DataFeedWatch

Wat Stevin uit DataFeedWatch haalt

DataFeedWatch optimaliseert feeds voor heel veel kanalen en heeft een sterk punt dat veel feed-tools missen: je kunt producttitels A/B-testen en de impact van een wijziging meten. Dat tilt feed-werk van gokken naar toetsen. De beperking zit niet in de tool, maar in wat eromheen ontbreekt. De test laat zien dat titel A beter klikt dan titel B, maar of die klik ook converteert en winst oplevert, zit in je campagnedata, niet in DataFeedWatch. Daar lopen teams op vast: ze optimaliseren op click-through en verliezen de conversie uit het oog. Stevin combineert de feed-optimalisatie van DataFeedWatch met je campagneperformance. Het leest beide via API en stelt voor welke titels en beschrijvingen niet alleen meer kliks maar ook meer omzet opleveren, zodat een feedwijziging op de hele trechter rust. De consultant ziet het voorstel voordat het live gaat.

Waar je het naast legt

DataFeedWatch dekt feed-optimalisatie over veel kanalen en geeft je echte testmogelijkheden, dus het is meer dan een doorgeefluik. Maar het meet tot aan de klik: wat daarna gebeurt, zit in je advertentie- en webshopdata. Reken op een koppeling die de conversie terugbrengt naar je titel-tests, anders optimaliseer je op het verkeerde einde van de trechter. De winst zit in feed-tests die niet stoppen bij CTR maar doorlopen tot omzet. Zonder die koppeling kies je de titel die het best klikt, niet de titel die het meest verkoopt.

Veelgemaakte fouten

• →Producttitels optimaliseren op click-through en de conversie uit het oog verliezen.
• →Een titel-test winnend verklaren op de klik zonder de omzet erbij.
• →De conversiedata niet terugbrengen naar je feed-tests.
• →Op het verkeerde einde van de trechter optimaliseren.