Как снизить ДРР на маркетплейсах: пошаговый кейс по A/B-тестированию

Высокая доля рекламных расходов (ДРР) на маркетплейсах часто съедает всю прибыль продавца. Конкуренция на площадке постоянно ужесточается. Многие предприниматели запускают продвижение интуитивно: меняют сразу всё — картинку, текст, ставку — и в итоге не понимают, что именно сработало или почему бюджет был потрачен впустую. Я, Дмитрий Ковпак, уже вижу это хаотичный и дорогой подход, который почти никогда не дает стабильного результата.

Стабильное снижение ДРР является результатом системной работы, состоящей из множества шагов. В этой статье мы сфокусируемся только на одном из них — A/B-тестировании контента. На примере реального кейса пошагово покажем, как этот конкретный шаг помог сократить рекламные траты и заложил фундамент для роста бренда.

Почему нельзя менять всё и сразу

Рынок изменился. Сегодня, чтобы продавать по цене дороже конкурентов, товару нужна уникальность и воспринимаемая ценность. Если ваш товар выглядит один в один как у всех, кто продает по 1000 рублей, вы не сможете продавать его за 2000. Ценность создают атрибуты бренда: логотип, качественная упаковка и, главное, контент, который показывает выгоды и области применения продукта.

Именно поэтому простая настройка рекламы на «голую» карточку не дает результата. Прежде чем привлекать трафик, нужно превратить карточку товара в «крепость», которая убеждает купить дороже. Но как понять, какой контент убеждает, а какой просто тратит ваши деньги? Единственный способ это выяснить — провести A/B-тест.

Как один тест изменил всё

Рассмотрим, как системный подход к тестированию контента помогает снизить ДРР, на примере одного из продуктов Сергея Ильина, продавца товаров для авто и автотуризма.

Вводные данные (Точка А): Сергей уже имел оборот около 2 млн рублей в месяц, но по одному из ключевых товаров (условно, «Органайзер в багажник») столкнулся с проблемой. Продукт «застрял» на месте. При настройке рекламных кампаний ДРР стабильно держался на уровне 42%. Это «съедало» почти всю маржу, и реклама работала впустую.

Формулирование гипотезы: Мы проанализировали карточку и поняли, что главное фото (стандартный студийный снимок пустого органайзера на белом фоне) не передавало ценности и не выделялось среди конкурентов.

Гипотеза: низкий CTR (кликабельность) и высокий ДРР вызваны слабым, неинформативным фото. Если мы заменим его на наглядное «lifestyle» фото (показывающее органайзер, заполненный вещами, в багажнике автомобиля), то CTR вырастет, стоимость клика снизится, и ДРР упадет.

Действия и сроки теста: мы провели классический A/B-тест. 

Срок теста: 14 дней. Мы создали две абсолютно идентичные рекламные кампании «Трафареты», скопировав все настройки, ставки и бюджеты.

Кампания А (Контроль): использовалось старое фото (пустой органайзер на белом фоне).

Кампания Б (Тест): использовалось новое «lifestyle» фото (органайзер в багажнике).

Результаты (Точка Б): через 14 дней мы сравнили результаты двух кампаний:

Кампания А (Контроль): CTR 2,1%. ДРР остался на уровне 41%.

Кампания Б (Тест): CTR 4,5%. ДРР снизился до 20%.

Цифры говорят сами за себя. Новое фото повысило кликабельность более чем в два раза. Благодаря этому стоимость привлечения заказа упала, и ДРР снизился ровно в 2 раза (с 41% до 20%), что и было нашей целью. Мы немедленно отключили кампанию «А» и сделали победившее фото основным для всей карточки товара. Это дало конкретный, измеримый результат, который затем был масштабирован.

Этот пример наглядно показывает, как один конкретный шаг, A/B-тестирование контента, напрямую влияет на эффективность рекламы. Это, конечно, не «волшебная таблетка», а лишь один из многих инструментов системной работы, которая также включает в себя работу с внешним трафиком, юнит-экономикой и брендингом. Но именно A/B-тест является прямым инструментом, позволяющим повысить CTR, снизить ДРР и увеличить прибыль, даже не меняя сам товар.

Три ошибки, которые исказят результаты теста

Перед тем как вы начнете собственный эксперимент, хочу предостеречь от трех распространенных ошибок. 

Первая ошибка. Слишком короткий период теста. Нельзя делать выводы за один или два дня, так как на результат могут повлиять случайные факторы, например, дневные колебания спроса. Дайте тесту поработать хотя бы 7–14 дней, чтобы собрать статистически значимые данные. 

Вторая ошибка. Недостаточный бюджет. Если выделить на тест слишком мало денег, вы получите всего несколько кликов, на основе которых нельзя сделать надежный вывод. 

Третья ошибка. Преждевременные выводы. Не останавливайте тест на полпути, даже если один из вариантов сразу вырвался вперед. Ситуация может измениться, поэтому важно дождаться запланированного окончания эксперимента.

Тест прошел успешно. Что дальше?

Что делать, когда вы определили явного «победителя»? Просто оставить работать успешную кампанию  это лишь половина дела. Правильный подход состоит из трех шагов. 

Первый шаг — внедрение. Сделайте победившее фото или заголовок основным для всей карточки товара. Это улучшит не только показатели платной рекламы, но и конверсию из органического поиска, так как теперь все посетители будут видеть наиболее эффективный вариант. 

Второй шаг — масштабирование. Теперь, когда у вас есть кампания с доказанной эффективностью и низким ДРР, вы можете аккуратно увеличивать на нее дневной бюджет, чтобы получить больше продаж по выгодной цене. 

Третий шаг — переход к следующей гипотезе. A/B-тестирование — это непрерывный процесс. Вы нашли лучшее фото? Отлично. Теперь по той же схеме начинайте тестировать рекламный заголовок, чтобы еще сильнее повысить CTR и снизить ДРР.

Выводы и чек-лист для вашего теста

Как показывает кейс, системный подход к улучшению контента — это прямой путь к снижению ДРР и повышению прибыли. A/B-тестирование становится первым и самым важным шагом в создании воспринимаемой ценности вашего продукта, которая позволяет продавать дороже конкурентов. Чтобы вы могли применить этот метод на практике, я свел ключевые шаги в простой чек-лист.

Ваш чек-лист

Определите цель: выберите один ключевой показатель (например, снизить ДРР или повысить CTR).

Выдвиньте гипотезу: выберите один элемент для проверки (например, главное фото) и создайте два его варианта — контрольный (А) и тестовый (Б).

Настройте «чистый» эксперимент: создайте две абсолютно идентичные рекламные кампании с одним отличием.

Соберите данные: запустите обе кампании с достаточным бюджетом на срок не менее 7 дней.

Проанализируйте и внедрите: сравните показатели, отключите проигравшую кампанию и сделайте «победителя» основной версией.

Повторите: переходите к тестированию следующей гипотезы, чтобы непрерывно усиливать ваш бренд.