PPC Кейсы

Кейс Cifrus.ru: как мы получили ROMI 200% в Smart Shopping за 8 месяцев

  • Услуга: PPC 2.0
  • Проект: cifrus.ru
  • Регион: Россия (Москва — 70-80% продаж, регионы — 20-30%)
  • Период продвижения: ноябрь 2018 — июль 2019
  • Команда проекта: Илья Стрижак, Денис Каторов, Станислав Иванов, Дмитрий Самойлов.

Особенности проекта

Cifrus.ru — один из ведущих интернет-магазинов цифровой техники в Москве. Работает с 2008 года. Основной упор сделан на продажу планшетов, смартфонов и ноутбуков. 

Стратегия компании — продажа товара по максимально низкой рыночной цене. Поэтому магазин отказался от обширных офлайн-точек, а вместо этого направил все усилия на продажу онлайн. Такая экономия позволила выдерживать ценовую конкуренцию с крупными ритейлерами, а также вложиться в улучшение доставки и проводить больше экспериментов по оптимизации рекламных кампаний в интернете. 

Что клиент хотел получить от Netpeak:

  • ROMI (возврат маркетинговых инвестиций) больше 150% с учётом маржинальности клиента;
  • увеличение дохода на 20% по сравнению с прошлыми результатами.

Стратегия продвижения:

Клиент сотрудничает с Netpeak уже давно, с 2016 года. Мы вместе работали с различными инструментами и источниками трафика. Со временем самую большую рентабельность и конверсионность (при небольшой цене за клик) показали умные торговые кампании в Google Ads. На них и было решено сфокусировать рекламную активность.

Стратегия продвижения состояла из двух блоков — подготовки и оптимизации.

Подготовка:

Оптимизация:

  • корректировка бюджетов на уровне рекламных кампаний;
  • корректировка показателя ROAS на уровне рекламных кампаний;
  • оптимизация товаров внутри рекламных кампаний;
  • остановка неэффективных рекламных кампаний;
  • добавление в аккаунт новых рекламных кампаний для рентабельных моделей.

Действия команды

1. Создание фида для Google Merchant Center

Мы подготовили стандартное техническое задание, которое охватывало все виды смартфонов в наличии.

Создание фида для Google Merchant Center

2. Оптимизация аккаунта в Google Merchant Center

Чтобы увеличить рейтинг продавцов, мы:

2.1. Полностью заполнили поля контактных адресов и контактных лиц в службе поддержки:

Оптимизация аккаунта в Google Merchant Center

Чтобы увеличить рейтинг продавцов, мы провели следующие работы

2.2. Указали элементы фирменного стиля:

Указали элементы фирменного стиля

2.3. Регулярно проводили диагностику аккаунта, чтобы устранить ошибки с товарами в фиде:

Регулярно проводили диагностику аккаунта

Устраняли ошибки в фидах

2.4. Указали зоны доставки, чтобы повысить кликабельность от тех пользователей, которые живут рядом с этими зонами.

Указали зоны доставки, чтобы повысить кликабельность

3. Настройка и сегментация кампаний в Google Ads

Частая ошибка начинающих маркетологов — все товары, бренды и модели в умных торговых кампаниях рекламировать в рамках одной кампании, без какой-либо сегментации. Тогда как желательно делать разбивку для рекламных кампаний. Это позволит значительно эффективнее оптимизировать бюджет, целевую рентабельность инвестиций, а также проще отслеживать неэффективные товары.

В процессе работы мы провели сегментацию для моделей смартфонов. Вот пример разбивки: 

провели сегментацию для моделей смартфонов

Внутри каждой кампании мы сделали разделение по идентификатору смартфона. Это позволило находить модели, не получившие ни одной транзакции или микроконверсии. 

В дальнейшем для таких моделей или проводилась оптимизация карточки товара на сайте, или модель полностью отключалась при достижении статистически значимого числа кликов, если мы не видели целесообразности в нее вкладываться.

В дальнейшем для таких моделей или проводилась оптимизация карточки товара

модель полностью отключалась при достижении статистически значимого числа кликов

После того как мы провели работы с фидом и Google Merchant Center, мы настроили, сегментировали и запустили рекламные кампании в Google Ads. Первые 2-3 недели проходит активный этап обучения «умных» торговых кампаний, поэтому в этот период желательно не вмешиваться в их работу. 

