При первичном аудите аккаунта клиента были выявлены типичные ошибки: запутанная структура аккаунта, много пересечений по запросам, отсутствие некоторых расширений, ошибки в настройке.

В первую очередь, были исправлены все технические ошибки и обновлена структура аккаунта. Мы сделали ее более прозрачной и логичной.

Важным моментом был анализ рентабельности по регионам и корректировка ставок по различным параметрам: региону, устройству, времени показа. Решения принимались нами исходя из полученной статистики за последний год.

Также мы проработали минус-слова: расширили количество, удалили часть из имеющихся, которые отсекали целевой трафик, провели кросс-минусовку. Переделали баннера для динамического ремаркетинга. Запустили промоакции.

После запуска обновленных кампаний был проведен анализ ассоциированных конверсий и устранены недочеты в настройке, которые влияли на снижение общего объема продаж.

Получив первые результаты, мы определили категории товаров-лидеров и сделали упор именно на них. Мы провели масштабирование наиболее рентабельных кампаний: расширили для них семантику и увеличили бюджеты.

Через месяц мы провели анализ кампаний, которые показали более низкие результаты и перераспределили средства в пользу более рентабельных кампаний.

Немного позже были запущены автоматические правила для снижения дневных бюджетов в выходные дни и их возврата в понедельник, а также правила для автоматической регулировки позиций объявлений.

С помощью сплит-тестов объявлений мы определили наиболее конверсионные элементы: призывы к действию, заголовки, тексты и используем их в разрезе каждой группы.

Были проведены эксперименты с различными стратегиями конверсий. Наилучшей по стоимости покупки оказались «Максимум конверсий» и классическое ручное назначение ставок.

В итоге, мы вышли на стабильный уровень ROMI более 400%. И среднюю стоимость привлечения клиента 216 грн.

UPD: Апрель 2020

С момента написания кейса прошло больше года. Много чего поменялось, и мы решили сделать небольшой апдейт.

За этот период было сделано огромное количество тестов в рекламе. Выдвинуто десятки гипотез. Мы использовали все доступные инструменты Google Ads и Facebook Ads для масштабирования результатов. Давайте рассмотрим несколько из них:

Google Ads:

1. Тестирование различных стратегий назначения ставок. В последнее время Google проделал много работы по улучшению автоматизированных стратегий, и это дало видимый результат. Кампании со стратегиями, ориентированными на конверсии или целевую рентабельность инвестиций (Roas), показывают результаты лучше, чем ручные стратегии. При переходе на новую стратегию стоит быть осторожным, т.к. есть риск просадить продажи и ROAS. Выходом из ситуации может быть использование экспериментов Google Ads. Данный инструмент позволяет разделить кампанию и выделить часть бюджета на тест вашей гипотезы и проверить: будет ли, например, новая стратегия назначения ставок работать лучше, чем текущая. Для ряда кампаний были протестированы следующие стратегии:

—          Целевая цена за конверсию;

—          Максимум конверсий;

—          Целевая рентабельность инвестиций;

—          Максимальная ценность конверсий;

Оказалось, что для разных кампаний работают разные стратегии. В зависимости от полученных результатов по итогам тестов, стратегии были распределены между кампаниями, выбрав лучшую по эффективности для каждой из них.

2. Переход с Google Shopping на Smart Shopping. После накопления достаточного количества статистики мы начали переключать некоторые кампании шоппинга на Smart (умные торговые кампании). Данный тип кампаний отличается от обычного несколькими чертами:

— показ происходит не только в поисковой выдаче, но и в качестве ремаркетинга в контекстно-медийной сети, Youtube и Gmail;

— Smart Shopping использует имеющуюся статистику и машинное обучение, что позволяет Google оптимизировать показ рекламы пользователям с наибольшей вероятностью конверсии с требуемым ROAS;

Как следствие, для кампаний шопинга удалось увеличить ROAS почти на 20%, количество кликов на 44% и при этом снизив расходы на 7,4%. Количество продаж и доход при этом увеличились на 15%.

