Как грамотный анализ слабых зон бизнеса помог победить unit-экономику в сложной конкурентной нише

Бизнес, связанный с доставкой цветов и подарков — очень конкурентный. Есть маркетплейсы (например, Flowwow),крупные федеральные игроки, локальные цветочные магазины – все они борятся за аудиторию и покупателей различными способами.

Жесткая конкуренция часто приводит к бездумной трате денег просто потому, что нужны обороты любой ценой. В такую ситуацию попал и наш клиент, сервис заказа подарков и услуг торжественного вручения «Вручалка». Сервис доставляет не только цветы, но и другие подарки: мягкие игрушки, сладости, чайные наборы. Есть услуга по оригинальному вручению презентов, например, аниматорами.

Сервис сменил трех подрядчиков по интернет-продвижению, но никак не мог победить unit-экономику: добиться той стоимости лида и заказа, которая позволяла бы получать прибыль и масштабировать бизнес.

Меня зовут Хрипко Антон, я руковожу агентством «Хаски Digital». В этой статье я расскажу, как и за счет чего наша совместная работа помогла привести unit-экономику к положительным значениям.

Тех, кто прочитает статью до конца, ждет приятный бонус от «Хаски Digital»: расчет unit-экономики вашего бизнеса по цене в 10 раз ниже обычной.

Стартап «Вручалка» в течение года не мог выйти на окупаемость. У клиента был сайт на Tilda, а его продвижение велось через Яндекс Директ, что не приносило нужных результатов. Директору компании порекомендовали обратиться к нам, а мы в свою очередь увидели у «Вручалки» большие перспективы развития: если решить многие «детские болезни» стартапа, то можно достичь высоких результатов для партнера, а значит, получить еще одного довольного клиента на длительный срок и заработать.

После анализа ситуации у нас сложилось впечатление, что предыдущий подрядчик вводил клиента в заблуждение, т.к. рассчитывал количество и стоимость лидов в Метрике по не совсем корректным целям. Это приводило к искусственному занижению стоимости лида.

Например, в Яндекс Метрике были настроены автоцели, которые считают количество отправок форм. Но Метрика учитывает срабатывание цели, даже если посетитель кликнул на кнопку отправки формы, не заполнив ее. А значит, конверсия была завышена. К сожалению, иногда это повышение менялось в разы.

Автоцели — это скорее вспомогательный инструмент, а не альтернатива Java Script целям. Последние настраиваются с помощью небольшого куска кода (скрипта) в теле самого сайта и наиболее точно отражают картину.

Клиент смотрел на неплохую статистику в Метрике и неудовлетворительные обороты продаж и думал, что ему просто нужно больше таких конверсий по меньшей цене, что и являлось основной ошибкой.

Любое сотрудничество мы начинаем с расчета и анализа unit-экономики. Мы разбираемся с текущей ситуацией клиента, анализируем нишу, чтобы понять:

● может ли лид и продажа в принципе стоить дешевле;

● как бизнес может повлиять на предельные значения unit-экономики;

● за счет каких инструментов можно снизить CPL (стоимость лида).

Мы анализируем CJM (Customer Joyrney Map — путь клиента при принятии решения о покупке) и определяем, какие изменения нужны, чтобы достичь цели.

Для расчета unit-экономики нам нужно, чтобы клиент предоставил следующие данные:

● средний чек;

● маржинальность;

● конверсию отдела продаж;

● конверсию сайта;

● дополнительные продажи;

● количество повторных обращений.

Некоторые метрики в расчете unit-экономики брались из расчета «в среднем по рынку». Это нормально на первом этапе работы, в дальнейшем все метрики мы собираем уже по факту.

Мы брали такие допущения:

● Конверсия по автоцели от предыдущего подрядчика, т.к. других данных просто не могло быть на старте.

● Конверсия отдела продаж. На наш взгляд, клиент слишком оптимистично ее рассчитывал, в реальности она была ниже.

