Контекстная реклама интернет-магазина дизайнерских товаров для дома

ЗаказчикИнтернет-магазин дизайнерских товаров для дома «Homedorf».ЗадачаУвеличить конверсию и продажи интернет-магазина при помощи контекстной рекламы. Максимальная стоимость лида — 3 000 рублей.

О клиенте

9 лет назад Мария Левиндорф основала интернет-магазин необычных товаров для дома Homedorf, который работает напрямую с производителями и официальными представителями брендов. С 2012 года на сайте сделали заказы более 26 000 человек.

webp

Главная страница интернет-магазина Homedorf

Что было до запуска контекстной рекламы

Основательница интернет-магазина Мария Левиндорф обратилась к нам с проблемой: посетителей на сайте было много, но трафик плохо конвертировался в продажи. Большинство посетителей добавляли товары в корзину и уходили с сайта без оформления заказа.

Конверсия в продажу была всего 0,11%.

Для интернет-магазина с тематикой, как у Homedorf, хорошей конверсией считается 1–1,5%.

image17.webpСтатистика по добавлению товара в корзину на момент обращения

image8.webpСтатистика по оформленным заказам на момент обращения

Чтобы интернет-магазин оставался прибыльным и конкурентоспособным, нужно было разработать план по повышению конверсии магазина в продажи.

Цели и задачи контекстной рекламы

Клиент поставил перед нами задачу: возвращать на сайт посетителей, которые ушли с него, не оформив заказ. Стоимость лида при этом не должна была превышать 3 000 рублей.

Мы предложили запустить контекстную рекламу. Начать решили с ретаргетинга в РСЯ, так как считаем его самым эффективным инструментом для работы с брошенными корзинами. Ретаргетинг показывает пользователю объявление с товаром, который он просматривал в интернет-магазине, и тем самым еще раз привлекает клиента на сайт.

Поставили задачи:

  1. повысить конверсию в продажи с 0,11% до 1%;
  2. увеличить количество заказов и оптимизировать стоимость лида до 3 000 рублей.

Как мы возвращали покупателей в интернет-магазин

Мы изучили поведение посетителей интернет-магазина и решили протестировать два направления ретаргетинга:

  1. Ретаргетинг на брошенные корзины.
  2. Ретаргетинг на посетителей сайта, которые просматривали определенные товары, не добавляя их в корзину.

Ретаргетинг на брошенные корзины

Какие гипотезы и настройки сработали

  1. В Яндекс.Метрике мы создали сегмент из пользователей, которые добавили товар в корзину, но не завершили оформление заказа. Под этот сегмент Метрики настроили рекламную кампанию «Ретаргет на корзину».
  2. Составили графические объявления и разместили их в РСЯ — рекламной сети Яндекса.

image1424.webp

Графические объявления в РСЯ

Мы протестировали группы пользователей, которые добавили товар в корзину в течение разных периодов времени и оставили те, которые показывали наилучшие результаты:

image9.webpРезультат работы объявлений по группам

3. Мы предложили запустить в ретаргетинг объявления с промокодами. Задача таких объявлений — мотивировать покупателей вернуться в интернет-магазин и оформить заказ.

image1119.webp

Результат работы объявлений по группам

Результат: конверсия таких объявлений была выше, а стоимость лида — ниже, чем у объявлений без промокода.

Однако кликов по ним было меньше в 9 раз. Новым объявлениям нужно время для того, чтобы набрать достаточное количество показов и переходов и конкурировать с объявлениями, которые уже накопили хорошую статистику.

image25.webp

image26.webp

Рекламные показатели объявлений с промокодом и без

Уже на этом этапе средняя конверсия сайта выросла с 0,11% до 0,7%.

Теперь расскажем про второй способ, с помощью которого мы возвращали покупателей на сайт. Мы решили показать посетителям объявления с товарами, которые они просматривали, но не добавляли в корзину.

Ретаргетинг на посетителей, ушедших с сайта без оформления корзины

Для этого мы использовали смарт-баннеры. Они показывают пользователям персональное предложение.

Информация о товаре в смарт-баннере заполняется автоматически — подтягивается из фид-файла с описанием товара. В этом файле содержится вся необходимая информация о товаре (фотографии, описание, цена, размеры, варианты цветов, данные об изготовителе и прочие).

Настройка рекламных кампаний

1. Такие объявления мы использовали:

image5.webp

image12.webp

Примеры смарт-баннеров

2. Разделили смарт-баннеры на группы и задали стратегию показов.

3. После подключения смарт-баннеров мы стали отслеживать показатели эффективности и оптимизировать рекламные кампании:

  • отключали неэффективные форматы объявлений;
  • корректировали ставки, редактируя среднюю и максимальную стоимость клика;
  • отключали неэффективные площадки (например, com.viber, m.sport.yandex.ru, com.yandex.zen, ru.savefrom.net).

4. Чтобы расширить рекламную аудиторию, используем look-a-like (LAL). Эта технология таргетинга находит аудиторию, похожую на нашу ЦА по поведению и другим характеристикам. Мы показываем подборку с товарами Homedorf людям, которые смотрели похожие товары, но не в интернет-магазине клиента, а на похожих сайтах.

image21.webp

Результаты работы смарт-баннеров

Смарт-баннеры вернули на сайт 193 покупателя. На этом этапе конверсия выросла до запланированного значения — 1%.

Мы решили задачу с повышением конверсии и перешли к следующей — повышение трафика. Для этого мы начали работу с аудиторией, которая еще никогда не была на сайте Homedorf.

