Перезапустили рекламу и снизили долю рекламных расходов на 10%
Клиент
Интернет-магазин gipersport.ru входит в тройку крупнейших магазинов спортивного оборудования в России.
Предыстория
После частичного снятия пандемийных ограничений продажи спортивного оборудования снизились и появилась потребность в улучшении эффективности рекламы.
Клиент более года с различными командами работал над снижением доли рекламных расходов, но ниже 35% показатель не опускался. Тогда клиент обратился к нам.
Клиент более года с различными командами работал над снижением доли рекламных расходов, но ниже 35% показатель не опускался. Тогда клиент обратился к нам.
Задача
Нашей задачей было снизить долю рекламных расходов до 15−20%. При этом расчет доли рекламных расходов производился не от заказанных товаров, а от фактически отгруженных клиенту.
Старт работ
Перед началом работ мы провели аудит ранее запущенных рекламных кампаний и наметили план по созданию будущих рекламных кампаний.
Сразу после настройки рекламных кампаний, ввиду санкций, мы лишились рекламы в Google, это также негативно сказалось на общем показателе ДРР.
Была запущена контекстная реклама в Яндекс.Директ. Задействованы следующие форматы: поисковая реклама, динамические объявления, смарт-баннеры и РСЯ.
В кампаниях на поиске ставка была сделана на детальную проработку групп объявлений и ключевых фраз. Все заголовки должны были максимально соответствовать поисковой фразе и предлагать именно ту модель товара, которую ищет клиент. Частично это решалось с помощью фида данных и динамических объявлений. Но эти инструменты не совершенны, поэтому многие позиции прорабатывались вручную.
В сетях мы тестировали две автоматические стратегии: «оптимизация конверсии» и «целевая доля рекламных расходов». Для наиболее популярных и сезонных товаров лучше себя показала вторая стратегия.
Для товаров с низким спросом лучше работала стратегия «оптимизация конверсий», настроенная по нескольким ключевым целям: добавление товара в корзину, оформление заказа и покупка. Благодаря такой настройке алгоритмы машинного обучения получали достаточно данных по целям из Яндекс.Метрики для успешного обучения.
Сразу после настройки рекламных кампаний, ввиду санкций, мы лишились рекламы в Google, это также негативно сказалось на общем показателе ДРР.
Была запущена контекстная реклама в Яндекс.Директ. Задействованы следующие форматы: поисковая реклама, динамические объявления, смарт-баннеры и РСЯ.
В кампаниях на поиске ставка была сделана на детальную проработку групп объявлений и ключевых фраз. Все заголовки должны были максимально соответствовать поисковой фразе и предлагать именно ту модель товара, которую ищет клиент. Частично это решалось с помощью фида данных и динамических объявлений. Но эти инструменты не совершенны, поэтому многие позиции прорабатывались вручную.
В сетях мы тестировали две автоматические стратегии: «оптимизация конверсии» и «целевая доля рекламных расходов». Для наиболее популярных и сезонных товаров лучше себя показала вторая стратегия.
Для товаров с низким спросом лучше работала стратегия «оптимизация конверсий», настроенная по нескольким ключевым целям: добавление товара в корзину, оформление заказа и покупка. Благодаря такой настройке алгоритмы машинного обучения получали достаточно данных по целям из Яндекс.Метрики для успешного обучения.
Результаты
По результатам рекламной кампании средний ДРР, который нам удалось достичь за весь период 25%.
Сложность в достижении результата в 15-20% заключалась в нескольких аспектах:
Сезонность на ключевые категории товаров. Тестирование различных гипотез и стратегий требуют времени. Автоматические стратегии кампаний успешно обучались в течении 1-2 месяцев, но на третий месяц спрос на товар уже мог снижаться;
Ограниченный ассортимент товаров для рекламы по России. Большинство товаров не могли рекламировать по России, так как доставка была дорогой из-за веса и габаритов товаров. Основным регионом продаж была Москва, где конкуренция наиболее высокая, а средние цены за клики и показы дороже.
Сложность в достижении результата в 15-20% заключалась в нескольких аспектах:
Сезонность на ключевые категории товаров. Тестирование различных гипотез и стратегий требуют времени. Автоматические стратегии кампаний успешно обучались в течении 1-2 месяцев, но на третий месяц спрос на товар уже мог снижаться;
Ограниченный ассортимент товаров для рекламы по России. Большинство товаров не могли рекламировать по России, так как доставка была дорогой из-за веса и габаритов товаров. Основным регионом продаж была Москва, где конкуренция наиболее высокая, а средние цены за клики и показы дороже.