Как оптимизировать рекламу в ритейле — кейсы и инсайты с большого эфира Mindbox

В большом эфире Mindbox эксперты из Befree, «Колесо.ру», «Флаувау» и «Ангстрем» рассказали, как оптимизируют рекламу в ритейле. Мы собрали главные кейсы и инсайты в один материал — для тех, кому легче текстом:

• Кейс Befree: как ML-алгоритмы помогли снизить ДРР в ретаргетинге на 3 процентных пункта

• Кейс «Колесо.ру»: как связать онлайн-рекламу с офлайн-продажами, обучить алгоритмы Директа на полных данных и снизить CPA на 14%

• Кейс «Ангстрем»: как привлекать клиентов и наращивать медийные метрики через контент

• Кейс «Флаувау»: как увеличить продажи товаров, которые покупают только по праздникам

Кейс Befree: как ML-алгоритмы помогли снизить ДРР в ретаргетинге на 3 процентных пункта

О компании: Befree — российский fashion-бренд с сетью из 259 магазинов в России, Казахстане и Беларуси. На Яндекс Директ приходится 10% рекламного бюджета интернет-магазина.

Проблема: рост ДРР в ретаргетинге год к году. Стандартный ретаргетинг в Яндекс Директе охватывал слишком широкую аудиторию — включая тех, кто не был готов к покупке. Это вело к неэффективным тратам.

Задача:

• остановить ежегодный рост ДРР в ретаргентинге;

• повысить конверсию из показа товарного объявления в покупку.

Решение: инструмент ML-ретаргетинга от Mindbox.

Как работает ML-ретаргетинг

ML-ретаргетинг анализирует поведение клиента и позволяет глубоко сегментировать аудиторию. Он учитывает следующие данные о поведении пользователя:

• просмотренные страницы, категории и товары;

• добавление товаров в корзину и избранное;

• количество посещенных страниц;

• факт оформления заказа;

• время, проведенное на сайте;

• указание адреса доставки;

• устройство (мобильное или десктоп);

• источник перехода (рекламная кампания).

На основе этих данных ML‑ретаргетинг оценит вероятность покупки и подскажет, как скорректировать ставку в Директе.

Как использовали ML-ретаргетинг и что получили

Работа велась по оптимизации ретаргетинга. В фокус попали посетители, которые за последние семь дней добавили товары в корзину. Для них подготовили целевые офферы, а таргетинг выстроили по единым правилам.

Дмитрий Тиличеев руководитель группы управления интернет-магазином Befree

Мы разделили клиентов на 10 сегментов по вероятности покупки, для каждого установили свою ставку:

• выше — для «горячих» (высокая вероятность покупки);

• ниже — для «холодных» (низкая вероятность покупки).

Для аудитории с низкой вероятностью покупки (30–50 баллов) снижали ставку на 10%, для аудитории с высокой вероятностью покупки (60–90 баллов) повышали ставку на 10%.

Команда Befree провела двухэтапное тестирование.

Как ML-алгоритм ретаргетинга применили для холодной аудитории

Команда Befree провела еще один эксперимент. Суть эксперимента:

1. Построить аудитории look-alike на основе сегментов из ML‑ретаргетинга.

2. Запустить рекламную кампанию на холодный трафик в РСЯ.

Длительность теста: 10 дней.

Результат: ДРР по кампании составил 33,77 % — показатель оказался выше, чем в обычной кампании look-alike. На первый взгляд может показаться, что эксперимент с сегментами аудитории look-alike не удался.

Но команда видит здесь большой потенциал: старая рекламная кампания на стандартном таргетинге работает давно, ее регулярно оптимизируют. А в новой за пару недель получили сравнимые показатели, которые можно постепенно улучшать, оптимизируя ставки, креативы, форматы или места показа.

Что дальше: команда планирует продолжать тестирование.

Кейс «Колесо.ру»: как связать онлайн-рекламу с офлайн-продажами, обучить алгоритмы Директа на полных данных и снизить CPA на 14%

О компании: «Колесо.ру» — это федеральная сеть шинных и сервисных центров. Более 120 точек по всей России и большой интернет-портал, где можно получить консультацию, оформить заказ и записаться на услугу.

