Интернет-магазин мебели

О компании: интернет-магазин реализует современную мебель фабричного производства. Это гостиные, прихожие, спальни, детская мебель и многое другое. Доставляют мебель по всей Беларуси.

Со слов клиента, предыдущий подрядчик мало внимания уделял работе рекламных кампаний. В целом клиент не был доволен его работой, т. к. стоимость привлечения одного лида превышала $5, а количество лидов было меньше 200 в месяц.

По результатам аудита рекламных кампаний стало ясно, что предыдущий подрядчик не контролировал стоимость обращения, плохо проработал ключевые слова, рекламные кампании и объявления. Не оптимизировались рекламные кампании.

Мы решили настроить контекстную рекламу заново, чтобы увеличить количество конверсий и сделать цену обращения приемлемой для заказчика. Для клиента одним из условий является масштабирование бизнеса, т. е. продвижение новых групп товаров через контекстную рекламу.

1. Увеличить количество обращений клиентов из контекстной рекламы в 2 раза.
2. Снизить стоимость лида до $3,5.

При этом лидом считался уникальный звонок, оформленный заказ через корзину или отправленная форма «перезвонить мне». Другие действия на сайте, например, просмотр страницы контактов или клик по телефону, лидом не считались.

1. Изучили основных конкурентов, ценовую политику и УТП конкурентов как в Минске, так и в регионах. Провели анализ спроса и предложения по каждой рекламируемой группе товаров.

2. Разработали стратегию продвижения и ценообразования по каждому рекламируемому направлению.

3. Согласовали и утвердили бюджет по каждой рекламной кампании.

4. Проанализировали целевую аудиторию. В ходе анализа и управления рекламными кампаниями составили общий конверсионный портрет покупателя.

Целевой портрет покупателя:

• возраст: 25–34 года
• пол: женский
• география: областные центры РБ
• интересы: мебель, ремонт, книги, товары для дома, товары для детей
• конверсии по времени суток: 10:00–15:00
• устройства: смартфоны

5. Установили цели для отслеживания конверсионных событий на сайте, подключили электронную коммерцию.

6. Для отслеживания совершенных звонков подключили сервис call-tracking.by.

7. Проработали текущие рекламные кампании:

• собрали и сгруппировали ключевые слова, затем добавили их в различных типах соответствия, с фиксаций стоп-слов и словоформ для последующей оценки их эффективности;
• рекламные кампании разделили по типу (поиск, сети, по условиям ремаркетинга) и региону показа для эффективности работы и грамотного распределения бюджета;
• уделили внимание качеству проработки и релевантности объявлений;

Пример развернутого объявления в Google Ads

• подкорректировали рекламные кампании на основе целевого портрета покупателя;
• добавили все возможные расширения и дополнения.

8. Создали различные сегменты пользователей для ремаркетинга, чтобы персонализировать рекламные объявления в зависимости от разделов сайта.

Задействовали такие условия, как:

• посетили определенный раздел сайта;
• просмотрели более 3 карточек товара;
• добавили товар в корзину, но не купили;
• перешли к оформлению заказа, но не купили;
• на базы CRM;
• и др.

Каждый сегмент разделили на подсегменты в зависимости от количества дней после последнего визита, учли поведенческие показатели (отказы, время на сайте, глубина просмотра и др.). В приоритете были пользователи, которые посещали сайт менее 3 дней назад, нежели те, кто был на сайте более 15 дней назад.

9. Использовали инструмент Look-alike на базы CRM и на наиболее эффективные сегменты пользователей.

10. Для привлечения пользователей в сетях использовали адаптивные, графические и текстово-графические объявления.

