logo
17 Feb 2021

Увеличили доход на 853%. Как заработать больше на интернет-магазине: наши кейсы и ошибки

Клячко Михаил BLOG

Основатель и CEO mnews.agency

Сегодня разберем примеры, как могут работать рекламные кампании, с какими проблемами можно столкнуться и как их решать.

Кейсы, о которых я расскажу, в основном будут связаны с Google Shopping, ведь это один из самых эффективных инструментов для рекламы интернет-магазинов. В том числе и магазинов, созданных на платформе Prom.ua.

Кейс №1. Ниша: электроника. Увеличили доход на 853%

Запрос от клиента – улучшить эффективность рекламы (ROAS), так как на одну потраченную гривну у него было мало дохода. Наша задача – увеличить отдачу от рекламных инструментов.

До нашей работы клиент уже запустил рекламную кампанию Google-шопинга. Мерчант (учетная запись, на которую попадают деньги после того, как покупатель расплатился картой и его данные обработала платежная система. – Прим. ред.) прошел модерацию.

В период за два месяца (март – апрель) при затратах 12 420 грн было всего 183 транзакции, то есть заказов через корзину – на сумму 35 504 грн.

Кампания до нашей работы

Прежде чем мы начинаем работать с каким-либо рекламным аккаунтом или интернет-магазином, мы его анализируем. Делаем аудит и уже на его основании выстраиваем план работы.

Какие основные ошибки мы увидели на старте

Первая проблема – в аккаунте было около десятка рекламных кампаний, но даже при большом бюджете ни одна из них не набирала требуемое количество заказов, чтобы нормально обучиться и перейти на другие стратегии. Например, на «умные» кампании либо на нормальную работу стратегии интеллектуального управления рекламой.

Это частая ошибка: собственники или маркетологи интернет-магазинов хотят более подробно управлять категориями, которые они продают в магазине. Но в категории попадает мало товаров, поэтому даже с хорошими бюджетами рекламная кампания получает мало показов и кликов. Из-за этого она долго обучается и не дает нормальных результатов.

У рекламы Google и Facebook есть свои алгоритмы обучения, которые основываются на интеллекте. И чем больше одна кампания получает заказов, чем больше у нее эффективности, тем лучше она обучается. А значит, она в итоге приносит больше трафика и тем дешевле у нее стоимость клика.

Если же вы создаете такую структуру рекламного аккаунта, когда эти кампании не могут нормально обучиться, не могут найти ответ, не могут понять, к примеру, какой аудитории показывать эту рекламу, потому что нет заказов либо их очень мало по этому направлению, то, конечно же, такой аккаунт не развивается и его практически невозможно масштабировать.

Вторая ошибка –связывают Google Analytics с Google Ads при импорте конверсии, также подтягивают туда все конверсии: и макро, и микро.

Что это значит? Макроконверсии − это те конверсии, которые непосредственно связаны с заказом. Например, транзакции, заказ через электронную торговлю.

Микроконверсии − это процесс взаимодействия аудитории с сайтом, к примеру, наведение на телефон, показать номер телефона и так далее. Они важны, но не факт, что они приводят к заказу.

Важно понимать, что именно на основании этих конверсий обучается рекламный аккаунт.

И если вы подтягиваете все из Analytics в Google Ads, то ваш рекламный аккаунт обучается не до конца корректно. Это мешает эффективности самих рекламных кампаний.

В этом примере была именно такая проблема. Несмотря на то, что в нем стояла электронная торговля, были настроены конверсии и все связи между собой, эти конверсии неправильно передавались.

Много было лишних и дублирующих конверсий, которые сбивали нормальный алгоритм обучения рекламных кампаний.

В примере было много рекламных кампаний, и человек вручную разбивал эти товарные группы через ID товаров. Соответственно, много товаров вообще не участвовало в рекламе.

И в каждой рекламной кампании было малое количество товаров – 20–30 в каждой. Это тоже не позволяло нормально работать этому направлению, обучаться и набирать эффективности в плане соотношения затрат и доходов.

Мы всегда рекомендуем группировать товары через метки продавца.

  • Во-первых, они позволяют это делать без ручных затрат.
  • Во-вторых, экономят время.
  • В-третьих, они работают динамично и позволяют охватывать достаточно большие объемы информации, поэтому ей легко управлять.

Третья ошибка — разбиение товаров на группы.

Что мы сделали?

Убрали дублирующие конверсии и оставили те, которые можно назвать макроконверсиями:

  • заказ транзакции через корзину;
  • сообщения сайта;
  • перезвонить мне.

Оставили те конверсии, в которых человек оставляет какие-то контакты, что позволяет продавцу с ним связаться, уточнить детали, оформить заказ либо подтвердить уже сделанный заказ.

Создание макроконверсий

Мы полностью изменили структуру рекламного аккаунта. Эти изменения происходили в несколько этапов:

  • Этап №1

Выключили огромное количество рекламных кампаний, которые работали неэффективно. Создали одну рекламную кампанию. Проработали в ней минус-слова.

Проводили анализ кликов и поисковых фраз. То есть мы собрали весь каталог в единую рекламную кампанию и начали ее обучать.

Запустили ее, чтобы она максимально получила охват, клики и транзакции, за счет которых мы смогли бы перейти на другие модели управления рекламной кампанией.

И уже сам рекламный кабинет обучился бы на транзакциях и макроконверсиях для того, чтобы показывать рекламу аудитории, которая чаще принимает решение о покупке.

