За 2 года подняли контекст с минусов до 330 тысяч ₽/месяц магазину тканей, хотя Google ушел и автостратегии не работали

Какие инструменты использовали, какие гипотезы тестировали, чем компенсировали уход Google из России и почему не для всех подходят автостратегии и товарные площадки.

Мы в jam.agency занимаемся платным трафиком для eсommerce-проектов. В 2020 году к нам пришел интернет-магазин тканей reava.ru.

О клиенте

Анастасия, владелец бизнеса, только запустила интернет-магазин и нуждалась в привлечении клиентов. Знакомый посоветовал ей Jam Agency.

Магазин ориентировался на розницу и оптовиков. Это вызывало сложности: большой разброс среднего чека, из-за которого сложно прогнозировать результаты и рассчитывать KPI. Только на b2b-аудиторию в контексте таргетироваться невозможно, потому что физические и юридические лица набирают одинаковые поисковые запросы.

Анастасия начала продвижение с Instagram*, поэтому у магазина уже была небольшая база клиентов.

Результаты

На старте мы согласовывали с клиентом максимальную стоимость заказа — не более 700 ₽. В итоге сократили стоимость до 300–400 ₽ и за счет этого вышли в стабильный плюс через несколько месяцев после начала работы.

Ключевые изменения, которые принесли прибыль

Примечание. Мы скорректировали данные по прибыли, заказам и среднему чеку, чтобы не показывать реальные данные клиента.

В первые месяцы нашей работы мы запустили рекламные кампании и настроили аналитику.

Начали с обычной поисковой рекламы по самым прибыльным с точки зрения клиента направлениям. Это то, что настраивается в первую очередь, чтобы контекстная реклама начала приносить прибыль, а мы — получать данные для оптимизации и подключения новых инструментов.

Увидели, что реклама приносит чистый, целевой трафик: CTR 19% и конверсия в добавление товара в корзину 6%.

Однако несмотря на хорошие промежуточные метрики, в плане прибыли реклама работала в сильный минус. Это отражалось и на стоимости заказа, которая была выше оговоренной максимальной почти в 10 раз.

Мы начали искать причину, почему реклама работает в сильный минус. Если бы такие минуса продолжались и дальше, клиент бы просто ушёл.

В прошлом периоде мы выявили проблемы, которые могли быть причиной такого большого убытка. Нам требовалось время, чтобы протестировать новые гипотезы и разобраться с неполадками на сайте и в аналитике.

Гипотеза: не можем отслеживать все способы покупки и теряем часть заказов. Возможно, на самом деле прибыль больше

Помимо добавления в корзину, купить товар на сайте можно с помощью онлайн-консультанта, через переписку в WhatsApp или форму заказа звонка. Но по этим заказам нельзя было отследить источники и определить, пришли ли они с контекстной рекламы или откуда-то еще.

С учетом этих заказов, возможно, прибыль с контекстной рекламы была бы больше.

Мы сверили данные с сентября по ноябрь. Оказалось, что 96% заказов оформляются через корзину и на выявление источников оставшихся заказов потребуется затратить слишком много времени. Мы пришли к выводу, что целесообразно учитывать заказы только через корзину.

Мы поняли, что реклама работает в минус по другой причине, и продолжили ее искать.

Гипотеза: неправильно считаем прибыль и поэтому ориентируемся на слишком высокую стоимость заказа

Даже кампании, где стоимость заказа не превышала 700 ₽, не приносили прибыли. Мы решили посмотреть реальные данные продаж и на основе них скорректировать стоимость заказа.

Изначально мы брали данные с сервисов аналитики: Яндекс.Метрика и Google Analytics. На сверку данных с CRM в начале не было времени: важно было быстрее запуститься и набрать достаточно заказов с контекстной рекламы, чтобы их можно было анализировать. Когда заказов собралось достаточно, мы посмотрели прибыль с них в МойСклад.

