Top.Mail.Ru
UnionCreated using FigmalectureCreated using Figma
new

Нужная digital-рассылка! Каждый понедельник получайте вау-новости и статьи с ppc.world за неделю! Подписаться

9118 https://ppc.world/uploads/images/16/1c/66178a8b6b405-2.jpg 2024-04-11 Директ ppc.world 160 31

Как снизить стоимость нового покупателя в несезон — кейс гипермаркета с доставкой продуктов

Как с помощью комплексного подхода к оптимизации инструментов контекстной рекламы снизить САС в 2 раза, сохранив объем покупок на уровне 75–80%? Об анализе и пересмотре работы с Мастером кампаний, автоматическими стратегиями, поисковыми запросами и смарт-баннерами рассказывает команда ArrowMedia: Алёна Мячина, Дарья Карелина и Ирина Лященко.

Ещё больше полезных статей и свежих новостей в нашем Telegram-канале
Telegram Подписаться

Наш клиент — крупный гипермаркет с доставкой продуктов. На его сайте представлено более 50 000 товарных позиций (SKU) с доставкой на дом или в офис. Сейчас компания концентрируется на привлечении новых покупателей.

Клиент поставил перед нами задачу — снизить стоимость привлечения клиента (CAC) в 2 раза и при этом сохранить объем покупок на уровне 75–80% от текущих показателей. Всё осложнялось тем, что работы по оптимизации выпали на низкий сезон и естественное падение объемов покупок.

график

Шаг 1. Ищем текущие проблемы и устраняем их

Мы проанализировали динамику продвижения в последние месяцы и выявили ряд проблем, которые регулярно негативно сказывались на эффективности кампаний:

  1. Нестабильная работа и угасание ключевых конверсионных кампаний на автостратегиях. Дело было в периодической поломке онлайн-целей и длительной задержке при загрузке данных по офлайн-покупкам.

    Чтобы решить проблему, нужно было выполнить два действия: внести корректировки стоимости конверсии и добавить в стратегии две ключевые цели Метрики — онлайн-цель на оформление первого заказа и цель на оформление первых офлайн-заказов, передающихся из CRM. В сумме по двум целям стоимость привлечения клиента должна была не выходить за рамки плана.

    При назначении ставок приоритет отдали офлайн-цели, так как данные по ней были максимально полными и корректными. В моменты, когда возникали сложности с загрузкой офлайн-данных, мы смещали фокус на онлайн-цель. Например, когда клиент не мог оперативно выгрузить данные из CRM или когда аналитики клиента долго исправляли ошибки в своей базе и скрипте, обрабатывающем данные.

  2. Остановка обучения кампаний из-за недостаточного объема конверсий.

    В качестве решения сменили модель атрибуции на автоматическую в кампаниях, которым не хватало данных для обучения. В тех случаях, когда это не помогло и данных по-прежнему было недостаточно, объединили кампании в пакетные стратегии, что позволило повысить общую эффективность.

  3. Просадка Мастера кампаний из-за частой смены основной акции. В таких кампаниях посадочной выступала специальная страница сайта с информацией об акции. Соответственно, вместе с акциями регулярно менялась и посадочная страница, и это запускало полное переобучение.

    Для стабилизации результатов мы решили использовать постоянную посадочную в регулярных Мастер кампаниях — главную страницу сайта, поскольку на ней всегда отображалась актуальная информация об акциях. То есть в целом необходимости создавать отдельные посадочные под акции не было. Все изменения в акционных кампаниях мы вносили в тексты, расширения и креативы.

Шаг 2. Оптимизируем рекламные кампании

После анализа и проработки основных проблем проекта отключили неэффективные кампании без потенциала снижения стоимости привлечения клиента и перешли к комплексной оптимизации остальных. Изменения затронули все инструменты, даже брендовые кампании с максимальной эффективностью, поскольку CAC превышал плановые значения в 2 раза.

Подробнее разберем этапы оптимизации.

Этап 1. Изменили стратегии работы с имиджевыми кампаниями

Стандартная стратегия выкупа максимального объема трафика по бренду, которая используется в кампаниях, приводит к низкой результативности и высокому CAC, так как:

  1. Эффективность мобильного трафика по всем типам запросов бренда в несколько раз ниже, чем эффективность трафика с десктопов. Потенциальным покупателям, которые ищут товары с мобильных устройств, удобнее пользоваться приложением.

  2. Бренд клиента комбинированный: у гипермаркета одно название, а у сервиса доставки — другое. Эффективность брендовых запросов по гипермаркету ниже, чем по сервису доставки.

