🥇 Победители в номинации Search Innovation
Google Premium Partner Award

Кейс: Оптимизация контекстной рекламы и работа с конверсиями для магазина климатической техники

Автор:
5,00 2 оценки
3 535 4 комментария , ,

Клиент

Украинский интернет-магазин бытовой обогревательной и климатической техники.

Наши задачи

  • Снизить стоимость привлечения одного клиента;
  • Провести оптимизацию конверсий.

Цель клиента

  • Снизить расходы на контекстную рекламу при получении того же количества заказов;
  • Понять, что выгодно продавать, и как это делать.

Проблема

«Один миллион, вложенный в эффективную рекламу, продает больше, чем десять миллионов, вложенных в неэффективную рекламу».

Дэвид Огилви

4-го ноября 2013 года клиент обратился в наше агентство с заявкой на оптимизацию показателя конверсии для своего интернет-магазина.

Средняя цена за клик по аккаунту поднялась в 1,5 раза без видимых причин. Соответственно, при том же бюджете, количество продаж уменьшилось пропорционально. Агентство, которое на тот момент вело работы над рекламной кампанией (РК), не занималось оптимизацией конверсий. Подобное повышение цены за клик оно предлагало компенсировать увеличением бюджета в те же полтора раза. Естественно, такое положение дел клиента не устраивало.

Особенности продвижения

Бизнес клиента — интернет-магазин бытовых обогревателей и климатической техники. Плюсы: достаточно низкие цены и сертификация на весь товар, предназначенный для использования газа.

На момент обращения к нам у клиента не было других источников привлечения посетителей — только контекстная реклама (от SEO давно отказались). Исходя из этого, для клиента было крайне важно не останавливать рекламную кампанию даже на день. Мы должны были включиться моментально.

Наши действия

Аудит

В срочном порядке мы провели аудит аккаунта клиента.

В целом, общие настройки аккаунта были правильные: рекламные кампании повторяли структуру сайта, а объявления содержали призыв к действию и были составлены с учетом всех классических рекомендаций Справки Adwords.

Вместе с тем, бросалось в глаза неудобство в управлении и анализе рекламной кампанией. К примеру, одна и та же кампания дублировалась многократно под каждый крупный областной центр:

При этом в каждой кампании были одни и те же ключевые слова, стоящие во фразовом и широком соответствии. Уже одно это существенно осложняло работу и анализ данных по аккаунту, поскольку требовало вороха однотипных действий и многократного копирования минус-слов из одной кампании в другую.

Потери показов из-за недостатка бюджета составляли 20%. При этом наиболее конверсионное время (согласно статистике, которую мы на тот момент получили из Google Analytics) было с 19:00 до 21:00. И как раз в это время показы в аккаунте зачастую прекращались.

Во многих кампаниях был использован «Ускоренный метод показа объявлений», что способствовало еще более быстрому расходу бюджета и «провалу» по переходам в наиболее оптимальное для совершения онлайн-конверсий время.

В аккаунте не проводились никакие работы по корректировке ставок на отдельные города.

Коэффициент онлайн-конверсии составлял 0,05%.

Запуск РК «на лету»

Согласно пожеланию клиента, рекламная кампания была перенесена в новый аккаунт. Оперативно настроив кампании, мы сразу же запустили показ объявлений. На протяжении следующих нескольких дней мы планомерно улучшали аккаунт. Разбив все запросы по категориям товаров, мы решили, что это оптимальная структура для наших целей:

Теперь учет расходов по отдельным городам и корректировка ставок не составляли большого труда с использованием базовых инструментов AdWords и Excel. Плюс, такая конвертация структуры РК позволила нам уменьшить количество слов в аккаунте с 55 тысяч до 4,5 тысяч и в разы повысить скорость анализа и работы с данными.

Оптимизация конверсий

Через определенный промежуток времени, достаточный для сбора достоверной статистики по проекту, мы занялись оптимизацией конверсий. Для этого, помимо AdWords, мы использовали еще два источника информации: данные из «Аналитики» и сводки по продажам, полученные от клиента.

Данные из Google Analytics позволили определить:

  • наиболее конверсионное время для совершения онлайн-продаж;
  • «проблемные» страницы с высокими показателями отказов и выходов;
  • распределение продаж по отдельным городам;
  • эффективные/неэффективные в плане продаж запросы.

Данные по продажам от клиента дали нам возможность:

  • оценить рентабельность рекламы отдельных групп товаров;
  • лучше скорректировать ставки;
  • найти «проблемные» товарные позиции, которые требовали дополнительных действий (анализ конкурентов, работа с целевой страницей, работа с ценностным и/или уникальным торговым предложением и т.д.).

Результаты

На скриншоте ниже приведены данные по изменению цены за клик на протяжении 2,5 месяцев нашей работы по РК.

