Молодой D2C-бренд из солнечного Лос-Анджелеса. Это был мой первый опыт на Американском рынке, а так же с запуском worldwide кампаний.

Сложности проекта заключались в масштабировании бюджета, т.к. после релиза iOS14.5 от Apple — оценить реальный performance от Facebook Ads кампаний, инкрементально было достаточно сложно, но выход нашёлся.

Планируется Update — данного кейса. Пока, что прикреплю скриншоты кампаний, и рекомендательное письмо.

Задачи, поставленные клиентом:

1. Продвигать интернет-магазины восьми брендов (каждый бренд имеет отдельный сайт):

·        Roca

·        Ravak

·        Jacob Delafon

·        Hansgrohe

·        Geberit

·        Damixa

·        AM-PM

·        Line24 – общий сайт с остальными менее приоритетными брендами для продвижения

2. Снизить стоимость обращения (звонки, заявки и т.п.), а также увеличить доход компании.

3. Настроить сквозную аналитику, чтобы отслеживать все лиды - звонки, покупки, средний чек и все, что необходимо для корректной оценки и оптимизации вложений в рекламные кампании.

Была разработан следующий план продвижения:

• объединение всех восьми интернет-магазинов компании на едином ресурсе;
• продвижение товаров с помощью контекстной рекламы;
• начать работу с Яндекс.Маркетом и Google Покупками;
• подключение аналитики и отслеживание статистики.

Большое количество монобрендовых сайтов вызывало неудобство при работе. Напомним, что у каждого из восьми магазинов был отдельный сайт и предполагалось, что продвигать их нужно отдельно. Это усложняло отслеживание всей статистики.

Еще несколько трудностей, с которыми мы столкнулись – отсутствие электронной коммерции и слабое развитие бренда в Яндекс.Маркете

Для корректного сбора статистики по звонкам мы установили коллтрекинг: подключили статическую и динамическую подмену номеров.

Отчет по лидам в коллтрекинге

Далее подключили электронную коммерцию, чтобы получать детальную аналитику по продаже товаров, среднему чеку, популярным позициям. Также это было нужно для запуска кампаний динамического ремаркетинга и смарт-баннеров.

Главный момент, который необходимо было решить, и мы это сделали – объединить 8 монобрендовых сайтов в один мультибрендовый интернет-магазин. Это нужно, чтобы легче управлять магазинами и корректно отслеживать аналитику.

Теперь вместо восьми отдельных сайтов мы продвигали один – Line24. Каналы, которые выбрали для привлечения клиентов:

• Яндекс.Директ;
• Яндекс.Маркет;
• Google Ads;
• Google Покупки.

Чтобы ответить на горячий спрос, мы сделали выбор в пользу поисковых кампаний по брендам. Объявления запустили с помощью генератора К-50, чтобы не тратить время на работу с низкочастотными запросами и передавать актуальную информацию о товарах в наличии и цену прямо в объявления.

K-50 Генератор – это сервис для создания и автоматического поддержания актуальности рекламных кампаний на основе товарных фидов. Сервис работает с системами Яндекс.Директ и Google Ads.

Пример объявления, сгенерированного с помощью К-50

В качестве теста для некоторых магазинов мы запустили МКБ-кампании (баннер на поиске). Яркие баннеры привлекали внимание, а это одна из главных целей нашей РК.

Чтобы «догонять» клиентов, которые смотрели определенный товар в интернет-магазине, запустили динамический ретаргетинг или так называемые смарт-баннеры.

Мы разместили товары в Яндекс.Маркете и Google Shopping. Бюджет был распределен в соответствии со спросом и товаром в наличии.

Начали корректировать ставки на конверсионные и маржинальные позиции с учетом самостоятельного размещения магазина. Выставили минимальные ставки для товаров с «непривлекательной» ценой, а для товаров с конкурентной ценой на Яндекс.Маркете выбрали позиционные стратегии.

Также мы настояли на том, чтобы клиент работал с отзывами на Маркете, реагировал на негатив и мотивировал клиентов оставлять отзывы о приобретенных товарах.

Тем временем по Google Shopping:

• настроили торговую кампанию;
• разбили товары по группам;
• убрали ненужные для выгрузки бренды.

Когда будут накоплены данные, подключим умную торговую кампанию.

