Навигация по статье

Лонгрид

4/14/2020 в 11:31 AM

Система рекламных инструментов для интернет-магазина

3519

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%

Кейс по рекламе интернет-магазина – итоговая статистика

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.

Кейс по рекламе интернет-магазина – товарная матрица

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

Кейс по рекламе интернет-магазина – аудит РК

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.

Кейс по рекламе интернет-магазина – таблица гипотез по оптимизации РК

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

Кейс по рекламе интернет-магазина – динамические объявления

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.

Кейс по рекламе интернет-магазина – товарный ассортимент

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.

Кейс по рекламе интернет-магазина – продажи в Facebook

Эти кампании дали очень низкую микроконверсию и стали важным этапом на пути клиента в мультиканальности.

Кейс по рекламе интернет-магазина – мультиканальные конверсии

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).