После периода обучения кампаний мы начали регулярную оптимизацию рекламных кампаний.

Оптимизация рекламных кампаний — что мы сделали

1. Корректировка бюджетов на уровне рекламных кампаний

Корректировка бюджетов на уровне рекламных кампаний

При перераспределении бюджетов руководствовались двумя принципами:

  • коэффициент конверсии относительно среднего значения;
  • доход относительно среднего значения.

Таким образом нам удалось определить, что основную ставку необходимо делать на флагманы — Xiaomi, Apple и Samsung. 

Затем мы отобрали кампании с высоким доходом (несмотря на относительно низкий коэффициент конверсии). Такой кампанией, например, оказалась OnePlus — смартфоны с высоким средним чеком, соответственно, эта кампания получила приоритет при перераспределении бюджета.

Отдельно можно выделить категорию Other. В нее входила остальная техника, которую не разбивали по отдельным кампаниям. Мы это сделали с целью оптимизации бюджета — некоторых товары были в малом количестве, поэтому раздувать аккаунт не было смысла. 

Также из этой кампании взяли товары для новых объявлений. Если товарные идентификаторы одной модели показывали высокую эффективность, мы выносили их отдельно.

Что касается товарных кампаний, которые имели низкий коэффициент конверсии (или доход), то для них бюджет уменьшался, и тогда мы либо увеличивали целевую рентабельность инвестиций (ROAS), либо вовсе останавливали кампании.

2. Корректировка показателя целевой рентабельности маркетинговых инвестиций (ROMI)

Чтобы оптимизировать стоимость клика и расходы, обязательно следует задавать целевую рентабельность инвестиций, то есть среднюю ценность конверсии, которую вы хотите получать за свои деньги.

Например, если вы хотите получать от продаж, в среднем, 50 рублей за каждые 10 рублей, расходуемых на рекламу, — следует установить целевую рентабельность инвестиций в 500%. Другими словами, ваша цель — получить от продаж в пять раз больше вложенных средств. Фактическая рентабельность инвестиций не всегда совпадает с целевой.

После старта рекламных кампаний и после того, как мы получили необходимое количество статистических данных, мы провели работы по оптимизации ROMI.

Изначально рентабельность задавалась на уровне 500% для каждой модели смартфонов. Затем, основываясь на коэффициенте конверсии и доходах кампании, мы старались увеличить этот показатель.  

Чтобы точно знать, на сколько именно следует увеличить рентабельность, мы использовали метрику Ценность конверсий / Стоимость конверсий, результат умножали на 100%, благодаря чему получали объективное значение целевой рентабельности инвестиций.

Однако система затрачивает 2-3 недели на обучение и это стоит учесть: рискованно сразу задавать большой коэффициент ROMI. Поэтому мы поднимали его плавно, наращивая коэффициент за одну или две недели на 15%. 

Например, если в начале стояло значение 500%, то затем оно становилось 575%. После этого — еще недели через две-три — увеличивали до 660%. Таким образом увеличение происходило до тех пор, пока не доходило до максимальных значений для выбранных кампаний.

Это позволило показывать рекламу пользователям, которые были уже ближе к этапу покупки.

3. Оптимизация товаров внутри рекламных кампаний

К сожалению, не все смартфоны одинаково хорошо продаются. Благодаря сегментации рекламных кампаний, а также их разбивке по идентификатору, нам удавалось находить нерентабельные модели. 

Например, мы отбирали модели: 

  • которые получили достоверное количество кликов (от 1500) и при этом не принесли конверсии;
  • которые превышали средние допустимые затраты на привлечение клиента.

Как пытались «лечить»: в первую очередь мы проверяли карточки этих смартфонов. Если не было путей для оптимизации таких товаров, то модель отключалась. Благодаря этому удалось оптимизировать затраты и рентабельность инвестиций для моделей.

4. Поиск и остановка неэффективных кампаний

Ту же процедуру мы провели для кампаний с низким коэффициентом конверсии, высокой стоимости одной конверсии и низким доходом. 

Освободившиеся средства мы перераспределили в пользу высокодоходных  флагманов с лучшим коэффициентом конверсии.