Через полторы недели после запуска внесли корректировки на уровне кампаний со следующими условиями:

Для аудитории «Отказы_Визиты 3+_30 дней» установили понижающую корректировку -100%. Это пользователи, которые были на нашем сайте за последний месяц меньше 15 секунд, и не совершили никаких действий.

Для аудитории «Время на сайте 5+ мин, Обращений=0_30 дн» установили повышающую корректировку +25%. Это пользователи, которые пробыли на сайте больше 5 минут и не оставили обращения.

Для аудитории «Глубина 8+, Обращений=0_30 дн» установили повышающую корректировку +25%. Эти пользователи также изучали сайт и не оставили обращения. Мы готовы больше платить за них на аукционе, так как они находятся ближе к совершению конверсии.

Какие выводы сделаны и что мы проделали:

• Объединили 8 монобрендовых сайтов в один мультибренд и оптимизировали работу этого сайта.
• По ходу набора статистики отключали неэффективные ключевые слова, которые не принесли заказов.
• Благодаря корректировкам ставок отсекли большую часть незаинтересованных посетителей и больше привлекали на сайт потенциальных клиентов.

В первое время расход недельного бюджета на рекламу увеличивался на 190% от начального. Но после оптимизации нам удалось его снизить до 133% от начального. В итоге увеличение недельного расхода было всего на 33% от исходной суммы.

При этом сумма дохода с интернет-магазина выросла за 2 месяца на 350%

Но мы на этом не останавливаемся. В планах масштабировать рекламные кампании с целью увеличить средний чек. Поэтому рост дохода в 3,5 раза – это еще не предел.

В первую очередь я приступил к аудиту рекламных кампаний. Какие выводы были сделаны и что было применено:

- Стоимость лида из РСЯ была на 35% дешевле, нежели из поисковых кампаний. Поэтому в первую очередь перераспределили бюджет в пользу РСЯ

- Отключили аудитории младшее 18, 18-24 года, т.к. они не приносят конверсии и не являются нашей целевой аудиторией

- Обнаружено, что были полностью отключены показы для женщин, хотя они тоже водят внедорожники или могут, к примеру, выбирать обвес для тюнинга в подарок. Поэтому мы убрали корректировку для женщин и активировали показы

- Добавили новые объявления в группы, чтобы их было не менее трех, добавили 8 быстрых ссылок, новые уточнения, а также более релевантные посадочные страницы для каждой марки или модели авто.

- Собрали около 150 недостающих ключевых запросов и добавили их в кампании

Спустя месяц после оптимизации мы получили следующие данные:

Нам удалось снизить стоимость лида на 25%.

Также далее в разговоре с клиентом выяснилось, что помимо заявок с сайта поступает много звонков, и большое количество пользователей оформляют заказ по телефону. Тогда клиенту было предложено подключить коллтрекинг, чтобы у нас была полная картина по лидам. Так как клиент был сильно ограничен в бюджете, сделали тестовое подключение на месяц, чтобы посмотреть сколько звонков поступит из рекламных источников и будут ли они вообще. Результат получился следующим:

В таблице указаны только уникально-целевые звонки, по факту их было больше. Мы выяснили, что на коллтрекинг приходится почти половина всех лидов. И в связи с этим стоимость заявки за месяц резко упала при том же бюджете.

Далее колл-трекинг продлевать не стали, но убедились в том, что до этого мы не могли объективно оценивать эффективность наших рекламных кампаний, т.к. у нас не было полных данных. Также благодаря колл-трекингу мы сделали вывод, что не стоит занижать ставку для мобильных устройств, т.к. с них приходила основная масса звонков, но заявок с сайта они почти не приносили. Таким образом, небольшая оптимизация и отслеживание звонков помогли нам снизить стоимость заявки в 2,5 раза.

Кантата – известный магазин чая и кофе, работающий по всей России. Клиент обратился с целью помимо офлайн точек развивать онлайн продажи своей продукции. Целевым показателем эффективности нашей работы является доля рекламных расходов (ДРР) в размере 38%.

Работу начали сразу и с Яндекс Директ, и с Google Ads. Для начала были проработаны структуры рекламных кабинетов и семантическое ядро. В первую очередь запустили классические и динамические (DSA) кампании на поиске, РСЯ, обычный и динамический ремаркетинг. Использовали достаточно большой пул ключевых запросов: общие (чай, кофе), корпоративные подарки, конкуренты, а также различные тематические запросы по праздникам (день учителя, день воспитателя, Новый год). Важно упомянуть, что клиент отказался использовать брендовые запросы в рекламных кампаниях.

За первый месяц работы мы пришли к таким результатам:

ДРР был снижен до 63%, но в план мы не вписались, поэтому были сделаны некоторые выводы и предприняты следующие действия:

•      Больше всего конверсий приносят динамические поисковые кампании, классический и динамический ремаркетинг, поэтому делаем упор на них

•      Отключили запросы по некоторым конкурентам

•      Оптимизировали тексты объявлений

•      Отключили аудитории младше 18 и 18-24 года, т.к. они не приносили конверсии

•      Запустили look-alike аудитории по существующей базе клиента

•      Кампании с низкой результативностью переведены на стратегии с оплатой за CPA

На тот момент не был запущен Google Smart Shopping, т.к. у клиента были недоработки по фиду.

Спустя полтора месяца был сделан еще один большой срез данных:

Несмотря на предпринятые действия, к концу ноября ДРР все еще оставалась за пределами желаемого, и клиент поставил условие, что нужно любыми способами за декабрь вписаться в нужные показатели и увеличить число заказов, т.к. приближался Новый год – самое горячее время.

После очередного мозгового штурма и аналитики рекламных кампаний были сделаны очередные выводы:

•      У клиента плохо конвертировался трафик с мобильных, CPA был практически в два раза выше, чем с десктопа. Но отключать показы клиент отказался, т.к. трафик с мобильных тоже для него важен.

•      Отключили look-alike аудитории, т.к. они не приносили заказы

•      Упор на DSA-кампании, а также на динамический ремаркетинг – в нашем случае это самые эффективные типы кампаний

•      Предложили протестировать в Яндекс автотаргетинг с оплатой за конверсию, а также стратегию по Целевой доле рекламных расходов

•      В Гугл протестировать новый тип кампании – Perfomance Max – умная кампания на основе машинного обучения.

•      Клиент внес все правки в фид и мы наконец смогли запустить Google Smart Shopping

•      Все кампании, которые выбивались из целевых показателей были отключены, чтобы максимально улучшить результат.

Наконец, в декабре был достигнуты следующие показатели:

ДРР был снижен как раз за счет трех новых типов кампаний, которые мы запустили – это Автотаргетинг в Яндекс Директ, а в Гугл - Perfomance Max и Google Smart Shopping.

Автотаргетинг с оплатой за СРА показал себя лучше на поиске – ДРР составил 27%, в сети же показатель был 53%, поэтому сеть мы в дальнейшем отключили.

Perfomance Max – ДРР 17%.

Google Smart Shopping – 42%. Его отключать не стали, т.к. рекламная кампания почти вписывается в показатели и в дальнейшем будем ее оптимизировать.

Еще из интересного:

Несмотря на то, что Яндекс тратит на 25% больше бюджета и из Гугла было больше транзакций, доход по обоим источникам распределился практически 50 на 50. Это связано с тем, что средник чек в Яндекс.Директ на 20% выше.

Что в планах:

Т.к. клиенту важен трафик с мобильных устройств, планируем запустить рекламу его мобильного приложения после некоторых доработок.

Google Local Campaigns – Локальные кампании привлекают клиентов из поиска и сервисов Google в офлайн точки с учетом геолокации.

Приоритетное размещение в Я.Картах – также будет использоваться с целью привлечения клиентов из онлайн в офлайн точки, но и для увеличения онлайн продаж в том числе.

Небольшой вывод:

Не все проекты удается успешно запустить с первого раза. Как в данном кейсе, иногда требуется не один месяц, чтобы протестировать все гипотезы и прийти к желаемому результату. Очень порадовал новый тип кампаний от Гугл – Perfomance Max – который я теперь использую и при работе с другими клиентами. Также многие списывают со счетов автотаргетинг, т.к. он может подбирать нецелевые запросы, но в сочетании со стратегией с оплатой за конверсию результат превзошел все ожидания, главное иметь большое количество данных о конверсиях в системах аналитики.

Таким образом, мы вышли на желаемый для клиента показатель и продолжили совместную работу.

Ко мне обратился клиент, работающий в достаточно специфичной тематике – это известный производитель крымских вин. Он сменил как минимум трех специалистов, прежде чем попал ко мне в руки.

