КЕЙС: Внешняя реклама для ВБ. Увеличил продажи в 2 раза за месяц через таргет ВК. Внешняя реклама для маркетплейсов

Кейс — подробный гайд по настройке внешней рекламы для маркетплейсов (WB, OZON).

Как я увеличил продажи на WB на 91%, при этом снизил стоимость перехода на 97% и цену за клиента на 19% с помощью внешней рекламы:

Ко мне обратился маркетолог компании с целью запуска внешней рекламы для бренда одежды на WB.

До этого реклама в ВК уже была запущена, но предыдущего таргетолога отстранили от работы из-за слабых результатов.

Главной задачей в проекте было привлечение трафика на карточки товаров и магазин бренда внутри WB. Ключевым требованием являлось достижение минимальной стоимости клика (CPC) при максимально высоком уровне кликабельности (CTR).

Внутренняя конверсия магазина в покупку составляла около 4%, поэтому особое внимание следовало уделить рекламным показателям, чтобы добиться максимальной эффективности и рентабельности.

После созвона, мое коммерческое предложение согласовали, на следующий день оплатили — и я приступил к работе.

Так как до меня уже работал таргетолог, и его рекламные кампании сохранились в кабинете, первым делом я провёл аудит предыдущих рекламных кампаний.

В ходе анализа удалось выявить ряд ошибок, а также неудачные офферы и креативы, показывающие низкий CTR и высокий CPC, которые фактически сливали бюджет.

Магазин продаёт джинсы, поэтому важно было понять, какие тренды в этой категории актуальны на данный момент.

Хотя джинсы — базовая и повседневная вещь, у них есть своя сезонность спроса. Основной пик приходится на март и май, а сентябрь и октябрь также показывают повышенный интерес (рекламу я настраивал в октябре). В целом же популярность запроса остаётся стабильной на протяжении всего года.

Поскольку мы работаем не с базовыми джинсами, а с трендовыми моделями вроде широких джинсов-багги, сбор и анализ конкурентов проводился вручную. Это дало возможность лучше понять интересы целевой аудитории и выделить тех конкурентов, у которых товарная линейка наиболее близка к нашей.

Я спарсил промопосты конкурентов, чтобы изучить их подход к рекламе, оценить результаты их кампаний и выработать первые гипотезы.

Кроме того, для каждого конкурента я отдельно проанализировал демографические данные целевой аудитории, чтобы вторично отфильтровать группы конкурентов.

Анализ целевой аудитории показал, что основной поток покупателей составляют женщины в возрасте 25–35 лет. Благодаря данным внутреннего аналитического сервиса, мне не пришлось проводить дополнительное исследование — вся необходимая информация уже была доступна и позволила сразу строить стратегию продвижения.

Я составил интеллект-карту, чтобы визуально структурировать наиболее релевантные аудитории для дальнейшего парсинга и сбора данных. После того как ключевые аудитории были найдены, отсортированы и отфильтрованы, я перешел к первичному этапу запуска рекламных кампаний.

Маркетолог настаивал на максимально быстром запуске тестовых кампаний, чтобы не повторять ситуацию с предыдущим таргетологом, чьи сроки и результаты оказались неудовлетворительными. В связи с этим было решено отказаться от минимальных бюджетов на каждое объявление и согласовать стратегию с увеличенными дневными лимитами. Такой подход позволил быстрее охватить большую аудиторию, выявить наиболее эффективные объявления и сразу приступить к их оптимизации. Несмотря на понимание рисков, решение было продиктовано необходимостью ускорить процесс.

В первый день работы удалось получить следующие результаты: CTR — 0,53 %, CPC — 22 ₽. Я тестировал самые «горячие» аудитории, а дополнительной целью тестовых кампаний было определить, какие модели джинсов вызывают наибольший интерес у пользователей. Для этого я отобрал небольшой набор разных моделей, внедрил UTM-метки в объявления для отслеживания трафика и помимо офферов и креативов тестировал ещё и ассортимент.

На тестовый период было выделено 10 000 ₽. Эти средства были потрачены за 6 дней, по итогам которых удалось закрепить следующие результаты:

Из-за ограниченного времени и быстрого расходования бюджета на этапе тестирования окончательные выводы по основным кампаниям сделать не удалось. Тем не менее, удалось определить несколько наиболее привлекательных моделей джинсов и аудитории с хорошими результатами. При этом в рамках основных кампаний я продолжал тестировать новые гипотезы, чтобы постепенно улучшать стратегию и показатели.

В первые дни основной рекламной кампании я стартовал плавно, с небольшими бюджетами, чтобы оптимизировать объявления планомерно и не перегружать алгоритмы. В итоге день завершился со средними показателями: CTR — 0,70 %, CPC — 11,39 ₽, при этом некоторые кампании показывали CPC всего 6 ₽. А переходов в магазин составило 32.

Кроме того, дополнительно ко мне обратились за услугой посевов. Обычно я отказываюсь от таких доп-работ. Но мы хорошо поладили с маркетологом, поэтому хотелось помочь.

Я выписал и проанализировал релевантные каналы и группы, где сосредоточена наша целевая аудитория. Весь трафик — как с таргетированной рекламы, так и с посевов — направлялся через диплинк. Это позволяло пользователям мобильных устройств переходить сразу на нужные страницы приложения, минуя веб-сайт, что повышало конверсию.

С посевов мы получили 408 переходов с четырёх каналов при бюджете 10 200 ₽, что составило 25 ₽ за переход. Для Telegram такие показатели можно считать довольно хорошими.

При этом некоторые объявления внутри кампаний показывали CTR выше 1 %, и стоимость клика составляла примерно 12 ₽.

Было — 27 ₽ | Стало — 21 ₽

Снизился на 22,2 %

Было — 0,22 % | Стало — 0,42 %

Увеличился на 90,9 %

Было — 398 | Стало — 787

Рост составил 97,7 %

Было — 11 | Стало — 23

Увеличение на 109%

CPC ↓ 22,2 %

CTR ↑ 90,9 %

Переходы по рекламе ↑ 97,7 %

Количество покупателей ↑ 109%

На данный момент проект продолжается. Конверсионная связка уже найдена, а в планах стоит масштабирование клиентской базы в 5–10 раз.

Если что-либо осталось неясным по этому кейсу или у вас возникли любые другие вопросы, буду рад ответить — просто напишите мне в личные сообщения:

Написать в telegram