Кейс по таргетированной рекламе «Как продать амуницию для собак на 2,3 млн рублей при бюджете в 302 тысячи»

В этом кейсе я расскажу о продвижении интернет-магазина Амуниции для собак и их хозяев через таргетированную рекламу в Instagram и Facebook. О том, какие действия мне позволили уменьшить количество отказов на сайте, увеличить среднее время пребывания на сайте и уменьшить стоимость покупок.

Также, из кейса вы узнаете:

- С какой целью иногда лучше запускать ретаргетинговые кампании

- На какую страницу сайта лучше вести трафик. По каким параметрам выбирать

- Почему важно держать постоянную связь с заказчиком и получать комментарии по действующей рекламе

Внимание! В этом кейсе, большинство статистических данных из фейсбука представлены с учетом новой атрибуции фейсбука. А это значит, что результат по факту значительно лучше того, что будет описан и показан на скриншотах. Это полностью касается 2 Этапа нашего кейса.

(Для тех, кто не в курсе) Дело в том, что с прошлого года Фейсбук использует новый способ атрибуции для учета результатов действующих и новых кампаний. Раньше можно было присвоить покупку пользователя к рекламным кампаниям в течении 28 дней после клика или просмотра рекламы этим самым пользователям. А сейчас учитываются только 7 дней после клика и 1 день после просмотра.

Вот, что пишет об этом сам фейсбук

А вот пример. Одна и та же рекламная кампания. Первый скрин с показателями старой атрибуции, а второй скрин с показателями новой атрибуции. Разница в статистике очевидна. Новая атрибуция не даёт возможности видеть и анализировать фактические результаты.

Читая кейс, пожалуйста, примите это во внимание. То что по факту показатели лучше, чем представленные здесь.

Заказчик: Интернет-магазин амуниции для собак и их хозяев «Sleddogsport». Работает по всей России. Склад и компания находится в Москве. На сайте представлены только ведущие качественные бренды: NonStop, MagWay, ManMat, Kong, Hurtta. По словам заказчика, они являются единственными представителями этих брендов в России.

До сотрудничества со мной клиент вёл рекламу самостоятельно, всё было не плохо. Но хотелось, чтобы всё было хорошо:) Основной проблемой у заказчика было отсутствие времени для аналитики и более детальной настройки рекламы. Да и желания вести рекламу самому уже давно пропало. Поэтому он обратился ко мне.

Цель: Улучшить показатели сайта: покупки, посещаемость и так далее. Самое главное это покупки.

ЦА: LaL аудитории (за время работы сайта, у клиента набралось достаточно событий)

Сайт: sleddogsport.ru

Инстаграм: instagram.com/sleddogsport

Бюджет: 3500 рублей в день

KPI: Покупка не дороже 500 рублей. В идеале 250-350 рублей.

У клиента и до меня всё работало не плохо. Что касается пикселя и систем аналитики, всё работало исправно. Моей задачей было улучшить результаты. Поэтому я начал с анализа прошлых отключенных и действующих кампаний.

Этап № 1

Что показал анализ?

1) За всё время ведения рекламы самая минимальная цена покупки составляла 245 рублей. А средняя цена была примерно 431 рублей.

2) Клиент тестировал разные Look-a-Like аудитории из которых лучший результат показывали две: 5% addtocart и 5% purchase.

3) Цели кампаний было две: трафик и конверсия.

4) Ретаргетинговые кампании отсутствовали.

5) Не было кампаний с детальной сегментации по ГЕО, плейсментам, полу, возрасту и так далее.

Какое решение было принято? Мы решили настроить две рекламные кампании с целью конверсия и вести на главную страницу интернет-магазина.

Первая рекламная кампания была ретаргетиновая. Мы настраивались на тех, кто был на сайте, но ничего не купил. Не стали сужать её до тех, кто добавлял товар в корзину или по другим действиям, так как посетителей было для этого не много. Это не имело смысла.

Результат получился хороший. Вот скриншот ретаргетинговой кампании

Вторая рекламная кампания была настроена на холодный трафик. Аудитория была основана на «LaL 5% Addtocart», так как судя по прошлым показателям, она показывала хорошие результаты. Но результаты сильно отличались, исходя от платформы и географии. Поэтому мы просегментировали эту аудиторию по ГЕО и платформе. В итоге, получилось 4 группы объявлений:

1) ЛАЛ 5%. Мск. ИГ

Настроились отдельно на Москву, так как именно с неё были дешевые покупки с хорошим показателем ROAS. В этой группе объявления показывались только в Инстаграм

2) ЛАЛ 5%. РФ (-спб-мск). ИГ

Настроились на Россию за исключением Москвы и Спб. Санкт-Петербург вообще решили выключить, так как по данным статистики с этого города покупки были редкие и дорогие. Тоже только Инстаграм

3) ЛАЛ 5%. Мск. ФБ

То же, что и первая, только Фейсбук

4) ЛАЛ 5%. РФ (-спб-мск). ФБ

То же, что и вторая, только Фейсбук

На скриншотах выше видно, что основные покупки осуществлялись из Москвы. Цена покупок была хорошей и вписывалась в KPI. Но всю статистику рекламной кампании портил Санкт-Петербург. Хоть он и был на втором месте по количеству покупок. Но цена за покупку и ROAS были не очень. В связи с этим мы и приняли решение его выключить.

