Как увеличить эффективность рекламы в 3 раза за 2 месяца — кейс «Санкт-Петербургского Дома книги»
- Заказчик
- Интернет-магазин «Санкт-Петербургского Дома книги»
- Задача
- Увеличить эффективность рекламных кампаний при небольшом бюджете
Специалист агентства eLama Марианна Щербина рассказывает, как в условиях небольшого рекламного бюджета им удалось увеличить эффективность рекламных кампаний за 2 месяца в 3,1 раза.
Наш клиент — интернет-магазин «Санкт-Петербургского Дома книги». Это тот самый книжный, который располагается в доме компании «Зингер» на Невском проспекте.
Клиент пришел в наше агентство в начале декабря 2023 года. Его беспокоила эффективность расходования средств на рекламную кампанию в интернете, особенно в период высокого сезона, который совпал началом работы над проектом. Интернет-магазин на тот момент находился на этапе активного развития и стремился максимально увеличить продажи, а также заявить о себе после возвращения в 2022 году флагманского магазина в здание Дома Зингера. В онлайне уже был представлен большой каталог товаров, включающий все основные литературные направления, а также научную и образовательную литературу.
До обращения к нам клиент недолго вел рекламу самостоятельно, однако из всех типов кампаний приносили результаты только Товарные, разделенные по регионам. К тому же цели в Метрике были настроены некорректно. Поэтому у нас фактически не было данных, от которых можно было оттолкнуться.
На старте клиент не обозначил KPI. Согласованный бюджет на продвижение — менее 100 000 рублей, ввиду нормативных ограничений. Рынок высококонкурентный.
Подготовка к продвижению и расчет KPI
Мы начали с базы — настроили в аналитике цели «добавление в корзину», «отправка заказа» и микроцели «подписка на рассылку», «просмотр карточки товара» и «клик по телефону».
Посчитали и согласовали с клиентом примерную стоимость конверсии (CPL) за ноябрь. В первоначальных настройках аналитики мы нашли ошибки, так что не знали, насколько точны цифры по целям. У клиента была настроена только одна цель — «Автоцель: покупка». Сейчас она удалена из Метрики.
В целом анализ старого аккаунта и переговоры с клиентом показывали, что:
лучше всего до нас работали Товарные компании: клиент протестировал множество разных Товарных кампаний — наиболее эффективно работала кампания, нацеленная на продвижение всех товаров;
поисковые кампании вообще не приносили конверсий (по данным целей клиента).
Запуск кампаний
Учитывая ограниченный бюджет, для быстрого теста в декабре 2023 года мы решили запускать стандартные для нового аккаунта кампании:
Товарную по универсальному фиду — как основную кампанию на генерацию покупок;
Поисковую — как классическую для первого запуска.
При составлении объявлений мы учитывали регион показа: Санкт-Петербург и Ленобласть. Предположили, что в Санкт-Петербурге по-прежнему сохраняется культура чтения бумажных книг, а еще — что сыграть на размещении магазина в здании исторического значения «Дом Зингера» будет верным решением. Поэтому в заголовках обеих кампаний указывали, что это действительно «тот самый Дом Книги», и использовали изображение знаменитого здания в креативах.
Товарную кампанию запустили на все товары сразу, составили свежий список минус-фраз на основе среза по нише: взяли конкурентов и адреса офлайн-магазинов с похожим названием.
Семантики по Поиску было мало, она разделялась условно на брендовые, суперцелевые и крайне общие запросы. Мы работали с очень большим каталогом, поэтому парсинг проводили масками на покупку книг в интернет-магазине. Частотность у таких ключей средняя, высокочастотных ключей было мало. Поэтому нам пришлось проводить повторный парсинг несколько раз, по чуть-чуть расширяя семантику, чтобы удерживаться в бюджете.
Тогда же мы предложили клиенту запустить поисковую кампанию по основным разделам каталога. Однако, пересмотрев семантику и сверившись с бюджетом, решили не смещать фокус и отложить запуск.
Нужно было пересмотреть целевую аудиторию, потому что к этому моменту она не была хорошо проработана. Мы предположили, что молодые люди покупают книги онлайн чаще, чем люди более пожилого возраста, поэтому нужно было понять, как привлечь молодую аудиторию.
Поиск молодой целевой аудитории
В интернет-магазине довольно большой раздел посвящен комиксам и манге, и нам повезло, что некоторые из наших сотрудников увлекаются этими направлениями. Мы знали, что на товарах такого типа в России специализируются очень мало магазинов, а у крупных конкурентов нет обширной библиотеки по этой тематике (мы проверили). У клиента же раздел комиксов, манги и графических романов очень большой, в нем представлены, в том числе последние новинки и бестселлеры жанров.
Парсинг на покупку комиксов и манги дал нам небольшой пул запросов (15–20 ключей средней частотностью не более 60). Плюс мы добавили семантику на литературу для детей: был декабрь, мы рассчитывали зацепить аудиторию, которая покупала подарки детям на новогодние праздники.
Обе кампании поставили на обучение: сначала установили стратегию «Максимум кликов», затем добавили макроконверсии на отправку заказа по согласованной цене покупки и добавление в корзину.
Спустя 2 недели работы количество покупок с этих кампаний нас не устроило, поэтому мы решили перенастроить цели: предполагали, что одна из них («Оформление заказа») считала не покупку, а начало оформления заказа без итоговой отправки. В итоге добавили ecommerce-цели «покупка» и «добавление в корзину». Уточним, что работы по аналитике также выполнялись внутри агентства, и клиент в них фактически не участвовал (поскольку до этого аналитику настраивал у нас же в качестве разовой услуги): мы сами связались с аналитиками и обсудили ситуацию, сами контролировали сроки.