Максимальный разрыв в результатах мы зафиксировали именно в разрезе устройств — эффективность по типам брендовых запросов отличалась не так существенно. Мы перевели трафик с мобильных на оплату за конверсии, а также пересмотрели ставки в разрезе типа брендового запроса для ПК:

  • подняли ставки по брендовым запросам сервиса доставки для выкупа максимального объема трафика;

  • снизили ставки по менее эффективным брендовым запросам самого гипермаркета;

  • дополнительно внесли корректировки по гео и соцдему, так как ранее в брендовых кампаниях они не были заданы, но эффективность у маленьких региональных городов и аудитории младше 18 и старше 45 лет была низкой — нужно было снизить ставки.

диаграмма

Этап 2. Перевели на оплату за конверсии Товарные кампании и Мастер кампаний, скорректировали цели

Товарные кампании и Мастер кампаний давали большой объем конверсий, но из-за отсутствия возможности внести корректировки оптимизация этих кампаний была крайне ограничена. Мы не могли, как в других типах кампаний, исключить в параметрах текущих покупателей, которые не входили в наш KPI, но при этом съедали большую часть бюджета. Снижение цены конверсии в стратегии не позволяло выйти на плановые показатели, и чтобы не выходить за рамки и сохранить кампании, мы перевели их на оплату за конверсии.

Дополнительно убрали из стратегий использовавшуюся ранее цель на успешное оформление любого заказа, так как она не позволяла идентифицировать именно первого покупателя. Перевод на оплату за конверсии — крайняя мера, которая существенно ограничивает потенциал кампаний, но в нашем случае только она позволила достичь плановых результатов.

Статистика

Этап 3. В Поиске сфокусировались на категориях и товарах, которые люди чаще покупают онлайн, и сократили список конкурентов

Стандартные кампании на Поиске показывали самую низкую эффективность и требовали особого внимания. В первую очередь мы внесли корректировки на основе накопленной статистики:

  • соцдем-параметры;

  • типы устройства;

  • гео;

  • погода.

Также добавили повышающую корректировку на аудиторию пользователей, посещавших сайт, но не совершивших покупку. Затем проанализировали полученные результаты и оставили работать только кампании с лучшими показателями. Среди них было всего 3 категории:

  • зоотовары;

  • бытовая химия;

  • детское питание.

Широкие и общие запросы в поисковых кампаниях показывали низкую эффективность, поэтому мы решили их отключить, а трафик по ним выкупать через Мастер кампании и DSA в Товарной галерее.

После оптимизации текущих кампаний мы провели категорийно-товарный анализ, в результате которого:

  • выявили и запустили еще несколько категорий, которые пользователи активно покупают онлайн;

  • создали общую кампанию, объединяющую самые эффективные товары из категорий, которые мы не могли полностью запустить на Поиске из-за их низкой эффективности.

В кампаниях по конкурентам решили отказаться от размещения по запросам онлайн-сервисов и быстрой доставки, так как они закрывают другие потребности пользователей, а реклама по ним показывает низкую эффективность. В объявлениях сделали упор на главные преимущества клиента: качество товаров и высокий уровень сервиса.

продукт

Этап 4. Обновили и перезапустили смарт-баннеры

Смарт-баннеры практически не приносили первых покупок, а стоимость привлечения клиента по ним была в 5 раз выше плана. Кампании нужно было реструктуризировать по товарным фильтрам и удалить промежуточные микроцели в стратегиях оптимизации. В итоге мы оставили только ключевую цель по первым покупкам.

После перезапуска кампании стали приносить первые покупки с CAC в рамках плана. В дальнейшем для роста эффективности мы забрендировали изображения в фиде.

статистика

Шаг 3. Подводим итоги: к каким результатам привела нас комплексная оптимизация

Отключение неэффективных рекламных кампаний и внедрение первых шагов по оптимизации принесло снижение CAC на 39% при сокращении количества первых покупок на 15%.

Когда мы закончили основной комплекс работ по оптимизации и окончательно выполнили задачу по кардинальному снижению CAC, мы зафиксировали сохранение объема покупок на уровне 75–80%. Если сравнивать с месяцем до начала работ:

  • стоимость привлечения клиента (САС) снизилась в 2 раза;

  • конверсия в первую покупку увеличилась на 28%;

  • количество первых покупок сократилось на 22%.

Итоги

Клиент положительно оценил работу и полученные результаты, так как эффективность кампаний существенно возросла. Основные работы по оптимизации проводились в низкий сезон, с чем частично и связано сокращение объемов покупок. Сейчас мы удерживаем достигнутые показатели, а с ростом сезонности будем масштабировать рекламные кампании в рамках достигнутого показателя CAC.

Последние комментарии

Ваша реклама на ppc.world

от 10 000 ₽ в неделю

Узнать подробнее

Лучшие статьи этого месяца

Сообщить об опечатке

Текст, который будет отправлен нашим редакторам: