Как удержать ДРР до 20% в контекстной рекламе Яндекс Директ для онлайн-магазина спортивной одежды
- Заказчик
- Бренд женской одежды
- Задача
- Оптимизировать контекстную рекламу
Привет! С вами digital-агентство Hope Group, мы создаем окупаемую систему онлайн-рекламы для бизнеса.
В сегодняшнем кейсе рассказываем как мы за квартал (с декабря по февраль) привлекли через контекстную рекламу 270 заказов для мультибрендового магазина одежды и удержали ДРР (долю рекламных расходов) до 20%. Покажем за счет каких инструментов и аудиторий нам удалось добиться таких результатов.
Бренд под NDA, название бренда не раскроем но можем сказать, что это мультибрендовый магазин женской спортивной одежды в котором представлены преимущественно зарубежные бренды. Покажем как нам за 3 месяца удалось оптимизировать контекстную рекламу в яндекс и снизить средний (за 3 месяца) ДРР с 30% (за предыдущий период) до 20%. Важно тут будет упомянуть, что с брендом мы сотрудничаем с июля 2023 года, описываемые период с декабря 2023 года по февраль 2024 включительно.
Анализ мастера отчетов Яндекс Директ В мастере отчетов можно определить по каким аудиториям (Например: возраст, пол, платежеспособность) или устройствам (мобильные устройства, десктоп или планшеты) и операционным системам (ios, android) идет менее выгодный трафик. И это самые базовые срезы рекламных кампаний по которым можно оценить качество трафика, если погружаться более детально то срезов гораздо больше.
Если, например, мы видим, что по какой-то категории возраста у нас заказ выходит выше целевых значений, то есть смысл срезать этот трафик установив, ставку - 95%. В таком случае по этой категории возраста трафик существенно сократится.
Цена заказа в таком случае снижается за счет того, что уже по текущей ( работающей кампании ) мы срезаем менее конверсионный трафик и конверсия в заказ за счет этого повышается.
Есть смысл проработать менее конверсионную категорию возраста, если цена заказа выше целевой не более чем на 50% (когда цена заказа выше то вероятнее всего, потенциал в снижении будет ниже или это не ваша ЦА). Создается отдельная кампания или группа объявлений и прорабатываются пути повышения конверсии. Это может быть более детальная проработка креативов ( посыла в заголовках, посадочной страницы и тд ). За счет такой оптимизации базовых корректировок нам удалось снизить по некоторым рекламным кампаниям цену заказа от 10 до 30%.
Товарные кампании За счет правильного «обучения» товарной кампании нам удавалось удерживать ДРР в целевых значениях. Обучив рекламную кампанию стоимость заказа снижалась, что в конечном итоге позволило нам масштабировать товарные кампании. Обучение происходило за счет постоянной оптимизации заголовка, текста и сегментации товарных кампаний по категориям товара.
У нас запущена товарная кампания по всем основным продвигаемым категориям кроме не маржинальных категорий товаров таких как аксессуары. Постепенно сегментировали товарную кампанию по категориям товара таким как: Sale, спортивная одежда, дорогие товары, хиты продаж и тд. Таким образом в основной товарной кампании оставались только самые конверсионные категории товара а менее конверсионные кампании отключались. За счет этого повышалась конверсия в заказ и в конечном итоге снижалась цена заказа.
Ретаргет аудитории Самая горячая для ретаргета аудитория является база покупателей. Но она имеет свойство перегреваться поэтому ее нужно постоянно наращивать. На сайт приводилось много холодного трафика по которому конверсия была низкая. С одной стороны привлекать такую аудиторию не выгодно но без холодной аудитории наращивать базу покупателей будет затруднительно.
Ретаргет по холодной аудитории Догревать холодную аудиторию может помочь грамотно выстроенные инструменты ретаргета. В основном используем ретаргет по целям метрики. При этом важно исключать пересечения этих аудитории - тогда воронка будет выстроена последовательно.
Наши основные ретаргет аудитории по холодному трафику:
Посетители сайта которые провели на сайте более 1 минуты; Посетители сайта просмотревшие более 8 карточек товара но не добавившие в корзину; Посетители сайта добавившие в корзину но не совершившие покупку. Таким образом выстраивается воронка в которой клиент проходит путь от первого визита на сайт до первой покупки.
Подводя итог Системный подход к анализу и оптимизации рекламной кампании позволил снизить показатель ДРР с 30% до 20%.
Анализ мастера отчетов дал нам возможность исключить из показов менее конверсионные сегменты аудиторий. Это позволило перераспределить средства на более конверсионные сегменты тем самым повысив общую конверсию и снизить стоимость заказа; Оптимизация и сегментация товарной кампании по категориям позволила нам обучить кампанию и снизить стоимость заказа, что позволило нам масштабировать этот инструмент. Масштабирование товарной кампании позволило нам снизить средний ДРР, так как цена заказа то товарной кампании ниже чем по другим инструментам; Последовательно выстроенный ретаргет по холодной аудитории позволил нам повысить конверсию по холодному трафику, что в конечном итоге снизило стоимость заказа и дает нам возможности для дальнейшего масштабирования рекламной кампании. Помимо этих пунктов проводилась и другая стандартная работа по оптимизации рекламной кампании. Но в этом кейсе мы выделили несколько, на наш взгляд, не самых очевидных и показали наш подход к оптимизации рекламной кампании.
Спасибо, что читаете нас! Переходите на сайт Hope Group, там рассказываем много интересного о рекламе и продвижении.