Я не могу раскрывать конкретные цифры клиента, но для понимания ситуации можно привести такую таблицу, где реальные цифры мы заменили на буквы и сравнили со средними показателями ниши.

В unit-экономике «Вручалки» CSP (cost-per-sale — рекламные затраты на привлечение продажи) должен был быть в 3,5 раза выше, чтобы быть в рынке. А CPL (cost-per-lead — затраты на привлечение лида) и CPC (cost-per-click — затраты на привлечение клика по объявлению) должны были быть в 13 раз выше! Именно поэтому просто масштабировать рекламу было недостаточно. Сначала нужно было привести unit-экономику к окупаемости, чтобы можно было конкурировать за рекламный трафик.

Для того чтобы понять, как работает клиент, мы используем проверку тайным покупателем, чтобы узнать, насколько качественно отработали менеджеры по вопросу клиента.

Помимо непосредственно готовых букетов, у клиента есть услуга по их оригинальному вручению: с музыкантами, актером-мимом, в ростовых игрушках и т.д. Когда я делал тестовый заказ, менеджер по этому вопросу никак не оповестил меня: сотрудник принял заказ и сразу приступил к его реализации. Он не проявил никакой коммерческой инициативы и не предложил как-то оригинально вручить букет, хотя такая допродажа услуги позволила бы сильно увеличить средний чек.

Мы нашли целый ряд точек роста, который лег в основу плана по улучшению конверсии отдела продаж.

В целом у «Вручалки» были такие слабые зоны:

● низкий средний чек;

● в аналитике не отслеживались повторные продажи;

● не велись никакие маркетинговые активности по работе с уже привлеченной аудиторией;

● при запросе обратного звонка менеджер часто не звонил, а писал в мессенджер;

● иногда стоимость услуги отличалась от той, что заявлена на сайте.

Мы предложили «Вручалке» сосредоточить усилия на том, чтобы поработать над точками роста: увеличить средний чек, конверсию и набрать повторных продаж. Это существенно бы увеличило LTV клиента (Lifetime Value — прибыль за все время взаимоотношений с клиентом). Высокий LTV дал бы гораздо больше «пространства» для привлечения новых клиентов, ведь чем больше прибыли приносит клиент со всех покупок, тем выше может быть стоимость привлечения нового.

Например, unit-экономика клиента рассчитана на:

● стоимость привлечению клиента — не более 1% от суммы всех его продаж;

● средний чек сделки — 1000 руб.

Если LTV низкий и нет повторных продаж, то целевая стоимость привлечения клиента:

1000 (руб.) х 0,01 = 10 руб.

Если в среднем один привлеченный клиент совершает 2 дополнительных покупки, то CPA будет уже:

3000 (руб.) х 0,01 = 30 руб.

Это позволяет экспериментировать со стратегиями и новыми каналами привлечения.

Значительное уменьшение стоимости лида только при помощи рекламных кампаний было бы невозможно. К этой цели нам предстояло прийти вдвоем с клиентом. Нам с точки зрения самих рекламных кампаний, а клиенту — над внутренними факторами.

Мы сосредоточились над работой с конверсией рекламных кампаний, а клиент — над конверсией сайта и отдела продаж. Мы тестировали разные гипотезы, чтобы привлекать трафик по минимальной цене. Фильтровали аудиторию, которая не подходила под unit-экономику.

Для «Вручалки» мы используем товарные рекламные кампании в Яндекс Директе. Они хорошо справляются с продвижением букетов. Товарные РК хорошо автоматизированы, ими проще управлять. Кроме этого используем РК с классической семантикой: [заказать букет], [купить букет], [заказать букет цветов] и т.д.

Мы используем только безопасный для клиента сценарий работы с рекламными кампаниями: с оплатой не за клик, а за целевое действие (заявку). Поэтому нам не нужно анализировать, какие ключи самые конверсионные, какие менее. Мы берем максимально возможный трафик и платим только за тех, кто оставил заявку. А клиент получает прогнозируемый по цене лид, который вписывается в unit-экономику.