В Метрике и Google Analytics мы смотрели ID заказа, кампанию, группу и ключевое слово, с которого он пришел. Статус заказа и сумму оплаты проверяли через МойСклад.

Мы увидели, что часть заказов оплачивалась не полностью. Например, пользователь заказывал на 10 000 ₽, а оплачивал только половину.

Как изменились данные по некоторым кампаниям и по суммарной прибыли после отслеживания через МойСклад

По части каналов разница в прибыли была около 15%. Поначалу может казаться некритичным, но только при небольших бюджетах. Чем больше рекламные расходы — тем больше потери из-за неточных данных.

Снизили максимальную стоимость заказа

Через МойСклад мы также выяснили, что около 30% заказов не оплачиваются вовсе. В этом и крылось несоответствие: мы быстро посчитали максимальную стоимость заказа и не учли неоплаченные заказы.

Теперь настало время добавить коэффициент неоплаченных заказов и на основе него скорректировать максимальную стоимость заказа, чтобы начать оптимизировать имеющиеся рекламные кампании.

Экономическая модель до отслеживания оплаты и отмены заказов:

Прибыль с одного заказа = средний чек × маржинальность

Скорректированная экономическая модель:

Прибыль с одного заказа = средний чек × маржинальность × 0,7 (доля оплаченных заказов)

После обновления экономической модели мы снизили максимальную стоимость заказа с 700 ₽ до 400 ₽. Если стоимость будет выше, она сравняется со средней прибылью с одного заказа — а значит, реклама будет работать в ноль или приносить убыток.

Заложили стоимость заказа для наименьшего среднего чека

С одних рекламных кампаний мы привлекаем две разные аудитории: b2b и b2c. И средний чек для них сильно отличается. Мы не можем его прогнозировать и не можем им управлять. Поэтому стоимость заказа заложили такую, чтобы даже при минимальном чеке реклама все равно приносила прибыль.

Если средний чек повысится, реклама будет приносить прибыль и при более высокой стоимости заказа. Но мы ориентируемся на худший сценарий, при котором к нам будут приходить только b2c-клиенты.

По итогу еще двух месяцев работы реклама принесла 6 000 ₽. Если такая прибыль будет и в дальнейшем, клиент откажется от контекстной рекламы.

Оптимизировали кампании на основе новой стоимости заказа

Теперь мы знали причину, по которой реклама в прошлые месяцы работала в убыток: мы ориентировались на слишком высокую стоимость заказа.

Мы снизили ставки по рекламным кампаниям, группам объявлений и ключам, которые работают в убыток. Отключили те, которые не видели смысла оптимизировать. Подняли ставки там, где стоимость заказа была ниже 400 ₽, чтобы получать больше заказов.

В этом периоде нам подыграл повышенный средний чек

Было больше b2b-клиентов с высоким средним чеком. Плюс, мы увеличили количество заказов. Поэтому несмотря на стоимость заказа выше 400 ₽, все равно получили большой прирост прибыли.

Контекстная реклама начала приносить прибыль. Основной прирост дала оптимизация кампаний с учетом новой максимальной стоимости лида. Нам нужно было обеспечить стабильную прибыль и на следующие месяцы, чтобы для клиента был смысл вкладывать больше в контекстную рекламу.

Столкнулись с проблемами с сезонностью

Оказалось, что летом серьезно падает спрос на ткани — для одних товаров сезон уже прошел, а для других еще не наступил. Одни ткани покупают для платьев и костюмов перед выпускными, другие — ближе к зиме для пошива теплой одежды.

В конце июня мы впервые столкнулись с падением прибыли из-за сезонности. Нам нужно было научиться ее компенсировать и выйти на уровень прибыли с прошлого периода. Для этого мы начали строить новые гипотезы и тестировать новые инструменты.

