Оптимизация контекстной рекламы для интернет-магазина. В 3 раза больше лидов, в 2 раза дешевле
Как было:
За: 29 дней (01.02.20-29.02.20)
Заявок получено: 15
Цена заявки: 3852 рублей
Конверсия: 0,75%
Как стало:
За: 31 день (01.03.20-31.03.20)
Заявок получено: 47
Цена заявки: 1976 рублей
Конверсия: 1.77%
Процесс работы.
Когда я пришел в данный проект передо мной поставил четкую задачу – подготовить магазин к летнему сезону, где нужно получить максимум продаж.
Первое и основное, что я решил сделать – наладить сбор правильной статистики. Благодаря статистике мы сможем в несезон сделать кампании окупаемыми, тогда они точно будут окупаться летом.
Поэтому начали мы с установки правильных целей в Google Analytics, которые считали бы всех лидов. Я связал CRM-систему и Analytics, откуда нам приходили корректные данные.
Мы начали видеть какие кампании работают хорошо, а какие имеют недопустимые показатели:
Дальше работа упростилась, необходимо было только принять решение:
— Выключить кампанию
— Оптимизировать
Часть кампаний мы выключили, остальные же решили улучшить.
Как именно мы над ними работали.
— Отключили группы в динамических кампаниях по фиду
Стало ясно, что среди наших товаров есть те категории, которые продаются хуже и те, реклама которых невыгодна.
Пример – динамическая кампания из гугла.
Стоимость привлечения лида в феврале 4191 рубль
С учетом среднего чека это позволяло лишь окупать затраты на нее.
Сначала я отключил неэффективные группы. Далее повысил ставку на те, что работали хорошо.
В итоге стоимость заявки по ней составила 1948 рублей, а количество конверсий выросло с 6 до 19.
Большинство кампаний, которые приносили трафик были динамическими, поэтому аналогичные действия мы провели с ними тоже.
— Выключил неэффективные ключи
Правильная статистика позволила оценить эффективность каждого ключа отдельно.
Вот примеры ключевиков, которые я выключил:
При больших тратах по ним нет конверсий или они очень дорогие, поэтому самый правильный вариант – отключить их.
— Повысил ставки на работающие кампании и группы объявлений
Просто перераспределил бюджет с того, на что деньги уходили впустую, на самые эффективные элементы кампании.
В общих чертах это вся работа, которая была проведена. На сбор статистики ушло около месяца, на корректировку – несколько дней.
Вывод из этого кейса – всегда при больших затратах на контекстную рекламу необходимо правильно настроить аналитические системы. Это поможет как в пределах месяца, так и на более долгий срок.
Если вам нужна помощь в настройке кампаний в Яндекс.Директе или Google Ads, а также помощь в аналитике (Метрике и Analytics) – обращайтесь.
Мои контакты:
Автор — VK: https://vk.com/perepechaev_an
Тел/Whatsapp: +79185410327
Почта: Tonyloks@yandex.ru