Контекстная реклама на поиске

Настройка рекламных кампаний и тестирование гипотез

1. Запуск рекламы на горячий спрос.

Для начала мы выбрали товары, которые хорошо продавались в интернет-магазине, собрали для них семантику и запустили контекстную рекламу на поиске. Гипотеза не сработала из-за высокой конкуренции в сфере брендовых товаров для дома. Реклама этих товаров в РСЯ тоже не дала результата.

image15.webp

Показатель высокой конкуренции — количество результатов в выдаче поиска

2. Реклама отдельных брендов на поиске.

Мы составили ключевые фразы для РК на поиске не по конкретным товарам, а по брендам. У таких объявлений была высокая кликабельность, но заказов они не приносили.

3. Рекламная кампания с самыми популярными брендами магазина.

Мы выделили в отдельную кампанию на поиске товары самых популярных марок в магазине Homedorf — UMBRA и Joseph Joseph. Эта гипотеза хорошо себя показала в первые два месяца работы (за этот период было получено 5 лидов по средней стоимости 1 100 рублей).

4. Динамические объявления на поиске.

Решили протестировать динамические объявления на поиске.

Эта реклама не сработала. Объявления с брендовыми товарами часто показывались по неподходящим запросам, например, «банки для консервации», «стеклотара», «стеклянные банки недорого». В результате процент отказов был очень высоким. Вычистить вручную все «мусорные» запросы было невозможно из-за их количества, поэтому от идеи динамических объявлений пришлось отказаться.

Гипотеза, которая сработала

Мы запустили объявления в РСЯ по брендовым запросам, чтобы привлечь аудиторию, которая ранее не была на сайте. Выбрали 8 самых популярных брендов: Joseph Joseph, UMBRA, Reisenthel, Balvi, TYPHOON, Mason Cash, Koziol, Guzzini.

image181322.webp

Примеры объявлений для РК по брендовым ключам

Мы протестировали несколько целей оптимизаций и гипотеза сработала. Через месяц клиент получил 19 заказов, средняя стоимость лида в которых составила 1 520 рублей.

image4.webp

Рост количества заказов в РК по брендам


Перед нами стояла задача не просто привести заявки, но и сохранить их стоимость до 3 000 рублей. Поэтому мы детально анализировали путь клиента до заказа, чтобы не упустить этапы, на которых он принимает решение купить товар.

Углубленная аналитика конверсии

В некоторых рекламных кампаниях полученная заявка стала больше 3 000 рублей. Но при принятии решения об отключении РК мы ориентировались не только на стоимость лида, а еще и анализировали ассоциированные конверсии.

Ассоциированные конверсии — это переходы на сайт с различных каналов, которые не привели к покупке, но сыграли роль в принятии пользователем итогового решения — поучаствовали в заказе. В этом их главное отличие от обычных конверсий. Анализ ассоциированных конверсий помогает оценить, как вспомогательные элементы повлияли на итоговое решение о покупке.

Объясним на примере. Олег добавляет в корзину интернет-магазина дозатор для жидкого мыла и закрывает вкладку браузера, не оформив заказ. Затем он видит смарт-баннер с рекламой этого дозатора в РСЯ (это мы «догнали» его таргетингом), кликает по ней, заходит на сайт, но все же не совершает покупку — решает еще немного подумать. Через несколько дней Олегу на глаза попадается наше графическое объявление с промокодом. Мужчина вспоминает, что у него в корзине лежит дозатор для мыла, переходит по рекламе и успешно оформляет заказ со скидкой.

В этом случае смарт-баннер повлиял на принятие решения, подогрев интерес Олега к товару, а значит, поучаствовал в ассоциированной конверсии.

Прежде чем отключать РК с высокой стоимостью лида, мы всегда смотрим, какую роль она сыграла в принятии пользователем решения. Для этого анализируем:

  • сколько заказов поступило непосредственно с этой рекламы;
  • в каких еще заказах она приняла участие.

Мы решили проблему брошенных корзин и обеспечили приток заявок от тех, кто ранее не был на сайте. И тогда клиент поставил перед нами еще одну задачу: компенсировать потерю трафика из социальных сетей.

Новые вызовы

Одним из основных источников трафика на сайт Homedorf были социальные сети. После закрытия одной из них в РФ трафик на сайт снизился почти в 2 раза.

image7.webp

Динамика трафика на сайт в январе-марте 2022 года

Перед нами встала дополнительная задача: привлечь на сайт новый трафик. Мы сформировали look-a-like аудиторию по покупателям Homedorf за последний год и протестировали новый формат объявлений — карусель картинок.

image2320.webp

Объявления с каруселью картинок в РСЯ

После запуска наблюдали постепенный рост трафика. За 2 недели работы новых РК общий трафик на сайт вырос в среднем на 1 000 посетителей в сутки.

Результаты в цифрах

1. Повысили средний уровень конверсии сайта в продажи с 0,11% до 1,26% — больше, чем в 11 раз.

image27.webp

Статистика по оформленным заказам

image6.webp

Статистика по добавлению товара в корзину

2. Увеличили количество заказов и оптимизировали стоимость лида. Получили 861 лид по средней стоимости 1 306 рублей.

image1.webp

Динамика количества заказов за время работы по проекту

3. Компенсировали трафик из соцсетей. После просадки из-за отключения соцсетей общий трафик на сайт за 2 недели вырос с 1 490 до 2 425 посетителей в сутки.

image16.webp

Рост трафика после подключения новых РК

Хотите также? Оставьте заявку на настройку контекстной рекламы для вашей компании:  https://web-c.ru/order/ 

Перейти на сайт

Полный текст статьи читайте на CMS Magazine