НАСТРОЙКА
КОНТЕКСТНОЙ И ТАРГЕТИРОВАННОЙ РЕКЛАМЫ

Клиент: розничный интернет-магазин мусульманских товаров
Цель: снижение целевой цены за заказ; в идеале достижение уровня 250 руб с НДС за оплаченный заказ.
Регионы: Россия
Инструменты: Яндекс.Директ, Гугл Реклама

Стартовый этап работы:

Начали работу в конце весны 2019. В течение июня и июля происходила настройка системы сквозной аналитики. Т.к. клиент хотел реализовать это самостоятельно, работа заняла время и собирать корректную и показательную статистику по покупкам (завершенным и оплаченным) мы начали только с августа.

Основной этап работы:

Клиент изначально обозначил, что хотел бы настроить сквозную аналитику для того, чтобы отслеживать не оформленные заказы, а только успешно закрытые. Таким образом, в табличных отчетах ниже мы фиксировали CPO (стоимость покупки) по оплаченным заказам. CPO же оформленных заказов (лидов), разумеется, был ниже, чем CPO оплаченных, т.к. их количество больше.

На протяжении всего периода работы постепенно запускали и тестировали разные направления и товарные категории из каталога клиента. Начали с самых основных и востребованных, затем прорабатывая второстепенные и неоднозначные категории.

В отдельную строку “Тест” выносили результаты по тестовым направлениям, чтобы отделять статистику по ним от статистики по основным направлениям. В процессе работы успешно показавшие себя направления переходили из категории тестовых в категорию основных, а категория тестовых направлений пополнялась новыми экспериментами.

Основная цель оптимизации — снижение стоимости CPO, стоимости заказа. В этом добились успеха. Начав со среднего СРО по всем каналам в 803 руб за завершенную и оплаченную покупку — закончили работу со средним CPO 230 руб.

Подняли процент конверсии (оплаченная покупка) более чем вдвое: с 1,0%-1,2% до 2,6%-2,7%.

Основной метод оптимизации — анализ статистики в системах аналитики в срезах по разным показателям: региону рекламы, устройствам, полу, возрасту и другим соц-дем. характеристикам посетителей. После того, как по кампании набирается достаточное количество статистики для того, чтобы можно было делать статистически релевантные выводы, мы разбиваем все данные на сегменты, выделяем наиболее и наименее результативные из них, фиксируем результаты. Формируем гипотезу насчёт нерезультативных срезов, проверяем её. Если гипотеза подтверждается — либо отказываемся от неэффективного направления, региона, соц-дем. сегмента, если не можем повлиять на данность (например, наличие в конкретных регионах сильной конкуренции, с которой нам нерентабельно соперничать), либо ищем конфигурацию настроек, которая бы лучше работала в рамках этого сегмента. По успешным направлениям продолжаем поддерживающую работу: пополнение списка минус-слов из поисковых запросов, отслеживание сезонных скачков спроса и т.д. Где-то расширяем семантическое ядро, тестируем более “прохладные” ключевики.

На скриншотах — статистика в динамике по каналам, без детализации по кампаниям.

Август

Сентябрь

Октябрь

Ноябрь

Декабрь

Январь

Комментарий по содержанию отчетов:

CPO = cost per order = Стоимость заказа (оплаченного). Общая сумма расхода с НДС, поделенная на количество заказов.
CR = conversion rate = коэффициент конверсии. Отношение посещений, завершившихся покупкой, ко всем посещениям с рекламы.
Изначально указывали CPO с НДС и без. Впоследствии для облегчения чтения остановились на обозначении только сумм с НДС.
Покупки = успешно завершенные и оплаченные заказы. По факту это не лиды, а успешно закрытые покупки.

Клиент:

Локальный автосервис, специализирующийся на премиум-сегменте, расположенный в ВАО

Цель:

Наладить входящий поток заявок с постепенным снижением их стоимости

Регионы: Москва

Инструменты: Яндекс.Директ, Яндекс.Аудитории, Calltracking

Описание работы:

Для рекламы на поиске были собраны ключевые слова только с упоминанием конкретных марок - таким образом, мы были уверены в том, что нашу рекламу увидят только заинтересованные посетители. Главной проблемой оставалась локальность сервиса в крупном мегаполисе. Были протестированы различные варианты геотаргетинга: вся Москва через обычный выбор региона, различные варианты области на карте с помощью геосегментов, созданных в Яндекс.Аудиториях. После проведенных тестов выбор был остановлен на "родном" ВАО и близлежащей части ЦАО.

После всех проведенных работ: очистка семядра от неэффективных запросов, регулярное пополнение списка минус-слов, выставление корректировки ставок на время суток/соц.-дем./виды устройств; рекламные кампании начали приносить отличные результаты за минимальный бюджет в своем сегменте.

Также подобная оптимизация бюджета позволяет дальше тестировать различные варианты геотаргетинга, запуск РСЯ и новые вариации запросов.

Цель:

Увеличение кол-ва продаж чехлов для сидений автомобилей определенных марок и моделей

Регионы:

Санкт-Петербург и область, Иваново, Кострома, Ярославль, Вологда, Мурманск, Великий Новгород, Псков, Петрозаводск

Инструменты: Яндекс.Директ, LPTracker

Цели, установленные на сайте:

Оставили заявку - 110 достижений цели
Задали вопрос через форму - 17 достижений цели
Заказали обратный звонок - 20 достижений цели

Описание работы:

Изначально были запущены поисковые кампании в Google Adwords и Яндекс.Директ на большее кол-во регионов, чем представлено в кейсе. После тестового периода (пара месяцев) было решено оставить только Яндекс.Директ и приостановить показы в некоторых регионах.

Помимо домашнего региона СПБ, в рекламе оставили регионы, куда осуществляется бесплатная доставка. Регионы с платной доставкой приостановили, т.к. эффективность с них была значительно ниже. Также в ходе работы были остановлены нерентабельные марки и модели, тестировались корректировки ставок по времени, полу, возрасту, сегментам и т.д.

После многочисленных правок и оптимизации кампании показывают отличные результаты, в среднем: ROI от 250% до 1085% и SCR (коэфф. конверсии из лидов в сделки) от 25% до 35%. Эти показатели динамичны и меняются в зависимости от периода, выделенного бюджета и вносимых правок в рекламные кампании.