Без оглядки на аналитику: рекламная стратегия магазина матрасов, умножившая выручку в 4 раза — до 8 млн.р. в месяц

Возможно ли эффективное управление контекстной рекламой без использования данных аналитики? Как улучшать результаты рекламных акций и увеличивать доходы, не имея точных данных о результатах? Проблемы с аналитическими инструментами не должны становиться препятствием на пути к оптимизации рекламы. На примере магазина по продаже матрасов из Молдовы, демонстрируем, как удалось в четыре раза нарастить объемы продаж, даже когда инструменты коллтрекинга отсутствуют и Яндекс Метрика оказывается неэффективной.

Заказчиком нашего агентства является престижный молдавский ретейлер, специализирующийся на продаже высококачественных матрасов, кроватей и сопутствующих товаров для комфортного сна. Производство товаров осуществляется на фабрике в Турции под эксклюзивным брендом компании. За почти десятилетнюю историю, этот бизнес стал одним из первых, кто представил турецкие аксессуары для сна в Молдове. Сегодня заказчик продает свою продукцию по всему региону (за исключением Приднестровья) и владеет двумя розничными точками в Кишиневе и Бельцах.

В прошлом компания пробовала продвигать себя с помощью контекстной рекламы, но результаты не оправдывали ожиданий. Со средним показателем в 67 лидов в месяц и коэффициентом конверсии в продажи в 42%, расходы на рекламу не окупались. Отсутствие сквозной аналитики усложняло процесс оптимизации: предыдущий подрядчик не мог связать показатели рекламных кампаний с фактическими продажами и провести нужные корректировки в настройках. В итоге полагался на случайность.

В конце 2022 года, заказчик обратился к нам и с 2023 года мы начали сотрудничество.

Сайт заказчика был разработан как каталог, поэтому мы использовали наиболее подходящие, «каталожные», рекламные инструменты в рамках нашей стратегии: Товарные кампании, Динамический поиск и Смарт-баннеры. Эти инструменты направляют потенциального клиента на целевую страницу с помощью фида — специализированного файла, содержащего информацию о товарах, на основе которого Яндекс.Директ автоматически создает рекламные объявления. С учетом того, что ассортимент компании насчитывал всего 30 SKU, в рекламную кампанию были включены все товары.

Однако использование подобных кампаний в Google оказалось невозможным. Из-за ограничений, действующих в Молдове, Google Merchant, поэтому мы не могли напрымую использовать фиды. В результате для повышения узнаваемости бренда мы опирались на графическую рекламу в контекстно-медийной сети Google с оплатой за переходы, а для генерации лидов — на поисковую рекламу.

Интересно, что, в отличие от Google, кампании на поиске в Яндекс.Директе не показали ожидаемой эффективности, и мы отказались от них в пользу РСЯ (Рекламная Сеть Яндекса — системы размещения рекламы Яндекса на собственных сервисах и сайтах партнеров), которая продемонстрировала отличные результаты.

Рекламные кампании в Яндекс и Google был были запущены в январе, но с того момента и по сей день наиболее результативным каналом остается Яндекс.Директ, который принес 68% всех лидов, в то время как доля Google составила всего 15%.

Мы уже затрагивали особенности рынка Молдовы на примере интернет-гипермаркета PandaShop. Покупательская способность в стране на относительно низком уровне, а объем платежеспособной онлайн-аудитории не превышает 1 млн человек. Ситуация усложняется отсутствием развитого цифрового рынка, включая нехватку специалистов по контекстной рекламе и аналитических систем, способных отслеживать результаты рекламных кампаний.

К примеру, на местном рынке не существует собственных сервисов для коллтрекинга, а иностранные компании не стремятся входить в это пространство. При этом основная часть лидов для магазина (81%) приходится на телефонные звонки. А без возможности отслеживания источников звонков, приведших к покупкам, нет возможности эффективно управлять рекламой.

Все лиды нашего заказчика делятся на четыре типа:

• Телефонные звонки – 81%;
  
  
• Сообщения в социальных сетях – 7%;
  
  
• Обращения через ЖивоЧат (Jivochat) – 7%;
  
  
• Заявки через формы на сайте – 5%.
  

Помимо телефонных звонков, отследить источники лидов было сложно даже для заявок, сделанных через формы на сайте. Сайт разработан на платформе ModX и технически передача необходимых данных из форм в систему управления отношениями с клиентами (CRM) возможна. Однако эта задача требует привлечения высококвалифицированного специалиста. Клиент отказался от вложений в такие услуги, учитывая, что доля заявок с сайта составляла всего 5%.

