Как мы продали 1063 товара и увеличили выручку на 48%. Кейс Marisofi

Рассказываем, как мы в агентстве Deepsight работали над привлечением клиентов для интернет-магазина украшений.

Marisofi – российский бренд украшений и бижутерии.

Компания продает изделия в шоу-руме и интернет-магазине. Для выбора доступен большой ассортимент товаров в разных категориях – колье, чокеры, сережки и др.

Цель компании – рост количества заказов в интернет-магазине.

Наши задачи в рамках этой цели – запуск и ведение таргетированной рекламы в Facebook и Instagram.

Клиент самостоятельно вел рекламу. Однако не отслеживал количество заказов и окупаемость рекламных затрат. Поэтому ориентироваться на предыдущие данные, по стоимости продажи, мы не могли. KPI устанавливали, исходя из юнит-экономики компании.

Сначала проверили и доработали цели в Яндекс.Метрике и Google Analytics, также скорректировали настройки Facebook Pixel, чтобы правильно фиксировались все события.

Для нас было недостаточно отслеживать только покупки, мы хотели видеть данные по всему пути пользователя до заказа. Такой подход позволяет запускать и оптимизировать рекламу более эффективно.

Мы построили путь клиента, и в зависимости от этапа, на котором пользователь уходил с сайта, показывали адресные рекламные кампании.

Для этого, изначально согласовали с клиентом промокод на скидку 10%. Разработали креативы с разными офферами и изображениями, чтобы провести тесты.

Больше всего результатов мы получали с 2 сегментов аудиторий:

На оба сегмента эффективней работала реклама с предложением воспользоваться скидкой 10% по промокоду. Без дополнений, вроде “Понравились сережки? Воспользуйтесь скидкой 10%...” и т.д.

Аудитории по этим сегментам обновляли до 3 раз в неделю.

В процессе работы, мы провели ABC-анализ. Его цель — понять, какие товары (категории, цвета, размеры и т.д.) приносят 85% прибыли, 10% и 5%. Таким образом, мы сегментируем товары на группы А, B и C. По итогу, наглядно увидим, на что делать акцент, а от чего следует вовсе избавиться.

Чтобы провести анализ, мы выгрузили данные по всем проданным товарам, а далее сегментировали их на категории. Пришлось заморочиться, так как CMS сайта не позволяет делать готовый сводный отчет.

Результаты применили к рекламным кампаниям. В процессе исследования, мы узнали, что 2 категории товаров – «Колье» и «Чокеры» приносят компании 53% прибыли от общей выручки. Поэтому сместили акцент в креативах на эти изделия.

В планах провести анализ заказов покупателей, на предмет их состава. Так мы поймем, какой комплекс товаров покупают чаще всего, что для них более важно. С помощью этого анализа, мы сможем создать новые акции и предлагать им дополнительные товары, таким образом, повысим средний чек и выручку компании, без увеличения рекламного бюджета. Также, сможем запустить более актуальные акции и предложения, вроде готовых наборов или рекомендаций в разделе “Корзина” на сайте. Потенциал большой.

Новые аудитории сегментировали по следующим критериям:

Также, воспользовались сервисом по сбору аудиторий с аккаунтов конкурентов SegmentoTarget. Каким бы большим не был аккаунт, с которого мы собирали аудиторию, пройдя всю цепочку (выгрузка подписчиков, сбор телефонов, фильтрация фейсбука), мы получали очень небольшой объем аудитории. Поэтому основной целью было создание Look alike аудиторий по этим сегментам. По опыту, конечный размер аудитории выходил около 1% от изначального количества подписчиков аккаунта, с которого мы их собирали.

Всех конкурентов и релевантные аккаунты мы обозначать в статье не будем, но могу сказать, что из 5 собранных аудиторий, мы получили эффект только по одной – Look alike по подписчикам 12storeez.

Если подводит итог за период работы, то больше всего результатов, удовлетворяющих KPI по цене заказа, показывал сегмент по интересам – Стиль, Мода, Покупки (и другие релевантные). На втором месте – Facebook Optimisation.

В качестве плейсментов выбирали Facebook и Instagram, а креативы оптимизировали под сторис, фид и карусель.

Карусель работала хуже всего, как в сторис, так и в ленте. Пробовали комбинировать видео + статичные изображения, результативность была все равно ниже креативов с 1 изображением или видео.

Протестировали 3 формата изображений:

Баннеры с отдельными изделиями на фоне проигрывали по стоимости результатов. Украшения на моделях привлекают больше внимания и интереса. При этом фото изделий из шоу-рума также пользовались интересом и приводили людей к покупкам, а CAC (Customer Acquisition Cost) был в пределах KPI.

За время работы мы протестировали 93 креатива.

Для офферов использовали преимущества компании, вроде бесплатной доставки, большого ассортимента и дизайнерских изделий.

Акции тоже никто не отменял. Распродажи приводят к снижению стоимости покупки на 30-50%. А в период черной пятницы мы решили протестировать и совместить скидки с праздником – “Днем матери”. Предлагали порадовать маму красивыми изделиями и писали про скидки, которые предлагали на черную пятницу. Это привело к снижению стоимости покупки на 73%, относительно регулярных показателей.

Примерно 50% групп объявлений, после этапа обучения, были со статусом “Недостаточно результатов”. Чтобы фейсбук лучше оптимизировал кампании и подбирал подходящую аудиторию, нужно было увеличить количество конверсий по каждой группе.

Чтобы добиться этого, мы изменили событие кампаний (рекламируемся с целью “Конверсии”) с “Покупки” на “Добавление в корзину”, то есть мы сместили цель кампании на уровень ниже в воронке продаж. Добавлений в корзину, конечно, мы получаем больше, чем покупок, поэтому кампании успевают обучится в полной мере, при этом стоимость клиента не увеличивается, а остается на уровне, либо снижается, относительно прежней.

В процессе работы, мы решили попробовать поменять структуру кампании и запускать больше именно “Кампаний”, а не “Групп объявлений” и “Объявлений”. Цель – снизить стоимость покупки. В качестве теста, рекламировались на 2 look alike сегмента разного размера – 3 и 6%. До этого, мы тоже их использовали, но в более большой “Кампании” с большим количеством “Групп объявлений”. Результат оказался положительным, снизили стоимость на 10%.