Попробовали автостратегии

Мы столкнулись с рядом проблем, когда начали тестировать этот инструмент:

В итоге автостратегии приносили мало заказов и мы решили от них отказаться. Ручное управление было эффективнее

Нам не удалось компенсировать сезонный спад, и прибыль от контекстной рекламы снова просела. Мы должны были выйти на показатели прибыли до июля, чтобы вложения клиента в контекстную рекламу окупались.

Протестировали корректировки на ретаргетинг

Мы выделили посетителей сайта, корзины и тех, кто начал оформление заказа. Для этих аудиторий повысили ставки, чтобы они видели нашу рекламу чаще. Если они с нами знакомы, разумно, что они с большей вероятностью совершат покупку.

Стоимость заказа у этих аудиторий получилась ниже в несколько раз. Реклама стала работать эффективнее, и мы увеличили прибыль за счет этого.

Количество заказов выросло, но из-за наплыва b2с-клиентов прибыль уменьшилась

Средний чек у b2c-клиентов ниже. Из-за этого прибыль снизилась даже при том, что количество заказов увеличилось.

Реклама приносила прибыль неустойчиво. Из-за колебаний среднего чека в один месяц результат мог быть 60 000 ₽, а в другой 100 000 ₽. Нам нужно было превратить контекстную рекламу в стабильный канал, который приносит много прибыли. Тогда клиент бы пожелал его масштабировать.

Начали тестировать Мастер РК

Мастер РК подбирает аудиторию для рекламы с помощью технологии Крипта. Инструмент основывается на данных о людях, которые совершили покупку, и показывает рекламу тем, кто похож на эту аудиторию. В конце ноября 2021 Яндекс открыл Мастер РК в бета-тестирование, и мы сразу начали его применять.

В Мастере РК мы платим фиксированную цену за заказ. При настройке важно найти баланс: если поставить низкую цену, то кампания перестанет приносить заказы; если большую, то реклама будет работать в убыток. Цену конверсии мы подгоняли под максимальную стоимость заказа, чтобы инструмент приносил прибыль.

Сначала инструмент показывал себя плохо. Мы настраивали его на узкие поисковые запросы по конкретным тканям, и он не работал. На других проектах Мастер РК тоже был не очень эффективен, и мы уже хотели отказаться от этого инструмента.

В качестве гипотезы решили попробовать привлекать клиентов не по узким категорийным, а по общим запросам. Вдобавок, мы попробовали включить автотаргетинг: запросы подбирались автоматически на основе содержания объявления. И это сработало: Мастер РК начал приносить много заказов по оптимальной цене.

С другими инструментами и на других проектах часто все работает наоборот: большинство заказов приходит по узким запросам и списки ключей для этого лучше отсеивать вручную.

Масштабировали Мастер РК, когда поняли, что инструмент показывает себя удачно

Мы начали увеличивать бюджет там, где были наибольшая прибыль и средний чек. Результаты после масштабирования инструмента:

Мастер РК — не панацея. При работе с ним возникали сложности, которые нам приходилось решать:

Кейс Reava — скорее исключение из правил. Мы пробовали Мастер РК для другого клиента, который занимается продажей спортивного оборудования — и там после перебора различных вариантов настроек в итоге решили отказаться от инструмента.

Обновили товарный фид для Google Shopping

По нашему ТЗ разработчики клиента скорректировали сайт, чтобы Google брал с него все характеристики товара. Изначально у товара было несодержательное название, из-за которого он не отображался по ключевым запросам. Теперь в параметрах товара мы передаем все значения: цвет ткани, назначение, плотность, принт, страна производства.

Сейчас реклама Google не работает, но товары из фида по-прежнему показываются в поисковой выдаче. По более узкому запросу большинство товаров из магазина Reava. Этот канал принес за 2022 год около 50 000 ₽ прибыли.

Общими усилиями за счет всех инструментов привели много клиентов с высоким средним чеком

Теперь рост количества заказов коррелировал с увеличением прибыли:

Мы оптимизировали сайт, сняли все сливки с недавно вышедшего Мастера РК и усилили его обновленными кампаниями в Google. Это дало мощный прирост прибыли. Мы научились приводить много b2b-клиентов по низкой стоимости и смогли поставить абсолютный рекорд прибыли за все время работы.