3. Сегментация аудиторий ремаркетинга. Этому направлению было выделено особое внимание. Проанализировав статистику, мы выявили, что меньше половины пользователей совершает покупку в первый день посещения сайта. Более 15% пользователей совершают покупку в течении первой недели с момента первого входа на сайт. Имея эти данные из Google Analytics, мы сделали несколько сегментов аудиторий ремаркетинга для разных товарных групп по количеству дней с момента первого захода и по дням для брошенной корзины. Для некоторых из них мы обнаружили, что пользователи охотно совершают покупку спустя 2 дня с момента добавления товара в корзину (стоимость конверсии в 4 раза ниже чем для других сегментов по дням).

Также мы тестировали комбинированные аудитории по дням и количеству просмотренных страниц, что позволило выделить активную аудиторию с приемлемой стоимостью конверсии для некоторых категорий сайта.

Как посмотреть статистику конверсий с момента первого захода на сайт в Google Analytics:

4. Запуск умной поисковой кампании. Большинство опытных рекламодателей просто не используют данный тип кампаний из-за его примитивных настроек, т.к. данный тип кампаний рассчитан на пользователей, которые делают рекламу впервые. На практике в последние несколько месяцев мы наблюдаем хорошие показатели продаж у этого типа кампаний для различных проектов, и тоже приняли решение запустить ее в режиме теста. В большинстве случаев мы не рекомендуем запускать данный тип кампании как основную, но как тест это будет неплохо. Результат говорит сам за себя:

1. Facebook Ads:
2. 1. Аналогичная сегментация аудиторий ремаркетинга (как для Google Ads) была сделана и для Facebook. Результат в большинстве тестов был похож на тесты аудиторий в Google Ads. 
3. 2. Своевременный запуск акций сайта для кампаний динамического ремаркетинга и продажа товаров из каталога Facebook. Акционные предложения чаще всего охотнее покупают, особенно если пользователи уже просматривали эти товары на вашем сайте ранее, но не купили. Проведение акций позволяет решить несколько потребностей:

   — стимулировать продажи товарной категории

   — избавиться от остатков

   — Дать толчек продаж для старта продаж новой товарной категории вашего сайта

   — сделать доп. продажу

   — вынужденное решение, обусловленное ситуацией на рынке

   3. Запуск кампаний на cross-sale перекрёстные продажи, продажа дополнительных или более дорогих товаров. Подборки товаров из схожих товарных групп позволяют привлечь внимание покупателей, а показ более дорогих товаров помогает увеличить доход от продаж. Также этот вариант можно использовать для продажи уцененных или акционных товаров аудиториям которые добавили в корзину, но не купили товары из этой товарной категории.

   Вот несколько примеров аудиторий:

   

   1. 4. Тенденции и спрос меняются. Именно поэтому стоит проводить регулярный анализ и делать различные товарные подборки, топ продаваемых товаров, товары набирающие популярность и прочее.
   2. 5. Аудитории таргетинга. За период работы с аккаунтом мы протестировали огромное множество аудиторий по интересам и сформировали определённый костяк. Это обычное дело для многих рекламодателей. Но рекламодатели очень часто забывают про возможность использования своей клиенткой базы для получения дополнительных продаж. Грамотно построенная стратегия и сегментация базы по категориям приобретенных товаров и доходу может дать хороший результат. Стоит помнить, что эта аудитория уже знакома с вашим брендом и вашим сайтом, что увеличивает вероятность продажи. Facebook позволяет подгрузить базу имейлов или номеров телефонов и сформировать аудиторию на их основе.
   3.       Также на основании базы ваших клиентов можно создавать различные похожие аудитории. Facebook будет подбирать аудиторию похожую на ваших клиентов на основании их схожести по интересам, поведению и прочим характеристикам.

Перейти на сайт