CMO команды ROMI center Антон Ошкин о том, как можно повысить конверсию в онлайн-продажах нишевых товаров при помощи сквозной аналитики. Кейс для тех, кто планирует перевести торговлю из офлайна в онлайн и думает, что делать со всем, что касается результативной рекламы: количеством отказов, похожими аудиториями, рекламными креативами, конверсиями.
Исходные данные
Наш клиент — компания SWOS — давно присутствует на рынке ортопедической обуви. Первый салон открылся в Швейцарии, а сеть специализированных магазинов в Москве работает с 2009 года. Офлайн-продажи налажены: они дают стабильный и предсказуемый объём прибыли. Портрет ЦА тоже понятен — это женщины старше 25, с определёнными ортопедическими проблемами. Они хотят приобрести удобную лечебную обувь, которая ещё и хорошо выглядит. Мужчины для SWOS — редкие клиенты, судя по данным офлайн-продаж.
Сайт компании SWOS
Перед стартом любой рекламной кампании уточните портрет своей ЦА. Хотя бы в общих чертах — пол, возраст, интересы. Иначе настройка РК в сети затянется. Пока вы протестируете, что кому лучше «заходит». Чтобы сэкономить время и деньги, определите своего идеального клиента заранее. Люди везде одни и те же — что в интернете, что в магазинах.
Все данные по продажам у клиента собирались в 1С. Офлайн-точки просто передавали всё в общую систему. Никакой CRM, которая объединяла бы информацию воедино. И никакой веб-аналитики, не говоря уже о сквозной. Многие компании, которые стартовали в начале нулевых, до сих пор пользуются аналогичными решениями.
Максимум, что можно сделать с такими данными — проанализировать и дополнить портрет ЦА. Есть ли постоянные покупатели и какую долю они занимают? В нашем случае у компании SWOS они составили около ⅔ от общего количества. Показатель подтверждает, что с удержанием клиентов у компании всё отлично. Главная задача — завоевать новых лояльных и заинтересованных покупателей.
Если данные по продажам у вас всё ещё собираются в общую таблицу в виде бухгалтерской отчётности, проанализируйте их перед началом работ по продвижению. Да, они не дадут вам цельной картины. Но могут помочь в выборе рекламной стратегии. Посмотрите на соотношение постоянных и «одноразовых» клиентов, среднюю сумму чека. Определите предельную норму расходов на рекламу, которая вам подходит, чтобы получать прибыль. Всё это пригодится. Но будет недостаточным, если вы всерьёз собрались покорять вершины онлайн-торговли.
Никакой проблемы в автономном сборе данных нет. Пока вы не захотите понять: как связаны ваши рекламные кампании в сети и реальные клиенты, которые что-то у вас купили. Этот вопрос остро стоит для 99% компаний. Не считая B2G, которые в рекламе онлайн не нуждаются.
В SWOS тоже задались этим вопросом. Корпоративный сайт у компании был давно. Но рекламу в Интернете они начали давать только пару лет назад — после запуска интернет-магазина. Попробовали всё: РСЯ, поиск и соцсети. Эффективность оценивали по-простому: чем больше трафика, тем лучше. Плюс анализ ключевиков от SEO-специалистов: по каким фразам сайт SWOS выходит в первой десятке результатов поиска. Все оптимизации выбранной стратегии проводили исходя из этих показателей. Другая статистика по РК не собиралась.
Исходя из существующей практики, непонятно было, как корректировать рекламные кампании, чтобы они давали реальные конверсии.
Задачи
В начале сотрудничества со SWOS мы имели следующую картину:
- хорошо структурированная ЦА на основе офлайн-продаж;
- высокая степень лояльности клиентов к бренду;
- автономная статистика продаж в 1С офлайн, не связанная с веб-аналитикой;
- РК в РСЯ, на поиске и в соцсетях, ориентированные не на целевую, а на широкую аудиторию;
- отсутствие централизованного сбора данных по РК и невозможность их анализа;
- отсутствие ремаркетинга — работы с клиентами, которые уже знают о SWOS.
Это типичная ситуация для многих компаний. Которые уже отладили процессы офлайн-продаж, но только начали работать с возможностями интернет-рекламы.
Основные задачи, которые хотели решить в SWOS:
- возможность гибко управлять всей онлайн-рекламой;
- прозрачность расходования бюджета;
- максимальная эффективность усилий и повышение конверсий.
То есть всё то, что хотела бы видеть каждая компания на их месте. Никто не приходит в цифровую рекламу с желанием потратить как можно больше денег и получить хоть какой-нибудь результат. Нужны конкретные KPI и понимание, от чего они конкретно зависят.
К сожалению, часто РК в Сети строятся на основе: «А давайте попробуем вот эдак?». Но интуитивный подход не заменяет полноценное А/Б-тестирование, а вносит ещё больше хаоса в рекламную статистику.
