Amazon acumula una enorme cantidad de información sobre cómo buscan, comparan y compran los usuarios dentro del marketplace.
Para las marcas registradas en Brand Registry, una parte de esa información está disponible a través de Amazon Brand Analytics.
El problema es que muchas siguen tomando decisiones únicamente a partir de ventas, sesiones, ACOS o facturación.
Y ahí se está dejando información relevante fuera del análisis.
¿Qué es Amazon Brand Analytics?
Amazon Brand Analytics reúne diferentes informes destinados a ayudar a las marcas a entender mejor el comportamiento de los clientes dentro de Amazon.
Permite analizar qué consultas llevan tráfico hacia un producto, cómo avanza el usuario dentro del embudo de búsqueda, qué productos suelen comprarse juntos o qué referencias generan repetición de compra.
Entre sus principales herramientas encontramos Search Query Performance, Search Catalog Performance, Amazon Search Terms, Market Basket Analysis o Repeat Purchase Behavior.
El valor aparece cuando estos datos empiezan a utilizarse para tomar decisiones sobre catálogo, contenido, publicidad o estrategia comercial.
Search Query Performance: entender qué ocurre con cada búsqueda
Search Query Performance permite analizar qué consultas llevan usuarios hacia una marca o ASIN y cómo se comportan a lo largo del proceso de compra.
Una keyword puede generar muchas impresiones y pocos clics.
Otra puede conseguir clics, pero pocas adiciones a cesta.
Y otra puede mover menos tráfico, pero convertir especialmente bien.
Ese nivel de detalle permite entender dónde está el problema.
Si tenemos visibilidad pero pocos clics, conviene revisar imagen principal, precio, valoración o título.
Si conseguimos clics pero el usuario no avanza hacia la compra, el foco pasa a la ficha, el contenido, las reseñas o la propuesta de valor.
Ahí es donde el dato empieza a convertirse en acción.
Search Catalog Performance: detectar dónde pierde fuerza el catálogo
Search Catalog Performance analiza el rendimiento de los productos dentro de los resultados de búsqueda.
Reúne métricas como impresiones, clics, adiciones a cesta y compras.
Esto permite detectar referencias con comportamientos muy distintos.
Un ASIN puede recibir muchas impresiones y pocos clics. Otro puede atraer tráfico correctamente, pero perder usuarios antes de la compra.
Y eso ayuda a responder una pregunta importante: ¿qué necesita realmente cada producto?
No todas las referencias necesitan más publicidad.
Algunas necesitan una mejor imagen principal, revisar precio, mejorar contenido o trabajar las reseñas.
Amazon Search Terms: saber qué está buscando el mercado
Brand Analytics también permite analizar términos de búsqueda relevantes dentro de Amazon y observar qué productos concentran clics y conversiones para determinadas consultas.
Esta información puede ayudar a detectar:
- nuevas oportunidades de keyword;
- tendencias dentro de una categoría;
- competidores fuertes para determinadas búsquedas;
- oportunidades de mejora en títulos y bullet points;
- términos interesantes para campañas publicitarias.
La ventaja está en trabajar con información procedente del comportamiento real de los usuarios dentro de Amazon.
Los datos también ayudan a analizar a la competencia
Si una referencia propia aparece ante una búsqueda importante, pero otros productos reciben una proporción mucho mayor de clics o compras, tenemos una señal clara.
¿Qué precio tienen?
¿Cómo presentan el producto?
¿Qué valoración acumulan?
¿Qué comunican en sus títulos e imágenes?
El objetivo no es copiar al competidor, sino entender por qué el usuario está eligiendo otra alternativa.
Market Basket Analysis: descubrir qué compra el cliente junto a tu producto
Market Basket Analysis muestra qué productos suelen comprarse en el mismo pedido que las referencias de la marca.
Para un catálogo amplio, esta información puede ayudar a detectar relaciones entre productos y oportunidades de venta cruzada.
Dos referencias que aparecen frecuentemente juntas pueden justificar un pack.
Un producto complementario puede tener sentido dentro de campañas publicitarias.
También puede aportar pistas para futuras decisiones de catálogo.
Repeat Purchase Behavior: saber qué productos generan recurrencia
Las ventas explican cuánto estamos vendiendo.
La repetición de compra explica qué productos consiguen que el cliente vuelva.
Repeat Purchase Behavior permite analizar la recurrencia a nivel de marca y ASIN.
Esta información resulta especialmente interesante en categorías como alimentación, cosmética, suplementación, cuidado personal o consumibles.
Conocer qué referencias generan mayor repetición puede ayudar a priorizar inversión publicitaria, promociones, stock o acciones de fidelización.
El error: mirar cada dato de forma aislada
Brand Analytics puede generar muchos informes.
Eso no significa que haya que revisar todas las métricas constantemente.
Lo importante es empezar con una pregunta.
¿Por qué este ASIN recibe impresiones pero pocos clics?
¿Qué keywords están generando ventas?
¿Qué productos están ganando terreno en nuestras principales búsquedas?
¿Cuáles son las referencias que generan mayor recurrencia?
¿Qué productos suelen comprarse juntos?
A partir de ahí elegimos el informe adecuado.
Del dato a la acción
En Bluco utilizamos los datos de marketplace con una finalidad clara: identificar qué palanca debemos mover.
Una caída de conversión puede requerir revisar contenido.
Una keyword con buen comportamiento puede justificar más inversión.
Una referencia con alta recurrencia puede tener potencial para acciones de fidelización.
Y un producto que recibe muchas impresiones pero pierde el clic frente a sus competidores puede necesitar revisar su propuesta en el resultado de búsqueda.
Amazon Brand Analytics permite observar una parte del marketplace que las cifras de ventas por sí solas no muestran.
Las marcas que incorporan esta información a su operativa pueden entender mejor qué busca el cliente, cómo responde ante sus productos y dónde existen oportunidades reales de mejora.
Porque vender más en Amazon también empieza por entender mejor lo que ocurre antes de que llegue la venta.