Впереди нас ждал сезонный спад, который проверял на прочность новые инструменты. Нам нужно было научиться держать высокую прибыль в течение всего года.

Компенсировали сезонность

На те категории товаров, для которых сезон подходил к концу, мы снизили ставки. На категории товаров с пониженными ставками, мы наоборот их повысили.

Правильно скорректировать охват и оптимизировать рекламные данные получилось благодаря большому количеству данных — на тот момент мы работали с клиентом уже полтора года. Помог также Мастер РК Яндекса.

Несмотря на стабильную прибыль, работа продолжается. Мы планируем выходить на новые аудитории и тестировать новые инструменты. Так клиент будет и дальше масштабировать контекстную рекламу, получая с нее еще больше прибыли.

Пробуем находить b2b-клиентов через look-alike-аудитории

Мы пробовали показывать рекламу аудиториям, которые похожи на покупателей с высоким средним чеком. Эксперимент оказался неудачным и аудитория показала себя плохо.

Тестируем Товарную галерею Яндекса

Инструмент приносил заказы, но работал в убыток. Но когда поделили аудиторию на постоянных и новых клиентов, оказалось, что этот инструмент дает 80% новых покупателей.

Планируем протестировать оптимизацию фида в Товарной галерее Яндекса. В Google такой формат сначала тоже не зашел, но после оптимизации динамика была положительной.

Попробовали отдельно выделить брендовый трафик

Заметили что Мастер РК дает заказы по брендовому трафику — оплата рекламы в этой РК происходит за оформленный заказ. Решили попробовать отделить брендовый трафик и установить более высокую ставку за конверсии по не-брендовым запросам, чтобы получать больше заказов и прибыли.

Гипотеза не подтвердилась и при разделении кампании на брендовые и не-брендовые запросы число заказов существенно не увеличилось. Для Мастера РК лучше, когда все данные в одной куче, чтобы он лучше на них обучался и приносил больше прибыли.

Тестируем динамические поисковые объявления

Динамические поисковые объявления помогают охватить релевантные запросы, которые могли быть упущены при настройке рекламы. Объявления создаются на основе содержания сайта, в заголовок подставляется поисковый запрос пользователя.

Кампания работает хуже других с точки зрения прибыли — около 40 000 ₽ в месяц. Но часто клиенты, которые видят такое объявление, потом приходят с других каналов и делают покупку. Мы не отключаем и продолжаем тестировать, чтобы убедиться, что механика в виде первого контакта действительно окупается.

В этом проекте нам помог фокус на постоянное, методичное тестирование инструментов. Если бы мы просто понадеялись на популярные инструменты вроде автостратегий и товарных площадок, которые почти везде хорошо себя показывают, то контекстная реклама бы не выстрелила.

Советуем не торопиться с оценкой результата контекстной рекламы, если вы ранее с ней не работали. Первые месяцы после запуска скорее всего будут убыточными. Они уйдут на подготовку сайта, отсеивание нерабочих гипотез, построение прозрачной аналитики и сбор данных о продажах с рекламы.

Отзыв клиента

Если у вас интернет-магазин и контекстная реклама не масштабируется или расходы на нее растут быстрее прибыли, приходите к нам на аудит. Мы погрузимся в проект и подумаем, как исправить ситуацию.

Читайте наш телеграм-канал. Спамить постами не будем: одна-две публикации с подробными кейсами каждый месяц.

Как архитектура рекламных кампаний влияет на выручку интернет-магазина: кейс 3X выручки на 60 000 SKU за 3 месяца

Ecommerce: увеличить выручку с 250 тысяч до 1,25 млн рублей за счет базовых инструментов контекстной рекламы

*Meta, которой принадлежит Instagram, признана в России экстремистской организацией