Компании почти всегда сталкиваются с трудностями продвижения на новых рынках: перегретый аукцион, серьезная конкуренция, высокая цена клика, низкое доверие к бренду. Специалисты MediaNation проработали слабые стороны fashion-бренда, вывели конкурентоспособные УТП и вырастили доход с рекламы с 35,11% до 52,26% от общего дохода. Екатерина Елизарова, специалист по контекстной рекламе, делится планом работ в кейсе.
Клиент
Marc Cony – российский бренд модной обуви и аксессуаров высокого качества в среднем ценовом сегменте. У компании есть собственное производство и офлайн-магазины в Ростовской области и Краснодарском крае.
Задачи
Клиент выходил на новые региональные рынки и нуждался в полноценной рекламной поддержке. Это побудило Marc Cony в апреле 2021 года обратиться в MediaNation, с такими задачами:
Выбор стратегии продвижения
При выходе на региональные рынки мы столкнулись с высокой конкуренцией и отсутствием необходимого доверия к бренду. Ранее клиент не использовал контекстную рекламу для повышения продаж. Мы с нуля настроили рекламный аккаунт и разработали стратегию продвижения.
До 4 марта 2022 года мы запускали рекламные кампании в Google Ads и Яндекс Директе. Самым эффективным каналом оказался Яндекс. Поэтому приостановка рекламы Google Ads в России не ухудшила результаты контекстной рекламы. А перераспределение бюджетов и оперативное реагирование на изменение ситуации помогло сохранить достигнутые результаты и даже приумножить их при масштабировании на другие регионы.
Целевая аудитория
В целевую аудиторию бренда входили женщины 25-55 лет с доходом выше среднего, наиболее лояльный сегмент – женщины 35-44 года. Для этой целевой аудитории лучше отрабатывают креативы, которые вызывают положительный эмоциональный отклик. Выбор стратегии продвижения для этого сегмента строился и на нескольких других факторах:
- Акцент на визуал
Мы сформулировали гипотезу, что пользователи сначала оценивают предметы гардероба по внешнему виду и только потом по характеристикам. Сделали акцент на визуал, который лег в основу стратегии продвижения. Этот же фактор послужил стимулом для запуска сетевых кампаний. Они последовательно знакомят потенциального покупателя с брендом: привлекают внимание визуальной демонстрацией продукта, а затем генерируют первые заходы на сайт, на котором происходит знакомство с брендом и другими товарами.
- Недолгий цикл сделки
В индустрии ecommerce-fashion короткий срок принятия решения о покупке. 60% транзакций осуществляются в «нулевой» день – день захода пользователя на сайт. Реклама должна мотивировать пользователя сразу же реагировать на объявление и совершать покупку. Коэффициент конверсии может также возрастать после 14 дней со дня захода, когда люди готовятся к сезону заранее. Например, смотрят зимнюю обувь в октябре, а покупают в декабре.
- Перегретый аукцион
Поисковая реклама с перегретым аукционом обходится довольно дорого и не позволила бы нам собрать необходимый объем статистики для выдвижения гипотез и их тестирования. Так у нас появились дополнительные аргументы в пользу РСЯ.
Мы обращали внимание на другие бренды и задействовали конкурентные кампании с категорийной сегментацией, чтобы дать более сильное УТП в зависимости от периода:
1. Акционный: проводятся акции, на сайте снижаются цены. Задачи контекстной рекламы в этом случае: обеспечить сбыт, уведомить ЦА и подтолкнуть к покупке выгодным предложением. УТП – ликвидация, скидки, клиентские дни (снижение цен в интернет-магазине).
2. Сезонный: проходит при смене сезона. Задача: мотивировать пользователя купить новые вещи и подготовиться к сезону. Пример УТП в заголовке объявления – «Будь стильной этим летом с Marc Cony».
Выбор рекламных форматов и запуск кампаний
Мы задействовали следующие типы рекламных кампаний:
- Товарная кампания
Этой охватной кампанией управляют умные алгоритмы Яндекса. Ее цель – охватить как можно больше пользователей и увеличить онлайн-продажи босоножек, кроссовок, туфель и других категорий обуви в каталоге интернет-магазина.
- Смарт-баннеры
Цель – ретаргетинг, рост онлайн-продаж.
Такой вид рекламы подходил для визуального представления продукта и мотивировал совершить покупку.
- Бренд на поиске
Цель – информирование об акциях и спецпредложениях, вытеснение конкурентов из поисковой выдачи по брендовым запросам.
Возникают ситуации, когда конкурент настраивает рекламу на поисковые запросы с упоминанием Marc Cony для перехвата трафика. Брендовая кампания позволяет этого избежать. Когда мы выигрывали аукцион, на первой строке поиска показывались наши объявления.
- Ретаргетинг по сегментам
Цель – вернуть пользователя на сайт, чтобы заинтересовать его в покупке товара.
Сегменты:
- Брошенная корзина: использовали УТП со скидкой по промокоду на товар в корзине.
- Категорийный ретаргетинг: транслировали актуальные акции на категорию товаров, в которой пользователь был заинтересован больше всего. Это позволяло создавать персонализированное предложение для ЦА.
- Дата захода пользователя по сегментам:
- До 5 дней — транслировали персональную скидку, чтобы подогреть желание совершить покупку.