Чистка трафика — основная трудность проекта
Основные трудности проекта были связаны с чисткой трафика: минус-слова не должны были перекрывать временно закончившийся товар или книги, которые могут закупить в ближайшее время.
У клиента очень большой каталог товаров, при этом поиск по сайту был несколько замедлен. В итоге часть работы приходилось делать вручную.
Мы выгружали весь список поисковых запросов по рекламной кампании за период. Эти запросы, условно, можно объединить в несколько типов:
общие запросы (например, «купить книгу онлайн»);
специфические (например, «лермонтов демон восточная повесть илл м врубеля 1980 г м издательство советская россия»);
заведомо нецелевые (например, «лучшие книжные магазины владивосток»);
вызывающие сомнение (например, «вышивки япония»).
Искоренить ни один из этих типов запросов невозможно: запросы подтягиваются из-за автотаргета товарной рекламной кампани. Что можно: пополнять список минусов. Но здесь есть неочевидный нюанс — почти все странные сочетания слов, которые могут прийти в голову, с высокой долей вероятности совпадают с названием какой-нибудь книги. Мы работали в 4 этапа:
Выгружали все запросы и разбивали их на основные типы:
нецелевые (другие магазины, города, издательства и т. д.);
с упоминанием авторов/книг (авторы и серии книг могут быть в каталоге, но заранее узнать об этом нереально, если не штудировать весь каталог);
странные словосочетания, которые могут показаться минусами.
Запросы с упоминанием авторов и книг вручную проверяли через поиск по сайту, чтобы понять, есть релевантные товары в магазине или нет.
Если автора или книги нет, запрос уходил в список на согласование с клиентом, так как авторы/книги могли быть не на сайте в данный момент, а в закупке и т. д. Такая проверка могла длиться несколько часов.
Если по итогам поиска название книги не находилось, но другие произведения автора были на сайте, в минуса отправлялись только названия книг. Если на сайте не было ни того, ни другого, в минуса отдельно шел автор и отдельно — книга. Всё это согласовывается с клиентом.По этому же принципу проверяли странные словосочетания, которые в 8 из 10 случаев оказывались полным или частичным названием книги на сайте.
После проверки и формирования первичного файла на согласование отдельно выписывались предложенные варианты фраз для списка минус-слов. То есть во многих случаях мы не могли из запроса «персональная стратегия александр кравцов купить» в минуса внести просто слово «стратегия» или «персональная», так как эти слова фигурируют в названиях многих книг. Поэтому названия и авторов мы выписывали с использованием операторов.
Файл отправляли клиенту, и клиент самостоятельно перепроверял все словосочетания через внутреннюю базу каталога и отдельно по спискам закупок.
Результаты продвижения
По итогам чистки стало очевидно, что быстрое и качественное обучение поисковой кампании достигнуто благодаря брендовым поисковым запросам (брендовые запросы мы не включали), которые по большей части подтягивает автотаргет.
Покупки распределяются в соотношении 10/20/70, где:
10 — запросы по популярным или редким книгам, то есть пользователь покупает именно то, что вводил в поисковую строку Яндекса,
20 — запросы общего характера «купить книги онлайн в спб»,
70 — запросы «Дом книги онлайн магазин купить книгу».
Это соотношение не меняется в зависимости от моделей атрибуции, так что без отчетов по ассоциированным конверсиям из GA4 нельзя сказать, что пользователи приходили сначала по очень узким запросам (например, «стивен кови 7 навыков высокоэффективных семей купить»), а потом совершали покупки по брендовым запросам.
Развитие аккаунта напрямую связано со скоростью обучения кампаний и постепенным переводом рекламных кампаний на оплату за конверсии. Пока мы не уверены, что кампании достигли стабильно хороших результатов по конверсиям. Как только начнем получать стабильно на 20–30% заказов в день больше, чем сейчас, переведем Товарную кампанию на оплату за конверсии.
На март 2024 года по Товарной кампании получили следующие результаты:
количество покупок увеличилось с декабря по февраль в 2,6 раза;
количество посетителей, добавивших товар в корзину — в 2 раза;
СR по добавлению в корзину изменился с 4,59% в декабре до 11,43% в феврале.
Результаты по поисковой кампании:
количество покупок увеличилось с декабря по февраль в 4,1 раза;
количество посетителей, добавивших товар в корзину — в 3,67 раза;
СR по добавлению в корзину изменился с 13,87% в декабре до 26,06% в феврале.
По двум кампаниям количество покупок увеличилось в 3,1 раза. Основными же достижениями считаем:
показатель CPA в два раза ниже обозначенного клиентом;
высокий CR;
ежемесячную общую доходность, которая, по данным Метрики, превышает вложения в рекламу по меньшей мере в 10 раз.
У нас нет данных, необходимых для подсчета ROI, но, по первичной оценке, результат удовлетворительный.
Что дальше
Сегодня мы проводим стандартную оптимизацию кампаний. В планах — переводить Товарную кампанию на оплату за конверсии, после высвобождения бюджета после перехода на оплату за конверсии — тестировать запуск Товарных кампаний на наиболее маржинальные разделы.
Клиент доволен результатами нашего взаимодействия и хотел бы расширять географию на другие регионы, но мы не рекомендует этого делать при небольшом рекламном бюджете. Планируем пока только протестировать расширение на Москву — мы готовы к тому, что без увеличения бюджета это может привести к спаду показателей.