Маркетинг
Редакция Yagla
Система рекламных инструментов для интернет-магазина
Статья
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 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.
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
Читайте ещё статьи по этой теме
Как провести A/B тесты объявлений в Яндекс.Директе и Google Ads Статья
Нельзя так просто сказать, что объявление приведет целевой и при этом дешевый трафик. Даже если вы составили его по всем рекомендациям рекламной системы и экспертов контекстной рекламы.
Как вывести бизнес из кризиса и заработать 20 миллионов за первый месяц работы рекламы. Кейс монтажной компании Статья
Эксперт по системному маркетингу Руслан Файзуллин рассказывает, как он привлек клиентов в монтажную компанию на общую сумму 20 миллионов рублей буквально через месяц работы рекламы, тем самым помог вывести бизнес из кризиса. .14
Ситуативный маркетинг: как хайпануть с пользой для бизнеса Статья
Когда нет идей, что размещать в рекламе, чтобы она «зашла», на помощь приходит ситуативный маркетинг. Любой инфоповод – будь то новость, событие или даже модный интернет-мем – можно использовать как «оболочку» для нового креатива или контента.
Написать комментарий
Обсуждаемое
Как клинике косметологии собрать оффер, против которого скидка конкурентов бессильна? Статья
Есть клиники, услуги которых стоят заметно дороже конкурентов, при этом они не жалуются на пустые кресла. В то время, как конкуренты раздают скидку за скидкой и всё равно не могут заполнить пустые окна записями.3
Как клиника косметологии теряет миллионы на ушедших пациентах и почему дело не в рекламе Статья
Обычно, когда клиника косметологии считает, сколько она заработала, она смотрит на средний чек процедуры. Реклама привела человека, косметолог сделал ему хорошую чистку или один сеанс эпиляции, касса пополнилась, все довольны.3
Мобильное приложение как канал удержания: что работает Статья
Приложение - это не только способ продавать. Это инструмент, который возвращает клиента снова и снова.
Свежее
Учёные предупредили о риске снижения когнитивных навыков из-за ИИ Статья
Авторы работы считают, что ключевое значение имеет способ использования технологии. .
В Минцифры сообщили о запуске сетей 5G в России Статья
Доступ к мобильному интернету пятого поколения получили около 10 млн человек. .
В ChatGPT нашли уязвимость, позволявшую получать данные из Gmail Статья
Проблема была связана с внутренним сервисом JFrog Artifactory, который использовали контейнеры ChatGPT. .
