Снизили стоимость покупателя на 60% для магазина электротехнических товаров

Федеральная сеть магазинов электротехнической продукции, сантехники, крепежа.

Привлечение покупателей, снижение стоимости покупки.

Ранее заказчик сам вел контекстную рекламу с более-менее удовлетворяющей его ценой лида. Кампании были проработаны на базовом уровне. Необходимо было вместо текущей рекламной кампании на 1 направление запустить РК по всем регионам на большее количество направлений. При этом ключевым KPI было сохранение CPO, а в дальнейшем его снижение.

Каталог клиента насчитывает сотни тысяч товарных позиций и десятки направлений. Для рекламы мы выбрали ≈ 10 направлений и 9 разных регионов РФ. Совместно с заказчиком мы разработали план последовательного запуска кампаний, исходя из приоритетности направлений и сезонности, и приступили к реализации

Несмотря на то, что для подобных крупных e-com проектов на рынке существует большое количество способов автоматизации, было принято решение начать с ручных, а не автоматических кампаний.

Ручное управление, пусть и занимает больше времени на запуск и ведение, но дает возможность более тщательно контролировать размещение. Это вдвойне важно, когда ты работаешь с проектом у которого уже есть “история” размещения.

Для сбора семантики мы выбрали стратегию глубокой проработки. То есть по каждому направлению мы собрали в среднем 1000 запросов, потом эти запросы кластеризовали и подобрали к ним посадочные страницы сайта. Для каждой группы задавался максимально релевантный заголовок.

В конечном итоге, например, в кампании «Кабель» на поиске насчитывалось около 500 групп. К каждой группе мы подготовили по 2 объявления с разными креативами. Далее каждая из таких кампаний масштабировалась на все необходимые регионы. Регионы примерно соответствуют федеральным округам, но не совсем совпадают.

После запуска “ручных” кампаний были подготовлены и запущены динамические поисковые кампании и смарт-баннеры. Важно отметить, что смарт-баннеры мы внутри проекта также условно делим на кампании 2 разных типов: направленные на продажи (ретаргетинг) и направленные на привлечение трафика конкурентов (искали похожие товары). Оцениваются и оптимизируются они изолированно друг от друга.

Мы столкнулись с тремя принципиально разными проблемами:

1) В первые месяц-два после запуска стоимость лида с новых кампаний была в разы выше, чем с тех, которые заказчик вел ранее.

2) Из-за глубокой проработки семантики по многим кампаниям массово появлялись группы со статусом «мало показов», что мешало показу по низкочастотным запросам и усложняло работу с кампаниями.

3) Управление проектом с точки зрения операционки и трансляция данных заказчику. Как управлять 100+ кампаниями и передавать данные о конверсиях заказчику в максимально понятной форме?

Ситуация, конечно, малоприятная, по проекту регулярно проводились мозговые штурмы с целью решить, что делать. На этих собраниях мы созванивались с менеджерами рекламных систем, дополнительно задействовали аналитика агентства, штурмили, какие настройки кампаний могли сыграть против нас, и пр. Может быть, мы слишком старались? Эта мысль порой так сильно нас захватывала, что мы решили провести эксперимент.

Для этого скопировали с аккаунта заказчика их старые кампании, где было собрано буквально по 20 запросов на направление, и запустили параллельно с нашими. Вопрос, который мы себе задавали: сможет ли система сама собрать семантику, если мы ей закинем маркеры, по которым искать, и сейчас для запуска вполне хватит небольшого количества запросов?

Понятное дело, это не совсем идеально проведенный эксперимент, однако он позволил нам увидеть следующее:

– CPC по нашим кампаниям (с глубоко проработанной семантикой) был ниже,

– а CTR – выше.

Цифрой 2 в названии кампании обозначены старые кампании, скопированные с аккаунта заказчика.

С массовым появлением статуса «мало показов» пришлось бороться при помощи укрупнения групп объявлений. Подобные группы «мало показов» продолжают появляться и сейчас, однако в гораздо меньших объемах.

Когда в аккаунте более 100 кампаний, то управляться с ним непросто. Тут мы не стали изобретать велосипед и работаем с классическим инструментарием: активно используем «Директ Коммандер» и Adwords Editor. Кампании выгружаем партиями, используем метки и прочее. К слову, на мой взгляд, новый интерфейс Директа облегчил работу с большими объемами кампаний.

Для анализа текущего размещения и предоставления отчетности мы используем дашборд в Google Data Studio. В нем можно отслеживать ключевые показатели. Из-за специфики данного заказчика кое-что для дашборда приходится собирать вручную, выгружая из систем аналитики. Однако в результате мы имеем полную картину с визуализацией данных, что облегчает анализ ситуации и заказчику, и нам.

При оптимизации кампаний необходимо помнить, что мы не можем взять и масштабировать применяемые корректировки, например, на все кампании разом. Это связано с тем, что поведение пользователей сильно разнится от региона к региону и от направления к направлению. Так, например, традиционно Северо-Запад показывает себя одним из лучших с точки зрения результатов, так как это родной регион компании. Москва и Юг отрабатывают хуже, так как там и уровень конкуренции выше, и уровень известности бренда ниже.

По товарным направлениям также значительный разлет. «КПП», «Низковольтное оборудование» и некоторые другие направления показывали себя лучше остальных. А такие как «Крепеж» и «Инструменты» — напротив.

В автоматических кампаниях (динамические и смарт-баннеры) наблюдается примерно та же картина.

В работе над проектом мы регулярно проводим различные эксперименты и тесты. Самым интересным и неожиданным в данном случае оказался следующий: в ходе размещения мы решили поэкспериментировать со стратегиями и протестировали, насколько размещение по стратегии «Оптимизация конверсий» более эффективно, чем по «Оптимизации кликов». В ходе эксперимента мы выяснили, что для нас стратегия «Оптимизация кликов» более эффективна: ниже CPC и низкая цена лида. Эксперимент продолжался порядка 2 месяцев. После мы масштабировали это решение на остальные кампании. Однако когда мы перенесли настройки на «боевые кампании», цена цели начала плавно ползти вверх.

То есть то, что в эксперименте показало себя эффективно, после релиза на действующие кампании оказалось не столь эффективным. Конечно же, все изменения мы откатили, но ситуацию запомнили и учли на будущее.

В целом за 6 месяцев работы показатели изменились следующим образом:

• конверсия выросла на 0,7 п. п.,
• цена лида снизилась на ≈65%

Если сравнивать результаты размещения (в данном случае конверсионность рекламных кампаний) заказчика до нас и с нами, то график выглядит следующим образом:

Пунктирная линия — наше совместное размещение. Жирная линия — самостоятельное размещение. Разница заметна, на наш взгляд. В среднем за 6 месяцев разница в конверсионности составила 0,41 пп.

Мы активно продолжаем проводить различные эксперименты и тестировать новинки рекламных систем.

Францук Яна — специалист по контекстной рекламе,

Савочкина Елена — аккаунт-менеджер проекта,

Павлова Элина — руководитель отдела контекстной рекламы.