytujący go goni za sygnałami, które już nie odzwierciedlają rzeczywistości. Jakość feedu oddziałuje również bezpośrednio na koszt: dobrze ustrukturyzowana oferta otrzymuje lepszy wynik jakości , który obniża cenę każdego kliknięcia, niezależnie od tego, jak agresywnie ustawiona jest sama oferta. Sprzedawcy detaliczni, którzy traktują zarządzanie ofertami i optymalizację feedu jako oddzielne zadania, zwykle tracą pieniądze dwa razy — raz w postaci zmarnowanych wydatków, raz w postaci możliwego do uniknięcia kosztu kliknięcia.

Jak to działa

Większość dzisiejszych systemów do zarządzania ofertami opiera się na połączeniu automatyzacji natywnej dla platformy i niestandardowych reguł nakładanych na dane z pliku danych. Sprzedawcy detaliczni segmentują swój katalog za pomocą pól pliku danych — zazwyczaj niestandardowych etykiet dla poziomu marży, wieku produktu lub statusu wyprzedaży — a następnie stosują różne strategie ustalania stawek do każdego segmentu: docelowy ROAS dla podstawowego asortymentu, bardziej agresywną ofertę dla nowych produktów, które wymagają widoczności, ograniczoną ofertę dla zapasów wyprzedażowych o niskiej marży. Zgodnie z tymi regułami faktyczna aukcja coraz częściej odbywa się za pomocą licytacji w czasie rzeczywistym , w której platforma przelicza konkurencyjną ofertę dla każdej indywidualnej okazji aukcyjnej na podstawie osoby wyszukującej, urządzenia i pory dnia. Narzędzia do zarządzania ofertami działają na tej podstawie, podając ograniczenia i cele silnika aukcyjnego, zamiast próbować ustawić pojedynczą, statyczną cenę, a następnie monitorować wydajność i dostosowywać te ograniczenia w miarę zmian danych z pliku danych.

Przykład

<item>
  <g:id>SKU-88213</g:id>
  <title>Stainless Steel French Press - 1L</title>
  <g:price>34.00 USD</g:price>
  <g:availability>in stock</g:availability>
  <g:custom_label_0>high-margin</g:custom_label_0>
  <g:custom_label_1>core-catalog</g:custom_label_1>
</item>

custom_label pola nie mają żadnego znaczenia dla kupującego — istnieją wyłącznie po to, aby system zarządzania ofertami mógł grupować ten element z innymi oznaczonymi high-margin i zastosuj bardziej agresywny docelowy ROAS dla tego segmentu, bez konieczności ręcznego dostosowywania stawki dla samego SKU-88213. Nasz przewodnik po strukturyzacja tych etykiet w celu inteligentniejszego licytowania szczegółowo omawia powszechnie stosowane wzorce segmentacji.

Powiązane pojęcia

Zarządzanie ofertami rzadko działa w izolacji: opiera się na dobrze dobranych strategiach ofertowych , które przekładają cele biznesowe na zachowanie podczas aukcji, oraz na mechanizmach licytacji w czasie rzeczywistym , które pozwalają na ich szybką realizację. Zespoły, które jako pierwsze otrzymują prawidłowe dane o produkcie, zazwyczaj szybciej dostrzegają korzyści z zarządzania ofertami, ponieważ system w końcu optymalizuje je pod kątem rzeczywistych danych – marży, stanu magazynowego i ceny.