Кейс MediaGuru и ЭкоСИЗ: как мы решили проблему оптимизации РК с учетом прибыли клиента и других данных из CRM

Клиент

Компания «ЭкоСИЗ» – эксперт в производстве и продаже одежды специального назначения, средств индивидуальной защиты, а также защитной обуви, мебели для строительного сектора и многого другого. 

Цели, задачи и проблематика

Нашей задачей было наращивание заказов в интернет-магазине eco-siz.ru, при этом основные усилия должны быть направлены на привлечение оптовиков. От розницы клиент также не отказывается, поскольку таких заказов 70-80%, и они, по сути, держат компанию на плаву.

Основная сложность на первом работы над проектом этапе была в том, чтобы определить макроконверсии на сайте интернет-магазина и в дальнейшем переключить на них автостратегии. При этом конверсии у розницы и опта отличаются.

Розница

Всегда работает примерно по одной схеме: просмотрел несколько карточек товара – добавил в корзину – оформил заказ.

В данном случае мы берем следующие макроконверсии:

  1. Купить в 1 клик.
  2. Быстрый заказ в корзине.
  3. Оформить заказ через корзину.

Опт

Оптовики, как правило, не заказывают через корзину, а связываются с отделом продаж через различные каналы – электронная почта, телефон, заявки или чаты на сайте. В связи с этим список конверсий для опта выглядел следующим образом:

  1. Уникально-целевой звонок.
  2. Обратный звонок.
  3. Отправка мэйла.
  4. Форма Битрикс.

Для отслеживания конверсий на сайте мы подключили инструменты:

Поскольку в момент запуска клиент не знал, с каких целей будут приходить заказы, вес этих целей и какова оптимальная СРА, на старте продвижения зафиксировали универсальный максимальный СРА в размере 3 000 рублей.

Реализация поставленной задачи

Работу поделили на несколько этапов:

  1. Запуск всех РК с оптимизацией по вышеперечисленным конверсиям с одинаковым СРА.
  2. Анализ количества и качества лидов совместно с клиентом.
  3. Корректировка РК и переключение автостратегий на наиболее значимые цели.

Данные итерации планировали повторять до тех пор, пока не выйдем на оптимальные показатели.

При этом мы опустим сам процесс настройки РК в кабинете Яндекс Директа: подготовку и группировку семантики, структуру и настройки РК, подготовку текстов и креативы.

Сложности в начале работы над проектом

Приступая к решению задачи, мы столкнулись с тем, что невозможно разделить ЦА на розницу и опт, кроме как через группировку семантики в текстово-графических РК (что также не является панацеей). Но помимо этого были и другие трудности:

Первый этап

На старте нам нужно было как можно быстрее разогнать РК и получить большой объем данных по конверсиям и проанализировать качество лидов.

Запустили все РК с автостратегиями с оптимизацией по цели «MG — Общая цель», которая включала в себя все 7 целей. Это было сделано для того, чтобы не добавлять в стратегию сразу 7 отдельных целей и не мешать машинному обучению.

Наши наблюдения и советы:

Когда вы добавляете в автостратегию сразу несколько целей, это сильно тормозит обучение, поскольку для стратегии важно достижение каждой цели (приоритетов у нее нет). Например, вы добавили цели из разных уровней воронки – Просмотр товара, Добавление товара в корзину и Покупка, и даже указали разные значения СРА. Несмотря на это стратегия будет работать хуже, поскольку просмотров товара будет достаточно много, а тех же покупок мало. Стратегия будет постоянно перестраиваться на другую аудиторию, чтобы число всех конверсий в ней было примерно одинаковое, а в данном примере это невозможно. Поэтому всегда лучше выбирать одну цель, объем конверсий у которой достаточен для обучения и работы автостратегии. В таком случае работа стратегии будет максимально эффективна. Либо добавлять несколько равнозначных конверсий. Например, Звонки и Заявки (если их число примерно одинаковое).

С первой же недели мы стали получать достаточно большой объем конверсий, и рост продолжался на протяжении первого месяца. Это несмотря на то, что по выходным мы полностью отключали РК, поскольку заказы в субботу и воскресенье не принимались.

СРА также за первый месяц упала с 4000 до 2000 руб.

Второй этап

Получив достаточно большой объем конверсий (679 штук) за первый месяц, мы проанализировали с клиентом их качество. 75% составляли покупки на сайте (Купить в 1 клик и Заказ через корзину) – это 100% розница. Несмотря на то, что клиент хотел изначально привлекать только оптовые заказы, он не решился пока отказываться от такого оборота по рознице, поэтому мы решили эти конверсии не трогать и накопить больше данных.