Цена за клик снизилась на 43%, с 1,5 грн до 0,85 грн. Ранее эта цена составляла порядка 1,2 грн. Справедливости ради отмечу, что на старте кампании цена за клик повысилась на 30 копеек. Однако такой рост обусловлен необходимостью набора «хорошей истории» на начальном периоде работы и другими нюансами, которые всегда сопровождают переходный период.

Одновременно нам удалось достичь хороших показателей по трафику, который сравним с трафиком из органики — 300-600 переходов в день.

На скриншоте выше указаны расходы по РК по дням. Сначала траты достигали 700-800 грн. в день, однако в конце периода этот показатель снизился до 300-500 грн. При этом число кликов сохранилось на том же уровне, а затем и выросло.

В конце периода РК мы вышли на показатель порядка 450 кликов в день.

Впрочем, сами по себе CTR, количество кликов и средняя цена за клик ничего не говорят о количестве продаж и величине ROI. В нашем случае количество онлайн-конверсий заметно не изменилось. Однако мы существенно снизили цену за клик, равно как и общий расход по РК.

На основании данных по продажам, предоставленных клиентом, величина ROI по большинству товарных групп составила от 110 до 420%.

Лишь в одной товарной группе ROI был отрицательным. Причина в том, что стоимость товара по этой группе была относительно невелика и составляла от 469 до 725 грн.: для жителя Украины не имело смысла делать заказ в интернет-магазине клиента и ждать доставки, если переплата в любом ближайшем оффлайн-магазине по месту проживания была соизмерима со стоимостью доставки. При этом сам товар человек получал «здесь и сейчас», а не в отдаленной перспективе.

В среднем же по всем группам товаров ROI получился 250%. Коэффициент онлайн-конверсий составил 0,14%, что почти в 3 раза выше, чем было до начала наших работ.

Резюме

И еще немного цифр. За два с половиной месяца нашей работы на сайт клиента перешло 31963 посетителя. При этом средняя цена за клик уменьшилась на 44% (0,66 грн). 77 посетителей стали клиентами, при этом стоимость одного привлеченного клиента составила 633 грн. Это кажется достаточно большой величиной. Однако, если учесть что большинство клиентов совершали более одной покупки, цифра уже не кажется столь высокой. Количество продаж составило 825 единиц. Самая дорогая покупка была на сумму 12925 грн.

Участники проекта

  • Менеджер проекта: Денис Иванов
  • Специалист по контекстной рекламе: Ярослав Беличенко
  • Андрей Горячо

    Хорошая аналитика и подробный отчет. Спасибо!

  • Ольга Костова

    Хорошая статья и отличные результаты — особенно по стоимости клика — ведь тут столько нюансов, к примеру, цена клика по различным маркам климатического оборудования может отличается в разы: кондиционеры mitsubishi heavy — будут раза в три дороже, чем остальные марки и т.д.

    Единственное, что меня удивило — это замечание по поводу неудобства работы с кампаниями, разбитыми по регионам.
    1. На счет не удобно работать с минус-словами:для этого есть библиотеки минус-слов, создаются списки на каждую категорию товаров и затем одним нажатием — минус-слова добавляются во все кампании разом. Просто минус-слово нужно заносить в соответствующий список библиотеки, а не минусовать на уровне кампании.

    2. Чтобы удобно управлять аккаунтом, который разбит по областям — необходимо использовать скрипты (для оптимизации стоимости клика, поощрения хороших слов и отключения неэффективных) + ярлыки (чтобы понимать какие месседжы в объявлениях больше нравятся пользователям).

    Таким образом работать с кампаниями разбитыми по регионам вполне удобно на уровне ключевых, минус-слов, объявлений и даже для того, чтобы оптимизировать стоимость клика и конверсии.

    Но конечно, все выше сказанное не оправдывает ребят, которые разбили все по регионам и никакой работы с этой разбивкой не проводили.

    Так что вы молодцы :)

  • Ольга, большое спасибо за ваш отзыв! Приятно:)
    По большому счету, Вы правы — сейчас есть достаточно инструментов, чтобы адекватно вести РК разбитую по регионам. Правда, тут есть ряд нюансов:
    1. всё же остаются сложности с добавлением плюс-слов во все РК разом, которые удалось «накопать» в рамках одной из РК. Можно это обойти. Но это требует доп. действий.
    2. по скриптам — честно говоря еще не приходилось ими пользоваться. Тут либо нужно подтягивать свои знания по JS, либо просить что-то делать программистов, что не всегда удобно:)

  • Ольга Костова

    только подтягивать свои знания по js, а то программисты вам такого понаписывают:)))

    книга по js а-ля для чайников прочитывается за одни выходные — и дальше можно сворачивать горы :)