🥇 Победители в номинации Search Innovation
Google Premium Partner Award

Кейс: Повышение продаж на 30% для интернет-магазина японской еды

Автор:
4,00 4 оценки
4 119 18 комментариев , ,

Клиент

Интернет-магазин японской еды.

Наши задачи

Оптимизация рекламной кампании.

В августе к нам обратился клиент с просьбой улучшить показатели рекламной кампании, которую ранее вело другое агентство. Основанием для такого обращения послужило следующее (цитата из комментария сейлз-менеджера):

Результаты не устраивают, очень быстро выкликивается дневной бюджет.

Проблема заключалась в неправильном распределении дневного бюджета по времени суток. И для того, чтобы увеличить количество конверсий и прибыль клиента, мы должны были оптимизировать время показа PPC-объявлений. По возможности — не превышая рабочий бюджет.

Особенности бизнеса клиента

Бизнес клиента — продажа суши. Регион показов — Киев и Киево-Святошинский район, что делает конкуренцию на выдаче весьма и весьма ожесточенной. Помимо, собственно, изготовления суши самых разных видов (здесь представлены и гунканы, и маки, и сашими, и воспетые на эстраде нигири), фирма клиента занимается доставкой суши конечному потребителю. Причем ценовая политика разработана так, что в большинстве случаев доставка бесплатна.

Что такое качественный ecommerce-сайт? Вам пригодится чеклист по оптимизации интернет-магазина.

Сам сайт сделан качественно и обеспечивает высокий показатель конверсии: в дизайне нет ничего лишнего, все заточено под покупателя, делая навигацию по сайту легкой, а покупку — приятной.

Аудит

Мы сразу же предложили клиенту провести аудит рекламной кампании, по результатам которого пришли к выводу: бюджет кампании крайне неэффективно распределен по времени суток.

На изображении ниже представлена динамика количества кликов и процента потерянных показов:

Здесь я дам небольшой поясняющий комментарий о проценте показов, потерянных из-за недостатка бюджета. Суть данного параметра в следующем: если в рекламной кампании недостаточный бюджет, то возможна ситуация, когда большая часть денег на аккаунте расходуется утром и днем. При этом на вечернее время уже ничего не остается. В результате — рекламная кампания не получает показы там, где могла бы: в поисковой сети попросту нет показов, хотя пользователи целенаправленно ищут именно этого рекламодателя, его товар или предлагаемую им услугу. Такая заниженная прибыль, фактически, является убытком.

Из графика видно, что число кликов постепенно уменьшалось, а процент потерянных показов — увеличивался. CTR при этом оставался неплохим — порядка 11%. Причина снижения числа кликов (читай «заказов») крылась в заниженном числе показов (см. скриншот ниже). При этом дневной бюджет не только не уменьшался, но даже увеличивался.

Стоимость привлечения клиента — одна из основных метрик входящего маркетинга.

Такое удивительное поведение рекламной кампании связано с тем, что в неконверсионные периоды времени бюджет практически полностью выкликивался при большой ставке за клик. Другими словами, стоимость привлечения клиента была неоправданно высокой. При этом во время, наиболее предпочтительное для совершения конверсий, денег на аккаунте уже не оставалось. А потому не было ни показов, ни кликов.

Обеспокоенность клиента можно понять: за те же деньги с каждым днем он получал все меньше и меньше конверсий.

Наши действия

Осознавая критичность ситуации, мы за несколько часов перенастроили текущую кампанию, после чего приступили к ее оптимизации. Все силы были направлены на грамотное распределение бюджета по времени суток, ведь именно от этого зависел процент потерянных показов. Также мы начали проводить оптимизацию показателя конверсий. В данном случае, с учетом качества сайта, она сводилась к составлению портрета среднестатистического покупателя.

В первую очередь мы разделили одну рекламную кампанию на две, что позволило эффективно контролировать расход средств по времени суток.

В каждой из таких рекламных кампаний мы реализовали принципиально разную стратегию, исходя из целого набора факторов, подробнее по которым мы пройдемся чуть ниже.

В течение двух недель мы набрали первичную статистику по проекту, которая позволила определить наиболее конверсионное время суток и временной промежуток с наименьшей стоимостью привлечения клиентов. Для этого мы детально анализировали, буквально, каждый час работы рекламной кампании.

Для отслеживания онлайн-конверсий мы настроили цели в Google Analytics. В первую очередь нас интересовали, конечно же, заказы через корзину. Именно достижение такой цели мы считали макроконверсией. Были и дополнительные цели, достижение которых можно считать микроконверсиями — заполнение формы обратного звонка и т.п.

Чтобы отслеживать офлайн-конверсии, мы сделали специальную табличку, в которой клиент должен был отмечать количество телефонных звонков, завершившихся заказом, в конкретный промежуток времени работы рекламной кампании.

Исходя из такого анализа распределения конверсий по часам, мы определили требуемый размер ставки за клик для каждого часа работы рекламной кампании. Это позволило правильно распределить бюджет и устранить потерянные показы.

