Умная vs обычная торговая кампания: тестируем обе и сравниваем результаты

Ильнур Нурумов
E-Commerce Marketplace Manager, MediaGuru

Почему можно доверять алгоритмам Google Ads, но при этом проверять и контролировать их — читайте в материале специалист отдела автоматизации и аналитики в агентстве MediaGuru Ильнура Нурумова.

Умные торговые кампании — тренд этого года. Считается, что они быстро настраиваются и эффективнее обычных торговых кампаний. Мы сравнили работу обеих и выяснили, так ли это на самом деле. Результаты эксперимента, наблюдения и советы — в этом кейсе.

О проекте

Клиент: интернет-магазин декоративной косметики и парфюмерии «Эдем».

Задачи:

  1. Подключить новые для клиента инструменты.
  2. Увеличить продажи и привлечь трафик.

Цель: увеличить количество заявок. Конкретных целевых показателей не было, так как решили протестировать новый формат.

Период: декабрь 2019 — февраль 2020.

Чтобы решить поставленные задачи и достичь цели, мы предложили клиенту запустить торговые кампании. Потенциал этого формата рекламы просто нельзя не использовать для такого крупного интернет-магазина! До обращения к нам у клиента не было опыта работы с товарными объявлениями Google Ads.

Запуск обычной торговой кампании

Настройка торговой кампании включает в себя несколько стандартных этапов:

  1. Создаем аккаунт в Google Ads и связываем его с аккаунтом в Google Merchant Center, куда загружаем фид с данными о товарах.
  2. Внедряем модуль электронной торговли на сайт.
  3. Создаем и настраиваем торговую кампанию в Google Ads.

После запуска и месяца работы обычной торговой кампании с оптимальным бюджетом, по итогу декабря мы получили такие результаты:

  • расходы на рекламу в 7 раз превышали доход, ROAS = 13,4%;
  • CPC составил 6,2 рубля.

В итоге трафика было достаточно, но показатели доходности оставляли желать лучшего: реклама была убыточной.

Причины неудачи и решение

Нужно было понять, какой процент людей (и на каком этапе воронки продаж) чаще всего покидает сайт, не доходя до транзакции.

С помощью электронной торговли Google Analytics мы выявили тенденцию: часть пользователей уходит на этапе добавления товара в корзину.

Отчет показывает, что посетители покидают сайт на этапе оформления заказа

Поскольку средний чек в отрасли невысокий, заказчик работает по минимальной стоимости заказа, то есть клиент может оформить покупку, если сумма заказа превышает определенную сумму.

Но покупатель узнавал об этом уже после перехода в корзину — на карточке товара такой информации не было. Это фактор и повлиял на процент конверсии, отсекая клиентов, которые хотели заказать товар с меньшей стоимостью.

Решение: внести корректировки в карточку модели, добавив минимальную стоимость заказа.

Также при анализе визитов в Вебвизоре мы заметили, что большинство покупателей сталкивается с проблемой при оформлении заказа: форма выбора региона и точного адреса доставки отрабатывала некорректно.

Решение: упростить процесс оформления доставки — это снизило процент отказов на сайте.

Запуск умной торговой кампании

В качестве эксперимента мы предложили клиенту запустить умную торговую кампанию. Формат объединяет обычные торговые кампании с медийными объявлениями и ремаркетингом и показывает пользователям только те товары, которые их интересуют. Благодаря ремаркетингу умные кампании приносят больше трафика.

Кроме стандартных этапов настройки торговых кампаний, для запуска умной есть ряд дополнительных требований:

  1. На сайте необходимо установить тег ремаркетинга.
  2. В списке ремаркетинга должно быть не меньше 100 пользователей. Это позволит запустить динамический ремаркетинг и показывать рекламу пользователям, посетившим сайт ранее.
  3. Обычная торговая кампания должна набрать хотя бы 20 конверсий за последние 45 дней. Чтобы кампания работала корректно, конверсии должны иметь ценность.

Настроив все параметры кампании, задаем бюджет. Мы ориентировались на прежний месячный бюджет, который использовали в обычной торговой кампании.

Совет: если у вас есть определенные цели по рентабельности инвестиций, можно настроить соответствующую стратегию назначения ставок. Во всех остальных случаях применяется стратегия назначения ставок с максимальной ценностью конверсий в рамках заданного бюджета. Ее мы и выбрали.

Так как умные кампании используют машинное обучение, мы выждали две недели, пока алгоритмы обучатся. После этого мы отключили обычные, чтобы избежать внутренней конкуренции.

Совет: не меняйте настройки, пока умные кампании не обучились. Иначе они могут начать обучение заново, потратив время и бюджет.

Результаты работы умной торговой кампании

Через месяц после запуска умной торговой кампании мы достигли таких показателей:

  • в январе доход вырос в 6 раз (по сравнению с декабрем);
  • CPO составила 435 рублей.

Реклама по-прежнему оставалась убыточной, и поэтому мы планировали отключить канал. Но так как несколько недель длилось обучение, решили дать умной кампании еще поработать.

Так как умная торговая кампания полностью автоматизированная, мы начали управлять дневным бюджетом, тем самым влияя на охват. В итоге за февраль получили следующие показатели (относительно января):

  • CPC снизился на 59,2%;
  • доход вырос еще в 2,5 раза;
  • ROAS составил 810%;
  • CPO — 123 рубля.

Снизилась средняя цена клика:

Доход умной торговой кампании вырос в 15 раз:

После запуска также увеличилось число переходов, что видно по таблице:

Заключение

Эксперимент с настройкой умной торговой кампании показал отличные результаты по всем показателям: от CPC до ROAS, а изменения, внесенные в форму заказа, дополнительно подстегнули продажи. Поэтому мы решили полностью перейти на этот формат.

Рекомендуем и вам протестировать умные кампании, даже если уже был негативный опыт работы с автоматизацией в Google Ads. С каждым годом алгоритмы машинного обучения совершенствуются и помогают нам освободить время на другие важные задачи для достижения KPI по проектам.

_______________________

Материал подготовлен специально для ppc.world

Оцените статью

1 Звезда2 Звезды3 Звезды4 Звезды5 Звезд (1 оценок, среднее: 5,00 из 5)
Загрузка...

Поделитесь в соцсетях

Похожие публикации

Кейс MediaGuru и Mascótte: как тестирование стратегий повысило эффективность рекламы на 22%

Клиент Mascótte — модный бренд обуви, одежды и аксессуаров для женщин и мужчин, а с недавнего временем, и для детей. Познакомиться с ассортиментом можно в одном из 40 фирменных салонов по всей России, в официальном интернет-магазином mascotte.ru или в приложении бренда. Задачи, цели и проблематика Основная задача проекта – продажи через интернет-магазин.  Цель кампании – […]

Кейс MediaGuru и Газпромбанк Автолизинг: получение дополнительных конверсий в ТГО за счет видеодополнений

О клиенте Газпромбанк Автолизинг оказывает услуги финансовой аренды транспорта для юридических лиц и ИП, преимущественно в сегменте малого и среднего бизнеса. Клиенты Газпромбанк Автолизинга могут привлечь финансирование на приобретение легкового, грузового и легкого коммерческого транспорта, такси, а также спецтехники — новых и с пробегом. Цель Сравнить рекламные форматы и выявить наиболее эффективный в текстово-графических рекламных […]

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 […]