Продвижение интернет-магазина мебели

Внедрение аналитики

Внедрение системы коллтрекинга и сквозной аналитики Mango Office было произведено совместно с запуском первых рекламных кампаний.

В современных реалиях ведение рекламных кампаний невозможно представить без подключения инструментов аналитики. Так, мы знаем не только количество входящих обращений от посетителей сайта, но и стоимость каждого такого обращения, а еще и канал, по которому пришел заветный пользователь. Самое интересное, что этим функциональные возможности современных систем коллтрекинга и аналитики не ограничиваются.

В ходе наблюдения за работой системы при поступлении первых обращений выяснилось, что сбор данных по сквозной аналитике не срабатывает корректно. При проведенных интеграциях с рекламными системами данные все равно отображаются неправильно. Ввиду всех неудобств при работе с системой было принято решение о переходе на новую систему коллтрекинга и аналитики - Callibri. Подключили МультиТрекинг и МультиЧат для полного контроля и управления рекламным трафиком.

Что делали сначала

Сперва определялись с продвигаемыми направлениями и географией показа. Первостепенно решили охватить на поиске масштабные направления: столы, стулья, кровати, матрасы, спальни. Во избежание “слива” бюджета составили объявления по мебельным производителям - они не высокочастотные и нацелены на пользователей, которые примерно понимают, что ищут и хотят купить. С географией было принято решение показывать объявления на Москву, Санкт-Петербург и города-миллионники.

Первоначально были задействованы следующие рекламные источники:

1. SEO

2. Контекстная реклама по брендовым мебельным запросам (Яндекс и Google) - отдельные кампании под регионы;

Разные кампании под каждый из регионов сделаны для того, чтобы не возникало путаницы в статистике и для удобного назначения ставок по каждому из городов.

Как происходили изменения в РК

В первые недели запуска рекламы начал поступать трафик на сайт по заданным категориям. Постепенно были добавлены новые кампании. Сначала комплекты мягкой мебели, затем кресла, диваны, комоды и тумбы - также по наименованию производителя.

Со временем стало заметно, что переходов осуществляется не так много, как планировалось при запуске. Но при этом средняя цена клика, например, в группе столов по Москве достигала 27,46 рублей. Мы понимали, что в данной нише можно получать клики дешевле, поэтому стали добавлять новые кампании.

Следующим шагом стало добавление рекламных кампаний в РСЯ - дешевые клики, большой поток трафика. Данный тип рекламы запустили под тематики столов и стульев.

Результаты приятно удивили:
CTR в некоторых группах
достигал 2%,
а средняя стоимость клика
не превышала 5 рублей.

Конечно, одних этих показателей было недостаточно для полного восторга, поэтому обращаемся к данным ЕЖЛ:

Далее были добавлены ретаргетинговые кампании для возврата пользователей на сайт. Мы обратили внимание на то, что многие пользователи посещают большое число страниц (от 4 и больше), но при этом не совершают конверсионные действия.

Здесь велика вероятность, что люди приглядываются и выбирают понравившийся товар из большого кластера сайтов. Их обязательно нужно “догнать и вернуть” на сайт, чтобы покупка или заявка состоялась.

Такие объявления также смогли принести результат в виде входящих обращений:

Также были добавлены новые вариации поисковых объявлений: без указания производителей. То есть теперь мы рассматриваем объявления по типам товаров:

На этом мы не остановились. Была необходима альтернатива поисковым объявлениям в “горячести” аудитории и объявлениям рекламной сети, которые привлекали своей низкой стоимостью.

Тогда пришло простое решение: собрать товарный фид и запустить динамические объявления. Конечно, у такого типа рекламных кампаний есть свои преимущества и недостатки. К преимуществам можно отнести небольшую стоимость клика: среднее значение между поиском и РСЯ. При этом такая площадка показывает высокий процент конверсии. Конверсия в данном случае считается по настроенным целям в Метрике.

В нашем случае это:

• Добавление товара в корзину;
• Посещение корзины;
• Посещение виш-листа;
• Страница чека;
• Звонок с сайта;
• Заказ оформлен и подтвержден.

Первые результаты действительно подтвердили гипотезы о доступной цене клика и высоком проценте конверсии. Поэтому мы решили исследовать данный канал еще глубже для достижения максимальных результатов.

Мы приняли решение о создании отдельных кампаний под каждый из городов, чтобы использовать их названия в тексте объявлений. Это необходимо для дополнительного выделения цветом в поисковой выдаче. А также решили создать объявления под каждый из типов столов из фильтра фида с аналогичной целью - максимальное выделение текста объявления. Чем больше объявление привлекает внимание в сравнении с конкурентными - тем больше кликов мы сможем получить.

С таким подходом удалось улучшить показатели по средней цене клика, а также по проценту конверсии:

Далее необходимо было понять, поступают ли обращения и покупки с данного канала. Обращаемся к данным ЕЖЛ:

Данные из ЕЖЛ позволили убедиться в том, что обращения с динамики поступают регулярно. В дополнение к этому, обращаем внимание на то, что по меткам мы отслеживаем, какой тип продукта заинтересовал пользователя в том или ином регионе.

Аналогичный подход мы использовали при создании смарт-баннеров: выбрали разделение по городам (Москва и Сургут). Несколько примеров таких объявлений в различных форматах.

Мы получили результаты, по которым снова увидели низкую среднюю цену клика, что не могло не порадовать, поскольку графические объявления привлекают внимание и сразу демонстрируют товар с сайта с ценами, что мгновенно позволяет отсеивать нецелевую аудиторию.

По входящим обращением также наблюдается прирост. Также заметно, что подавляющее большинство лидов пришло с Москвы и области. Это может быть обусловлено большим спросом в сравнении с Сургутом.

Общие выводы

Работа с таким клиентом как крупный интернет-магазин мебели отлично демонстрирует идею о том, как полезно тестировать разные типы рекламных кампаний, выбирая и комбинируя самое эффективное.

В этом отлично помогают инструменты аналитики системы коллтрекинга. Данные ЕЖЛ позволили отследить, как работают новые кампании: поступают по ним обращения или нет, если поступают, то с каких групп объявлений. По данным Директа и Метрики мы установили, где дешевле показывать рекламу с сохранением высокого процента конверсий по целям, которые предварительно настроили в Метрике.

На текущий момент для показа мы оставили наиболее эффективные кампании: динамические для 14 городов, ретаргетинговые, смарт-баннеры и объявления в рекламной сети Яндекса. Стоит отметить, что все кампании сейчас транслируются по направлениям столов и стульев.