Проблема: слепая зона в онлайн-аналитике из-за работы в офлайне. Клиент видит рекламу в интернете, переходит на сайт, выбирает товар, но уходит, чтобы совершить покупку в офлайн-магазине. В системе аналитики такой клиент выглядит как потерянный, а в отчете эффективность рекламной кампании занижена, хотя на самом деле она привела к реальной продаже. В результате:

1. Непонятно, сколько людей, увидевших рекламу в интернете, в итоге приходят и покупают в обычном магазине.

2. Сложно доказать, что деньги, потраченные на онлайн-рекламу, на самом деле приносят прибыль.

Задача: приводить на сайт людей, которые с большой вероятностью что-то купят. Так как бизнес сезонный (шины меняют весной и осенью), нужно охватывать тех, кто еще не был у бизнеса в этом сезоне.

Решение: оптимизация ретаргетинга на офлайн-конверсиях (за счет передачи данных о покупках в офлайн-магазинах в Яндекс Метрику).

Светлана Беликова руководитель отдела интернет-маркетинга «Колесо.ру»

Если пользователь пришел на сайт и не совершает покупку, то мы его догоняем с помощью ретаргетинга. Для этого мы используем товарные объявления и различные триггерные механики.

Решение 1: передача данных об офлайн-покупках в Яндекс Метрику

Реализовали через OPA (Omnichannel Purchase Attribution) — инструмент, который Яндекс и Mindbox представили в марте. Он помогает оптимизировать рекламу, учитывая покупки клиентов во всех каналах (онлайн, в мобильном приложении и в офлайн-магазинах). Как всё работает:

1. Идентификация покупателя в магазине. Клиент идентифицируется в офлайн-точке (например, по дисконтной карте) или оставляет свой номер телефона.

2. Передача данных в CDP. Информация о покупке и номер телефона отправляются в Mindbox.

3. Сопоставление данных. CDP-платформа связывает номер телефона покупателя с его Client ID Метрики — уникальным идентификатором, который был сохранен во время его визита на сайт из рекламы.

4. Отправка цели в Метрику. Mindbox передает в Яндекс Метрику информацию о покупке, создавая для этого клиента визит с достигнутой целью «Офлайн-покупка».

Таким образом визиты на сайте и реальные покупки в офлайн-точках связаны. Это позволяет атрибутировать каждую офлайн-продажу к конкретной онлайн-кампании + начать оптимизировать рекламу на основе этих данных.

Решение 2: оптимизация ретаргетинга на офлайн-конверсиях

Гипотеза: если оптимизировать ретаргетинг не на стандартную цель «Заказ на сайте», а на новую цель «Офлайн-покупка», продаж будет больше.

Светлана Беликова руководитель отдела интернет-маркетинга «Колесо.ру»

Почему мы начали именно с ретаргетинга? Потому что он приносит нам более дешевые конверсии. Нам казалось, что если начать улучшения именно с нижнего этапа воронки, то можно значительно увеличить общее количество покупок.

Для проверки гипотезы провели AAB-тест длительностью три недели, чтобы корректно сравнить результаты с уже обученной основной кампанией. Аудиторию разделили на три группы:

1. Контроль (30% аудитории) — старая обученная ретаргетинговая кампания с несколькими целевыми действиями и оптимизацией на онлайн-конверсии.

2. Тест А (35% аудитории) — новая кампания с оптимизацией на онлайн-заказы на сайте.

3. Тест В (35% аудитории) — новая кампания с оптимизацией на офлайн-покупки (ROPO).

   

Светлана Беликова руководитель отдела интернет-маркетинга «Колесо.ру»

Сегменты аудитории, бюджет и целевая цена конверсии были абсолютно одинаковыми для всех групп. Единственная разница — это те цели, по которым мы оптимизировались. Тест длился три недели, и по его итогам кампания, оптимизированная на офлайн-конверсии (Тест В), принесла на 17% больше покупок (чем другая тестовая группа), которые обошлись на 10% дешевле. Наша гипотеза полностью подтвердилась.

Следующий шаг: свернуть тесты и перевести основную рекламную кампанию на новую настройку — теперь кампания была нацелена не просто на клики, а на реальные покупки в офлайн-магазинах.

Проблема: в летний сезон, когда кампания работала только на офлайн-цели, команда заметила просадку по онлайн-заказам с ретаргетинга, хотя в других кампаниях такого не было.

