Содержание

Побудова структури в рекламних кампаніях і тестування гіпотез на практиці здатні подвоїти ROAS. Такий результат ми отримали із одним з наших клієнтів. Дізнайтеся історію Krystellie Fashion, online-магазину із фокусом на одному виді продукції.

Рекламні кабінети однаково відкриті для всіх, тому подібна ситуація — не дивина. Компанія крутить рекламу, отримує дохід і робить висновок, що все працює правильно. Але раптово ефективність стрімко летить вниз. Саме час нам, спеціалістам із performance-реклами, прийти і вибудувати структуру.

Krystellie Fashion — це британський бренд таких жіночих товарів, як одяг, аксесуари та косметика. У своїй стратегії просування вони зосередилися на продажу товарів для нарощування волосся. На цю категорію припадає левина доля усіх покупок, близько 90% загального обороту.

Коли їхній ROAS зменшився вдвічі за рік, компанія звернулася до нас по допомогу. Ми проаналізували їхню проблему, реалізували своє рішення і отримали вражаючий результат. Нам вдалося відродити ROAS магазину — і все завдяки структурі.

Відправна точка

Krystelle — це online-магазин, головний товар якого — волосся для процедури нарощування. Їхня рентабельність інвестицій в рекламу була на відмітці 3,5, коли вони звернулися до нас. На початку наступного року власник Krystellie помітив значне зниження ROAS: від 3,5 до 1,7.

revenue

Е-комерція на міжнародному рівні — це бізнес із високою конкуренцією. Ринок дуже динамічний, і маркетологам нелегко прогнозувати тенденції.

Поки ROAS у Krystellie падав, бізнес наближався до переломного моменту. Нижчий показник ROAS міг поставити на ньому жирну крапку. Тому наша ціль полягала в тому, аби підняти ROAS до результату не нижче 2.0.

Що в нас було на старті:

Тип бізнесу: eCommerce;

Сегмент: догляд за волоссям;

ROAS: 1,7;

Платформа: Facebook та Instagram.

Наша ціль: забезпечити ROAS вище 2.0.

Етап 1: Аналіз

Ми в агенції Median adsприхильники data-driven підходу. Перш, ніж діяти, ми завжди починаємо із дослідження. Отримавши фактичні дані, ми можемо переходити далі — до висновків та пошуку рішень.

В цьому кейсі метою аналізу був пошук причини різкого падіння ROAS порівняно з попереднім роком.

Ми помітили, що у порівнянні із попереднім роком СРМ звільшився вдвічі при тому, що решта умов не змінилися. Таке зростання СРМ могло бути викликане, серед всього іншого, ростом конкуренції на аукціоні, відсутністю структури в рекламних кампаніях, «рекламною втомою» аудиторії і так далі.

Для рекламодавця це означало витрачати більше за кожну покупку. Для Krystellie Fashion це тягло за собою перевитрати на рекламу і значне зниження продажів.

Окрім дорогого СРМ, ми помітили, що Krystellie обмежилися кампаніями на приваблення нових клієнтів. Krystellie не використовували стратегії крос-продажів і просували переважно продукцію для волосся. При цьому у них були й інші категорії, які можна було б показувати в рекламі для cross-sell/upsell продажів.

ecommerce, revenue, ad campaign, facebook ads

Етап 2: Покращення структури трафіку

Найперше ми внесли поділ на «Залучення нових користувачів» і «Утримання теплої аудиторії».

Залучення

Тут задача полягала в залученні релевантних користувачів, які зможуть стати реальними клієнтами бізнесу. 

Щоб знайти ефективний варіант таргетингу, ми склали і протестували різні гіпотези. Структура кампанії із залучення користувачів виглядала наступним чином:

Інтереси / Поведінка

Схожі аудиторії клієнтів 0-1% / Схожі аудиторії клієнтів 1-2% / Схожі аудиторії клієнтів 2-3%

Взаємодія із постами / Прихильники сторінки

ecommerce, revenue, ad campaign, facebook ads

Кожній із вказаних груп аудиторій була відведена своя група оголошень. Це дозволило нам знайти найбільш ефективну групу в рамках однієї кампанії із залучення.

Потім ми змогли зупинити доставку груп із низькою ефективністю і направити більше бюджету в успішні варіанти.

ecommerce, revenue, ad campaign, facebook ads

Такий підхід допоміг нам досягнути росту ROAS вже на етапі залучення.

Утримування

Щоб забезпечити утримування, ми склали модель ретаргетингу по карті трафіку цього конкретного інтернет-магазину. 

В рамках ретаргетингу ми також виконали наступне:

  • визначили етапи воронки;
  • підготували меседжі для кожного етапу;
  • встановили часові рамки для кожного етапу;
  • впровадили динамічні рекламні оголошення у загальну стратегію просування.

Наша головна задача полягала в тому, щоб потенційні клієнти просувалися вперед по воронці до фінальних конверсій, а також поверталися пізніше для повторних покупок.

Структура ретаргетингової кампанії

Щоб визначити етапи воронки, ми вивчили карту трафіку сайту і виявили такий шлях клієнта:

  1. Головна сторінка.
  2. Категорія товарів.
  3. Картка товару.
  4. Додавання в кошик.
  5. Оформлення замовлення.
  6. Покупка.

