Кейс интернет-гипермаркета «Порядок.ру»: снизили ДРР на 45% с помощью автостратегии

Тэги: кейсы, интернет-магазины, контекстная реклама

О клиенте

«Порядок» — это интернет-гипермаркет и сеть розничных супермаркетов товаров для дома, дачи, туризма и отдыха с низкими ценами. Компания активно растет: расширяет сеть розничных точек и наращивает число городов присутствия. При этом интернет-гипермаркет доставляет товары по всей России. Онлайн-заказы можно самостоятельно забрать в пунктах выдачи магазинов сети, по Москве и Воронежу работает курьерская доставка, а в другие населенные пункты товары отправляют транспортными компаниями или Почтой России.

Задача: привлечь больше трафика из Яндекса и не превысить ДРР

Росту «Порядка» способствует активный маркетинг и уверенное использование платных каналов штатными специалистами компании. Настроенная in-house командой реклама в Google Shopping и Яндекс.Маркете отлично работает и приносит ощутимый доход. Но на это уходит 100% рабочего времени специалистов «Порядка», а на тестирование новых инструментов привлечения трафика ресурсов уже не остается. Поэтому в апреле 2021 года «Порядок» обратился к нам за помощью в настройке контекстной рекламы.

Нам поставили задачу привлечь трафик Яндекса и ограничили двумя условиями: трафик должен быть не брендовым, ДДР не должен быть выше оговоренного процентного показателя. По согласованию с заказчиком мы зафиксировали в качестве KPI долю рекламных расходов (ДРР) на Яндекс.Директ. Нам нужно было снизить и стабилизировать этот показатель. Задача усложнилась тем, что клиент решил увеличить бюджет на рекламу практически в 20 раз. Поэтому мы внимательно следили за тем, чтобы он расходовался только по необходимости и приносил оговоренный процент дохода.

Решение

С апреля мы подготовили и запустили для заказчика целый ряд рекламных кампаний в Яндексе.

Рекламные кампании на поиске

Мы настроили поисковые кампании, связанные с товарным фидом: динамические объявления (DSA). Динамические объявления — очень удобный инструмент для работы с большим объемом однотипных объявлений. В продвижении крупного e-commerce проекта, такого как «Порядок», он помогает экономить время на создание новых и приостановку неактуальных объявлений. Можно настраивать DSA по содержимому сайта, но лучше по каталогу товаров, как мы и сделали. В этом случае Директ автоматически анализирует фид и формирует релевантные объявления для показа с более гибким таргетом.

Смарт-баннеры

Смарт-баннеры работают по аналогичному принципу. Это интерактивные баннеры с динамическим контентом, которые Директ создает автоматически основываясь на товарном фиде. Специалисту по контекстной рекламе нужно только создать сам фид и настроить визуальное оформление баннера. Остальное сделают алгоритмы Яндекса — вручную подбирать ключевые слова и тексты объявлений для каждого товара на сайте больше не нужно.

Автостратегии

Мы предложили заказчику поэкспериментировать и подключить автостратегии в Яндексе. Мы протестировали 2 стратегии: направленные на привлечение максимального количества лидов и на рентабельность. Последняя показала лучшие результаты, и сейчас у нас работает именно она.

Стратегия, направленная на рентабельность, оптимально подходит для достижения целей клиента по ДРР. Она позволяет придерживаться коэффициента рентабельности инвестиции (ROI), а ROI — это, по сути, ДРР, только в «перевернутом» виде.

Чтобы стратегия корректно заработала, мы рассчитали целевой показатель ROI по формуле и зафиксировали его в настройках кампании.

Относительно недавно у Яндекса появилась стратегия, направленная на оптимизацию именно доли рекламных расходов.

Мнение эксперта

Александр Терехов, руководитель проекта в «Ашманов и партнеры»:

«Алгоритмы Яндекса стремительно развиваются. Если раньше мы вручную анализировали и редактировали большую часть рекламных кампаний ежедневно, и уж точно все — еженедельно, то сейчас большую часть рутины выполняют роботы. Появилась возможность значительно сократить количество ручной работы. Есть только одно «но». Чтобы всё работало действительно эффективно, необходимо правильно выполнить первичную настройку кампании, подключить необходимые инструменты и счётчики, и дать алгоритму достаточно данных для обучения. Без этого никакой, даже самый продвинутый алгоритм, пока не работает».     