Освободившиеся средства мы перераспределили в пользу высокодоходных  флагманов с лучшим коэффициентом конверсии

5. Добавление новых рекламных кампаний

Учитывая, что клиент стремится активно развиваться, мы регулярно делаем команде Cifrus предложения по расширению товарного ассортимента в Google Merchant Center. 

Клиент передает нам выгрузки из CRM-системы, мы просматриваем — нет ли тренда на какой-то бренд телефонов / ноутбуков в других источниках (прямой или органический трафик). Также просматриваем кампанию Other, в которой собраны другие товары.

Так что благодаря синхронной работе команд мы можем оперативно выносить популярный товар в отдельную рекламную кампанию или затачивать фид под нужные товары.

В целом, чтобы получить отдельную кампанию, категория товаров должна соответствовать одному из критериев:

  • коэффициент конверсии от 0,60% при статистически достоверном количестве кликов;
  • рост популярности для новых моделей смартфонов;
  • анализ кампании Other, где собраны гаджеты с разней степенью популярности. Отбор из этой кампании конверсионных товаров.

Результаты продвижения

Благодаря регулярной оптимизации рекламных кампаний и фида данных, удалось достичь таких результатов (сравнивается период ноябрь 2018 — июль 2019 с ноябрем 2017 — июлем 2018):

удалось достичь следующих результатов

В цифрах:

  • число кликов выросло на 83,58%;
  • число показов выросло на 268,98%;
  • цена за клик снизилась на 19,89% с 6,00 до 4,80 рублей;
  • стоимость выросла на 47,06%;
  • количество транзакций выросло на 57,87%;
  • коэффициент транзакций снизился на 11,59%;
  • цена за транзакцию снизилась на 6,85%;
  • доход вырос на 97,45%;
  • ROMI увеличился на 46,72% с 274% до 403%.

Комментарий менеджера проекта Дмитрия Самойлова

Комментарий менеджера проекта Дмитрия СамойловаОткрытость клиента в работе и его готовность делиться внутренними, обычно закрытыми для агентств данными, дали нам возможность максимально погрузиться в проект и его специфику. А упорство и терпение обеих сторон, после разделения уже «обученного» Smart Shopping на отдельные кампании, позволили переждать период «шторма» в РК и снижения результатов в течение первых 2-3 недель «переобучения». Благодаря совокупности слаженной работы и стремлению к экспериментам, нам удалось с такой точностью кластеризовать кампании, достичь поставленных целей и даже превзойти их.

Выводы

Чтобы кампании Google Smart Shopping работали эффективно и рентабельно, необходимо:

  1. Подготовить изначально качественный фид данных с параметрами custom label для повышения уровня сегментации;
  1. Активировать основные и дополнительные функции в Google Merchant Center. Для России мы активировали все доступные функции (это позволило сделать объявления более заметными и эффективными):
    • товарные объявления;
    • динамический ремаркетинг;
    • программа «Отзывы клиентов»;
    • программа «Рейтинг товаров».
  1. Добавить элементы брендинга в объявления;
  1. Обязательно проводить сегментацию кампаний в Google Ads. Следует разбивать кампании на отдельные модели смартфонов. Это позволит гибко управлять бюджетами;
  1. Контролировать показатель ROMI. Увеличивать или уменьшать его, ориентируясь на метрику ценности конверсий. Проводить корректировки аккуратно, чтобы не нарушать алгоритмы машинного обучения;
  1. Регулярно контролировать и отключать товары, которые не приносят конверсий при достоверном количестве кликов;
  1. Создавать новые рекламные кампании, исходя из роста популярности определенных моделей или марок смартфонов.

Все это повышает эффективность Smart Shopping кампаний.

Буду рад ответить на любые вопросы в комментариях.

179
0
2
Обнаружили ошибку? Выделите ее и нажмите Ctrl + Enter.

Комментарии (2 )

Последние комментарии

    Чтобы оставить комментарий, нужно войти

    Подписаться

    на самую полезную рассылку по интернет-маркетингу

    Самое

    обсуждаемое популярное читаемое

    Этот сайт использует куки-файлы и другие технологии, чтобы помочь вам в навигации, а также предоставить лучший пользовательский опыт, анализировать использование наших продуктов и услуг, повысить качество рекламных и маркетинговых активностей.