ПОСЛЕ тестов стало понятно, что в Москве покупки делают чаще на платформе фейсбук. И по цене они получаются дешевле, чем в Инстаграм. А вот, что касается всей остальной России, там ситуация была следующая: покупки были дешевле на платформе инстаграм.

Вот статистика каждой группы. Здесь всё видно невооруженным взглядом.

Этап № 2

После первых тестов мы пообщались с заказчиком и решили:

1) Что будем смотреть, не только на статистику в фейсбук и гугл, но и на фактические данные самого заказчика. Так получилось, что большинство его клиентов перед покупкой общаются с нашим заказчиком на прямую и потом наш заказчик помогает своим клиентов оформлять покупку. То есть фактически делает это за клиентов сам. Соответственно в фейсбук и другие системы аналитики данные поступают не достоверные. Сквозной аналитики у заказчика, увы, нет.

2) Не разделять по платформам. Так как после первых тестов покупки хоть и стали дешевле, но их стало меньше по объему(по словам заказчика). Поэтому приняли решение, что фейсбук сам сумеет грамотно распределить трафик по платформам, где будут более эффективные покупки. Иногда бывают дни, когда нет покупок с инстаграма, зато они есть с фейсбука. Именно в такие дни автоматическое распределение по платформам играет нам на руку.

3) Добавим обратно город Санкт-Петербург в ГЕО со всей Россией. Так как по словам заказчика с этого города идёт значительный поток покупок. Жаль, что только в самом фейсбуке, в статистике этого не видно.

4) Протестировать параллельно с «LaL 5%Addtocart» ещё и «LaL 5%Purchase». Решили добавить в тест Purchase, так как она тоже показывала хорошие результаты в предыдущих рекламных кампаниях. Но из-за недостаточности бюджета мы не смогли сразу, параллельно её тестировать. Теперь такая возможность была, только вначале надо было проверить процент пересечения аудитории между друг другом.

Если брать во внимание две LaL аудитории (2% и 2-5%), то процент пересечений был не большой. В среднем это было 24%. Это является нормой для работы с аудиториями. Поэтому мы пустили их в работу.

Самый большой процент пересечения при котором мы работаем это 30-33%

5) Настроить ретаргетинговую кампанию с целью «Охват» вместо цели «Конверсия». Таким образом мы хотели снизить стоимость покупок за счет снижение показателя CPM(цена за 1000 показов). С целью «Охват» CPM, бывает значительно ниже, чем с целью «Конверсия».

6) Вести весь трафик на страницу каталога, а не на главную, как это было раньше. Мы это решили после анализа скорости загрузки и популярности страниц сайта. Аналитика Яндекс.Метрики показала, что страница Каталога загружается быстрее Главной страницы и по популярности стоит на третьем месте.

Для ЭТАПА № 1 мы взяли 4 креатива из самых эффективных, что уже работали до этого. Текст на креативах был короткий. Его было достаточно, чтобы заинтересовать человека для перехода на сайт. В качестве баннера были анимационные картинки с эффектом «Параллакс». На них фон двигался в одну сторону, а собака в другую. Плюс всплывал текст.

Вот скриншоты этих креативов. Лучше всего сработали 2 и 4.

Для ЭТАПА № 2 мы тоже взяли часть эффективных креативов из старых РК, но уже другие, те, что не вошли в кампании первого этапа. Но на этом этапе мы решили протестировать длинные текста. Поэтому часть креативов была с коротким текстом, а часть с длинным. Баннеры были везде одинаковыми.

После тестов стало понятно, что короткий текст В москве работает намного лучше длинного и информативного. А В регионах длинный и короткий текст работают почти на ровне. Чаще всего длинный показывает результат получше.

Вот один из креативов с двумя вариантами текста

Этап № 1

Этап № 2

Что касается аудитории. Тесты показали, что в Москве лучше работает «Purchase». А в регионах хорошо себя показали обе аудитории (Addtocart и Purchase), поэтому оставили их обе в работе. Всё равно у них маленький процент пересечений.

Как видите, во втором этапе кажется, что некоторые показатели и рекламные кампании работают хуже. Но не всё так просто в оценке рекламы в этом проекте.

Есть несколько нюансов:

Учитывая все эти нюансы, мы получаем отличный результат, который устраивает клиента. Мы продолжаем с ним работать дальше. Думаем, у этого кейса будет ещё вторая часть спустя несколько месяцев.

За время работы с нами улучшились многие важные показатели сайта.

Показатели за квартал ДО работы с нами:

Показатели за квартал ПОСЛЕ работы с нами: