{"id":13812,"url":"\/distributions\/13812\/click?bit=1&hash=7aad8372ebaeed8b9f0411b6538b74104d083797cee812ade3ece5f97be0c878","title":"\u0427\u0435\u043a-\u043b\u0438\u0441\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0431\u0438\u0437\u043d\u0435\u0441\u0430: \u043d\u0443\u0436\u043d\u044b \u043b\u0438 \u0432\u0430\u043c API?","buttonText":"\u041f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u044c","imageUuid":"f6c199c9-f72d-52bc-a539-75fc9e2f6f21","isPaidAndBannersEnabled":false}

Умные торговые кампании Google Ads. Кейс

Дано:

ИМ в категории электроника, мелкая бытовая техника. География – один город-миллионик и область. Период анализа — сентябрь-декабрь, включительно. Расход указан без учета НДС.

Рассказывает Елизавета Жашковская, аккаунт-менеджер, B2basket:

- Клиент обратился к нам в сентябре 2020 года с запросом на комплексное обслуживание и с различными задачами, одна из которых — размещение магазина в Google Shopping и ведение рекламы на его магазин в торговых кампаниях Google Ads.

Специфика заключалась в том, что у клиента ещё не была настроена электронная торговля, и мы не знали какой показатель ДРР будет на старте.

Работа над кампаниями началась с октября — через месяц после настройки электронной торговли и после сбора статистики по действующим кампаниям.

В итоге, первоначальные вводные по сентябрю у нас были такие:

ДРР около 35% и низкий коэффициент транзакций.

Основной нашей целью было создание умной торговой кампании, однако для ее корректной работы нужно достаточно большое количество статистики и фид товаров, в котором нет ошибок.

На первоначальном этапе работы мы создали специальную отдельную торговую кампанию – трафик на которую перераспределяли из кампаний клиента, периодически исключая и добавляя определенные группы товаров в нашу кампанию. Нам было важно не снизить выручку и не увеличить при этом расход. Торговые кампании Google часто могут уйти в период обучения, а трафик в этом периоде становится практически неуправляемым. Чтобы добиться как можно более плавного переноса трафика из одной кампании в другу, необходимо достаточно много времени — у нас на это ушло около месяца. По итогам октября все торговые кампании в аккаунте принесли выручку в размере 5,4 млн. руб., сократив при этом расходы на 420 тыс. руб.:

Параллельно с нашей специальной кампании мы вели торговые кампании клиента, которые показывали следующие результаты:

Как видно из графика, кампания, хоть и была абсолютно новой, быстро набрала обороты и за октябрь месяц проработала с ДРР в 14,7%, что уже более чем в два раза меньше, чем первичные показатели. Тем самым, за месяц мы решили обе поставленные задачи – снизили ДРР и увеличили коэффициент транзакций. В целом, по всем торговым кампаниям, ДРР за октябрь составила 20%. Мы планировали улучшить показатель дальнейшими действиями — а именно, перейти к созданию умной торговой кампании.

Умная торговая кампания в Google является приоритетной, трафик с обычных торговых кампаний перетягивается на умную. Поэтому мы включили ее на все товары, так как это обеспечивает плавный перенос трафика.

На ноябрь совместно с клиентом были поставлены следующие задачи:

1) создать умную торговую кампанию;

2) не потерять трафик и снизить общий% ДРР у всех торговых кампаний;

3) увеличить выручку, не увеличивая расход;

2) в завершении периода разделить умные кампании на 3 группы — в зависимости от маржинальности — и в дальнейшем управлять их трафиком через стратегию по ROAS.

Наша умная кампания сразу и стремительно пошла вверх по выручке и за первый месяц работы утвердилась на ДРР в 13%.

Но все оставшиеся кампании были не менее важны, ведь главной задачей для нас было не допустить просадку по трафику и выручке.

Кроме запуска умной кампании за ноябрь мы сделали:

- аудит фида и корректировку ошибок по нему;

- добавили тег «старая/новая цена» для привлечения внимания покупателя, отображения зачеркнутой цены на Google Shopping;

- для ремаркетинга добавили список клиентов в Google Ads и в аудитории кампании;

- прочие оптимизации.

В ноябре наши кампании показали следующие результаты:

Мы снова смогли увеличить выручку, оставив на прежних цифрах расход. И наша задача с мягким, безболезненным переносом трафика была осуществлена, так как именно кампании нашего агентства привлекли большую часть транзакций. Нам удалось снизить общий показатель ДРР по всем торговым кампаниям до 14,8%. А это на 5% ниже чем за октябрь и на 20% ниже чем за сентябрь.

