Как на 17% увеличить дневной доход в приложении магазина одежды и обуви за месяц — кейс

Сразу пройдемся по вводным.

Клиент: интернет-магазин одежды и обуви Superstep.

Основная бизнес-задача: увеличить количество покупок и дохода через мобильное приложение.

Главный KPI: CPO (стоимость заказа) с окном атрибуции 14 дней.

Сложности: высокая конкуренция на аукционах в нише + пик сезона (высокий спрос, потребители активны, конкуренция на аукционе растет).

Почему мы сделали упор на мобильное приложение. Потому что после того, как вы сделаете первоначальные вложения в привлечение пользователя, приложение начинает приносить доход без дополнительных затрат на рекламу. Объясним.

Пользователи мобильных приложений чаще взаимодействуют с брендом и проводят в приложении больше времени, чем в веб-версии магазина. Ее можно легко закрыть и забыть, а приложение всегда под рукой. Это способствует более частым взаимодействиям с пользователем и увеличивает LTV.

К тому же при работе с мобильными приложениями можно эффективно управлять трафиком и рекламными затратами. Например, отслеживать установку и активность внутри приложений, а затем исключать из рекламных кампаний пользователей, которые уже установилих приложение.

Чтобы достичь результатов, нам понадобился месяц. Разберем весь процесс продвижения по шагам.

Шаг 1. Настройка рекламных кампаний

На старте мы запустили рекламу на Поиске Яндекса. Поисковая реклама позволяет взаимодействовать с теплой аудиторией, которая заинтересована в продукте. Позже подключили РСЯ. Пройдемся по порядку.

Мастер кампаний

Мы начали с Мастера кампаний, так как именно он дает самые большие объемы. Рекламу запускали в разрезе по операционным системам: отдельно на iOS, отдельно на Android.

Таргетинг: общие категории запросов и брендовые запросы. Чтобы охватить больше заинтересованной аудитории, позже мы добавили и вендорные ключи — на отдельные бренды, которые есть в ассортименте приложения.

Общие категории запросов / Источник: скриншот кабинета Директа

Брендовые категории запросов / Источник: скриншот кабинета Директа

Вендорные категории запросов / Источник: скриншот кабинета Директа

Стратегия ставок: средняя цена за достижение цели (установки). Выбрали такой подход, чтобы охватить больше целевой аудитории и при этом попасть в стоимость In-App событий. Установка приложения — наиболее частотное событие, поэтому кампания смогла быстро собрать необходимое количество данных для обучения.

А чтобы процесс обучения прошел еще быстрее, мы на старте выставили ставку на 20% выше KPI. Когда набрали статистику, ставку отрегулировали.

Результат: мы выкупали недостаточное количество трафика для брендовых запросов. Это мы увидели в статистике по размещению, которую собрали после обучения кампании.

Режим эксперта с ручным управлением ставками

Чтобы выкупать большую долю трафика, мы:

1. Вывели брендовые запросы в режим эксперта с ручным управлением ставками.

2. Отключили брендовую семантику в Мастере кампаний (чтобы избежать конкуренции за показ).

Эти же настройки снижают показ предложений конкурентов в Поиске по брендовому запросу Superstep.

Деление брендовой семантики. Поделили ее на четыре группы:

1. Широкие брендовые запросы.

2. Брендовые запросы по регионам.

3. Брендовые запросы на Москву.

4. Брендовые запросы с промоакциями и скидками.

С такой логикой разделения мы смогли:

• отслеживать эффективность отдельных групп;

• выставлять корректировки на каждую из групп;

• оценивать эффективность объявлений в зависимости от группы.

Широкие брендовые запросы/ Источник: скриншот кабинета Директа

Брендовые запросы по регионам/ Источник: скриншот кабинета Директа

Брендовые запросы на Москву/ Источник: скриншот кабинета Директа

Брендовые запросы с промоакциями и скидками / Источник: скриншот кабинета Директа

Режим эксперта был полезен нам еще тем, что здесь для каждого ключа можно выставлять релевантные и конкурентоспособные ставки. Таким образом мы смогли сконцентрироваться на конкретном семантическом ядре, не захватывая лишние запросы.