Светлана Беликова руководитель отдела интернет-маркетинга «Колесо.ру»

Офлайн-покупки — это хорошо, но заказы на сайте нам тоже нужны. Стало ясно, что нельзя просто переключиться на один тип цели и пустить всё на самотек. Пришлось корректировать стратегию перед высоким сезоном.

Решение: включить в итоговую рабочую стратегию оптимизацию ретаргетинга сразу по двум основным целям. Это:

1. «Онлайн-заказ на сайте».

2. «Офлайн-покупка».

Результат: на 16% больше покупок в осенний сезон в сравнении год к году и дополнительное снижение CPA на 14%.

Что в итоге. Стратегия адаптируется в зависимости от сезона:

• в межсезонье, когда конверсий мало, в оптимизацию добавляются микроцели (добавление в корзину, звонки и т. д.), чтобы помочь алгоритмам обучаться;

• в высокий сезон, когда данных о покупках достаточно, оптимизация идет только по двум основным целям.

Интеграция офлайн-данных позволила получить ряд ценных выводов для всей маркетинговой стратегии:

1. Изменения в работе маркетингового отдела:

   1. все онлайн-кампании теперь оцениваются с учетом их вклада в офлайн-продажи;

   2. в медийной рекламе цель «Офлайн-покупка» используется для сужения аудитории — реклама отключается для тех, кто уже совершил покупку в магазине, что дает прямую экономию бюджета;

   3. ретаргетинг оптимизировали на офлайн-конверсии (это снижает CPA).

2. Переоценка эффективности каналов. Анализ дал новые данные об эффективности двух площадок:

   1. онлайн-карты — офлайн-конверсий в пять раз больше, чем онлайн;

   2. email-рассылки — офлайн-конверсий в шесть раз больше, чем онлайн.

      Инсайты стали поводом пересмотреть контент-стратегию.

3. Уточнение пути клиента (CJM). Так как цель «Офлайн-покупка» создает в Метрике новый визит на дату продажи, команда смогла измерить средний временной лаг между последним визитом на сайте и покупкой в магазине. Оказалось, что в сезон он составляет две недели. Это привело к важному выводу — рекламные кампании в онлайне нужно запускать раньше.

Кейс «Ангстрем»: как привлекать клиентов и наращивать медийные метрики через контент

О компании: «Ангстрем» входит в топ-5 лидеров мебельной отрасли России. Основные цели онлайн-рекламы: повышение медийных метрик, получение квалифицированных лидов и последующих продаж.

Вводные: всё больше покупателей начинают выбор мебели с онлайн-Поиска, а многие и вовсе совершают покупку без посещения офлайн-салонов. Для продвижения бренда в онлайн-среде «Ангстрем» использует Яндекс Директ, ПромоСтраницы, VK Рекламу.

Задача: эффективно коммуницировать с аудиторией через как можно большее количество онлайн-площадок.

Решение: Яндекс Ритм — бесплатная платформа для продвижения бизнеса через контент.

Как работает Яндекс Ритм:

1. Компания публикует посты в Яндекс Ритме с фото- или видеообзорами своих товаров. В публикации бизнес указывает ссылку на сайт или продвигаемый товар.

2. Ритм показывает посты бренда в рекомендательной ленте на ya.ru, в приложении Поиска, в разделе «Товары», а также в веб-версии и мобильном приложении Яндекс Ритма. Лента публикаций формируется на основании интересов пользователей.

3. Пользователи видят контент и в один клик могут перейти на сайт бренда для совершения покупки.

Работу построили в два этапа.

Этап 1: стандартное использование Ритма

На первом этапе «Ангстрем» подключил Ритм и стал дублировать там свой контент из социальных сетей. По результатам продвижения получили более 1 млн показов, Ритм занял второе место среди источников трафика из социальных сетей. Так «Ангстрем» понял, что Ритм является источником конверсионного трафика.

Этап 2: платное продвижение в Ритме

После успешного органического теста компания запустила платное продвижение постов. Параметры кампании:

• креативы — использовали расширенный пул постов, чтобы максимизировать охват и выявить самые эффективные форматы;

• модель оплаты — «Максимум кликов» (оплата только за реальные переходы на сайт, за просмотр поста бюджет кампании не тратится);

• таргетинг — Ритм самостоятельно показывает контент пользователям на основании их интересов (в качестве географии для продвижения решили выбрать всю Россию);

• тестовый бюджет — 300 000 рублей в месяц (ноябрь—декабрь).