Как анализировать поисковые фразы по товару в Google Shopping

Видеоинструкция:

  • Этап №2

После двух недель работы у нас появилась возможность поменять торговую кампанию на «умную». При этом она стала работать буквально на 2–4-й день намного эффективнее, чем торговая, и мы ее оставили. Она проработала еще несколько недель.

  • Этап №3

Еще через пару недель мы приняли решение в рамках «умной» кампании разделить ее на две:

  • первая − это товары дороже 300 грн;
  • вторая – дешевле 300 грн.

Таким образом мы разделили ассортимент, исходя из маржи. Средний чек напрямую влияет на доходность рекламной кампании. Именно метки продавца позволяют полностью автоматически делить ассортимент по таким критериям, как цена.

С их помощью мы разделили ассортимент на две «умные» кампании, в которых товары не пересекались.

Google Shopping. Как убрать товары из выдачи и повысить продажи

Благодаря объединению рекламных кампаний в одну, затем ее обучению, переходу на «умную» кампанию и дальнейшему сегментированию по признаку цена/товар мы смогли получить почти 900 заказов со средней рентабельностью инвестиций в рекламу в 555%.

По сравнению с аналогичным периодом работы рекламных кампаний до нас мы смогли увеличить доход с 35 тыс. до 338 тыс. грн, почти на 400% увеличить количество заказов и коэффициент транзакций с 0,78% до 1,23%.

Кейс №2. Ниша: спортивные товары. Как мы получили 368 заказов и конверсию 1,56%

Запрос от клиента – запустить торговую кампанию и получить положительный ROI. Были основные каналы продаж − каталог Prom.ua ProSale.

Кампания до нашей работы:

Что мы сделали?

  • Этап №1

Зарегистрировали аккаунты Merchant Center и Google-рекламы.

  • Этап №2

Прошли модерацию Merchant Center и связали между собой Google Analytics, Google Ads и Merchant Center для того, чтобы эти три аккаунта обменивались между собой всеми данными, обучались и их можно было дальше масштабировать.

  • Этап №3

Запустили общую единственную рекламную торговую кампанию для того, чтобы она обучилась. И мы получили охваты, клики и транзакции, за счет которых могли бы переходить на другие стратегии.

В итоге:

  • 368 заказов на сумму 226 тыс. грн;
  • коэффициент транзакции – 1,56;
  • затраты на рекламу – 16 тыс. грн;
  • средняя цена за клик – 58 коп.

Результаты за полтора месяца:

Кейс №3. Ниша: товары для дома. Увеличили рост трафика на 416% и доход на 2565%

Данные за период 01.06.2019−31.12.2019:

  • 25 тыс. пользователей;
  • около 200 заказов;
  • средний коэффициент конверсии − 0,51%.

Задача была увеличить общий объем и трафик.

Кампания до нашей работы:

Первая ошибка — отсутствие электронной торговли.

Вторая ошибка:

  • клиенты не знали конкурентов и не могли объяснить, почему должны выбрать именно их;
  • не было системной работы с инструментами рекламы.

С чего начать?

Мы провели анализ конкурентов:

  • какой брендовый трафик есть и есть ли узнаваемость на рынке;
  • если она есть − какая динамика по этим запросам;
  • какая скорость загрузки сайта;
  • какие данные мы видим в SimilarWeb по этому сайту и сайтам конкурентов.

Инструменты, с помощью которых мы анализировали эту информацию − Keyword Planner, Google Etsy и SimilarWeb, который доступен для всех.

Мы посмотрели, как конкуренты закупают трафик, в каких пропорциях, посмотрели их рекламные объявления через библиотеку Facebook.

На основании полученной информации составили план развития:

  • в каких пропорциях мы хотим закупать трафик;
  • какое ориентировочно количество заказов мы хотим получать;
  • какую рентабельность.

Проанализировали наши возможности по SWOT-анализу и поработали с позиционированием.

Следующий этап – на основании этого составили текст рекламных объявлений и запустили:

  • Google-рекламу товаров;
  • поиск;
  • контекстно-медийную рекламу по категориям товаров

За время работы мы получили:

  • более 50 тыс. кликов;
  • 3 млн показов;
  • 210 конверсий;
  • 150 тыс. просмотров.

Что мы сделали?

SMM

  • Стратегия.
  • Постинг.
  • Оптимизация.

Результат: 20−40 тыс. показов наших рекламных объявлений.

Запуск таргетированной рекламы – определили стратегию, о чем говорим и кому, эксперименты с разными креативами и проводили оптимизацию.

Получили:

  • 582 782 охвата;
  • 2 590 418 показа рекламных объявлений;
  • 235 покупок на сайте.

Таргетированная реклама

Общий результат, что нам удалось сделать за счет внедрения этих рекламных инструментов:

  • увеличить доход с электронной торговли почти в 2 500%;
  • увеличить количество заказов по конверсии «спасибо за заказ» − 1 328%;
  • увеличить заказы с 20 до 400 – на 256%;
  • увеличить общий трафик почти на 300%.

Результаты кампании:

+4

Этот материал – не редакционный, это – личное мнение его автора. Редакция может не разделять это мнение.

Спецпроект

Собрали и проверили объявления со всех сайтов. Как приложение DimDim помогает найти квартиру

Вдохновляющие компании-работодатели

Alfa
ABM Cloud
«БИОСФЕРА»

Сообщить об опечатке

Текст, который будет отправлен нашим редакторам: