Серия мини-кейсов про критические ошибки интернет-магазинов, которые мешали росту продаж и прибыли. Один кейс – одна ошибка. В шестом материале расскажем, как  невнимание к товарному фиду в 3 раза снижало кликабельность рекламных объявлений. Из-за чего продажи интернет-магазина БАД уменьшались, а ДРР (доля рекламных расходов) достигала 33%, съедая большую часть  прибыли.

Клиент:

Интернет-магазин БАД неплохо развивал продажи на волне растущего спроса на биодобавки. Рынок процветал начиная с 2019 г., но весной 2022 резко упал из-за снижения доходов населения и роста стоимости БАД. Количество покупок у нашего клиента стремительно уменьшалось. И даже увеличение рекламного бюджета не давало роста продаж. 

Ошибка:

Когда мы проводили аудит, обнаружили, что у рекламных объявлений клиента низкий показатель CTR (кликабельность). Особенно критичный уровень был у офферов в динамическом поиске в формате товарной галереи, смарт-баннерах и Товарной кампании — всего 0,43%. Такие кампании автоматически генерируют объявления подбирая контент из товарного фида — файла с информацией о товарах с сайта. Мы стали проверять сам фид и увидели, что он совершенно не доработан и передает нерелевантные данные для объявлений. Что и стало причиной низкой конверсии с рекламы.

Последствия для бизнеса:  

Низкий процент кликабельности объявлений 0,43% (при нашей норме выше 1%) приводил к снижению трафика на сайт и росту ДРР (доли рекламных расходов) — до 33%.

Как исправили:

Детально проработали фид по всем параметрам.

1. Релевантный подбор условий показа товара. 90% фидов по умолчанию имеют древовидную структуру, дублирующую контент сайта. Это неудобно тем, что при подборе условий показа алгоритмы Яндекса учитывают все категории: широкие материнские и целевые дочерние.

Например, материнская категория «БАД от стресса»,  дочерние — «магниевый комплекс», «растительный мелатонин» и еще к ним подтягивается «комплекс для снижения веса», потому что в его составе есть ингредиенты, влияющие на нервную систему тоже.

Чем это плохо? Пользователь вводит в поиск запрос «купить бады от стресса» и видит объявление с БАД для снижения веса. Вместо клика на свое объявление, рекламодатель получает заряд раздражения от пользователя, который нашел совсем не то, что искал.

Именно поэтому мы избавились от древовидной структуры, оставив категории равноуровневыми без вложенностей.

2. Заголовок. Тег <name>  важнее всех для корректного показа объявления по поисковым запросам пользователей. Поэтому сюда добавляли содержательную  информацию о назначение или главных свойствах препарата.

Сравните, какими были названия в объявлениях до доработки фида и какими стали после по поисковому запросу  «бады для похудения»:

В объявлении по старому фиду пользователь видит только название препарата, которое ни о чем ему не говорит. А из оффера по новому фиду сразу понятно назначение БАД, и оно соответствует запросу потенциального покупателя

3. Описание. В параметры <description> и <param>  добавляли значимые короткие УТП, описания и характеристики товара. Заполняли их максимально, чтобы повысить релевантность подбора для алгоритмов Яндекса. 

4. Иллюстрации.  В изображениях БАД важны: хорошее качество визуализации, четкость и простота. Алгоритмы кампаний сами подбирают картинки из фида. Поэтому мы следили, чтобы первыми в списке (если изображений несколько) стояли самые красивые визуалы, адекватно и понятно изображающие продукт.

5. Цена. Везде, где была возможность, задействовали тег  <oldprice>, то есть кроме финальной цены указали в фиде цену до скидки. Все покупатели любят выгоду, особенно сейчас, когда цены растут, а уровень доходов снижается. Поэтому, мы выставляли этот тег, даже если скидки фактически не было. Проверяли, как стимулируют ценами конкуренты, чтобы наша скидка выглядела реалистично.

На иллюстрации слева объявление сгенерированное по старому фиду. Вы можете видеть, что изображение подобрано неудачно — мелкое, сливается с белым фоном. В объявлении нет старой и новой цены. В заголовке только одно слово — ни о чем не говорящее название. Справа объявление по новому фиду. Картинка контрастная, препарат хорошо и привлекательно выглядит, есть старая и новая цена, есть содержательное название.

Результат:

Проработали товарный фид и увеличили кликабельность объявлений более чем в 2 раза (с 0,43% до 1,03%) и при этом снизили  ДРР с 33% до 22%.

Если вы хотите успешно запускать продвижение, мы можем сделать аудит и проверить стратегию вашей контекстной рекламы.

Оставить заявку на аудит и стратегию можно на нашем сайте: makodigital

Скачайте 5 чек-листов агентства МАКО, которые закрывают реальные потребности digital-маркетинга. Это не поверхностные советы, а практические инструменты, которые мы используем в работе с десятками проектов.

Как рекламировать сезонные товары в несезон? Что поможет увеличить средний чек на сложное оборудование? Когда алгоритмы Директа ― друзья, а когда не стоит им подчиняться? Поставщик климатической техники рекламировался в убыток. А потом научился собирать горячую аудиторию круглый год, продавать дорогие кондиционеры, применил трехходовочку в ЕПК Яндекса и вырос в 5 раз.

Краткое содержание для ЛЛ:

1) Контекстная реклама кондиционеров была убыточной – расход в 1,5 раза превышал доход

2) Никто не знал, сколько лидов приходит с рекламы на самом деле. Отследили путь клиента и настроили правильный учет обращений

3) Начали рекламу в несезон – продаж мало, алгоритмы не учатся. Оптимизировались по микроцелям и увеличили продажи вдвое

4) Заказы выросли, но всё еще стоили дорого. Запустили трехходовочку в ЕПК и снизили стоимость привлечения на 50%

5) Автотаргетинг стал обязательным и показывал рекламу кому попало. Перешли на сторонний сервис Origami и увеличили продажи на 20%

6) Продаж стало много, но средний чек не радовал. Расширили ассортимент и завалили монтажные бригады крупными заказами

7) За 9 месяцев увеличили продажи в 5 раз, снизили стоимость лида в 3 раза

Контекстная реклама кондиционеров была убыточной ― расход в 1,5 раза превышал доход

Компания занимается продажей и установкой климатического оборудования ― кондиционеров, сплит-систем, увлажнителей и очистителей воздуха. Дилер известных брендов, за 15 лет на рынке завоевал репутацию. В ассортименте интернет-магазина как массовые модели, так и дорогие офисные и промышленные решения. На монтаж выезжают собственные бригады.

Много лет поставщик находил клиентов за счет сарафанного радио и офлайн-каналов. Последние годы число заявок сократилось, и компания задумалась о контекстной рекламе. Сотрудники пытались настроить ее самостоятельно, но первый блин вышел комом, второй и третий тоже. Экономика не сходилась: доля рекламных расходов составляла 150%, то есть доход с рекламы был в 1,5 раза меньше денег, потраченных на нее.

Бюджет на Яндекс Директ улетал в трубу, компания не справлялась с проблемами сезонности в тематике. Летом число заказов возрастало, зимой стремительно падало, некоторые товары могли не продаваться месяцами.

Поставщик вкладывал в рекламу 320 000 руб. в месяц, но получал всего 11 лидов, только часть из которых становились клиентами. Он решил делегировать нам ведение контекстной рекламы. Поставил задачу максимизировать количество входящих заявок из всех источников: корзины, формы на сайте, звонков, но при этом снизить стоимость лида.

Никто не знал, сколько лидов приходит с рекламы на самом деле. Отследили путь клиента и настроили правильный учет обращений

Компания ведет учет продаж в самописной CRM. До обращения к нам эффективность маркетинга оценивали так: по каждому каналу (реклама, органический трафик, прямые переходы на сайт) смотрели объем входящего трафика, а потом сопоставляли с числом заказов из этого канала. Заказами считались заявки с сайта, звонки по телефону, заказ обратного звонка, заявки через мессенджеры.

Однако это не давало полную статистику по заказам из рекламы. Покупатели обычно не приобретают климатическую технику в первом попавшемся магазине, а смотрят, сравнивают, часто звонят, чтобы узнать подробности о товаре, доставке и установке.

Пользователь мог перейти на сайт по рекламе, а потом не оформлять заказ через корзину, а позвонить или заполнить форму «Перезвоните мне». Но отслеживание звонков не было настроено, поэтому звонки из рекламы не попадали в статистику обращений по этому каналу! Соответственно, и оценить его эффективность нельзя: если заявок на самом деле больше, доля рекламных расходов и стоимость лида будут ниже.

Реальные данные нам и предстояло выяснить. Самое простое решение ― внедрить коллтрекинг. Но клиент опасался интегрировать свою CRM со сторонним сервисом. Поэтому мы настроили передачу звонков в метрику, чтобы они учитывались как офлайн-конверсии.

