Кейс: Продвижение интернет-магазина. Продажи на 2,3 млн рублей через Instagram/Facebook

В этом кейсе собрана подробная информация о продвижении интернет-магазина амуниции для собак и их хозяев. О том, какие действия позволили уменьшить количество отказов на сайте, увеличить среднее время пребывания на сайте и уменьшить стоимость покупок.

Что полезного можно узнать из кейса:

– С какой целью лучше запускать ретаргетинговые кампании на узких аудиториях

– На какую страницу сайта лучше вести трафик. По каким параметрам выбирать

– Почему важно держать постоянную связь с заказчиком и получать комментарии по действующей рекламе.

ВНИМАНИЕ! Кейс писался в марте этого гожа на момент выхода обновлений атрибуции, поэтому некоторая статистика подтянута с показателями атрибуции в 28 дней, а далее с 7 днями. С этим Вы столкнетесь на 2 этапе нашего кейса.

Заказчик: Интернет-магазин амуниции для собак и их хозяев «Sleddogsport». Работает по всей России. Склад и компания находится в Москве. На сайте представлены только ведущие качественные бренды: NonStop, MagWay, ManMat, Kong, Hurtta. По словам заказчика, они являются единственными представителями этих брендов в России.

До сотрудничества клиент вёл рекламу самостоятельно, всё было не плохо. Но хотелось, чтобы всё было хорошо. Основной проблемой у заказчика было отсутствие времени для аналитики и более детальной настройки рекламы.

Цель: Улучшить показатели сайта: покупки, посещаемость и так далее. Самое главное это покупки.

ЦА: LAL аудитории (за время работы сайта, у клиента набралось достаточно событий)

Бюджет: 3500 рублей в день

KPI: Покупка не дороже 500 рублей. В идеале 250-350 рублей.

У клиента и до нас всё работало не плохо. Что касается пикселя и систем аналитики, всё работало исправно. Нашей задачей было улучшить результаты. Поэтому мы начали с анализа прошлых отключенных и действующих кампаний.

Этап №1

Что показал анализ?

1) За всё время ведения рекламы самая минимальная цена покупки составляла 245 рублей. А средняя цена была примерно 431 рублей.

2) Клиент тестировал разные Look-a-Like аудитории из которых лучший результат показывали две: 5% addtocart и 5% purchase.

3) Цели кампаний было две: трафик и конверсия.

4) Ретаргетинговые кампании отсутствовали.

5) Не было кампаний с детальной сегментации по ГЕО, плейсментам, полу, возрасту и так далее.

Какое решение было принято? Настроить две рекламные кампании с целью конверсия и вести на главную страницу интернет-магазина.

Первая рекламная кампания была ретаргетиновая. Она настраивались на тех, кто был на сайте, но ничего не купил. Не стали сужать её до тех, кто добавлял товар в корзину или по другим действиям, так как посетителей было для этого не много. Это не имело смысла.

Результат получился хороший. Вот скриншот ретаргетинговой кампании

Вторая рекламная кампания была настроена на холодный трафик. Аудитория была основана на «LaL 5% Addtocart», так как судя по прошлым показателям, она показывала хорошие результаты. Но результаты сильно отличались, исходя от платформы и географии. Поэтому было решено просегментировать эту аудиторию по ГЕО и платформе. В итоге, получилось 4 группы объявлений:

1) LAL 5% . МCK . IG

Реклама отдельно на Москву, так как именно с неё были дешевые покупки с хорошим показателем ROAS. В этой группе объявления показывались только в Instagram

2) LAL 5% . РФ (-СПб-МСК). IG

Выделил Россию за исключением Москвы и Спб. Санкт Петербург вообще решил выключить, так как по данным статистики с этого города покупки были редкие и дорогие. Тоже только Instagram

3) LAL 5%. МСК. FB

То же, что и первая, только Facebook То же, что и вторая, только Facebook

4) LAL 5% . РФ (-СПб-МСК). FB

То же, что и вторая, только Facebook

На скриншотах выше видно, что основные покупки осуществлялись из Москвы. Цена покупок была хорошей и вписывалась в KPI. Но всю статистику рекламной кампании портил Санкт-Петербург. Хоть он и был на втором месте по количеству покупок. Но цена за покупку и ROAS были не очень. В связи с этим отключил гео Санкт-Петербург.

ПОСЛЕ ТЕСТОВ стало понятно, что в Москве покупки делают чаще на платформе Facebook. И по цене они получаются дешевле, чем в Instagram. А вот, что касается всей остальной России, там ситуация была следующая: покупки были дешевле на платформе Instagram.

Вот статистика каждой группы.

Этап №2

После первых тестов мы пообщались с заказчиком и решили:

1) Что будем смотреть, не только на статистику в Facebook и Google, но и на фактические данные самого заказчика. Так получилось, что большинство его клиентов перед покупкой общаются с нашим заказчиком на прямую и потом заказчик помогает своим клиентов оформлять покупку. То есть фактически делает это за клиентов сам. Соответственно в Facebook и другие системы аналитики данные поступают не достоверные. Сквозной аналитики у заказчика, увы, нет.