Но мы решили на этом не останавливаться. В декабре добавили данные по маржинальности в метку продавца (custom label) разделив маржинальность товаров на 3 категории:

-max (высокая)

-med (средняя)

-min (минимальная)

В дальнейшем, в зависимости от метки, мы разделили нашу умную торговую кампанию на 3 умных торговых кампаний и скорректировали ROAS: для товаров с высокой маржинальностью коэффициент ниже, чем, к примеру, для товаров со средней.

ROAS-стратегия или «Целевая рентабельность инвестиций в рекламу» позволяет задавать ставки на основе рентабельности инвестиций. Рентабельность может различаться для отдельных конверсий, но в целом Google Реклама стремится к заданному нами значению. Например, если мы установили значение 500% — Google Реклама будет автоматически корректировать ставки так, чтобы повысить ценность конверсий и при этом достичь целевой рентабельности инвестиций. Корректировка ставок изменяется на каждом аукционе в зависимости от данных, получаемых в реальном времени: когда, на каком устройстве и в каком браузере будет показываться реклама, где находится потенциальный клиент, входит ли он в списки ремаркетинга и т.д.

Позже, в период предновогодних праздников, мы установили сезонную корректировку, которая применяется при распродажах, акциях и т.п. Как правило, в ходе подобных распродаж наблюдается повышение коэффициента конверсии примерно на 50% . Сезонная корректировка позволяет установить прогнозируемый коэффициент конверсии, а стратегия интеллектуального назначения ставок учитывает эту корректировку для выбранного диапазона дат в ходе достижения целевой цены за конверсию.

Используя все вышеперечисленное мы добились следующих результатов:

Вывод:

Средний коэффициент транзакций увеличился. Это означает, что аудитория стала более качественная, целевая. В сентябре данный показатель составил всего 0,63%, в ноябре 0,92%, а в декабре уже 1,81% — троекратный рост за 3 месяца.

В сравнении:

Со старта (сентябрь) до конца года (декабрь) нам удалось снизить ДРР с 34% до 12,5%, увеличить при этом выручку с 4,5 млн. руб. до 15,9. млн руб, превысив долю расходов всего на 500 тыс. руб. (в последний, предновогодний месяц).

Если сравнивать сентябрь с ноябрем, то выручка увеличилась на 3 млн. руб., ДРР снизился до 14,8%, расход снизился на 420 тыс. руб.

Более наглядно рост выручки отображен на графике:

Контроль и оптимизация торговых кампаний — как умных, так и обычных — должна происходить постоянно. После каждого произведенного изменения необходимо время на анализ, оценку его эффективности. Трафик можно перенаправить плавно, однако для этого нужна точная, кропотливая работа и терпение. С торговыми кампаниями Google иногда необходимо немного подождать, чтобы добиться действительно стоящего результата.

0
9 комментариев
Написать комментарий...
Ольга Л

Очень интересная и полезная информация. Спасибо за проделанную работу!

Ответить
Развернуть ветку
Наталья Анпилогова

крутой результат! 

Ответить
Развернуть ветку
Valeriya Lee

Спасибо за полезную информацию! 

Ответить
Развернуть ветку
Настя Кузнецова

Очень интересно! Спасибо

Ответить
Развернуть ветку
Константин Спиридонов

Wow, that's a great result 

Ответить
Развернуть ветку
Кирилл Ковалевский

Неплохая прокачка РК в гугле вышла))

Ответить
Развернуть ветку
B2basket
Автор

Максим, перегружать кампанию излишней детализацией не стоит. Особенно, если это умная кампания. Поэтому будет достаточно разделения на более крупные группы, а выделять из группы модель с конкретным размером можно будет для исключения из показов, если она будет оттягивать на себя слишком большой процент трафика.
Успешных продаж! Спасибо за вопрос, за доверие) 

Ответить
Развернуть ветку
Sergey Kashka

Много дельной информации. Солидарен, что нужно обязательно заниматься оптимизацией торговых кампаний, правда помимо сегментирования полезно также оптимизировать сам товарный фид, например, очень важны названия товаров — они должны быть максимально релевантны поисковым запросам.

Ответить
Развернуть ветку
Максим Печкин

Здравствуйте! Немного не в тему, но
Мы запускаем сейчас торговую рекламу одежды в google, нужна рекомендация.

Подскажите, пожалуйста, стоит ли разделять на размеры модель в группе товаров при настройке рекламы, либо достаточно просто по артикулам выставлять товары?

Не вижу смысла в более детальном разделении на размеры, для чего это может пригодиться. Ведь количество кликов обуславливаются в какой степени наличием

Ответить
Развернуть ветку
Читать все 9 комментариев
null