Ключевой момент в автостратегиях с оплатой за целевое действие — алгоритму нужно показать статистику с большим количеством целевых конверсий. Тогда алгоритм сможет выявить закономерности и привлекать целевой трафик. Т.к. ниша довольно популярная, у нас не было проблем собрать нужное количество конверсий для обучения алгоритма даже после того, как мы исправили ошибки в Яндекс Метрике с ложным срабатыванием автоцели.

Целевые действия:

● заказ обратного звонка;

● заявка на букет через корзину на сайте;

● звонок в отдел продаж.

Очень важный момент при использовании автостратегий — дневной бюджет рекламных кампаний. Нужно, чтобы он превышал в 10–20 раз стоимость цели. Иначе алгоритм быстро упрется в потолок и не сможет нормально работать. Особенно странно (и мы такое встречали в ЛК других клиентов) видеть, когда дневной бюджет установлен в 1000 рублей, а стоимость цели — 2000 руб.

Мы проанализировали, какими именно букетами чаще интересуются посетители сайта. Например, мы заметили, что детские композиции (букеты из игрушек, из конфет и т.д.) люди просматривают чаще других. Поэтому в торговых РК сделали акцент на них.

Предложили клиенту увеличить торговую матрицу и расширить категорию именно таких букетов, а также предлагали клиенту увеличивать ассортимент к определенным праздникам, например, на День учителя. Под такие даты мы создавали отдельные рекламные кампании.

На что похожа совместная работа? Например, вот одна из успешных идей, как увеличить средний чек. Юрий, директор «Вручалки», предложил сделать страничку для корпоративных (B2B) заказов поздравлений. Скажем, если руководитель хочет поздравить коллектив из 10 женщин с праздником 8 Марта, он может заказать сразу все букеты и услугу по их торжественному вручению. Мы сделали рекламную кампанию, которая находила целевой трафик на эту услугу и ее продажи стартовали.

Конечно, крупные корпоративные заказы увеличили средний чек.

Пока мы работаем исключительно по контекстной рекламе, т.к. пока не внедрены все рекомендации, мы не можем увеличивать рекламный бюджет за счет других каналов. Нужно добиться эффективной работы внутри компании, чтобы рекламные деньги не сливались зазря.

При этом нельзя сказать, что мы не пробовали другие каналы кроме контекстной рекламы. Мы их тестировали, но они требуют качественного визуала продукта, над которым клиент пока еще работает. После того, как визуал будет изменен и рекомендации будут внедрены, можно приступать к масштабированию рекламы.

Нам удалось увеличить средний чек с 3000–5000 руб. до 10 000 руб. совместными усилиями, а также вывести обороты компании на тот уровень, который позволяет стабильно существовать и проводить необходимые изменения для развития.

Кроме того, о более эффективной работе рекламных кампаний косвенно говорит показатель отказов, т.е. визитов по рекламе, когда пользователь уходит с сайта быстрее, чем за 15 секунд. Как правило, это означает, что он кликнул случайно или сразу понял, что ищет совсем другое предложение. Показатель отказов снизился на 20%.

Работа над рекламными компаниями начинается с анализа и расчета unit-экономики. Обычно стоимость этого этапа — 10 000 руб. В него входит:

● встреча и консультация по Zoom,

● 3 часа работы специалиста,

● подготовка резюме,

● прогноз по слабым местам, которые можно улучшить.

Для тех, кто дочитал статью до конца, мы сделаем анализ и расчет со скидкой 90% — всего за 1000 руб.

Чтобы получить расчет, опишите кратко свой бизнес, пришлите письмо на почту info@huskydigital.ru или просто пишите нам в бота https://t.me/Huskydigital_bot. Если вам удобнее в WhatsApp, переходите по ссылке.

Будем рады с вами сотрудничать.