亚马逊降低广告竞价,高价自发货跟卖

打造一款产品的过程中,很多时候,难的不是如何赚钱,而是怎么调整都不出单。经常会遇到卖家反馈自己的运营遭遇,一款产品上架几个月甚至更长的时间,却鲜有出单,导致的结果是,占压了资金、影响了店铺的IPI指标分、打击了运营的信心。

而最关键的是,产生了不少的长期仓储费、超容费等,没有赚到钱,却还产生了这些非得不可的额外支出,彻底死心了。

为了打破这样的局面,在上课的过程中,我反复强调,新品上架之后,“出单即信心”,“接单的意义大于一切”,一切围绕订单来,有了订单之后,根据订单的情况做调整,把单量提升、利润提升要比解决“如何出单”这件事相对容易。

但出单之后也有烦恼,尤其是在当前亚马逊限制仓容的情况下。一方面是限制仓容,另一方面呢,毕竟是新品,新卖家面对新品,打造预期是模糊的,备货多担心卖不动,同时自己也没那么多资金,所以,只能保守谨慎的发一批货过去,300个500个的,但这样一来,最容易遭遇的就是:快断货了,该怎么办?断货了,该怎么办?新一批货补上了,但销量起不来了,又该怎么办?

问题一:快断货了,该怎么办?

比如下面的提问:魏老师,我有一款产品,原本日销30单,因为库存不够了,慢慢的提了价格,降低了广告预算和竞价,后面日销从20到10,现在是日销4单。出现的情况是广告单的比例非常少,基本都是自然单,这周下来,有连续四天基本没有广告单,曝光和点击率都有,但就是没有广告转化了,为什么会这样呢?

这位同学在断货前的调整其实是符合我的观点和建议的。

断货前,应该做的就是根据库存数量的消耗,一步步逐步提价(在螺旋打造模型里,我的建议是把“小步慢跑”调整为“小步快跑”),同时,广告方面,要先逐步降低广告竞价,控制广告的CPC价格下降,实现广告从“预算被点爆”到“预算点不完”,这样可以节省一部分广告成本。

一方面提价赚取超额利润,另一方面广告成本得以节省和降低,两方相加,断货前,放大了利润空间。

但这样必然带来几个看起来不太舒服的结果:订单数量减少,BSR排名下降。但这是提价、降广告的必然结果,也是面对库存不足时自己的期望所在呀。

稍有经验的卖家都知道,断货导致的影响是非常严重的。涨价减缓销售速度,要么把断货期减短,要么刚好和下一批货衔接起来,对长期稳定的运营来说,都是相对更有利的策略。

那上面的同学苦恼的降低广告竞价之后导致广告没有订单是怎么回事呢?

原因在于,广告竞价降低之后,广告位开始逐步靠后,一般来说,广告靠前页面的转化率会高于靠后页面(如果想不明白,就回忆一下自己平时网购时在第几页购买的最多,我们面对的消费者也是同样的逻辑),如此一来,如果广告预算不是特别多,就会出现广告带来订单减少甚至感觉没了广告订单的局面。

此时,我们应该关注的核心是,总订单量如自己预期的那样有所控制,广告成本如自己预期的那样有所控制。如此,不完美,但也甚好。

问题二:断货了,该怎么办?

有时候,无论再怎么控制和调整,终究是要断货的,断货前我们提了价格降了广告,断货后,又该做些什么呢?

我的建议是,高价(高出FBA发货价30%左右)自发货跟卖。

为什么要这么做?

第一,如果自发货出单,可以把这些订单要么通过自发货补货,要么先确认为发货状态,然后等下一批库存上架后,通过创建多渠道配送的方式给客户发货;

第二,自发货跟卖,自己的Listing处在Active(在售)状态,可以避免Listing被一些坏人当作僵尸Listing捡走并篡改。

相对于第一点出了那么几个订单来说,第二点的预防被捡走是更重要的,相信遭遇过的卖家都有深切的体验。

有同学可能会说,如果高价自发货跟卖,转化率不高,对Listing的权重也是有伤害的呀!

确实会。

但这样操作只是导致一点权重的下降,断货也导致权重的下降,不跟卖被当作僵尸Listing被捡走被篡改等于是直接要了这条Listing的命,如此三个都是伤害的选项,你会选择哪个呢?

问题三:新一批货补上了,但销量起不来了,又该怎么办?

断货对Listing权重的伤害毋庸置疑,断货后导致销量难以恢复也是很多卖家的遭遇,那新一批货补上后,我们该怎么做呢?

给你恢复销量和权重的三个建议:降价、提高广告竞价和预算、增开优惠券。

三个操作中,提高广告竞价和预算可以为Listing导入更多的曝光和流量,增开优惠券可以开拓独立的流量入口同时提高点击率和转化率,降价可以用价格的敏感性来提高转化率,三者相加,才能一步步恢复和提高Listing的权重。

有些同学可能会说,我已经做了上述三步操作了呀,可效果还是不明显呀!

那你要问一问自己:价格是否够低,广告是否够大,优惠券幅度是否有吸引力和冲击力?

毕竟,断货之后是运营的非常时期,只有非常手段才能恢复。毕竟,断货前你不是也涨价赚取了超额利润嘛,拿那部分利润来补当前的成本,也算是运营策略的一部分。

亚马逊站内广告ASIN数据分析及优化的几点建议

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