О клиенте
Май 2024 – Февраль 2025
Интернет-магазин «ХОРЕКА» работает с 2010 года и специализируется на продаже профессионального оборудования, посуды и мебели для заведений индустрии HoReCa.
Ситуация
Компания столкнулась с проблемой низкой конверсии из трафика в заказы и недостаточным охватом целевой аудитории.
Цели кампании
- Увеличить количество лидов
- Снизить стоимость привлечения лида (CPA)
- Увеличить конверсию из рекламы в заявку
- Расширить географию клиентов за счет регионов
Этапы работ
1
Анализ целевой аудитории
2
Аудит фида и настройка параметров РК
3
Передача оффлайн-конверсий
4
Тестирование и оптимизация РК
5
Корректировка стратегии
6
Детальное разбиение кампаний
Этап 1
Анализ целевой аудитории
Перед запуском рекламы мы провели детальное исследование ЦА:
- Демография: владельцы и управляющие ресторанов, кафе, баров, столовых, кофеен в возрасте от 30 до 60 лет.
- География: крупные города России (Москва, Санкт-Петербург, Екатеринбург, Новосибирск и другие города миллионники), а также региональные центры.
- Интересы: закупка оборудования, поиск поставщиков, оптимизация расходов, модернизация заведений.
- Поведение: активно ищут решения для открытия нового заведения или обновления текущего; используют поисковые запросы типа «купить оборудование для ресторана», «посуда для кафе оптом», «профессиональная техника для бара».
Этап 2
Аудит фида и настройка параметров рекламных кампаний
Для достижения качественного результата мы провели аудит фида клиента, выявив критические ошибки, такие как:
- 404 ответ на страницах товаров
- некорректные описания <description> и названия товаров <name>
- отсутствие картинок и неверный формат картинок <picture>
- проблема с параметром «в наличии» <available>
Их нужно было исправить перед запуском рекламной кампании.
Доработка фида позволила системе правильно распознавать и соотносить интересующие товары на сайте с необходимым объявлением для целевой аудитории.
Настройка корректного отображения параметров товара позволила предоставить как можно больше информации на этапе показа объявления: до перехода пользователя на сайт и оплаты за его клик.
- Целевые страницы: релевантность объявления достигалась на уровне конкретных страниц товаров или категорий на сайте.
- Геотаргетинг: кампании нацеливались на крупные города России (Москва, Санкт-Петербург, Екатеринбург, Новосибирск) и региональные центры.
- Стратегия ставок: определили стратегию автоматических ставок с ограничением по CPA, что позволило снизить расходы и увеличить ROI.
Этап 3
Передача оффлайн-конверсий
Для лучшей атрибуции качества лида мы ежедневно вручную передавали все лиды в Яндекс.Директ через Google Sheets.
Это позволило:
- Отслеживать качество и количество лидов на каждом этапе воронки. И количество целевых лидов по каждой кампании.
- Оптимизировать кампании на основе реальных данных о конверсии лидов, прошедших первый этап отбора (целевых).
Этап 4
Тестирование и оптимизация рекламных кампаний
В течение полугода мы протестировали следующие форматы рекламы:
- Товарная галерея на поиске: показ товаров с фотографиями и ценами.
- Смарт-баннеры: автоматически создаваемые баннеры для рекламы в сетях.
- Поисковая рекламная кампания: классические текстовые объявления на поиске.
- Реклама в сетях: показ объявлений на тематических сайтах и площадках.
По результатам тестирования нам удалось определить наиболее эффективную рекламную кампанию — динамические поисковые объявления (DSA). Этот инструмент идеально подходит для интернет-магазинов с большим ассортиментом.
От обычных поисковых объявлений DSA отличаются наличием раскладки товаров, среди которых покупатель может выбрать подходящий и подробнее ознакомиться с ним на сайте рекламодателя.
- Автоматизация объемов: система генерирует объявления на основе данных сайта или фида. За счет того, что каждый товар в ассортименте участвует в рекламной выдаче, охват целевой аудитории и конверсия в заявку повышается.
- Точность: рекламная кампания показывает наиболее подходящий товар под конкретный запрос пользователя, за счет этого достигается высокая релевантность между потребностью и предложением.
- Масштабируемость: DSA позволяет охватить широкий спектр запросов без необходимости ручного управления каждым ключевым словом.
Мы решили распределить рекламный бюджет в пользу DSA, так как в сравнении с другими рекламными кампаниями именно она выполняла большую часть ключевых целей клиента:
- Приводила наибольший объем заявок.
- Демонстрировала более низкую стоимость привлечения целевого пользователя.
- Сохраняла стабильные результаты при расширении географии показов.
Этап 5
Корректировка стратегии
Изначальная стратегия
- Фокус на популярные товары: первоначально кампании были созданы для товаров с высоким спросом, чтобы обучить рекламные кампании и увеличить объём продаж.
- Фокус на высокомаржинальные товары: были созданы рекламные кампании для товаров с высокой маржинальностью. Однако объем трафика для таких товаров оказался недостаточным, что ограничило потенциальный рост продаж.
Корректировка стратегии
- Расширение на массовый сегмент: чтобы увеличить охват и объем трафика, кампании были расширены товарами из массового сегмента.
Этап 6
Детальное разбиение кампаний
Для каждого крупного направления товаров была создана своя рекламная кампания с детальным распределением на подкатегории: это помогло регулировать CPA относительно категории и точнее обучать кампании.
Пример: категория «Оборудование для кухни» была разделена на подкатегории: «Плиты», «Холодильное оборудование», «Вытяжные системы» и т.д.
Использование XML-фида: фильтрация товаров и категорий осуществлялась через XML-фид. Это помогло нам точно настроить таргетинг и минимизировать нецелевые показы.
Результаты
Численные показатели
По итогам совместной работы с клиентом мы провели проверку и корректировку XML-фида, анализ ассортимента, используемого в рекламе и применили рекомендации по изменению сайта для повышения конверсионности.
Нам удалось точно настроить таргетинги и минимизировать нецелевые показы с помощью XML-фида при использовании DSA кампаний.
Мы достигли следующих результатов:
- CR посетителя в валовый лид увеличился с 0,46% до 2,99%
- CR из валового лида в квалифицированный лид вырос с 7,69% до 37,78%
- Стоимость привлечения лида (CPA) снижена до экономически эффективного уровня с положительным финансовым результатом
Качественные изменения
- Благодаря тестированию новых географических регионов нашей команде удалось выйти на новые региональные рынки и привлечь заказы из ранее неактивных городов.
- Мы внедрили систему автоматической генерации объявлений для широкого спектра запросов. Это помогло значительно увеличить охват потенциальных клиентов и эффективность кампании.
