Интернет-магазин мебели

Расскажем, как эффективно решили задачу клиента – увеличили количество обращений клиентов из контекстной рекламы в 2 раза и снизили стоимость лида до 3,5$.

Интернет-магазин предлагает мебель фабричного производства с доставкой: гостиные, прихожие, спальни и детскую мебель.

Клиент обратился к нам со следующей проблемой: предыдущий подрядчик мало внимания уделял рекламным кампаниям. Так, стоимость одного лида была более 5$, а количество лидов не превышало 200 в месяц.

Мы провели аудит ранее проведенных рекламных кампаний, в ходе которого стало ясно, что предыдущий подрядчик допустил ряд недоработок:

• не провел оптимизацию рекламных кампаний;
• не отслеживал стоимость обращения;
• плохо проработал ключевые слова;
• недоработал объявления.

Так как клиент хотел масштабировать бизнес и продвигать новые группы товаров через контекстную рекламу, то мы заново настроили и запустили кампанию с целью увеличить количество конверсий и сделать цену обращения приемлемой.

Лидом считался уникальный звонок, оформленный через корзину сайта, либо отправленная форма «перезвонить мне». Все другие действия на сайте (клик по телефону, просмотр страницы контактов и т.д.) лидом не считались.

Изучили ценовую политику и УТП конкурентов. Проанализировали спрос и предложение по каждой группе товаров.

Разработали стратегию продвижения по рекламируемым направлениям, согласовали и утвердили бюджет по рекламным кампаниям.

Структура рекламных аккаунтов

Проанализировали целевую аудиторию. В ходе управления рекламными кампаниями составили конверсионный портрет покупателя:

1. возраст: 25-34 года;
2. пол: женский;
3. география: областные центры;
4. интересы: мебель, ремонт, товары для дома, товары для детей;
5. конверсии по времени суток: 10.00-15.00;
6. устройства: смартфоны.

Установили цели для отслеживания конверсионных событий на сайте, подключили электронную коммерцию.

Для отслеживания звонков подключили сервис call-tracking.by.

Проработали текущие рекламные кампании:

• собрали и сгруппировали ключевые слова, добавили их в различных типах соответствия, с фиксаций стоп-слов и словоформ для оценки эффективности;
• разделили рекламные кампании по типу (поиск, сети, по условиям ремаркетинга) и региону показа для эффективности работы и распределения бюджета;
• уделили внимание качеству проработки и релевантности объявлений.
• подкорректировали рекламные кампании на основе целевого портрета покупателя;
• добавили расширения и дополнения.

Пример развернутого объявления в Google Ads

Создали различные сегменты пользователей для ремаркетинга для персонализации рекламных объявлений в зависимости от разделов сайта. Для этого задействовали следующие условия:

1. посетили определенный раздел сайта;
2. просмотрели более 3-х карточек товара;
3. добавили товар в корзину, но не купили;
4. перешли к оформлению заказа, но не купили;
5. на базы CRM.

Затем мы разделили каждый сегмент на подсегменты в зависимости от количества дней после последнего визита, учли поведенческие факторы. В приоритете были пользователи, которые посещали сайт менее 3-х дней назад.

Использовали инструмент Look-alike на базы CRM и на эффективные сегменты пользователей.

Применили адаптивные, графические и текстово-графические объявления для привлечения пользователей в сетях.

Пример креатива

За рассматриваемый период в Яндекс.Директ мы получили следующие результаты:

• показы (поиск / сети): 960 857 (133 385 / 827 472);
• клики (поиск / сети): 33 878 (12 423 / 21 455);
• CTR (поиск / сети): 3,53% (9,31% / 2,59%);
• расход (поиск / сети): 105 803 RUB (3172,04 / 548,13);
• средняя цена клика (поиск / сети): 3.12 RUB (0,26 / 0,03).

Результат в Яндекс.Директ

В Google Ads мы получили вот такие результаты:

• показы (поиск / сети): 192 136 (44 629 /147 507);
• клики (поиск / сети): 13 186 (12 154 / 1 032);
• CTR (поиск / сети): 6,86% (27,23% / 0,7%);
• расход (поиск / сети): 2 204,15 USD (2 092,36 / 111,79);
• средняя цена клика (поиск / сети): 0,17 USD (0,17 / 0,11).Результат в Google Ads

Результат в Google Ads

С помощью сервиса Call-tracking получили следующие данные:

• 3 830 звонков от уникальных посетителей;
• 1 632 звонков от пользователей;
• среднее число звонков в день: 42,56;
• средняя длительность звонка: 81,43 сек.
  

За рассматриваемый период с помощью сервиса Яндекс.Метрика мы получили следующие данные:

• количество покупок в интернет-магазине: 143;
• средний чек: 4 624.7 RUB;
• количество запросов «Перезвонить мне»: 70.

За 3 месяца работы над проектом мы получили следующие результаты:

1. Расход в Яндекс.Директ: 105 803.8 RUB или 1 488,07 USD (Примечание: ср. курс 1$ = 71.1 RUB).
2. Расход в Google Ads: 2 204,15 USD.

Конверсии

• количество звонков: 3 830;
• количество уникальных звонков: 1 632;
• количество оформленных заказов через сайт: 143;
• количество запросов «перезвоните мне»: 70.

Показатели ценообразования

• средняя цена клика (CPC): 0,08$;
• средняя цена за 1000 показов (CPM): 3,2$;
• средняя цена за лид (CPL): 2$.

Со слов клиента средний процент конверсии из звонка в покупку составил 25%. А вот другие показатели:

1. количество покупок по уникальным звонкам: (1632+70) ? 25% = 426;
2. количество оформленных заказов через сайт: 143;
3. средний чек (e-commerce): 4 624.7 RUB или 65,04 USD;
4. ROI = (доход от вложений – размер вложений) / размер вложений ? 100% = 902,32%;
5. CPS (стоимость 1 оплаченного заказа с рекламных источников) = размер вложений / количество покупок = 6,49 USD.

Подводим итог

За время работы над проектом мы протестировали различные стратегии продвижения и гипотезы:

• сегментировали целевую аудиторию и учитывали все мелочи, включая бренды мобильных устройств и браузеров, с которых пользователи заходили на сайт и совершали конверсию;
• запустили отдельные рекламные кампании (РК) со своими ставками в ночное время. В утреннее время увеличили приоритет показов для РК по условиям ремаркетинга;
• тестировали варианты рекламных объявлений как на поиске, так и в сетях, на основе эффективных объявлений строили новые объявления, а неэффективные отключали;
• создали сегменты похожих пользователей (Look-alike) на основе готовых сегментов и баз CRM.
• использовали таргетинг на наиболее конверсионные площадки в КМС;
• оптимизировали РК под конверсионные стратегии назначения ставок.

В результате мы получили отличные результаты:

1. на 60% снизили среднюю стоимость привлечения уникального лида – с 5$ до 2$;
2. на 307,5% увеличили среднее количество уникальных лидов в месяц – с 200 до 615;
3. эффективность запущенной контекстной рекламы (ROI) составила 902,32%.

Клиент получил достаточное количество целевых лидов для дальнейшей обработки по цене, которая его устраивала. А мы решили в работе с аналогичными проектами использовать новые форматы рекламы (DSA, поисковой ремаркетинг, баннер на поиске и др.), таргетинг на новые аудитории, а также новые креативы.