Расширенная аналитика аудитории в отчёте «Поисковые запросы на WB»: что показывают
Wildberries добавил в отчёт по поисковым запросам пол, возраст и регион покупателей — разбор доступен в «Продвинутом» и «Премиальном» тарифах «Джема».
Wildberries добавил расширенную аналитику аудитории в отчёт «Поисковые запросы на WB». Теперь по каждому запросу видно, кто именно его вводит: пол, возраст и регион покупателей. Разбор открывается по клику на строку в таблице. Доступ дают тарифы «Продвинутый» и «Премиальный» подписки «Джем», а также опция «Продвинутая подписка „Джем“» в конструкторе тарифов.
Что внутри
Блок «Целевая аудитория» показывает, кто чаще всего интересуется товаром по запросу. Блок «Возраст» сравнивает возрастные группы сразу по нескольким метрикам: количество заказов, конверсия в заказ, глубина просмотра поисковой выдачи и соотношение мужчин и женщин. Раздел «Регион» даёт заказы по регионам России и зарубежью, там же лежит индекс спроса. Индекс показывает популярность товара в конкретном регионе относительно других.
Если по какому-то параметру стоит «Нет данных», значит пол, возраст или регион удалось определить не у всех покупателей.
Что это значит для продавца
Самое полезное здесь не портрет покупателя, а две метрики в разрезе групп: конверсия в заказ и глубина просмотра выдачи. Глубина просмотра говорит, насколько далеко аудитория листает, прежде чем заказать. Если одна возрастная группа уходит глубоко, а конверсия у неё низкая, карточка проигрывает конкурентам именно в этом сегменте, а не в запросе целиком.
Второе применение — реклама. Разрез по регионам и индекс спроса дают основание не лить бюджет ровным слоем по стране. Регионы, где индекс высокий, а заказов мало, это либо дефицит остатка на ближнем складе, либо долгая доставка. Проверять стоит именно их.
Третье — ассортимент. Если запрос, под который вы точили карточку, вводят не те люди, на кого вы рассчитывали, вопрос не к продвижению. Либо описание и фото притягивают чужую аудиторию, либо товар изначально попал не в ту нишу.
Строка «Нет данных» — повод не строить выводы на тонких срезах. Сравнивайте группы, где объём заказов заметный, и не принимайте решения по регионам с единичными покупками.