Основная проблема была в том, что в России запрещена реклама алкоголя в интернете, даже на самой посадочной странице не должно быть товаров, содержащих алкоголь. В связи с этим, предыдущим подрядчикам не удавалось даже пройти модерацию объявлений в Яндекс Директ, чтобы начать работу. Поэтому первой задачей было написать объявления, которые будут одобрены на стадии модерации, а уже вторая задача – увеличение транзакций и дохода.

Мы начали с кампаний в РСЯ. Скажу честно, мне удалось запустить показы не с первого и даже не со второго раза. Вероятно, в объявлениях или изображениях содержались некие триггеры, которые автоматически приводили к отклонению, хотя никакие запрещенные слова в тексте не были использованы.

Спустя несколько тестов удалось выявить тексты и картинки, которые регулярно одобрялись:

Объявления, которые сразу были отклонены:

Таргетинг используется на Москву. Стратегия была такая – в заголовках и текстах мы пишем про доставку крымских деликатесов на дом, и посадочная тоже ведет на страницу с крымской продукцией. Сайт брендированый, поэтому попадая на него, сразу понятно, что все же основной продукт именно вино.

Также помимо самих объявлений, не все запросы смогли пройти модерацию. Были отклонены группы по крымским винам и доставке вина. Здесь уже ничего нельзя сделать, к сожалению. По этим запросам мы не показывались.

Спустя месяц работы, как была накоплена статистика, были сделаны первые выводы:

- Отключили показы на пользователей 18-24 года

- Повысили ставку для десктопа, т.к. была выше конверсия

- На поиске установили повышающую ставку для пользователей, которые находятся в радиусе 5 км от офлайн-магазина в Москве

- Почистили площадки в сети и отключили неэффективные объявления.

Первый месяц работы принес всего 3 транзакции и ДРР в размере 226%

Так как с модерацией вопрос был решен, пора было решать вторую задачу – увеличение количества транзакций и снижение ДРР. Задача – вписаться в ДРР 30%.

Лучше всего в РСЯ конвертировались объявления с изображениями животных, поэтому были подобраны дополнительные изображения той же тематики. У клиента хорошо работало органическое продвижение, благодаря которому был достаточно данных о транзакциях в счетчике Метрики. Со второго месяца мы увеличили бюджет и применили стратегию Оптимизация конверсий с оптимизацией под оформление заказа. Второй месяц работы принес следующие результаты:

Нам удалось снизить стоимость клика в сети, т.к. мы ограничили его максимальную стоимость. ДРР снизился до 50%, а к концу месяца упал до 40%. Мы не смогли набрать нужное количество конверсий, чтобы стратегия работала полноценно, поэтому ее пришлось сменить на Оптимизацию кликов. Мы так же провели чистку площадок и объявлений. Понизили ставку на 50% для мужчин и для аудитории старшее 55 лет.

На третий месяц после старта мы решили протестировать и запустить кампанию на поиск, чтобы расширить охват и найти точки роста. С поиском проблем при модерации не возникло:

пример (тут скрин)

Результат за третий месяц работы:

Третий месяц принес положительный результат работы в РСЯ, мы практически вписались в нужный нам показатель. Поиск не дал хорошего результата, поэтому клиент принял решение просто его отключить, без попыток оптимизировать РК.

В дальнейших планах у нас масштабирование кампании в сети, а также запуск ретаргетинга. Какие-либо другие инструменты Яндекс Директ в данной тематике не подойдут.

С запрещенной продукцией и услугами работать можно – главное не использовать запрещенную лексику в текстах и тестировать как можно больше объявлений, чтобы понять, что именно будет одобрено, также важно, чтобы посадочная на время модерации тоже соответствовала требованиям. Данные несложные правила помогут запустить показы рекламных кампаний и продвигать бизнес клиента.

Работа над проектом началась в апреле 2020 года, в самый разгар пандемии коронавируса.
Средний чек - 1100 рублей.

Цель - получать качественный сервис по настройке таргетированной рекламы Facebook&Instagram с понятными результатами в виде окупаемости, а не отчетами по кликам в рекламном кабинете выполняемыми предыдущими подрядчиками.

Во время работы с данным проектом, (и на данный момент) возникают проблемы с технической установки пикселя, т.к. - клиент франчайзи и прямого доступа к продвигаемым ресурсам у него нет.

