Кейс: как за месяц в 3 раза увеличить продажи бытовой химии на Wildberries

Где искать точки роста, если оборот компании на маркетплейсе вышел на плато, а дополнительных ресурсов для развития магазина в рамках платформы нет? Показываем на примере кейса клиента Easy Commerce.

Клиент Easy Commerce занимается производством бытовой химии в нескольких категориях — от автохимии до средств для уборки и ухода за бельем. Всего в ассортименте магазина на Wildberries 94 товарных позиции (SKU).

Требовалось увеличить объем продаж, не превышая допустимый порог ДРР (10%). Чтобы выполнить поставленную клиентом задачу, была проведена перенастройка и оптимизация продвижения товаров, привлечены дополнительные отзывы от покупателей. В новую unit-экономику заложили участие товаров в акциях и скидках без снижения маржинальности.

Процесс работы с клиентом можно разделить на несколько этапов: аналитику и подготовку карточек к продвижению, запуск рекламной кампании и работу с отзывами.

Этап 1. Аналитика карточек

Когда карточка товара не оптимизирована под требования маркетплейса, а скидки и участие в акциях не заложены в цену товара, продвижение не даст результата. Поэтому в первую очередь требуется сосредоточиться на работе с ценой.

Анализ unit-экономики показал, что некоторые позиции клиент продавал себе в убыток. Чтобы исправить ситуацию, предложили и согласовали новую экономическую модель. Она учитывала не просто себестоимость товаров и расходы на доставку, но и комиссию маркетплейса, цену продвижения, будущее участие в акциях, риски и маржинальность.

Следующим шагом провели ABC-анализ ассортимента: выделили группу товаров с самыми высокими показателями продаж и выручки за последний месяц (АА). В нее вошли 13 карточек, на проработке которых сосредоточились в первую очередь. Параллельно также приступили к оптимизации карточек из группы B, чтобы в дальнейшем увеличивать выручку магазина.

Этап 2. Подготовка карточек к продвижению

В первую очередь поменяли подход к SEO. Изначально при работе с SEO клиент придерживался стратегии максимального насыщения карточек ключевыми словами. Анализ показал, что это снижало эффективность рекламных кампаний: часть показов приходилась на нерелевантные ключевые слова. После переоптимизации карточек в них оставили только те запросы, которые имеют непосредственное отношение к продукту.

Переработка визуального контента помогла четче выделить УТП товаров.

Пример: добавили сравнение до/после с иллюстрациями, отзывы клиентов, информацию про запах и экономный расход. В результате CTR (показатель кликабельности) карточек вырос с 2,1% до 3,94%.

Этап 3. Запуск рекламной кампании

Завершив подготовительный этап, перешли к работе над привлечением трафика: добавили товары в действующие на Wildberries акции, подключили внутреннюю рекламу. Для этого проанализировали уже запущенные кампании, исключили неэффективные и запустили новые в тестовом формате. После тестирования остановились на двух инструментах — продвижении в поиске и автоматической рекламной кампании (АРК).

Параллельно проанализировали ключевые слова: начали с широкого списка и постепенно оптимизировали его, добавляя нерелевантные запросы в исключения.

Пример: из кампании для товара «Чернитель для шин» исключили запросы, которые не относятся к нему напрямую, чтобы не тратить рекламный бюджет на их показы:

В результате средняя доля рекламных расходов снизилась с 11% до 6%. Стоимость заказа (товар заказали, но еще не забрали на ПВЗ) составила 14 рублей, а стоимость продажи (товар забрали из ПВЗ) — 31 рубль.

Этап 4. Работа с отзывами

Конкуренция на Wildberries очень высокая, а пользователи часто делают выбор на основе рейтинга карточки и количества отзывов. В среднем на одну карточку в категории приходится 2000 отзывов, а в карточках клиента в среднем было 214.

Чтобы исправить ситуацию, подключили инструмент «Отзывы за баллы», который предлагает оставить отзыв на товар за вознаграждение. С его помощью за месяц привлекли 1874 отзыва на все товары.

-------------------------------
Помогаем селлерам управлять продажами на маркетплейсах через E-commerce Tool. Попробуйте инструмент бесплатно ↓↓↓

-------------------------------

Учитывая большое количество новых отзывов, возникла необходимость в их быстрой обработке. Для этого автоматизировали ответы на положительные отзывы по заранее подготовленному скрипту, а также подготовили различные варианты реакций на негатив, опираясь на анализ предыдущих отзывов в магазине клиента.

Анализ показал, что основные причины недовольства покупателей можно разделить на несколько категорий: брак, несоответствие заказу, отсутствие заявленного эффекта, неудовлетворительные свойства товара (например, отсутствие пены или резкий запах) и истекающий срок годности. На негативные отзывы отвечали вручную по заранее подготовленному скрипту для каждого типа негативной реакции.

Пример: если проблема была связана с браком товара, приносили извинения за доставленные неудобства, предлагали оформить заявку на возврат и вернуть деньги. Если проблема была связана с тем, что средство не пенилось, подсказывали, как его лучше использовать.

Значительная часть негативных отзывов была связана с повреждением товара при транспортировке. Клиенту предложили изменить упаковку, чтобы минимизировать риск повреждений и, как следствие, негативных отзывов и возвратов.

Пример: частые жалобы на поломку дозаторов и проливание жидкостей было предложено решить добавлением защитной крышки для тары и изменением расположения дозатора.

По итогам первого месяца работы был внедрен новый подход к подсчету unit-экономики, получено и обработано 1874 отзыва, повышен рейтинг карточек товаров и оптимизированы рекламные кампании. Удалось достичь следующих результатов:

-------------------------------
Если у вас появились вопросы по отдельным частям статьи или рекомендациям, пишите в комментарии или на почту Изи Коммерс ↓↓↓