- От 5 до 10 — напоминали пользователю о начале нового сезона.
- От 10 дней — показывали самую ходовую распродажу, акцию, ликвидацию и мотивировали вернуться на сайт, чтобы совершить целевое действие и перейти в другие сегменты ретаргетинга, например в брошенную корзину.
Мы тестировали и другие поисковые рекламные кампании: по общим запросам, категорийные, кампании с семантикой со скидками и акциями. Они оказались не так эффективны, как сетевые рекламные кампании и товарные кампании. Это можно связать с недостатком визуальной составляющей в поисковых объявлениях.
Корректировка и оптимизация кампаний
После запуска рекламы мы ежедневно отслеживали статистику и вносили корректировки в работу кампаний. При оптимизации мы оценивали показатели ДРР, CPO, CTR и глубину страницы.
Скорректировали ставки по устройствам
Коэффициент конверсии с мобильных устройств оказался значительно выше, чем с десктопа или планшетов. У нас появилась гипотеза, что люди подходят к вопросу выбора обуви больше спонтанно и эмоционально, поскольку использование компьютера и планшета предполагает более целенаправленный и осознанный поиск. И старались сократить показы на последних двух устройствах.
Добавили сезонную семантику
В обувной тематике пики покупательского спроса — зима и лето. Весна и осень — межсезонье, в это время покупатели готовятся к новому сезону. Мы добавили в семантику сезонные запросы, например «летняя обувь» или «демисезонная обувь», чтобы охватить сезонный спрос.
Реагировали на смену спроса
Внешние факторы (погода, время отпуска или тренды) играют в ecommerce-fashion огромную роль и могут значительно изменить спрос. Поэтому мы оперативно редактировали категории для продвижения. В середине апреля заметили, что пользователи добавляли в корзину летнюю обувь, и на фоне прогнозов о хорошей теплой погоде мы запустили рекламу босоножек, туфель и сандалий.
Отслеживали эффективность и лояльность аудиторий
Мы анализировали отклик аудитории по региональному признаку, уровень урбанизации, платежеспособность аудитории и ее отношение к шопингу и вносили корректировки в настройки региона показов. Так, Самара показала результаты хуже, чем Москва. Причина крылась в небольшой доле нашей целевой аудитории среди жителей города и неразвитой привычке покупать товары онлайн.
Проводили a/b-тестирования по УТП
Мы тестировали следующие уникальные торговые предложения:
- скидка на корзину по промокоду;
- промокод для тех, кто уже заказывал;
- качественная обувь из натуральной кожи;
- новые коллекции;
- сезонные распродажи;
- скидка при заказе онлайн;
- трендовая обувь.
Наиболее удачными оказались введение небольшой скидки при заказе онлайн и сезонные распродажи.
Проводили a/b-тестирования креативов
В ходе тестирования креативов смотрели на отметку об оценке эффективности, которую выставляла рекламная система на основе CR и CTR. Люди почти не реагировали на серые креативы, нейтральную или монохромную цветовую гамму, и мы сделали вывод, что эффективнее запускать объявления с яркими элементами. Все эти действия позволили эффективнее распределить бюджет.
Принес много конверсий
Принес мало конверсий
Проблемы с машинным обучением
Во время просадки продаж в марте, когда экономическое состояние было нестабильным, кампании с автостратегиями показывали рекламу нецелевым пользователям, поскольку с них фиксировалась разовая транзакция. Целевые пользователи не совершали покупки в этот период, а нецелевые пользователи, например женщины 55+, совершали разовые покупки. Автостратегия перераспределяла трафик в их пользу. Когда спрос стабилизируется, целевая аудитория с большим CR будет недополучать трафик, и эффективность всей кампании ухудшится. Поэтому вмешались в обучение стратегии и самостоятельно внесли корректировки по социально-демографическим характеристикам. Нам удалось показать системе, в каком направлении необходимо двигаться. И реклама продолжила исправно работать для аудиторий с наибольшим коэффициентом конверсии.
В период просадки на стыке сезонов, когда нет распродаж, мы вводили небольшие бонусы, например скидку при заказе онлайн. Это помогало поддерживать интерес к бренду.
Результаты
С начала 2022 года (1 января — 31 мая) мы добились следующих результатов:
- 693 транзакций
- 5 932 раз товар добавляли в корзину
- Доход с рекламы — 52,26% от общего дохода
- ДРР в среднем 9%
- CPO в среднем 970 рублей (при среднем CPO по рынку 2 000 рублей)
- +197% — рост дохода по сравнению с январем
Уже в мае удалось получить:
- 256 транзакций (рост на 70,67%)
- CPO — 813 рублей без НДС (снижение на 35% по сравнению с апрелем)
- Увеличение CR с 0,48% до 1,19%
|
Дата |
Клики |
Транзакции |
CR транзакций |
ДРР |
|
янв 2022 |
18094 |
87 |
0,48% |
8,39% |
|
фев 2022 |
16398 |
116 |
0,71% |
9,10% |
|
мар 2022 |
26241 |
84 |
0,32% |
17,41% |
|
апр 2022 |
31173 |
150 |
0,48% |
10,37% |
|
май 2022 |
21525 |
256 |
1,19% |
5,32% |
Динамика количества транзакций, единиц
Изменение CPO, рублей