РСЯ

Чтобы привлечь дополнительный трафик, в тестовом режиме мы подключили также РСЯ.

Формат объявлений: графические.

Таргетинги: Look-alike и ключевые слова, так как в РСЯ находится холодная аудитория.

Примеры объявлений клиента

Примеры объявлений клиента

Результаты: в итоге кампанию в РСЯ мы отключили, так как CPI превышал KPI в два раза, при этом CR в покупку оставался на неудовлетворительном уровне. Мы решили временно приостановить кампанию, чтобы перераспределить бюджеты на более эффективные кампании, а также разработать новую креативную стратегию, которая лучше привлечет нашу целевую аудиторию и повысит эффективность РСЯ-кампаний.

Шаг 2. Создание объявлений

На Поиске мы запускали объявления с иконкой приложения, заголовками и текстами, то есть подготовить нужно было только заголовки и тексты. Мы сделали это в два этапа с помощью нейросети.

Этап 1 — ручной:

1. Написали набор текстов. Например, для Мастера кампаний — по шесть заголовков и шесть текстов.

   

2. Запустили кампанию.

3. Собрали статистику и проанализировали ее, выбрав топ-3 заголовка и топ-3 текста.

4. Выделили общие черты у лучших заголовков и текстов. Создали на их основе новые.

Этап 2 — с помощью нейросети:

1. Загрузили в ChatGPT три лучших текста и попросили создать похожие.

   

2. Взяли идеи нейросети и скорректировали тексты в соответствии с требованиями площадки.

3. Запустили кампанию.

   

   

Шаг 3. Оптимизация рекламных кампаний

Мы оптимизировали РК, созданные в Мастере кампаний и в режиме эксперта.

В Мастере кампаний

Здесь мы работали по трем направлениям:

1. Регулярно мониторили статистику по ключевым словам в отчетах. На основе нее мы исключали запросы, которые приводят к высокой цене за действие или установку. Добавляли такие ключевые слова в минус-фразы, чтобы снизить CPO в когорте 14 дней.

2. Учитывали статистику по регионам, полу и возрасту. На основе нее мы выставили на кампании отрицательную корректировку с таргетингом на любой пол до 18 лет. Это помогло оптимизировать CPO.

3. Использовали функционал Мастера кампаний. Здесь для оптимизации можно менять цель с установок на дальнейшие действия по воронке внутри приложения. После того, как кампания набрала необходимое количество данных, мы перевели цель оптимизации на добавление товара в корзину. В результате увеличился CR в целевое действие, а CPO снизился.

Режим эксперта

В режиме эксперта можно самостоятельно группировать заголовки с текстами. Поэтому при формировании объявлений мы опирались на их результаты в Мастере кампаний. Затем мы группировали наиболее эффективные заголовки и тексты.

Далее смотрели, какую долю трафика выкупал тот или иной ключ — на старте указали ставки, которые позволяли выкупать 100% трафика. На основе этих данных:

• увеличивали ставки на брендовые запросы, по которым получали значительный объем покупок с целевым значением CPO;

• незначительно снижали ставки для более дорогих фраз, чтобы попасть в KPI.

Результаты

По такой схеме мы работали месяц, что важно — в условиях высокой конкуренции на аукционах. В результате с момента запуска кампании нам удалось:

• снизить CPO на 25%;

• снизить ДРР (долю рекламных расходов) на 2%;

• увеличить средний дневной доход приложения Superstep на 17%.

Если выделять одну причину успеха, то это однозначно оптимизация. С помощью регулярного анализа показателей мы выявили наиболее релевантную аудиторию, которая приводит нас к достижению основной бизнес-задачи в рамках KPI клиента, а также исключили аудиторию, которая приводит к неэффективным тратам бюджета.

В условиях высокой конкуренции особенно важно отслеживать выкуп трафика по брендовым запросам. При падении динамики необходимо применить повышающие корректировки — это позволит минимизировать показы предложений конкурентов в Поиске по запросу вашего бренда.