Новое в YAGLA
Кейсы
Повышение конверсии
Маркетинг
Аналитика
Продвижение
Контекстная реклама
Разбор проектов
Для агентств
Система рекламных инструментов для интернет-магазина
Интернет-магазин это не просто сайт с товарами и корзиной. Это полноценный бизнес.
И для того, чтобы иметь интернет-магазин с хорошей выручкой, необходимо потрудиться не меньше, чем в офлайн-торговле.
Это, пожалуй, главный тезис, с которого я бы хотел начать свою статью.
Чтобы сделать рекламу для интернет-магазина прибыльной, необходимо много сил, времени и терпения.
3 основных принципа рекламы для интернет-магазина
1) Анализ всей воронки продаж и ключевых показателей бизнеса в разрезе категорий товара, в том числе финмодель.
2) Разработка логики рекламных кампаний исходя из понимания финмодели по категориям товара и статистики продаж конкретных товаров
3) Комплексная и корректно настроенная аналитика с CRM системой.
Упрощенно – думаем над тем, какова текущая финансовая модель и как вписаться в неё с учетом конкретных рекламных инструментов. Дальше настройка рекламы вместе со сквозной аналитикой и оптимизация на основе полных данных.
Грамотный подход заключается в том, чтобы соотнести уместные способы рекламирования с моделью бизнеса и качеством трафика по лестнице Ханта.
Как это выглядит на практике. Реальный пример
Этой зимой к нам обратился заказчик с интернет-магазином грилей и барбекю. По его словам, настройку и переделку делали уже не один раз, и всё, вроде бы, работало неплохо. Бюджет в несколько сотен тысяч рублей (точные цифры нас попросили не раскрывать) стабильно расходовался, продажи были.
При этом было понимания, что в контекстной рекламе есть определенные проблемы.
Задача звучала так: найти ошибки, способ решения и в целом предложить, что еще можно улучшить.
Забегая вперед скажу, что у нас это получилось.
Итоговые цифры:
Роста числа заявок + 95%
Снижение СРА (стоимости целевого действия) на 35%
Увеличение количества заказов на 78%
Анализ бизнеса и финансовой модели
На брифинге нам удалось установить важную информацию.
В среднем гриль стоит порядка 50-70 тысяч рублей, поэтому потенциальный покупатель нечасто заказывал сходу, а шел альтернативным сценарием.
- Положить товар в корзину и оформить покупку (не более 15% от всех)
- Сделать звонок по интересующему товару и затем приехать за ним в офлайн-магазин (примерно 50% аудитории)
- Не сделать вообще никаких действий, но получив информацию, приехать в офлайн-магазин (еще 30% от всех)
- Прочие сценарии (5%).
Также мы обсудили и ответили на вопросы касательно:
- Модели продаж: онлайн + оффлайн
- Сезонности в нише
- Времени на принятие решения и покупки (цикл сделки) + средний чек
- Повторных покупок, показателя LTV
- Маржинальности товаров
И прочие базовые вещи – конкуренты, ЦА, сильные и слабые стороны предложения.
Бестселлеры
Еще один ключевой момент для интернет-магазинов – понимание своей товарной матрицы.
Какие товары:
- Реально хорошее предложение на рынке
- Самые продаваемые по факту
- Самые маржинальные и выгодные
- Чаще всего покупают в качестве сопутствующих товаров
- За какими возвращаются повторно
На основании анализа продаж из CRM мы составили список товаров, которые покупают чаще всего и обладают хорошей маржой. Назвали их бестселлерами.
Именно для них мы сделали первые рекламные кампании клиенту.
Вооружившись информацией о бизнесе в целом, мы перешли к изучению рекламных кампаний.
Аудит текущих рекламных кампаний
Даже при корректно настроенной Google Аналитике в связке с Retail CRM, сложно было сделать однозначные выводы. Всё из-за особенности процесса принятия решения и покупки ЦА (помним про различные пути клиента).
Стандартный анализ кампаний, которые не давали покупок, мог сыграть против нас. Риск отрезать клиентов, приходящих с интернета в офлайн. Действовать нужно было очень аккуратно и всё перепроверять вручную до статистики конкретной группы объявлений.
Совет: даже если вы сейчас не используете myTarget, VK, Facebook и Instagram, поставьте счетчики и пиксели с настройкой целей в этих системах. Когда решитесь запускать, у вас уже будут собранные данные по ним.
Общий ход аудита
1) Анализ статистики за последние 6 месяцев работы рекламных кампаний в Alytics.
