Речь в кейсе пойдет о проекте для федеральной сети строймаркетов [под NDA], над которым мы в агентстве rosogroup работаем с 2018 года. Клиент к нам пришел с прозрачной задачей: разместить рекламу на поиске, чтобы привлечь новых покупателей на сайт при помощи акции.
KPI были основаны на выходе в положительное значение ROI.
Эволюция стратегии
Этап 1. Старт кампании ⚡
Сеть строй-маркетов находится в 23 городах России: от Москвы и Санкт-Петербурга до небольших с населением ~500 тысяч. Уже на этапе планирования федеральной кампании мы предупредили клиента о том, что одна стратегия во всех городах не будет работать одинаково. В мегаполисе и регионах всё по разному: количество аудитории, пользовательский опыт, предпочтения к оффлайн покупкам и пр.
2 разных флайта, 2 стратегии и результат:
1 флайт — рекламная кампания, таргетированная на Санкт-Петербург, с тестовым посевным бюджетом, приуроченная к запуску нового сайта, где мы тестировали разные форматы рекламных кампаний.
Получилось определить самые эффективные форматы кампаний и категории товаров, которые продаются онлайн лучше всего. Но не получилось достичь нужного показателя ROI.
2 флайт — масштабная рекламная кампания с большим бюджетом, таргетированная на Санкт-Петербург и Уфу, в рамках которой рекламировалось большинство товаров из ассортимента магазина.
Получилось провести масштабную кампанию в двух городах практически по всем категориям товаров и достичь целевого показателя конверсии из поисковых кампаний в Санкт-Петербурге.
Подтвердили сомнения по Уфе — покупательская способность была ниже.
Основой стратегии был цифровой подход с опорой на данные о клиентах. (Подробнее о методологии и технологиях мы расскажем в следующем кейсе). В работе с большим бюджетом и трафиком ручные стратегии проигрывают автоматическим.
Что мы сделали:
- Разметили все действия на сайте, которые только могли придумать и раздали каждому действию вес;
- Разработали матрицу предиктивных сегментов для того, чтобы целенаправленно работать с каждым типом аудитории;
- Внедрили алгоритмы предиктивного анализа в рекламу для управления форматами и ставками;
- Чтобы уйти от семплирования данных, долгого периода обработки данных и других ограничений веб-аналитики на базе Google Analytics и Яндекс.Метрика — мы перешли на работу с сырыми данными.
Этап 2. Пришел Ковид 🦠
3 флайт
Мы планировали запускать следующую масштабную рекламную кампанию с акцией 1 апреля 2020 года, но случилась пандемия и мы оперативно изменили условия товарной акции на бесплатную доставку, которая оказалась актуальной во время локдауна.
Настроили рекламные кампании в тех же форматах, что планировали.
- Динамические объявления в поиске «Яндекса» и смарт-баннеры с рекламой товаров из приоритетных разделов сайта.
При выборе категорий мы опирались на данные прошлых рекламных кампаний, «Яндекс.Метрики» и клиента.
Например, так мы отказались от рекламы товаров для внутренней отделки и декора — пользователи редко заказывают их онлайн без предварительного просмотра в магазине.
- Медийные баннеры.
- Ретаргетинговая реклама
В Google Ads мы настроили рекламу на пользователей, которые начали оформление заказа на сайте, но не завершили покупку. А в «Яндекс.Директе» — на предположительно склонных к конверсии. Это те, кто:
- положил товар в корзину и не закончил оформление заказа;
- совершил покупку недавно и находится в активной стадии ремонта;
- посмотрел определенное количество товарных страниц;
- на основании данных «Яндекс.Метрики» склонен к конверсии исходя из поведения на сайте.
Для небольших городов, где нельзя было обработать текущий спрос при помощи динамических объявлений, добавили классические поисковые кампании на базе опыта с кампания в Санкт-Петербурге.
Результаты второго этапа
Через неделю после запуска и накопления достаточной статистики по кампаниям мы подвели первые итоги работы:
Даже с учетом повышенного спроса, общий ROI рекламной кампании и ROI кампаний большинства городов были отрицательными из-за небольшого количества заказов из рекламных систем.
Этап 3. Обновляем настройки ⚙
Проанализировав результаты, мы поставили новые задачи: вместо проведения рекламных кампаний с широким охватом нам нужно было обработать резко выросший спрос на строительные материалы. Поэтому мы сосредоточились на самых конверсионных инструментах и внесли изменения в работу:
- Отключили медийные кампании в рекламной сети «Яндекс», совсем отключили рекламные кампании в Google Ads. Такие форматы не давали прямых конверсий. Средства с кампаний мы перераспределили на динамические объявления, которые показали наибольшую эффективность.
- Добавили новые аудитории ретаргетинговой рекламы в «Яндексе». Такой формат помог увеличить повторное взаимодействие с большим количеством пользователей, которые посещали сайт и совершали целевые действия.
- Отключили группы с низкой конверсией в динамических объявлениях и смарт-баннерах. Кампании такого типа ежедневно прорабатывались на предмет нецелевых запросов.
- Изменили поисковые кампании городов с низким трафиком
В итоге, показатели рекламных кампаний значительно улучшились после корректировок:
В отдельные отрезки времени за счёт технологий предиктивного анализа и оценки потенциала к конверсии нам удавалось обогнать ROI всех ретаргетинговых инструментов из базового арсенала Яндекса (в т.ч. сегмента «брошенная корзина») по ROI:
Данные за май 2020 г.
Выводы
- без автоматизации и предиктивного анализа невозможно управлять большим бюджетом и трафиком;
- для достижения высоких показателей ROI необходимо копить данные об аудитории, ее пользовательском опыте на сайте и за его пределами;
- работать персонализировано с сегментами, которые готовы совершить покупку.
Если от хорошего стремиться к лучшему — будет успех и много лидов) Желаем удачи!