Оказалось, что лидов из рекламы на самом деле на 30% больше!

Мы использовали эти данные для оптимизации кампаний в Директе, чтобы увеличить охват аудитории. Раньше при настройке рекламы учитывалась только одна цель ― покупка через сайт, то есть алгоритмы Директа были нацелены на поиск пользователей, которые кладут туда товар. Мы добавили две дополнительные цели ― звонок и заказ обратного звонка. Таким образом дали системе сигнал: приводи на сайт больше людей, которые предпочитают заказывать по телефону.

Начали рекламу в несезон – продаж мало, алгоритмы не учатся. Оптимизировались по микроцелям и увеличили продажи вдвое

Мы начали работу на проекте в декабре, когда высокий спрос на увлажнители и очистители воздуха и низкий ― на кондиционеры. Но мы не рекомендовали останавливать рекламу охлаждающего оборудования, потому что часть аудитории продолжает его искать. Например, эти люди:

• Хотят купить кондиционер по более выгодной цене.

• Приобретают оборудование в ходе ремонта, когда его нужно устанавливать на определённом этапе работ на производство, в офис, в новую квартиру.

• Думают и выбирают зимой, а покупают ближе к весне.

Но продаж было мало, потому что рекламные кампании по кондиционерам не могли обучиться. Чтобы алгоритм собрал достаточно данных и заработал в полную силу, каждая кампания должна набрать не менее 10 конверсий в неделю. У нас же получалось 3-4.

Как увеличить число конверсий? Мы решили эту задачу в два этапа.

1. Объединили старые кампании, которые были созданы до нас:

• По группам товаров, если предполагали, что их покупает одна и та же аудитория (например, кондиционеры и сплит-системы).

• По одним и тем же товарным категориям (напольные и настенные кондиционеры) или брендам.

2. Собрали данные по микроконверсиям ― промежуточным действиям, которые совершают пользователи на пути к покупке. Проанализировали поведение посетителей сайта и определили, какие действия совершают те, кто с большей вероятностью покупает. Настроили рекламу на достижение микроцелей:

• клик по номеру телефона,

• просмотр более 5 страниц,

• переход на страницу «Доставка»,

• пребывание на сайте дольше трех минут.

Конверсий стало больше, кампании смогли обучиться. В следующем месяце число заявок выросло в 2 раза ― с 40 до 71.

Когда весной начал падать спрос на увлажнители воздуха, провернули ту же схему с этой товарной группой. 

Заказы выросли, но всё еще стоили дорого. Запустили трехходовочку в ЕПК и снизили стоимость привлечения на 50%

Когда число заявок подросло, вместе с ними увеличилась и стоимость лида. Причиной были дорогие заявки из РСЯ: там часто более холодная аудитория, которая кликает, но не переходит на следующий этап по пути к покупке.

Для кондиционеров и увлажнителей воздуха работали товарные кампании на поиске, в товарной галерее на поиске и в РСЯ. Как отключить рекламные сети, но не обрушить охваты на поиске?

Мы решили провернуть комбинацию с Единой перфоманс-кампанией ― инструментом Яндекса, который тогда был только в бета-версии. ЕПК сочетает в себе несколько типов рекламных кампаний: на поиске, в РСЯ, динамический поиск и смарт-баннеры.

Она лучше подходила для наших целей, чем товарная кампания:

• Можно отключать любые места показов. Например, нам было нужно оставить показы товарной галереи на поиске по фиду (файлу с характеристиками товаров, размещенных на сайте), но отключить показы в РСЯ.

• Нет ограничений по количеству объявлений. В товарной кампании можно использовать только 5 заголовков и текстов. При рекламе нескольких категорий товаров сложно втиснуться в эти рамки. В ЕПК же можно создать группы объявлений для каждой категории товаров, внутри каждой написать отдельные объявления и тем самым повысить релевантность рекламы. 

Мы этим воспользовались:

1. Создали внутри ЕПК отдельные группы товаров ― увлажнителей и очистителей воздуха.

2. Внутри каждой группы написали свои объявления.

3. Отключили показы в РСЯ.

В следующие месяцы стоимость заявки снизилась в 2 раза ― с 8209 до 4394 рублей.