Единственным легко отслеживаемым источником лидов оставался ЖивоЧат, который генерировал 7% обращений. Благодаря этому каналу мы могли анализировать, откуда приходили эти обращения.

Обычно ЖивоЧат не является главным источником лидов, но в данном проекте он оказался весьма популярным среди покупателей. В среднем за неделю через этот канал приходило около 30 общений, привлекая пользователей, которые пришли как из рекламы, так и из социальных сетей или благодаря органическому поиску. В течение рабочего времени за общением в чате следили компетентные менеджеры, оперативно и грамотно реагирующие на запросы, приглашали клиентов в шоу-рум или оформляли предварительные заказы. Во время, когда офис был закрыт, на вопросы отвечал чат-бот.

Таким образом, ЖивоЧат стал нашим основным инструментом для сбора аналитических данных. В марте мы решили усилить его эффективность за счет Товарной Кампании, изначально настроенной на автоматический таргетинг. После переключения на полуавтоматическую настройку с добавлением ключевых слов, мы ожидали снижения охвата, но рассчитывали на увеличение качества аудитории. Эксперимент оправдал себя: хотя общее количество запросов не изменилось, к нам стали обращаться более заинтересованные пользователи, количество качественных лидов выросло с 7% до 15%.

После внесенных изменений лиды распределились таким образом:

• Звонки – 75%
  
  
• Сообщения в социальных сетях – 7%
  
  
• ЖивоЧат (Jivochat) – 15%
  
  
• Заявки через формы на сайте – 3%

Мы не могли использовать аналитические данные, чтобы выявить зависимости между заявками и действиями на сайте. Это затрудняло настройку рекламных алгоритмов для привлечения аудитории с аналогичным поведением. Из-за этого, выбор целей для рекламных кампаний основывался на гипотезах, косвенно связанных с финальными продажами, но основанных на нашем опыте работы в данной сфере на других проектах. Эти предположения стали основой нашего подхода к оптимизации.

Мы определили следующие цели для настройки кампаний:

1. Клик по номеру телефона.

Гипотеза: Если большинство заявок приходится на звонки, мы предположили, что с мобильной версии сайта многие могут кликать на номер телефона, и это может стать индикатором интереса. Мы допустили, что 15% кликающих совершают звонок, который можно считать лидом.

Решение: фокусируемся на макроконверсии клика по номеру телефона с коррекцией в 0,15%.

2. Взаимодействие с карточкой товара.

Гипотеза: Пользователи десктопной версии вряд ли будут кликать по номеру телефона, но они могут выбрать заказ обратного звонка прямо из карточки товара, но таких случаев было немного. Нам требовалось действие, которое происходит чаще.

Решение: в качестве микроконверсии выбрали активность в карточке товара, включая клики по изображениям и другим элементам.

3. Активное время, проведенное на сайте.

Гипотеза: Этот показатель обычно является хорошим индикатором вовлеченности, однако у нас он был ниже ожидаемого — всего 1,2 минуты.

Решение: изменить контент на сайте так, чтобы повысить пользовательскую активность и конверсию: добавить видео, преимущества и подробную информацию о товарах в карточки популярных продуктов. Это позволило увеличить среднее время активности на сайте до двух минут, которое мы использовали как цель для дальнейшей оптимизации кампаний.

Чтобы проверить наши гипотезы, мы анализировали рекламные результаты и сравнивали их с общими показателями продаж. Например, отслеживали изменения объема продаж за неделю, благодаря чему оценивали эффективность кампаний и вносили необходимые корректировки. Главным в этом процессе была способность быстро принимать решения и оценивать общую эффективность рекламных усилий.

Со старта работы над проектом мы анализировали, как различные возрастные группы целевой аудитории реагируют на наши рекламные сообщения и как это влияет на итоговые продажи. Оказалось, что аудитория старше 55 лет активно переходила по рекламе и этот сегмент давал низкую стоимость клика (2-5 рублей). Но покупок они не совершали, что вынудило нас исключить этот сегмент из нашей рекламной стратегии.

Наш идеальный покупатель находился в возрастном промежутке от 30 до 45 лет. Нужно было выяснить их потребности в продукции, чтобы наше рекламное обращение было максимально точным.

Мы выдвинули две гипотезы относительно предпочтений нашей целевой аудитории:

1. Наша целевая аудитория: люди, следующие за трендами здорового образа жизни, интересующиеся ортопедическими матрасами и кроватями с лечебными свойствами. Мы предположили, что такие клиенты будут привлечены уникальными особенностями продукции, например, «кровать с механизмом подъема» или «матрасы с возможностью регулировки жесткости».