Вы думаете, что удачно изменили креатив рекламы — охват-то растёт? Посмотрите на соотношение трафика и конверсий, СTR, стоимость лида, ROAS. В большинстве случаев после этого радость от удачного решения сменяется глубоким разочарованием.
Решение
Прежде чем оптимизировать интернет-рекламу, нужно понять, как она работает для вас «в моменте». И что нужно улучшить. У компании SWOS не было накопленной статистики по РК. Поэтому анализ предыдущих результатов был затруднён. Так что варианты решения задачи были предложены следующие:
- для возможности эффективно управлять всей онлайн-рекламой — установка системы сквозной аналитики ROMI center;
- для прозрачности расхода бюджета — настройка электронной коммерции;
- для повышения конверсий — точная настройка РК с учетом семантического ядра, настройка ремаркетинга и отслеживание результатов в реальном времени.
1. Сквозная аналитика
Внедрение сервиса сквозной аналитики одновременно решает 2 задачи.
- Наглядно показывает, как и куда тратится каждый рекламный рубль. Какой из каналов продвижения сливает бюджет впустую, а какой приносит новых клиентов и прибыль. И цифры не нужно искать по разным вкладкам, как во многих системах веб-аналитики. Они все доступны в едином дашборде.
- Собирает всю статистику по РК в одном месте. Больше не нужно логиниться в разных рекламных кабинетах от Google Ads до Менеджера рекламы Facebook, чтобы наконец выгрузить отовсюду информацию и начать анализ.
Несколько слов об инструменте. Изначально сквозную аналитику использовали только крупные компании с огромными массивами данных. Все эти Big Data надо было как-то упорядочивать и анализировать. Решения были дорогими и написанными под конкретные нужды клиента. С собственными серверами для хранения и обработки информации, связками с CRM и так далее. То есть применить такую систему повторно можно было только после серьёзной «работы напильником». Эти сервисы работают и сейчас — для торговых гигантов или компаний, которым важны индивидуальные параметры.
Для всех остальных — от малого до крупного бизнеса — есть универсальное решение. Это сквозная аналитика на базе коннекторов.
В SWOS после настройки сквозной аналитики и подключения коннекторов ко всем рекламным площадкам начался полноценный сбор статистики по РК. В том числе:
- информация о количестве продаж каждого товара;
- текущий коэффициент конверсии;
- отдельный бюджет по каждой РК и общий рекламный бюджет;
- общая сумма заказов от привлечённых клиентов;
- данные по каждой линейке товаров;
- количество переходов по рекламе, включая баннеры и формы заявок на сайте.
Информация поступала из разных источников, анализировалась и выдавалась в формате единого отчёта, созданного в Google Analytics. Всё это помогло оценить первые результаты продвижения. Причём с разных точек зрения — количества кликов, полученных заявок, общей прибыли и объёма продаж.
Отчёт по доходам
На этом этапе удалось также выяснить слабые места — когда реальные продажи не совпадали с данными аналитики. Чтобы устранить их, нужно было немного перестроить существующую систему учёта продаж.
2. Настройка электронной коммерции
Редко какая компания согласится полностью поменять существующую систему учёта. Это дорого и вносит дополнительные сложности в бизнес. Поэтому было принято совместное решение доработать существующий учёт в 1С. Наши программисты помогли SWOS подключить функцию электронной торговли. Это добавило в общую картину точные данные по расходам и позволило реализовать полноценную сегментацию.
Теперь при каждой продаже обязательно указывается источник, откуда пришёл покупатель. Раньше комментарии были более общими. Вроде «узнал о нас из интернета». Теперь продавцы указывают канал точно, например, «из Инстаграма» или «Поиск». Для покупателей онлайн была разработана анкета с соответствующим вопросом. Таким образом ни один источник не остался без атрибуции.
После накопления первичной статистики по новым правилам и анализа её в сквозной аналитике также стало понятно, какие товары чаще покупают, а у каких выше маржинальность.
3. Первичная настройка рекламных кампаний
К уже работающей сквозной аналитике ROMI center мы подключили все каналы, где рекламируется SWOS:
- рекламные кабинеты в сетях и на поиске Google и Яндекс;
- рекламные кабинеты в соцсетях Фейсбука и Инстаграма.
Это помогло начать сбор статистики и сразу же увидеть изменения, которые необходимо внести.
Работающее семантическое ядро
Неэффективные ключи были видны на дашборде сквозной аналитики сразу же. На них тратились деньги, но на конверсии это не влияло. Так что определённое время потратили на подбор новых. Получилось около 30 тысяч ключей по разным тематическим запросам:
- проблемы со здоровьем в области ортопедии;
- профилактика этих заболеваний;
- поиск лечебной обуви по всем вариантам запросов. От широких вроде «купить туфли» до узких «купить ортопедическую обувь».
Выделили кластеры по всему ядру — разделили по видам продуктов, теплоте и виду ключей: «продающие», навигационные и информирующие.