Автотаргетинг стал обязательным и показывал рекламу кому попало. Перешли на сторонний сервис Origami и увеличили продажи на 20%

Только все наладилось, как случилась новая неприятность ― в Яндекс Директе стал обязательным автотаргетинг в рекламных кампаниях. Эта технология предполагает, что система сама подбирает запросы, по которым будет показывать объявления. Она анализирует информацию в объявлении и на посадочной странице, поведение пользователей и другие параметры. На практике такая настройка часто работает криво, алгоритм цепляется за нерелевантные запросы ― например, показывает рекламу кондиционеров по ключевой фразе «купить обои».

Раньше мы просто отключали автотаргетинг, но в 2024 году его стало возможно только ограничить. Эта настройка начала снижать релевантность показов рекламы, которой мы долго добивались. В объявлениях, которые автоматически генерируются на основе фида, система начала показывать не те модели. Покупатель вводит запрос «купить кондиционер А», а видит объявление про кондиционер Б. Часть бюджета сливается на нецелевую аудиторию.

Тогда мы решили полностью отключить товарные кампании и подключить другой инструмент ― систему автоматизации контекстной рекламы Origami. Сервис позволяет создавать объявления для поиска на основе товарного фида. Отличие от товарной кампании в том, что можно строго задать ключевые фразы для показа рекламы и никакой самодеятельности от системы не будет.

На основе фида мы создали список запросов под каждую модель кондиционера, а также шаблоны генерации объявлений. Получили список низкочастотных фраз: «кондиционер А», «купить А», «купить А в Москве», «кондиционер А купить с установкой». Показы пошли только по ним.

Релевантность объявлений возросла: люди стали видеть в рекламе именно те модели, которые искали. Соотношение количества кликов по рекламе к общему количеству показов достигло 30%. Это очень высокий показатель: в рекламе на поиске 5% считается нормально, выше 10% ― хорошо.

В следующем месяце число лидов выросло на 20%.

Продаж стало много, но средний чек не радовал. Расширили ассортимент и завалили монтажные бригады крупными заказами

Реклама стала приносить больше лидов, но средний чек оставался невысоким. Проанализировали ситуацию и увидели, что больше половины ассортимента интернет-магазина ― недорогая и малогабаритная климатическая техника с ценой менее 10-15 000 рублей. При средней стоимости лида в 4400 руб. и других накладных расходах прибыль получается совсем небольшой. И пространства для маневров в этом сегменте мало: если значительно снизить ставки по рекламе, выдачу займут маркетплейсы, на которых таких товаров завались. 

Мы обсудили ситуацию с клиентом и совместно приняли решение сфокусироваться на рекламе более дорогой профессиональной техники ― у нее выше маржинальность и она реже встречается на маркетплейсах. Клиент расширил ассортимент и заключил договоры с поставщиками еще трех премиальных брендов кондиционеров.

Мы рекомендовали создать для этих брендов дополнительные сайты как посадочные для рекламы. Это повысило бы релевантность рекламы для Директа, а пользователи не отвлекались бы на просмотр техники других производителей и быстрее принимали решение о покупке.

Клиент последовал нашему совету и запустил дополнительные посадочные:

В рекламе мы тоже использовали сервис Origami и запустили кампании на поиске. Собрали базу покупателей, которые раньше уже покупали дорогие кондиционеры, загрузили в Директ и использовали look-alike аудиторию, то есть попросили систему найти похожих пользователей и показывать рекламу именно им. На эту аудиторию похожих пользователей настроили повышающие корректировки ставок.

Получили поток заявок. Стоимость лида была больше, чем у дешевых товаров, но и средний чек значительно выше. К тому же часто премиальные кондиционеры покупали не по одному, а оптом на большой дом или офис.

В мае наступил разгар сезона, спрос начал расти. Мы попробовали допом к Origami вернуть товарные кампании для рекламы премиального сегмента со стратегией «Максимум конверсий». На горячем спросе эта тактика лучше сработала, чем в несезон.

Летом настало время, когда рекламу даже пришлось приостановить, потому что все монтажные бригады были заняты установкой кондиционеров и не могли брать новые заявки.

За 9 месяцев увеличили продажи в 5 раз, снизили стоимость лида в 3 раза

В результате всего за 9 месяцев мы увеличили продажи в 5 раз ― с 40 до 195 заявок. Стоимость лида снизилась почти в 3 раза ― с 8209 до 2835 рублей.

Если вы хотите успешно запускать продвижение, мы можем сделать аудит и проверить стратегию вашей контекстной рекламы.