Пример креатива

Итоговая структура рекламных аккаунтов в Google Ads и Яндекс.Директ приведена ниже:

Структура рекламных аккаунтов

За рассматриваемый период в Яндекс.Директ мы получили следующие результаты:

• показы (поиск / сети): 960 857 (133 385 / 827 472)
• клики (поиск / сети): 33 878 (12 423 / 21 455)
• CTR (поиск / сети): 3,53% (9,31% / 2,59%)
• расход (поиск / сети): 3720,17 BYN (3172,04 / 548,13)
• средняя цена клика (поиск / сети): 0,11 BYN (0,26 / 0,03)

Результат в Яндекс.Директ

За рассматриваемый период в Google Ads мы получили следующие результаты:

• показы (поиск / сети): 192 136 (44 629 /147 507)
• клики (поиск / сети): 13 186 (12 154 / 1 032)
• CTR (поиск / сети): 6,86% (27,23% / 0,7%)
• расход (поиск / сети): 2 204,15 USD (2 092,36 / 111,79)
• средняя цена клика (поиск / сети): 0,17 USD (0,17 / 0,11)

Результат в Google Ads

За рассматриваемый период сервисом Call-tracking получили следующие данные:

• количество звонков: 3 830
• количество уникальных звонков: 1 632
• среднее число звонков в день: 42,56
• средняя длительность звонка: 81,43 сек.

Статистика по звонкам

Количество уникальных звонков

За рассматриваемый период сервисом Яндекс.Метрика получили следующие данные:

• количество покупок: 143
• средний чек: 162,61 BYN
• количество запросов «Перезвонить мне»: 70

Результат по Электронной коммерции

Отчет «Источники, сводка»

Итоговый результат

В результате ведения контекстной рекламы за 3 месяца мы получили следующие результаты:

Расход

• в Яндекс.Директ: 3 720,17 BYN или 1 488,07 USD (Примечание: ср. курс $1 = 2,5 BYN)
• в Google Ads: 2 204,15 USD

Конверсии

• количество звонков: 3 830
• количество уникальных звонков: 1 632
• количество оформленных заказов через сайт: 143
• количество запросов «перезвоните мне»: 70

Показатели ценообразования

• средняя цена клика (CPC): $0,08
• средняя цена за 1000 показов (CPM): $3,2
• средняя цена за лид (CPL): $2

Сводная таблица

Показатели эффективности контекстной рекламы

Со слов клиента средний процент конверсии из звонка в покупку составляет 25%.

Количество покупок по уникальным звонкам: (1632 + 70)*25% = 426

Количество оформленных заказов через сайт: 143

Ср. чек (e-commerce): 162,61 BYN или 65,04 USD

ROI = (доход от вложений – размер вложений) / размер вложений * 100% = 902,32%

CPS (стоимость 1 оплаченного заказа с рекламных источников) = размер вложений / количество покупок= 6,49 USD

Подведение итогов

За рассматриваемый период мы протестировали различные стратегии продвижения и гипотезы для получения максимального результата, а именно:

• сегментировали целевую аудиторию вплоть до того, с каких брендов мобильных устройств и браузеров пользователь заходит на сайт и совершает конверсию;
• запустили отдельные рекламные кампании (РК) со своими ставками в ночное время. В утреннее время увеличивали приоритет показов для РК по условиям ремаркетинга;
• тестировали различные варианты рекламных объявлений как на поиске, так и в сетях. На основе более эффективных объявлений строили новые объявления, а неэффективные отключали;
• создали сегменты похожих пользователей (Look-alike) на основе готовых сегментов и баз CRM;
• использовали таргетинг только на наиболее конверсионные площадки в КМС;
• оптимизировали РК под конверсионные стратегии назначения ставок.

В результате проделанной работы мы получили следующие результаты:

• снизили среднюю стоимость привлечения уникального лида c $5 до $2 (или на 60%).
• увеличили среднее количество уникальных лидов в месяц с 200 до 615 (или на 307,5%).
• достигли эффективности контекстной рекламы (ROI) в 902,32%

В итоге клиент получил достаточно целевых лидов для дальнейшей обработки по приемлемой цене.

В дальнейшем планируется использование новых форматов рекламы (DSA, поисковой ремаркетинг, баннер на поиске и др.), таргетинг на новые аудитории и использование новых креативов.