+1 774 739 рублей выручки для производителя мебели на Ozon за счет внутреннего и внешнего продвижения

В этой статье описаны результаты продвижения продукции мебельного производства на маркетплейсе Ozon.

Клиент - группа компаний, объединяющая в себе производственные и сбытовые функции. Сфера деятельности - брендированное торговое оборудование, мебель для дома и офиса.

У сотрудников компании из группы отвечающей за сбыт продукции на маркетплейсах появились разногласия среди двух подразделений в плане методов увеличения продаж.

Руководитель одного из подразделений обратился ко мне по рекомендации за помощью.

Обойти по выручке конкурирующее подразделение, в котором на тот момент присутствовал штатный маркетолог компании.

Ситуацию осложняло то, что в руках маркетолога было управление доступом ко всем кабинетам маркетплейсов.

Поэтому было решено создавать новые аккаунты для всех маркетлейсов на другое юрлицо сбытовой компании. С отдельным бюджетом на маркетинг.

Составили план проекта. Начать было решено с Озона, с которого на тот момент шли основные продажи.

Завели новый аккаунт Ozon seller, загрузили основной ассортимент.

Были рассчитаны и обновлены цены для всех товаров с учетом акций. Чтобы оставаться в плюсе даже при добровольно-принудительном участии в акциях Озона)

Запущены 22 рекламных кампании. В основном поисковые, но и трафареты показали себя неплохо)

Настроено получение аналитики по API Озон. Для этого я написал скрипт на языке R, который средствами пакета httr2 запрашивает нужные данные по расходам рекламных кампаний, заказам, выручке с рекламы.

У Оzon есть два доступных API - основной и рекламный. Нас интересуют оба)

Сначала получаем доступ к рекламному API.

Затем получаем данные по заказам, выручке и возвратам за каждый день для каждого sku. Эти данные доступны только по premium подписке Озона.

С помощью пакетов dplyr и jqr преобразуем данные из json в табличный вид.

Отправляем в Гугл таблицу с помощью функции пакета googlesheets4. Таблица будет служить базой данных для построения графиков в Looker studio.

Также можно отправлять данные в базу данных, например MySQL. Но с таблицами работать проще и привычнее всем сотрудникам.

Чтобы не запускать скрипт каждый раз вручную, разместить его на своем сервере. Подошла базовая комплектация VPS сервера c 10 Гб SSD и 2 Гб оперативной памяти.

Загружаем скрипты на сервер с Ubuntu Linux 22. Настраиваем выполнение скрипта каждый час c 6:00 до 23:00 с помощью расписания в cron. При помощи команды

После того как данные с таблице автоматически обновляются пришло время настроить отчеты в Google Data Studio. Которые экономят время сотрудников, по сравнению с ручным заполнением отчетов в excel.

Дашборды дают возможность добавлять данные по себестоимости и другим расходам. Что позволяет видеть реальную прибыльность (или убыточность) по каждому SKU.

ABC анализ позволяет выявить более прибыльные рекламные кампании. Чтобы перераспределить рекламный бюджет в их пользу.

Расход по категориям в разрезе валовой прибыли дает возможность понять какие категории приносят больше прибыли. Часто это категории отличаются от тех, которые делают больше выручки.

Воронка продаж показывает где есть точки роста для оптимизации рекламы и доработки контента карточек.

Для увеличения продаж новых карточек запущены рекламные кампании 4-х основных типов - для маркетплейсов, мастер кампаний, товарные и РСЯ кампании. Основная задача после запуска обучить рекламные кампании, чтобы они "поняли" какая аудитория нам нужна. Затем корректировать стратегии по мере набора статистики.

Собрано семантическое ядро запросов для основных категорий товаров. Проведена группировка, убраны не релевантные запросы, оставлены только целевые фразы - максимально близко характеризующие товар.

Сформировано ТЗ на внедрение в карточки.

Подключено отслеживание позиций по ключевым словам в сервисе moneyplace.io

Соревнование с другим подразделением мы выиграли. После увеличения объема заказов, производственные процессы пришлось перестраивать, чтобы увеличить мощности. По примерным оценкам этот процесс займет около месяца. Затем клиент планирует запустить продвижение на Яндекс Маркет, Wildberries, Авито, Леруа Мерлен.