Как HOFF поэтапно изменил структуру кампаний в Директе и смог увеличить оборот на 76% YoY

Hoff продает мебель и товары для дома в 59 магазинах России, поэтому рекламные кампании бренда сильно сегментированы. Специалисты рассказали, как они перешли на автостратегии в таких условиях и обеспечили обучение алгоритма.

Hoff давно запускает кампании в рекламной сети Яндекса. Сети приносят клиенту существенную от общего объема долю продаж. Но начиная со второго квартала 2021 года оборот в сетях начал снижаться, а доля рекламных расходов — расти.

Так по сравнению со вторым кварталом 2020 года, оборот потерял 78%, а ДРР увеличилась на 165%. Ситуация в третьем квартале развивалась так же.

На четвертый квартал 2021 года задачей Hoff было восстановить эффективность кампаний и увеличить доход от performance кампаний в Рекламной сети Яндекса год к году.

• Протестировать объединение кампаний на одной категории

• Перевести тестовую кампанию на оптимизацию конверсий
• Попробовать модель оплаты за конверсии
• При успешном тесте поэтапно масштабировать решение на другие категории

Рекламные кампании Hoff в сетях были сильно сегментированы по категориям и гео. Это удобно для ручной оптимизации, но мешает обучению автостратегий, необходимо получать от десяти конверсий в неделю в рамках рекламной кампании. Так команда Hoff решила укрупнить текущие кампании.

Кампанию стали поэтапно укрупнять, начиная с приоритетных категорий для бизнеса с самой низкой положительной динамикой год к году. Постепенные изменения позволяют меньше рисковать — в случае плохих результатов можно быстро и без потерь откатиться к предыдущим настройкам.

Их подвели по категории «Диваны» — она приносила большой объем заказов и оборота на поиске, но в сетевых кампаниях результаты по ней были низкими.

Чтобы укрупнить категорию, разделенные по гео кампании объединили в две — по Москве и области и по регионам.

Затем кампанию перевели на оптимизацию по заказам. От внесения изменений до накопления достаточной статистики на каждую категорию потребовалось четыре недели. Результаты оценивали месяц к месяцу — до внесения изменений и после: доля рекламных расходов по диванам снизилась на 48%, доход вырос на 280%, а уровень конверсионности — на 252%.

После успешного теста на категории «Диваны» решили масштабировать остальные категории.

При оптимизации по CPA важно количество и качество данных для обучения и работы алгоритмов. Однако не всегда укрупнение кампании позволяет собрать достаточный объем конверсий. В некоторых случаях даже укрупнение кампаний не позволяло собирать по десять конверсий в неделю, необходимых для обучения и стабильной работы алгоритмов.

Проблема часто встречается при внедрении автостратегий и усложняет масштабирование на часть кампаний. Решить проблему может оптимизация на микроконверсии. Например, когда на старте системе не хватало данных по цели «Заказ», рекламные кампании переводили на стратегию с оптимизацией на цель «Корзина». А когда накапливалось достаточное количество данных по цели «Заказ», кампании вновь назначали эту цель, как самая значимая.

Переход на автостратегии с оплатой по модели CPA сделал рекламные кампании в Рекламной сети Яндекса намного эффективнее, увеличил доходность и количество трафика. И в итоге позволил не только вернуть показатели в РСЯ на высокий уровень относительно предыдущего квартала, но и улучшить эффективность год к году. А все оставшиеся категории в сетях Hoff также перевели на автостратегии.