2) Анализировали на уровне аккаунта. Задача – выявление убыточных компаний. Критерии: расход - количество конверсий - количество продаж.
3) Далее каждую убыточную компанию разбирали детально.
- Группа - фраза/ количество кликов/ расход/ количество конверсий/ количество продаж.
- Сверка с Calltouch (системой коллтрекинга), так как у клиента она была не интегрирован с системами аналитики, пришлось делать это вручную.
- Проверка качества объявления: соответствие его со страницей товара при клике, количестве отказов и занимаемой позиции в выдаче.
- Для кампании на поиске проверяли поисковые запросы, для РСЯ – площадки, с которых шли клики.
Создали специальные отчеты в Гугл Аналитике:
- По микроконверсиям, ведущим к возможным продажам
- Мультиканальные конверсии
- Когортный анализ доходимости
Определили процент удержание клиента понедельно: на 6 неделе удержание клиента составило 0,6%. На третьей 4% продажи происходят с мультиканальной конверсией, и за полгода нам удалось выявить срок ретаргетинга. Он составил 42 дня.
4) На выходе получили таблицу гипотез по оптимизации РК. Ожидаемый результат – сокращение до 130 тыс. рекламного бюджета без потери продаж.
Усиление продаж
В результате был готов план по тому, как можно использовать освободившийся бюджет для новых продаж.
Инструменты:
- Динамические объявления на поиске. Как дополнение к текущим поисковым кампаниям на основе фида товаров магазина
- Динамический ретаргетинг – показ объявления пользователю, который посетил карточку товара, но не оформил заказ
- Смарт баннеры – как ретаргетинг, в формате РСЯ с товарными объявлениями
Для динамического ремаркетинга потребовалось реализация DataLayer – передача дополнительных показателей в данные аудитории.
Все внедренные инструменты были реализованы на основе фида данных. Для современных трафик-систем иметь фид интернет-магазина – необходимое условие, поэтому если по какой-то причине у вас нет возможно его выгружать, займитесь в первую очередь.
Отдельным моментом стоит выделить оптимизацию на Google Покупки через Merchant Center (аналог Яндекс Маркета). Погрузившись туда, мы обнаружили, что бОльшая часть кликов идет по сопутствующим товарам и аксессуарам. Это не оправдано с точки зрения финмодели.
На выходе были созданы новые кампании по бестселлерам.
Не только контекст
Отдельно хочу отметить настройку Facebook, а именно Динамическую рекламу – продажу из каталога. У Fb есть классный функционал загрузки товаров и рекламирования их по сгенерированным объявлениям.
Эти кампании дали очень низкую микроконверсию и стали важным этапом на пути клиента в мультиканальности.
Также хорошо себя показал динамический ретаргетинг в Facebook и Instagram, по тому же принципу возврата в карточку товара.
Результаты
Для сравнения я взял два периода – конец февраля и конец марта.
Напомню, что абсолютные значения заказчик не разрешил раскрывать.
Роста числа заявок + 95%
Снижение СРА на 35%
Увеличение числа покупок на 78%
Общая схема настройки рекламных инструментов для e-commerce
В заключении я хотел бы поделиться схемой, по которой работаем мы и стараемся её внедрять нашим клиентам. Она разработана с учетом сформированного спроса по лестнице Ханта. То есть от горячих к холодным инструментам (сверху вниз, слева направо).
И более детализированная схема с описанием конкретных инструментов:
Основные группы рекламных инструментов
1) Поисковые кампании – ручная настройка.
Вручную создаем РК на поиске для самых топовых товаров.
2) Поисковые кампании – генерация по фиду.
Генерируем РК по фиду на поиск. Используем бОльшую часть товарной матрицы.
3) Поиск – товарные площадки.
Рекламируемся на товарных агрегаторах Яндекса и Google.
4) Медийная реклама по товарам – усиление продаж.
Рекламируем объявления с товарами и категорями через медийную рекламу (контекст + таргет).
5) Медийная баннерная реклама.
Увеличиваем охват и трафик, «широко» настроенные РК с использованием автотаргетинга. Получение первых касаний с магазином потенциальных покупателей.
6) Возврат посетителей – ретаргетинг.
Повторные касания для завершения покупок.
7) Работа над репутацией.
Увеличиваем доверие и узнаваемость бренда.
8) Сквозная аналитика.
Сбор статистики. Анализ и оптимизация.
P.S. Проверьте себя по нашей схеме. А если потребуется внедрить эту систему или сделать оптимизацию текущей рекламы – с удовольствием поможем.
Автор материала – Иван Данилов, руководитель Центра Контекстной Рекламы из Воронежа