При этом решено было сократить СРА с 3000 руб. до 2000 руб., поскольку по данным отдела продаж, средний чек розничных заказов составлял 10 000 — 12 000 руб. Приемлемый ДРР решили установить на уровне 20%.

Проанализировали оставшиеся 25% заказов совместно с отделом продаж и пришли к выводам:

Следует отметить, что наиболее значимые предоставляемые клиентом данные (число оплаченных заказов, выручка, средний чек) приходили к нам в виде одной-двух сумм. Не было разбивки по источникам трафика и тем более РК. Исходили из логики, что сайт новый и 99% заказов приходит с наших РК.

В результате мы перенастроили наши РК и стратегии и мониторили изменения еще 2 месяца.

Третий этап

По данным за июнь-август, несмотря на отключение части конверсий и более жесткие настройки трекингов, нам за счет обучения РК удалось увеличить число конверсий на 28%: с 714 в июне до 991 в августе.

При этом СРА удалось снизить на 32%: с 2729 руб. в июне до 1857 руб. в августе.

На этом можно было бы закончить данный кейс, поскольку результаты получены более чем впечатляющие. Но то было на бумаге (то есть в Метрике), клиенту же важен финальный результат – полученная прибыль. И вот тут нас ожидал неприятный сюрприз – многие конверсии, несмотря на более жесткие настройки в системах трекинга, оказались нецелевыми, а заказы через корзину практически не окупали расходы на рекламу. Получив от клиента такой фидбэк, мы пришли к выводу, что опираться на одну лишь аналитику некорректно, и стали искать пути решения данной проблемы.

Вариантов было немного:

  1. Подключение системы сквозной аналитики (Calltouch), чтобы в режиме реального времени видеть статусы заказов. Это решение предназначено для того, чтобы видеть полную картину по всем сделкам клиента, включая прямые заказы и заказы, созданные менеджерами.
  2. Интеграция СРМ клиента с Яндекс Метрикой для передачи финальных статусов заказов (Оплаченный заказ) и мэтчинга с источниками трафика для более детального анализа вплоть до условий показа РК.

Второй вариант больше подходил для наших целей, поскольку мы не только видели все данные по РК, но и могли импортировать их в Директ для оптимизации РК. Опустим процесс настройки интеграции, поскольку у всех она индивидуальная. Перейдем сразу к результатам.

Результаты

После интеграции СРМ клиента мы стали получать данные по оплаченным заказам, которые передаются в Метрику в режиме реального времени.

Подробная детализация заказов по источникам трафика (благодаря довольно точному мэтчингу Яндекс Метрики) позволила сразу же вскрыть ошибки выбранной нами стратегии:

  • во всех РК необходимо задавать индивидуальные СРА, поскольку средний чек и конверсия в оплаченный заказ довольно сильно отличаются друг от друга;
  • доля оптовых заказов (средний чек выше 25 000 руб.) составляет всего 15%. И более 75% таких заказов приходится на 3 РК – Брендовая в поиске + РК с семантикой по опту в поиске.

На данном скрине также видно, что РК на МСК имеет конверсию в оплаченный заказ 3 раза выше региональной.

Также мы проанализировали основные показатели кампаний с ТГО (РК в поиске и РСЯ, и Мастер кампании): клики, расход, конверсии. Далее наложили эти данные на данные из СРМ клиента.

РК по обуви тратят более 25% бюджета, приносят более 40% конверсий, однако доля в выручке всего 9,7% из-за крайне низкого среднего чека (4900 руб. при среднем чеке в Яндекс Директе 13 000 руб.).

РК по спецодежде тратят 64% бюджета, при этом доля выручки всего 16%. Хотя средний чек выше среднего – 15 800 руб.

Выводы

Если на старте размещения большое число неизвестных (что является макроконверсией, какой портрет ЦА, какие СРА выбрать и т.д.), то всегда старайтесь сразу же подключить максимум инструментов, которые позволят ответить на все эти вопросы. Например, коллтрекинг и мэйл-трекинг, сквозная аналитика, интеграции систем трекинга и аналитики. Иначе придется каждый раз проходить более долгий, сложный и финансово затратный путь.

На старте держите руку на пульсе РК и связь с клиентом, чтобы оперативно выявить узкие места и максимально эффективно настроить или масштабировать РК.

Не стесняйтесь просить клиента переделать что-то на сайте, регулярно предоставлять фидбэк по обороту или среднему чеку, портрету покупателей, проблемах при оформлении заказов и т.д.