Протрет покупателя — ключ к оптимизации показателя конверсии.

Кроме того, оказалось, что всех покупателей на сайте можно разделить на две категории. Проанализировав набор статистических данных, полученных в Google Analytics, мы составили два портрета покупателей, исходя из которых оптимизировали рекламную кампанию. В частности, персоны позволили определить предпочтительные позиции объявлений для совершения конверсий в зависимости от времени суток, а также оптимальное устройство совершения конверсий.

Также мы обратили внимание, что оптимальное время для совершения конверсий и спрос на суши меняются на протяжении недели.

Имея подобную статистику, мы настроили корректировку дневного бюджета в зависимости от дня недели, что благотворно повлияло на общие показатели рекламной кампании и значительно уменьшило стоимость привлечения клиента.

Результаты оптимизации

Детально проанализировав каждый час рекламной кампании, мы смогли увеличить показатели по кликам и продажам, плюс существенно улучшили показатели эффективности рекламной кампании.

Достигнутые показатели:

  • Увеличение количества продаж на 30%;
  • Увеличения количества кликов на 25%;
  • Увеличение CTR до 12%;
  • Уменьшение числа потерянных показов с 15% до 0%.
  • Трафик — 3,5 тыс. целевых посетителей в месяц.

На графике оранжевой линией показан процент потерянных показов на начало наших работ по оптимизации. По окончанию тестового периода процент потерянных показов вышел в 0%, а число кликов в рамках заданного бюджета возросло. Если ранее максимальное число кликов в пиковые дни было около 150-160, то после нашей оптимизации количество кликов стало доходить до 200, а иногда — и до 222 (!) при том же бюджете.

Естественно, это привело и к увеличению количества продаж примерно в том же процентном соотношении.

Друзья, этот кейс был вам полезен? Есть пожелания по обзору будущих проектов? Пожалуйста, пишите их в комментариях!

Участники проекта

  • Менеджеры проекта: Мария Давыдыч, Денис Иванов
  • Специалист по контекстной рекламе: Ярослав Беличенко
  • Андрей Горячо

    Так в какое время самое конверсионное?
    И в какие часы ставка самая высокая?

  • Конверсионное время изменяется в зависимости от дня недели. В понедельник — это будет один промежуток времени, в тот же четверг — другой. Что касается ставок, они имеют самое высокое значение в вечернее время.

  • koffyn

    При 100 кликах в день проанализировать каждый час, да еще и вычленить их них те, в которые были конверсии — по-моему, тут 2-х недель недостаточно для выводов.

  • Интересный кейс, спасибо! Полезен :)

  • Pavel Verlan

    Хороший кейс!) много полезностей

    Для каждого дня недели настраивались кампании по времени?

    Из-за перераспределения бюждета на разные промежутки времени отказ от заказа уменьшился?

  • Іван Борейчук

    А цену за конверсию (за заказ) удалось уменьшить?

  • Николай

    Активно пользуюсь adwords. Считаю, что исходить только из распределения бюджета в течении суток крайне неправильно.
    Нужно посчтитать средний заработок с продажи а также стоимостьодной продажи (кол-во кликов Х на среднюю цену клика) Потом отнять одно от другого. Если число выше, то реклама работает правильно.

  • 1. да.
    2. тоже да. Уменьшился, и это привело к уменьшению стоимости привлечения клиента.

  • Да, за 2 недели мы не получили на 100% достоверного распределения заказов по времени. Однако, с определенной степенью погрешности эти выводы были правильные. В дальнейшем мы корректировали ход РК с учетом статистики по более продолжительному периоду времени.

  • да, удалось.

  • Спасибо, Николай, за Ваш комментарий.
    Я с Вами согласен. Критерием эффективности РК, действительно, является такой расчет, как Вы описали. Однако сам такой расчет без дальнейших действий по оптимизации РК лишен смысла. Вернее, смысл в этом есть, однако результатом будет дискретное решение: мы или ведем дальше РК, как есть (если мы в плюсе), либо отказываемся от нее (если в минусе). Есть третий вариант: с учетом расчета эффективности продаж через контекстную рекламу начать оптимизировать РК. Одним из способов оптимизации является оптимизация расходов по времени. В результате этого и можно выйти в плюс:)

  • Спасибо Вам, Сергей, за комментарий.

  • Михаил

    Я не из Украины, поэтому долго думал, что означает «180 гр.», «660 гр.». Гривен или грамм? Шепните авторам сайта, что сокращение для граммов — это не гр. а г без точки.

  • Кейс действительно очень интересен, спасибо!

  • Іван Борейчук

    В % отношении на сколько?

  • примерно, на 20-25%.

  • otveti

    мы составили два портрета покупателей, исходя из которых оптимизировали рекламную кампанию — какие это портреты?

  • это, можно сказать, два типичных и в то же время разных представителя аудитории покупателей. Соответственно, типичность дает возможность настроить рекламную кампанию таким образом, чтобы «достать» эти аудитории. «Разность» требует разной настройки РК под эти аудитории. Дать сами эти портреты не могу, по понятным причинам:)