2) Не разделять по платформам. Так как после первых тестов покупки хоть и стали дешевле, но их стало меньше по объему(по словам заказчика). Поэтому приняли решение, что Facebook сам сумеет грамотно распределить трафик по платформам, где будут более эффективные покупки. Иногда бывают дни, когда нет покупок с Instagramа, зато они есть с Facebook. Именно в такие дни автоматическое распределение по платформам играет нам на руку.

3) Добавим обратно город Санкт Петербург в ГЕО со всей Россией. Так как по словам заказчика с этого города идёт значительный поток покупок. Жаль, что только в самом Facebookе, в статистике этого не видно.

4) Протестировать параллельно с «LaL 5%Addtocart» ещё и «LaL 5%Purchase». Решили добавить в тест Purchase, так как она тоже показывала хорошие результаты в предыдущих рекламных кампаниях. Но из-за недостаточности бюджета мы не смогли сразу, параллельно её тестировать. Теперь такая возможность была, только вначале надо было проверить процент пересечения аудитории между друг другом.

Если брать во внимание две LaL аудитории (2% и 2-5%), то процент пересечений был не большой. В среднем это было 24%. Это является нормой для работы с аудиториями. Поэтому в работу была запущена эта аудитория.

5) Настроить ретаргетинговую кампанию с целью «Охват» вместо цели «Конверсия». Таким образом мы хотели снизить стоимость покупок за счет снижение показателя CPM(цена за 1000 показов). С целью «Охват» CPM, бывает значительно ниже, чем с целью «Конверсия».

6) Вести весь трафик на страницу каталога, а не на главную, как это было раньше. Мы это решили после анализа скорости загрузки и популярности страниц сайта. Аналитика Яндекс.Метрики показала, что страница Каталога загружается быстрее Главной страницы и по популярности стоит на третьем месте.

Для ЭТАПА №1 было запущено в работу 4 креатива из самых эффективных, что уже работали до этого. Текст на креативах был короткий. Его было достаточно, чтобы заинтересовать человека для перехода на сайт. В качестве баннера были анимационные картинки с эффектом «Параллакс». На них фон двигался в одну сторону, а собака в другую. Плюс всплывал текст.

Вот скриншот этих креативов. Лучше всего сработали 2 и 4

Для ЭТАПА №2 были использованы также эффективные креативы из старых РК, но уже другие, те, что не вошли в кампании первого этапа. На этом этапе проходил тест текстов. Часть креативов была с коротким текстом, а часть с длинным. Баннеры были везде одинаковыми для создания равных условий тестирования. После тестов стало понятно, что короткий текст В МОСКВЕ работает намного лучше длинного и информативного. А В РЕГИОНАХ длинный и короткий текст работают почти на ровне. Чаще всего длинный показывает результат получше.

Вот один из креативов с двумя вариантами текста

Покупок: 117

Стоимость покупки: 307,05 р.

Выручка: 557 619,50 р.

Потрачено: 35 925,07 p.

ROAS (окупаемость): 1552%

Покупок: 618

Стоимость покупки: 430,48 р.

Выручка: 1 757 827 р.

Потрачено: 266 039,80 p.

Что касается аудитории. Тесты показали, что в Москве лучше работает похожая аудитория, выделенная из события покупка на сайте. А в регионах хорошо себя показали обе похожие аудитории на тех, кто добавлял в корзину товар и совершил покупку на сайте, поэтому в регионах в работе остались две аудитории.

Во втором этапе кажется, что некоторые показатели и рекламные кампании работают хуже. Но не всё так просто в оценке рекламы в этом проекте. Есть несколько нюансов:

1) При изменении атрибуции и показатели заметно просели. Из-за атрибуции не посчиталась общая статистика по заказам с рекламных кампаний, поэтому пришлось прописывать вручную, ориентируясь на данные заказчика.

2) Три верхние рекламные кампании сейчас действующие. Если их выключить, то со временем показатели станут получше, так как в этом проекте есть отложенные покупки. То есть человек увидел рекламу сегодня, перешел, посмотрел, а купить он может только через неделю. В данном проекте среднее время принятия решения составляет 3-4 дня.

3) Ну и вдобавок, где-то 30-40% покупок с рекламы оформляет сам заказчик. Поэтому они не идут в зачёт рекламных кампаний Facebook.

За время работы улучшились многие важные показатели сайта.

Показатели за квартал до сотрудничества

Визиты: 35 461

Посетители: 25 132

Просмотры: 139 502

Для новых посетителей: 90,5%

Отказы: 26,5%

Глубина просмотра: 3,93

Время на сайте: 2:41

Показатели за квартал во время сотрудничества

Визиты: 33 697

Посетители: 22 345

Просмотры: 160 606

Для новых посетителей: 93,3%

Отказы: 13,7%

Глубина просмотра: 4,77

Время на сайте: 3:20

- Следует в работе с любым сайтом анализировать показатели отказов, скорость загрузки страниц. Основываясь на этой информации, можно настраивать более эффективные рекламные кампании.

– Иногда лучше запускать ретаргетинговые кампании с целью «Охват». Они могут показывать более дешевые результаты.

– Всегда важно держать постоянную связь с заказчиком и получать комментарии по действующей рекламе. Таким образом удастся показывать хороший результат, не только по статистике Facebook, но и по факту. Иногда эти данные могут разниться.

Если у тебя возникли дополнительные вопросы по кейсу или хочешь обсудить свой проект пиши в личку в ВКонтакте с радостью отвечу на все вопросы. .