Оставить заявку на аудит и стратегию можно на нашем сайте: makodigital

Скачайте 5 чек-листов агентства МАКО, которые закрывают реальные потребности digital-маркетинга. Это не поверхностные советы, а практические инструменты, которые мы используем в работе с десятками проектов.

Серия мини-кейсов про критические ошибки интернет-магазинов, которые мешали росту продаж и прибыли. Один кейс – одна ошибка. В этом материале рассказываем как ДРР интернет-магазина матрасов по отчетам был 28%, а по факту 44% и реклама не окупалась. Как правильно оценить свой ДРР? И почему  электронную торговлю в Яндекс Метрике так важно интегрировать с СRM.

По отчетам ДРР интернет-магазина матрасов был 28%, но по факту 44% и реклама не окупалась. Настроили передачу фактических оффлайн-конверсий, скорректировали кампании и реальный ДРР стал 34%

Клиент:  Интернет-магазин — официальный дилер матрасов, кроватей, подушек и других товаров для сна. Реализует продукцию российских фабрик, постоянно предлагает своим покупателям акции, скидки и подарки. Делает бесплатную доставку в С-Петербурге и Ленинградской области.

Ошибка:

Клиент запускал контекстную рекламу через агентство. Количество заявок из Я. Директа было приемлемым — порядка 250 в месяц и ДРР, по отчетам подрядчика, довольно завидным — около 28%. Но, если оценивать продажи и затраты, то получалось, что реклама не окупалась. В чем была причина этого несоответствия агентство объяснить не смогло.

Руководитель компании стал искать альтернативные методы и предложил нам провести аудит контекстной рекламы. Мы проанализировали статистику, настройки кампаний, запросили у клиента количество фактических продаж.

Вывод был неутешительным. Реальный ДРР составлял не 28%, а все 44%. Как такое может быть? Старый подрядчик ориентировался только на цифры, которые видел в отчетах Электронной коммерции Яндекс Метрики. А ведь оформленный заказ не равен оплаченному. Пользователи могут отказываться от уже заказанного товара по разным причинам. Например, у нашего клиента доставка по области занимала довольно много времени. На сайте прописывался диапазон в 1-5 дней, однако реальное время ожидания чаще составляло не менее пяти. Часто, это не устраивало покупателей, и они отказывались от приобретённого товара. Подрядчик не учитывал этих нюансов и считал, что рекламные компании, работающие на область имеет великолепный ДРР.  Поэтому усиливал их и продолжал снижать окупаемость рекламы.

А клиент не видел полной картины происходящего, и не обладал достоверной информацией о фактическом доходе с контекстной рекламы.

Последствия для бизнеса: Фактический доход с рекламы составлял 4 690 000 р. реальный ДРР — 44%, контекстная реклама была нерентабельной.

Как исправили:

Чтобы принимать эффективные решения в контекстной рекламе, каждый шаг важно оцифровывать. Мы проводим много аудитов и видим, как часто специалисты забывают о том, что факт оформления заказа не равен покупке. Ведь всегда есть вероятность отмены по какой-то причине. И доход, который нам передаёт модуль Электронной коммерции, может отличаться  от фактического на 20-30%, как и получилось у интернет-магазина товаров для сна.

Поэтому мы настроили передачу оффлайн-конверсий по реально оплаченным товарам, а не по заказам на сайте. К покупкам через корзину добавили заказы сделанные по телефону, доход по которым в Метрике или любой другой базовой системе аналитики вообще не учитывается. CRM систему клиента интегрировали с Метрикой и стали передавать в Я. Директ данные об аудитории покупателей с высоким средним чеком. На них обучали рекламные кампании, чтобы приводили на сайт таких же людей.

Так без увеличения рекламного бюджета мы стали получать больше продаж, и с более высоким чеком. Доход за 6 месяцев работы вырос в 1,3  раза. И контекстная реклама стала рентабельной для интернет-магазина.

Результат: Фактический доход с контекстной рекламы вырос с 4 690 000 до 6 070 00  в месяц, а реальный ДРР снизился с 44% до 34%.

В следующей серии читайте про ошибки в аналитике, из-за которых продажи интернет-магазина были низкими, а ДРР высоким.

Если вы хотите успешно запускать продвижение, мы можем сделать аудит и проверить стратегию вашей контекстной рекламы.

Оставить заявку на аудит и стратегию можно на нашем сайте: makodigital

Скачайте 5 чек-листов агентства МАКО, которые закрывают реальные потребности digital-маркетинга. Это не поверхностные советы, а практические инструменты, которые мы используем в работе с десятками проектов.