2. Наша целевая аудитория: обеспеченные люди, стремящиеся приобрести эстетически привлекательные и статусные товары для спальни, не акцентируя внимание на их ортопедических характеристиках. В рекламе мы делали упор на «элитность» продукции, подчеркивая широкий ассортимент и высокое качество товаров.

Результаты тестирования показали, что реклама, подчеркивающая эксклюзивность и премиальность продукции, оказалась значительно эффективнее: CTR был выше 1%, в то время как упоминание ортопедических и уникальных свойств товара не привлекало целевую аудиторию — CTR получался не выше 0,3%.

Дополнительно в рекламные сообщения включили как имиджевые, так и практические аспекты, включая:

• Название бренда для повышения доверия и узнаваемости, учитывая длительную историю магазина и его роль как одного из первых импортеров такой мебели в Молдову;
  
  
• Информацию о ценах, которая помогала клиентам сразу определить ценовую категорию магазина;
  
  
• Указание на наличие товара на складе, что является значительным преимуществом на молдавском рынке;
  
  
• Акцент на возможности покупки в рассрочку и наличии скидок, что, несмотря на высокий доход целевой аудитории, вызывало большой интерес;
  
  
• Информацию о географии доставки, что всегда важно для покупателей.
  
  

Вот результаты теста наших объявлений (зеленые точки - показатель самой высокой эффективности):

Мы столкнулись с необходимостью адаптации контента на двух языках: молдавском и русском. В процессе работы нам потребовалось перевести рекламные материалы, и мы обратились за помощью к ChatGPT. Однако возникла интересная ситуация.

ИИ уведомил нас, что молдавский язык тесно связан с румынским, и для целей перевода могут использоваться румынские эквиваленты, ссылаясь на законодательство 1989 года, который признал румынский государственным языком. Это предложение стало неожиданностью, учитывая, что с 2022 года в стране официальным языком является молдавский. Когда мы попытались настоять на переводе именно на молдавский, ИИ по-прежнему предлагал нам румынский вариант, неожиданно упомянув Молдову под названием Бессарабия.

Мы не стали спорить и обратились к более покладистому сервису — онлайн-переводчику с ИИ-редактором DeepL. Он стал очень четко переводить тексты с русского на молдавский. Мы все их проверяли у носителей языка, которые подтверждали, что все было написано правильно.

В августе 2023 года наш заказчик решил расширить свою клиентскую базу, внедрив на своем сайте инструмент SocFishing PRO, который позволяет идентифицировать контакты посетителей, не оставивших заявки. Однако, этот ход не был одобрен платформой Google Ads, которая строго относится к использованию сторонних скриптов на веб-страницах.

В результате Google Ads посчитала действия сайта нарушением своих правил и временно заблокировала наши рекламные акции. Мы пытались решить возникшую проблему через службу поддержки, но платформа оставалась непреклонной, приостановив нашу рекламную активность на протяжении месяца.

Рекламные акции через Google Ads давали 15% от общего количества лидов. Хоть это и не была ключевая доля, потеря доходов оказалось нежелательна, особенно в августе — сезоне отпусков, когда каждый лид имеет значение. В связи с этим мы приступили к поиску альтернативных методов для увеличения генерации лидов. Вот к каким решениям мы пришли:

1. Анализ статистики за июль показал, что самый большой вклад в увеличение сделок вносит клик по номеру телефона. Исходя из этого, мы скорректировали цели наиболее эффективных Товарных и Мастер кампаний в Яндексе, сфокусировав их на этом действии;

2. Включили в ЦА пользователей, заинтересованных в сфере строительства и ремонта, благодаря другому бизнесу клиента — маркетплейсу строительных товаров в Молдове. Это позволило нам настроить ретаргетинг на наши посадочные страницы, опираясь на данные пользовательской активности на упомянутом сайте.

Благодаря этим мерам, количество лидов в августе увеличилось с 65 до 92, а выручка подскочила с 5 357 856 рублей до 8 907 133 рублей, став максимальным показателем за 2023 год. При этом стоимость привлечения одного лида (CPA) значительно снизилась — с 4 923 рублей до 3 288 рублей.

Подводя итоги проекта можем сказать, что: с момента старта мы увеличили выручку в 4 раза. Сравните: в январе 2023 продажи были 2 165 202 .р., а в декабре 2023 - 8 623 624 р. И в январе 2024 выручка была в 2 раза больше, чем в том же месяце год назад - 4 440 160 р.