Приоритетные площадки для продвижения
Протестировали разные форматы на разных каналах. В том числе платный поисковый трафик с Яндекса и в РСЯ, товарные фиды со смарт-баннерами, товарные объявления в Google, реклама в том же Google и его КМС. Размещалась также таргетированная реклама в соцсетях — в сториз и в ленте Фейсбука и Инстаграма.
4. Ремаркетинг
Учитывая высокую лояльность клиентов SWOS, запуск ремаркетинга был необходим. Настройки задали стандартные — брошенные корзины покупок и информация по просмотрам определённых товаров.
Систему строили прямо в процессе — для таргетинга, похожих аудиторий и исключений использовали все нужные действия пользователей.
- Человек добавил в корзину товары, но транзакции не было — отправляем в выборку похожей аудитории look-alike, для прямого ремаркетинга.
Креатив для тех, кто не завершил покупку
- Посетитель просмотрел 3 или больше товара на сайте — в ту же выборку похожей аудитории look-alike, с той же целью.
Креатив для тех, кто был на сайте больше 3 раз, но не совершил покупку
- Товар куплен — добавляем условие таргетинга в похожую аудиторию look-alike, для кампаний о новинках и сезонных поступлениях.
Креатив для существующих клиентов, уже купивших товар на сайте
Исключения добавляли тоже на основе поведения пользователей — отсекали по числу заходов на сайт:
- 3 раза или больше посетитель смотрел только первую страницу, не заходя дальше;
- 3 раза или больше посещение засчитывалось как отказ — минимальное время или глубина просмотра.
Также в исключения добавили похожие аудитории look-alike по ним.
Промежуточные результаты
После первичного анализа данных по РК в системе сквозной аналитики и внесения корректив были запущены обновлённые кампании. Пришлось подождать 2–3 месяца, пока статистика накопится заново.
Отчёт по уникальным покупкам
Что удалось выяснить в результате:
- средний CTR и цену за клик в бизнесе, где работает SWOS, по всем источникам продвижения;
- охват ЦА по заданной геолокации — Москва — на разных каналах;
- усредненный коэффициент конверсии и его возможную погрешность.
Сто́ит закладывать на все цифры коэффициент погрешности около 10%. Так вы будете точно уверены: все искажения учтены и не влияют на ваш маркетинговый анализ.
Тестовые запуски ясно показали, где ещё нужно внести изменения.
1. В стратегию продвижения и РК
Рекламные креативы. По итогам сравнительного отчёта выяснили: клиенты отдают предпочтение тем товарам, которые увидели в рекламном креативе. Даже при том, что целевой страницей в рекламе был совершенно другой раздел сайта или промоакция. Включили в визуалы товар из наличия, которому нужна дополнительная стимуляция продаж. Это привело к заметному росту доходов.
Стратегии назначения ставок. Накопленная статистика по конверсиям позволила включить автоматическое назначение ставок в Гугле и Яндексе. Которое в результате стало приносить больше конверсий, чем ранее ручное управление.
Распределение рекламного бюджета. Бо́льшую часть бюджета направили на самый высококонверсионный сегмент — товарные кампании. Они работают для SWOS лучше, чем все другие форматы. Коэффициент конверсии также прямо указал, в какие каналы нужно вкладывать больше, так как они приносят «горячих» клиентов.
Соцсети. Хорошие результаты в соцсетях показали именно сезонные кампании, направленные на конкретную акцию, скидки или распродажи. Это позволило дополнительно простимулировать продажи и не тратить рекламный бюджет впустую на неэффективные РК.
2. В рекламируемые товары
После анализа собранной статистики выявили: популярные товары и товары, которые приносят реальную прибыль, — 2 разные категории. То, что рекламировали раньше, не давало особого дохода, так как продавалось с низкой маржой. Зато пользовалось спросом у покупателей. Но рост продаж к увеличению прибыли не приводил. После этого все РК были переориентированы, чтобы был баланс между доходами и продажами.
Анализ по доходам и расходам также показал: каталог товаров на сайте нужно пересмотреть. Убрать товары, не пользующиеся спросом — их лучше по-прежнему продавать офлайн. И наоборот — вывести на первый план самые высокомаржинальные. Например, ортопедическую обувь «на каждый день» от известных брендов.
К этому моменту в сквозную аналитику SWOS и дашборд в Google Analytics поступали абсолютно все данные по всем используемым платформам: Google Ads, рекламный менеджер Facebook для Фейсбука и Инстаграма, Яндекс.Директ и Яндекс.Маркет. Каждая цифра в отчёте стала понятной — откуда она взялась, что означает и о чём сигнализирует.
Итоги работы в цифрах и фактах
Спустя почти год после настройки сквозной аналитики и отладки всех сопутствующих процессов специалисты компании SWOS поделились следующими показателями.
- За 11 месяцев число транзакций с сайта выросло в 5 раз.
- За последние 4 месяца число уникальных покупателей выросло на 500%, с пары сотен до более тысячи человек.
- Конверсии из заявок в покупки увеличились более чем вдвое, до 115,65%.
___
by Anton Oshkin (Антон Ошкин)
source: Cossa.ru