А/Б-тестирование

Мы проводили А/Б-тесты, чтобы проверить различные гипотезы и взять в работу самые эффективные. Например, в одном из тестов мы предположили, что в тех городах, где у «Порядка» открыты розничные магазины, результат кампании будет лучше. Гипотезу проверяли так: создали и поделили две РК по географическому признаку — одни и те же объявления показывали в городах, где магазины есть, и в городах, где магазинов нет. Наше предположение подтвердилось: там, где была возможность прийти и посмотреть товар в офлайн-точке, показатель ДРР был ниже. В тех городах, где розничных магазинов у «Порядка» нет, ДРР был стабильно выше заданного целевого значения. Также мы пробовали запустить кампании с ручным управлением и сравнивали результаты с автоматическими стратегиями. Эффективность кампаний с ручным управлением оказалась ниже.

Результаты

Снизили ДРР на 45%

Кампании с автостратегиями принесли очень хороший результат. Уже в первый месяц мы смогли снизить ДРР на 17% от первоначального значения. До установленного в KPI целевого показателя нам в тот месяц оставалось 2 процентных пункта. И это несмотря на то, что автостратегиям требуется 2-3 недели на обучение.

С мая по август мы стабильно удерживали ДРР на 20% ниже максимального допустимого значения, установленного заказчиком. Это на 45% ниже первоначальных показателей. В сентябре и октябре сезонность товаров сменилась: с летних и более дорогих на товары с более низким чеком. В результате показатель ДРР подрос на несколько процентных пунктов. Удерживать его сложнее, чем в летний период, но в любом случае он далек от первоначальных высоких показателей, что не может не радовать.

Как увеличить показатели с помощью автостратегий?

Для крупных e-commerce проектов автоматические стратегии Яндекса могут стать отличным инструментом привлечения платного трафика. Чтобы они корректно работали, необходимо выполнить ряд условий.

1. Рекламную кампанию нужно изначально правильно создать: корректно сгруппировать товары, подобрать ключевые слова, составить релевантное объявление, подчеркнуть УТП, убедиться, что предложение актуально и привлекательно для аудитории, а ссылка из объявления ведет на целевую страницу.
2. На сайте должен быть установлен счетчик Метрики.
3. При использовании стратегий с целями по рентабельности или доходности, обязательно должна быть настроена электронная коммерция. Тогда в Метрику подтянутся данные по доходам и транзакциям, и автостратегия на основании этих данных найдет нужных клиентов.
4. Данных должно быть достаточно для обучения алгоритма. Согласно рекомендациям Яндекса, у интернет-магазина должно быть минимум 10 конверсий в неделю, а лучше — 20-30. Тогда вероятность, что автостратегия будет работать хорошо, повысится.

Что нужно иметь в виду перед тем, как запускать автостратегии

Компаниям нужно быть готовым к тому, что автостратегия не заработает за один день или за неделю. Скорее всего ей потребуется 2-3 недели на обучение. Нужно обладать определенной долей спокойствия, чтобы наблюдать за тем, как алгоритм расходует деньги, а результата не приносит. Это действительно сложно.

Поэтому магазинам с небольшим бюджетом для первой рекламной компании возможно стоит выбрать ручное управление. После того как такая реклама начнет приносить прибыль, можно выделить бОльшую сумму на тестирование автостратегий.

Дополнительно стоит иметь в виду, что рекламная кампания, созданная с товарным фидом, работает, как правило, значительно лучше той, что без создана без него. Это касается и кампаний с автостратегиями. Да, запускать кампании с фидом сложнее и иногда дороже. Фид должен создавать специалист, который точно умеет это делать. Но зато и шансы получить отличный результат значительно выше.

Итоги: плюсы и минусы автостратегий

Плюсы

Плюс автостратегий в том, что если они заработали, то дальше с течением времени будут становиться только эффективнее. Специалист по контекстной рекламе может перераспределить свое время на другие важные задачи — с него снимается огромная часть рутины. Конечно, какие-то базовые задачи остаются, например, необходимо добавлять минус-слова, потому что какой-то список нецелевых запросов всё равно остается. Но основную работу по корректировкам ставок берет на себя алгоритм.

Минусы

Минус в том, что можно задать только одну ключевую цель. Для такого магазина, как «Порядок» это подходит, так как их единственная цель — определенный процент ДРР. Мы подтянули в кампанию клиента данные электронной коммерции о доходах и тем самым оптимизировали её по ДРР.

Вывод

Мы советуем интернет-магазинам выделять бюджет и тестировать автостратегии. Но следует учитывать те обязательные условия для их создания, о которых мы говорили выше. Желательно, чтобы аналитик или разработчик проверил корректность настроек перед запуском. Если штатного специалиста по контекстной рекламе в компании нет, то мы рекомендуем обратиться в агентство за помощью.