Слідуючи цим етапам, ми змогли просувати трафік вздовж воронки до фінальної мети.  

Щоб ефективно керувати трафіком, ми виділили кілька груп аудиторії і виконали усі необхідні виключення. Кожна наступна група аудиторії була виключена із попередньої.

Ось наша кінцева структура ретаргетингової кампанії:

  1. Відвідувачі головної сторінки, за виключенням відвідувачів категорій товарів.
  2. Відвідувачі категорій товарів, за виключенням відвідувачів карток  товарів.
  3. DPA: динамічні рекламні оголошення.

ecommerce, revenue, ad campaign, facebook ads

Динамічні рекламні оголошення працюють наступним чином: онлайн-магазин підключає свій каталог товарів до рекламного кабінету, після чого система сама знаходить потрібних користувачів під окремі товари. Ціни і наявність товару завжди будуть актуальними завдяки автоматичному підставленню даних. 

Ми вирішили використовувати динамічні оголошення для таргетингу користувачів, які відвідали картки товарів чи додали товари в кошик. Таким чином ми спромоглися показувати користувачам максимально релевантні продукти, обходячи складні ручні налаштування.

Комунікаційна стратегія

Щойно в нас був готовий поділ груп аудиторії, нашим наступним кроком було знайти відповідний посил для кожної із цих груп.

1) Відвідувачам головної сторінки, які не просунулися далі, ми показували рекламу в форматі кільцевої галереї із різними категоріями товарів.

Такий підхід дозволив нам показати категорії сайту, які користувач не побачив, пішовши на першому етапі. 

Основна ідея цієї групи — повертати усіх відвідувачів головної сторінки до розділу категорій продукції.

ecommerce, revenue, ad campaign, facebook ads

2) Відвідувачам категорій товарів, які не відкривали картки товарів, ми показували товари, що найбільше продаються в категорії.

Основна ідея: якщо користувач виявив зацікавленість у окремій категорії, ми можемо показати топові товари з цієї категорії, щоб привабити користувача на сайт знову.

3) DPA показувалися користувачам, які переглядали і додавали товари в кошик.

DPA дозволяє автоматизувати реактивацію аудиторії. Доставка динамічної реклами починається, щойно користувач досягне кроку «Картка товару».

Складання графіку

Коли було вирішено, які користувачі будуть бачити яке з оголошень, ми повинні були встановити часові рамки, аби не марнувати бюджет на спроби повернути  аудиторію, що «вихолонула».

Аби скласти розклад для ретаргетингової реклами, ми використали когортний аналіз. Такий аналіз допомагає рекламодавцям зрозуміти наступне:

  1. цикл прийняття рішень клієнтом;
  2. процент утримання відвідувачів веб-сайту.

ecommerce, revenue, ad campaign, facebook ads

Ми використали дані зі звіту по когортах, щоб спланувати рекламну активність по днях:

  1. Люди, які відвідали головну сторінку, але не пішли далі: 7 днів ретаргетингу.
  2. Люди, які відвідали категорію товарів, але не пішли далі: 7 днів ретаргетингу.
  3. DPA: 14 днів ретаргетингу.

Структура, яку ми побудували завчасно, дозволила нам легко контролювати ефективність і отримати по завершенні результат, що перевищив наші очікування.

Наші результати

Всі зусилля зі створення системи залучення і утримування повністю окупилися. Фінальний результат вказував на однозначний успіх нашої стратегії. Саме тому ми завжди попередньо збираємо у клієнтів дані про бізнес у формі брифу, аби продумати стратегію для конкретного випадку.

Наприкінці просування ми отримали коефіцієнт конверсії 10,18%. Головним чином, завдяки детальному ретаргетингу, із яким значно знизилися втрати користувачів по мірі просування воронкою.

Результати реклами на Facebook в цифрах:

  • Видатки на рекламу: 33 071 £.
  • Сумарна цінність покупок на сайті: 116 438 £.
  • Всього покупок: 5190.

В результаті ми маємо ROAS 3.52, що набагато вище нашої попередньої мети 2.0. Окупність витрат на рекламу у Krystellie повернулась від 1,7 до показника за попередній рік і, таким чином, виросла вдвічі за період рекламного просування.

Ось статистика станом на квітень і травень.

До початку нашої роботи:

На фініші нашої роботи:

Таким чином, в результаті трьох місяців побудови і проведення рекламних кампаній на Facebook, ми подвоїли ROAS бізнесу, піднявши його до відмітки 3.52. Та це було не єдиним нашим досягненням.

Разом із зростанням ROAS ми також забезпечили масштабування рекламних кампаній. На фоні позитивної динаміки витрати на рекламу за місяць збільшилися від 3 тисяч фунтів стерлінгів до 33 тисяч. Саме структурність в доставці реклами дозволила нам витрачати вдесятеро більше при постійному рості повернення від інвестицій.

Впровадження системи утримування і повторного залучення поточної аудиторії допомогло нам гарантувати фінальні продажі. Динамічні рекламні оголошення, як і наше нововведення, дозволило розширити середній купівельний кошик і збільшити процент повернення користувачів для повторних покупок.

Якщо ви знайшли помилку, будь ласка, виділіть фрагмент тексту і натисніть Ctrl+Enter.