Загрузка

Магазин техники: рост дохода на 131%

О проекте

Клиент, как и многие на рынке, не подозревал, что есть проблемы с ведением контекстной рекламы. Несколько месяцев всё шло согласно поставленным целям — на системы тратился выделенный бюджет, который приносил прибыль. 

Мы сотрудничали по другим направлениям нашей компании и предложили услуги ведения контекстной рекламы.

Так как с текущим подрядчиком не было проблем — мы договорились посмотреть рекламные аккаунты на предмет ошибок и если они окажутся существенными, то взять настройку и ведение на себя.

Структура кейса

Задачи проекта
Цели и задачи, которые поставил клиент перед компанией
Проблематика
Экспресс аудит на момент старта проекта
Решение
Описание этапов проведенной работы
Результаты
Цифры и показатели успешного завершения проекта

Задачи проекта

Так как на проекте долго время наблюдалась стагнация, то основными задачами было:

  1. Увеличить число входящих лидов
  2. Повысить ROI от платной рекламы

Проблематика

Низкое качество данных в системах аналитики

UTM-метки отсутствовали в фиде данных, не были прописаны в настройках кампаний и некоторых объявлений.

Google Ads не был связан с Google Аналитикой, что препятствовало корректному отображению статистики. Теги электронной коммерции были установлены не верно. Из-за этого часть заказов удваивалась, а часть терялась в счётчиках. Таким образом, при сравнении транзакций Аналитики и системы CRM, было видно, что при покупке одного товара, он задваивался вместе с прибылью.

Всё это не давало полной картины и не позволяло корректно оптимизировать РК. Разбивку заказов и дохода можно было увидеть в CMS сайта, но только на уровне рекламных источников, без углубления в кампании и ключевые слова.

Низкий уровень проработки кампаний

Отсутствовала сегментация по группам товаров в приоритетных инструментах рекламы — Смарт-баннеры и DSA (динамические поисковые объявления). При таком подходе, бюджет кампании уходит на самые популярные, но не всегда самые продаваемые товары магазина. Например, на сайте есть блендеры, но ценовая категория выше средней по рынку и подходит далеко не всем. Так как они не вынесены в отдельную группу объявлений, то расходуют максимум общего бюджета, при этом, уменьшая охват другой приоритетной продукции.

Низкий уровень вовлеченности

Отсутствие инициативы со стороны специалиста в лучшем случае приводит к стагнации. В данном случае доработки были просты и лежали на поверхности:

  1. Яндекс.Маркет приносил большую часть продаж, но показы останавливались уже в обед из-за нехватки бюджета;
  2. основной бюджет тратили общие фразы, например “дегидратор”, которые не приносили транзакций. Такую стратегию можно было бы оставить, если хорошо проработать категории товаров фильтрами смарт-баннеров и динамических поисковых объявлений, но этого сделано не было;
  3. не использовался весь инструментарий рекламных систем — динамический ремаркетинг, корректировки ставок на поиске по аудиториям, DSA в Google Ads и т. п.

Решение

Масштабировали Яндекс.Маркет

Для увеличения эффективности инструмента на данном этапе было достаточно немного увеличить бюджет и перенастроить стратегию управления ставками в PriceLabs, отдать приоритет более конверсионным товарам.

Реклама останавливалась в первой половине дня, т. к. товары не были разбиты по группа и не хватало бюджета.

Создали стратегии по категориям и по фильтрам товаров, выставили ставки в соответствии с конверсией и маржинальностью.

Также, выполнили корректировку фида данных для получения необходимой статистики в счётчике Аналитики и ко всем ссылкам добавили utm-метки.

На протяжении всего периода ведения стратегии постоянно изменяются в соответствии с полученной статистикой и новыми вводными от клиента.

Почистили неэффективные запросы

Приоритет по бюджету и ставкам на поиске был отдан названиям моделей и брендов.

Решение о замене или корректировке ключевых слов принималось на основе прошлой статистики, за основу брали достижение промежуточных целей перед покупкой — добавление в корзину и переход в корзину.

Расширили семантическое ядро

По аналогии с предыдущим пунктом добавили недостающие товарные категории. Ассортимент магазина не очень большой, но из-за редкой оптимизации РК охвачено было не всё.

Оптимизировали смарт-баннеры и DSA (Яндекс.Директ)

Изначально инструменты были настроены без разбивки по категориям товара, ставка за клик была одинакова для всех позиций.

Выполнили сегментацию по приоритетам от клиента, основываясь на структуре сайта.

Цену клика автоматических кампаний удалось снизить вдвое, при этом ctr вырос, а эффективность не просела.

Результаты

Работы по проекту начались в июне 2018 года и вот что мы имеем сейчас:

  1. средний ДРР снизился на 48% — с 10,62% до 6,6%
  2. количество транзакций выросло на 117% — с 104 до 227

Средний доход вырос на 131% — 1050000 рублей до 2430000 рублей:

Статистика отчётов для большинства клиентов собирается по модели атрибуции “последний клик”, но мы стараемся показать всю ценность платных каналов и не упускать данные по ассоциированным конверсиям, которые также помогают принимать решение об оптимизации. За период ведения удалось увеличить доход по АК в 13 раз — с 254000 рублей до 3370000 рублей:

Получите консультацию

Менеджер свяжется с вами в течение 30 минут
RU
SH

Смотрите другие кейсы

Mysteryfurs.ru - интернет-магазин меховых изделий
MysteryFurs: ДРР меньше 4% в сезон
Медицинский портал в США и Канаде
Медицина в США: рост до 350 000 в месяц
Biggame.ru - рыболовный интернет-магазин
Biggame: запуск на 15 регионов России