Top 5 des erreurs de flux de données qui peuvent saboter vos campagnes de commerce électronique

Depuis le début de la pandémie, les problèmes de chaîne d’approvisionnement ont semé la panique chez les détaillants. En moyenne, 16% des produits sont en rupture de stock et ne peuvent être achetés. Les industries telles que les véhicules (57 %) et les articles de sport (40 %) sont particulièrement touchées. Il existe également de grandes différences dans les emplacements géographiques, l’Amérique latine connaissant l’un des niveaux de disponibilité des stocks les plus bas.

Fait intéressant, lorsqu’ils excluent ces articles en rupture de stock d’une campagne de recherche Google, les annonceurs constatent généralement une augmentation du ROAS de 181 %.

Ces statistiques proviennent d’un nouveau rapport DataFeedWatch basé sur les informations de 4,5 millions de produits, 15 000 magasins et plus de 60 pays. Découvrant les tendances du secteur, les erreurs courantes et les tactiques d’optimisation, le rapport fournit aux détaillants et aux annonceurs des données exploitables pour évaluer leurs flux, leurs canaux et leur stratégie.

Erreurs de flux de données et pièges courants

Les problèmes de flux les plus courants incluaient souvent des données manquantes ou incorrectes et des attributs mal formatés.

Les marchands Magento sont aux prises avec près de 10 % des produits affectés par des erreurs de flux. Les marchands utilisant Magento ont du mal à avoir près de 10% de leurs produits annoncés affectés par des erreurs. Ce nombre dépasse la moyenne de l’industrie de 7 %.

BigCommerce et WooCommerce génèrent respectivement 7,03 % et 8,27 % de toutes les erreurs de flux.

Les vendeurs Shopify enregistrent le meilleur résultat en matière de santé du flux de données avec seulement 5,47 % d’annonces désapprouvées. Fait intéressant, DataFeedWatch suppose que le volume d’erreurs de flux est probablement un indicateur du niveau de complexité de la gestion des données au sein de la plate-forme.

L’expédition et les problèmes sont responsables de 23,49 % de tous les refus d’annonces de produits. L’expédition est l’aspect le plus gênant de la configuration des données produit. Les erreurs les plus courantes sont des valeurs trop élevées et des attributs non spécifiés comme le pays d’expédition manquant.

Les problèmes d’attributs d’image sont responsables de 20,32 % de tous les refus. Cela est probablement dû au nombre relativement élevé d’exigences. Les principales erreurs d’image incluent :

  • Superpositions promotionnelles sur les images.
  • Images trop petites.
  • Images manquantes ou invalides.
  • Visuels génériques.

Les problèmes de GTIN représentent 5,5 % d’erreurs. L’envoi de valeurs GTIN incorrectes ou l’omission totale de GTIN représentent un peu plus de 5 % des problèmes.

Problèmes de titre. 25,82 % des titres des listes Google Shopping dépassent 70 caractères. Cela signifie qu’une visibilité réduite peut être un problème si les titres sont coupés.

Dans Google Shopping, les titres de produits ont un nombre total de caractères de 150, mais sont coupés après 70 caractères. Étant donné que 25,82 % des titres des fiches Shopping dépassent 70 caractères, des données produit importantes peuvent ne pas être visibles.

Tactiques d’alimentation

La plupart des détaillants utilisent des tactiques de flux pour augmenter les performances de leurs campagnes. Lorsque les détaillants font de la publicité sur plusieurs canaux, différentes données de flux peuvent être requises, ce qui augmente la probabilité que les annonceurs aient besoin d’exploiter des sources de données secondaires.

Que vous créiez de nouveaux titres ou que vous segmentiez en fonction des « meilleures ventes » ou des marges, l’optimisation des flux de données a un effet positif sur les performances des campagnes.

Les titres de produits sont les éléments de données les plus optimisés dans un flux de produits. Sur tous les magasins dont les données ont été écrasées, 14 % de ces modifications concernaient les titres des produits. Les annonceurs ont soit modifié plusieurs mots clés, soit réécrit les titres à partir de zéro.

Deux annonceurs de commerce électronique sur cinq utilisent custom_labels pour optimiser leurs campagnes. 13 % de ces annonceurs créent des groupes de produits en fonction du fait que le produit est en vente ou non.

Lorsque les annonceurs ont segmenté leurs flux en fonction des marges, ils ont constaté une augmentation de 96 % du ROAS.

64% des entreprises de commerce électronique filtrent les produits les moins rentables. Dans presque tous les cas où les marchands coupent des produits, c’est parce que les prix chutent en dessous d’un certain seuil.

Le prix est la raison n°1 pour supprimer des produits des campagnes. Lorsqu’ils excluent des produits des publicités payantes en fonction du prix de l’article, 90,92 % des spécialistes du marketing choisissent de supprimer les produits en dessous d’un prix spécifié.

Seuls 9 % des spécialistes du marketing filtrent les produits en fonction des prix les plus élevés.

Plus de 25 % des marchands en ligne fournissent aux plateformes publicitaires des images supplémentaires. Les images supplémentaires montrent généralement le produit sous un angle différent ou avec des éléments de mise en scène. Cela donne aux acheteurs la meilleure idée possible de ce qu’ils achètent et de la manière dont le produit peut être utilisé.

Au moins un annonceur de commerce électronique sur 10 fournit des informations supplémentaires sur les produits dans le flux en exploitant des sources de données secondaires. Les types de sources de données secondaires utilisées comprennent :

  • Systèmes de gestion des stocks
  • Analytique
  • Feuilles Google

Vous pouvez télécharger le rapport PDF complet à partir de DataFeedWatch ici. Il comprend plus d’informations sur l’état actuel des achats en ligne, y compris des conseils aux annonceurs pour optimiser et améliorer leurs flux, choisir les bonnes plateformes et les meilleures pratiques pour les campagnes publicitaires payantes.


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