Подготовка:

Мы установили пиксель, настроили интеграцию по получению - ROAS в кабинет. Добавили базы клиентов в рекламный кабинет, подготовили разные варианты аудиторий. Кастомные, LAL и т.д. Начали работу. Окно конверсии используем: 1 день после просмотра 7 дней после клика.

Первый месяц работы:

Результаты более чем удовлетворили клиента, ниже прикрепляю пруф. Однако прошу заметить сразу, отчет по окупаемости не совсем корректный, т.к. - очень популярное агентство в момент работы с проектом, не корректно установили пиксель и настраивали на цель трафик :) По этому, кому не лень, можете сами посчитать - действительный ROAS.

Дальнейшая работа с проектом.

Цены на закупку трафика начали расти, и когда рынок более менее успокоился, косты на User Acquisition пользователей ~ остались в районе 200-250 рублей.

В целом бизнес, за счет быстрой реакции на изменения, комплексного маркетинга и взаимной работы, быстро перестроился и доходность сети ресторанов, на сколько мне известно, сильно не изменилась.

Сентябрь 2020 года:

После моих рекомендаций, и разработки стратегии мы с клиентом принимаем решение за осень протестировать - мобильное приложение. Так как с передачей окупаемости в кабинет есть проблемы, и более точно отслеживать результаты не получается.

4 месяца понадобилось, что бы разработчики допилили баги в мобильном приложении, установили туда SDK - настроили события и передали нам доступы.

Ноябрь 2020 года:

Ирония заключается в том, что аккурат того как доработали мобильное приложение пиксель вообще перестает трекать события. По этому печальными результатами делиться смысла нет. И мы просто запускаем специальные предложения - с подходом Brand awareness.

Итоги Web-Site: Апрель 2020 - Ноябрь 2020 года

Потрачено - 706,712 рублей.
Всего покупок: 2878
Всего уникальных покупок: 1850
ROAS - 374% (часть данных по окупаемости потеряна в негативную сторону)

Результаты продаж через App. Платформа iOS

Период: Декабрь 2020 года - Февраль 2021 года:

Здесь результаты за 2,5 месяца гораздо лучше. По многим параметрам:

Плюсы:
1) Cредний чек выше.
2) Как по мне, с точки зрения клиента все таки проще заказывать через мобильное приложение. Есть программа лояльности.
3) В Facebook Analytics - мы видим DAU + LTV. Это позволяет нам более четко посчитать экономику.

Минусы:

1) Очень дорогая цена за Install (Установку) - по этому будет подключаться контекстная реклама. Там цена за установку получается гораздо ниже.
2) Постоянно нужно менеджить ретаргетинг, т.к. - в пиковые дни, реклама должна закупаться без перебоев. Аудитория быстро выгорает, если не менять оффер.

Ниже промежуточные результаты:

По ним кстати, тоже есть некорректная отчетность. После того как Facebook начал готовиться к выходу iOS14 - в одной кампании (на установки приложения с оптимизацией под покупки) большая часть покупок просто пропала, якобы из-за окна атрибуции. Пруфануть не могу, скриншоты не делал.

ВЫХОД iOS14. Что делаем дальше?

Готовимся к выходу iOS14 - и новой системе трекинга результатов. По обоим ресурсам. Web и App. Подключаем Andriod - платформу, на случай если с iOS - платформой будет работать не очень эффективно. С пикселем - не понятно.

Технически пиксель Facebook - не работает на 100% корректно. Существенно страдает расчет по окупаемости. Иногда, по разбивке бывает так, что мы смотрим показатели за 1 день, и у нас трекаются события покупки, НО - при этом не подтягивается в кабинет по расчет окупаемости. И только после того как появляется "уникальная покупка" - мы видим цифры.

Пример: 3 покупки и 1 уникальная = в кабинет упало 328 рублей. А у клиента доставка только от 400 начинается.

Решение: Пока не нашли. В справке у Facebook - написано, что расчеты происходят на статистическом моделировании. По факту, какое-то количество ценности с покупок тупо не передается в кабинет. Либо подтягивается только с уникальным покупателем.

По этому, если смотреть на итоги рекламной кампании в Web - то, я предполагаю, что ROAS - по факту значительно выше.

В данном кейсе не учитываются оффлайн-конверсии т.к. - нет интеграции с кабинетом в Facebook.

UPD — до 24.02