Результат:

• 76 млн просмотров;

• 1898 рублей — стоимость формирования корзины;

• стоимость лида — в среднем на 31% ниже по сравнению с другими performance-каналами;

• отказы — в среднем ниже на 19% по сравнению с другими performance-каналами;

• post-view аналитика — пользователи, которые видели посты, совершили 5% от всех покупок на сайте и 8% добавлений в корзину.

Рекомендации от «Ангстрем» по работе с Яндекс Ритмом:

1. Публикуйтесь регулярно, минимум один пост в неделю. Чередуйте посты о топовых и менее популярных товарах, так как они набирают разное количество просмотров.

2. Используйте интерьерные фото. Они работают лучше, чем «каталожные» снимки на белом фоне.

3. Добавляйте товарные пины. Они увеличивают CTR постов в среднем на 1,3 п.п. (процентных пункта). Показывайте одни и те же предметы в разных интерьерах и цветах — это помогает алгоритмам находить наиболее релевантную аудиторию.

Кейс «Флаувау»: как увеличить продажи товаров, которые покупают только по праздникам

О компании: «Флаувау» — маркетплейс цветов и подарков, объединяющий более 20 000 продавцов. Особенность бизнеса — низкая частотность покупок (в среднем два раза в год).

Вводные: бывают товары, которые покупают не потому, что наступил сезон, а потому, что случился повод. Нет повода — нет и покупки. Между двумя заказами одного клиента могут проходить недели или даже месяцы. Это ситуация «Флаувау».

Задачи:

1. Привлечение аудитории из офлайна в онлайн. На онлайн приходится лишь 25% цветочного рынка, основная задача — перетянуть оставшиеся 80% рынка в онлайн.

2. Развитие новых категорий. Компания активно продвигает нецветочные категории, такие как кондитерские изделия, воздушные шары и другие подарки — чтобы привлекать новую аудиторию и мотивировать существующую покупать не только цветы.

3. Создание новых инфоповодов, чтобы мотивировать аудиторию возвращаться чаще, повышать Retention Rate (коэффициент удержания клиентов).

Решение: два экспериментальных проекта.

Первый проект: акция к 1 сентября в Казани

Задача: через инфоповод 1 сентября продемонстрировать удобство заказа цветов онлайн и привлечь новую аудиторию.

Действия: перед запуском компания выявила три главные боли потребителей и предложила для каждой свое решение.

Результаты:

• охват акции составил 9 млн человек;

• +67,5% заказов в тестовых магазинах VS города-аналоги;

• количество заказов с самовывозом выросло более чем в пять раз по сравнению с прошлым годом, а их доля увеличилась с 7,4% до 25% от всех заказов в городе.

Олег Егоров директор по маркетингу «Флаувау»

Бюджет распределили между онлайном и офлайном примерно 50 на 50. В онлайне закупали рекламу у инфлюенсеров, во ВКонтакте, Яндексе, Telegram запускали продвижение на маркетплейсах. В офлайне сфокусировались на радио и наружной рекламе.

Второй проект: «Клубничный флайт» для продвижения нецветочных категорий

Задача: поддержать спрос на клубнику в шоколаде летом — в период снижения цен.

Действия: запустили трехмесячную акцию (с июня по август).

Олег Егоров директор по маркетингу «Флаувау»

Если ваш бизнес сосредоточен вокруг нескольких инфоповодов, ищите и раскачивайте новые, даже самые небольшие. Это позволяет диверсифицировать каналы привлечения. Не всё сосредоточено на скидках. Через креатив и эмоции также можно стимулировать спрос.

На этом всё! Напоследок оставим материалы, которые могут быть вам полезны:

• Что делать, если Telegram заблокируют: 5 стратегий от авторов и бизнеса, как не потерять аудиторию

• Проверка YML-фидов: 5 инструментов, ограничения и слепые зоны

• Как за 8 шагов найти фрод в вебе с помощью Яндекс Метрики: гайд + инструкция для ecommerce