Увеличили выручку интернет-магазина сантехники в 4 раза, оптимизировав и масштабировав Яндекс.Директ

Меня зовут Кирилл Сорокин, я руковожу диджитал-агентством Soroka Marketing. Мы специализируемся на продвижении брендов и растущего бизнеса в интернете с помощью контекстной рекламы и других инструментов. 82% клиентов увеличили выручку в первые 3 месяца сотрудничества с нами.

В кейсе расскажу, как мы оптимизировали и затем масштабировали рекламу в Яндекс.Директ для дистрибьютора итальянской сантехники. Результат: увеличение выручки из контекстной рекламы в 4 раза и снижение стоимости заявки в 2,5 раза.

В ноябре 2024 года к нам обратился федеральный дистрибьютор итальянской сантехники BOHEME. Это бренд массового сегмента, с ежемесячной поисковой активностью около 30 тысяч запросов.

Их целевая аудитория — люди возрасте 25–45 лет, активно интересующиеся ремонтом, обустройством пространства и современными трендами дизайна интерьеров. Среди них много тех, кто самостоятельно занимается ремонтом, «собирая» свое идеальное пространство для жизни с особым вниманием к деталям. Вторая аудитория — профессионалы, подбирающие решения для своих клиентов — дизайнеры, строители и архитекторы.

На старте у клиента была настроенная рекламная кампания, которую вел другой подрядчик. Однако результаты не устраивали — клиент не понимал, насколько эффективна его реклама.

Получается, заказчик пополнял рекламный кабинет, внутри что-то происходило, а на выходе получался какой-то результат, который невозможно было оценить и оптимизировать.

У него было ощущение что можно сделать результат лучше.

Мы провели аналитику кампаний и увидели основные проблемы:

Компании работали по автоцелям. В чем тут проблема? Во-первых, автоцели настаиваются Метрикой автоматически и часто работают некорректно. Например, срабатывают на факт нажатия кнопки «Оформить заказ», а не на отправку готового заказа. Во-вторых, автоцели фиксируют промежуточные конверсии — от времени, проведенного на сайте, до количества просмотренных страниц.

Что самое плохое — рекламные кампании Директа оптимизировались по множеству целей сраз. В том числе по времени на сайте и на просмотру страниц! Эта грубейшая ошибка приводила к тому, что Яндекс искал тех, кто часами сидел на сайте, но не совершал заказ.

У клиента не был настроен коллтрекинг. Без него нельзя оценить реальную окупаемость рекламы и понять, какие кампании приносят конверсии. Это особенно важно в данном случае, когда 68% заказов делается по звонку.

Заявки были дорогими, а конверси низкими. Конверсия в заявку с рекламного трафика — 0,15%, 26 обращений по 7232 рубля за 5 месяцев. С учетом того, какие ошибки нами были обнаружены, предполагалось, что можно реалистично снизить стоимость как минимум до 3500 рублей.

В начале мы определили ключевые цели кампаний: решили оставить отправку заявки и звонок, и перестать учитывать все промежуточные цели. Далее корректно настроили в Яндекс.Метрике отслеживание факта отправки заявки и подключили коллтрекинг, чтобы понимать, с каких рекламных связок приходят клиенты, которые в итоге совершают покупку по телефону.

Так смогли видеть в Метрике полную картину по конверсиям, без которой дальнейшие действия были бы бессмысленны.

Далее приступили к созданию самих РК. Поскольку проект — e-commerce, изначально мы планировали запускать рекламу через фиды, с выводом товарных карточек. Обычно это самые действенные кампании, где пользователь сразу видит интересующий товар. Однако с фидами появились сложности — не все позиции выдавались корректно и приходилось несколько раз отправлять их на доработку. Понимая, что очередная коррекция фида займет время, а клиенту результат нужен сейчас, мы запустили Мастера кампаний (МК) с оптимизацией на настроенные цели. В тот момент мы полагали, что это будет временным решением.

Это действительно быстро дало хороший результат: за первые две недели получили 12 обращений по 4049 руб. каждое. Конверсия из клика в заявку составила 1,36%, в 10 раз больше, чем было до этого.

Однако стоимость лида все равно оставалась довольно высокой и нужно было оптимизировать кампании дальше. Мы понимали, что это возможно, но для достижения результата требовалась более глубокая аналитика.

Напомним, что у клиента не была подключена полноценная сквозная аналитика с интеграцией CRM, где мы могли бы отслеживать эффективность рекламы до денег и считать ROMI — возврат маркетинговых инвестиций. Подключение ROIStat требовало серьезной перестройки клиентских процессов, времени и денег, а на данном этапе заказчик не был готов к таким масштабным изменениями. Но мы придумали, как решить этот вопрос: объединили с помощью GPT выгрузку из 1С клиента с данными коллтрекинга. Процесс оказался интересным и я опишу его в отдельном кейсе. Следите за обновлениями)

Безусловно, правильное решение — это полноценная интеграция сквозной аналитики с докруткой процессов продаж, и мы к этому идем, а пока мэтчинг данных с помощью GPT очень выручает.

После первых тестов и анализа полученных данных, приступили к оптимизации РК. Хотели протестировать разные подходы, улучшить конверсию и снизить стоимость заявки.

Например, в начале мы разделили аудитории. Запускали отдельные кампании для физлиц и дизайнеров. Но после анализа данных и экспериментов оказалось, что разделение не дало ожидаемого эффекта. Например, если показывать аудитории дизайнеров объявления для обычных покупателей — ничего не менялось. Конверсия менялась в рамках погрешности. Тогда мы объединили аудитории. Так алгоритмы получили больше данных для обучения, начали быстрее находить целевых клиентов, и реклама стала эффективнее.

Также в рекламных кампаниях мы: чистили площадки, чтобы объявления показывались только на качественных площадках с минимумом фрода, чистили минус-слова, чтобы объявления показывались только по тем запросам, которые реально приводят клиентов. И главное — принимали решения об отключении или усилении тех или иных связок, отталкиваясь от данных по заказам, а не лидам.

В результате перенастройки аналитики, подключения коллтрекинга, мэтчинга данных и оптимизации рекламных кампаний «от денег», нам удалось добиться следующих результатов:

И, самое важное, — получилось превратить Яндекс.Директ в управляемую и прозрачную систему. Теперь грамотно настроенные цели позволяют таргетироваться на людей, которые действительно покупают, а аналитика — контролировать, что кампании работают эффективно. Клиент всегда видит, кто приходит, откуда, и какие каналы действительно приносят результат. Такая прозрачность — основа для принятия решений.

Все это отразилось и на выручке по бренду BOHEME. Получив понятную масштабируемую систему, клиент смог увеличить инвестиции в рекламу. Благодаря этому выручка из Я.Директ выросла в 4 раза — до 2 млн рублей в месяц. Вложения начали не только стабильно окупаться, но и приносить прибыль.