Кейс: Продали жіночий одяг на $160 992 за допомогою таргетованої реклами

Компанія, що займається виробництвом і продажем жіночого одягу. Бізнес ведеться через Інстаграм з щотижневим оновленням асортименту 4-7 новими моделями. Компанія детально стежить за запитами аудиторії

Робота з проєктом починалася не з повного 0. Бізнес клієнта був присутній в Instagram. Заявки надходили й оброблялися там. Нашим завданням було – організувати роботу трафіку виключно на сайт з ROAS 4. При цьому середній чек був близько 1100-1200 грн (~48$). Як проміжну метрику ми вирішили взяти вартість конверсії до 10$. У підсумку окупність бюджету передбачала б повернення $4 на витрачений $1. Стартовий бюджет було визначено в сумі 3000$ на місяць. Також на старті було обговорено збільшення бюджету в наступні місяці роботи за фактом виконання KPI.

Перевага обраної на старті стратегії полягала в гнучкості та мобільності, враховуючи постійну зміну запиту аудиторії. Наприклад, якщо сьогодні клієнт хоче сукню міні, а завтра сарафан, то бренд може це забезпечити. Якщо потреба змінюється, бренд готовий запропонувати нове рішення. Така стратегія дає можливість збирати і збільшувати обсяг холодного трафіку за рахунок нових пропозицій і збільшувати бюджет на постійні моделі, які стабільно користуються попитом. Також виробництву легше оптимізувати роботу і шити 50 моделей на день. Розрахунок кількості одиниць конкретних моделей речей і планування виробництва здійснюється за фактом результатів тестування. Для бізнесу така модель є набагато зручнішою, ніж пошиття речей на склад і їх подальша реалізація через рекламу.

Ми з самого початку розуміли, що така стратегія вимагатиме багато уваги, концентрації та швидкості реагування на показники, але й виправдовує себе успішними результатами. Спочатку нам було дуже важко налаштуватись на темп тестування нових продуктів бренду. Але коли звикли, то результат не змусив на себе чекати.

Перед тим, як розпочати безпосередньо реалізацію проєкту, ми визначили головні завдання, націлені на досягнення поставленої мети, а саме збільшення трафіку на вебсайті. Було визначено наступні завдання:

Насамперед, ми провели аналіз рекламного кабінету. Як виявилося, клієнт закуповував самостійно трафік на сайт, але через брак часу та енергії це було неефективно. Тому ми детально вивчили попередні запуски та їхні показники, проаналізували діяльність конкурентів і розробили стратегію закупівлі трафіку. У підсумку ми протестували три різні формати закупівлі, перш ніж отримали результати за моделями, які було доцільно масштабувати.

Передача подій, встановлення Conversions API і вивантаження каталогу – основна необхідність у роботі з інтернет-магазином. Усі інтеграції ми проводили за допомогою Google Tag Manager. На сьогодні, в процесі йде інтеграція онлайн-оплати LiqPay на сайт.

Далі ми впровадили аналітику й організували процес прямої комунікації з відділом продажів. Як щоденну аналітику для відстеження динаміки продажів було використано Google таблицю. Поведінку користувачів на сайті та поглиблені метрики відстежували за допомогою Google Analytics. Після численних тестів, ми визначили, що фактичні результати продажів рахуються за даними з CRM-системи Бітрікс24.

Наступним кроком стало тестування гіпотез, оптимізація результативних зв’язок, аналіз взаємодії користувачів усією маркетинговою лійкою і внесення змін у рекламні кампанії для збільшення конверсії.

Структура рекламних кампаній – важлива складова закупівлі трафіку за такого обсягу моделей. Створити єдину – було неефективно. Ми склали тези, яких дотримуємося постійно при отриманні нових офферів.

Рекламні креативи, які спрацювали найкраще.

Виконання поставленого завдання зайняло досить багато часу. Здебільшого закупівлю здійснювали з цілями “Конверсії” і “Продажі за каталогом”.

Співпрацю можна розділити, за фактом зміни стратегій, на 3 етапи. Ми холоднокровно аналізували дані і кардинально змінювали стратегію за фактом отриманих результатів.

Перше рішення – закупівля трафіку за звичною моделлю роботи для електронної комерції. Логіка була такою: ми розробляли креативи, що ведуть на загальну сторінку сайту. Жінка бачила гарний дизайнерський банер і переходила на головну сторінку для взаємодії. Далі, всіх, хто взаємодіє з сайтом, наздоганяв ретаргетинг за діапазоном 7-28 днів. Виглядає легко, але насправді все інакше….

Основні труднощі, з якими ми стикнулися:

• велика кількість вибору – жінки, побачивши 100+ позицій на сайті, розгублювалися і в підсумку йшли з сайту, щоб краще обдумати покупку. Емоція, отримана під час перегляду креативу, у процесі скролінгу сайту згасала.
• контроль потоку лідів на конкретні моделі не можна було забезпечити, оскільки важко передбачити поведінку користувача.

У результаті страждає фактична окупність трафіку і виробництво, яке налаштоване на формат роботи конкретної моделі. Ми дійшли висновку, що закупівлю холодного трафіку потрібно змінити. Частково підхід зберігся і сьогодні, але глобально були внесені зміни за отриманими результатами.

Друге рішення – холодний трафік на конкретну модель. Суть підходу – нові люди бачать у рекламі конкретну модель і після кліка переходять у картку цього товару. Водночас в один тест ми запускали від 4 до 10 різних позицій. Основна перевага рішення – 90% контроль трафіку. Однак частина людей із загального потоку відвідувачів потрапляли на інші моделі та замовляли їх. Проте в глобальному плані ми ефективно керували увагою та інтересом аудиторії.

Як результат:

• яскраво виражені тренди – за фактом аналізу ефективності моделей, ми могли визначити як рухається попит і тренди аудиторії. На жаль, при роботі з головною сторінкою сайту таке відстеження було вкрай важким і недоступним. Діапазон типів моделей був дуже широким.
• ефективна робота виробництва

Ми досить швидко перелаштувалися на роботу помодельно і результат почав зростати. Структура рекламних кампаній була повністю перебудована і поліпшується донині. Складнощі полягали в частих перезапусках, неефективності 80% позицій, затримках отримання матеріалів для розроблення креативів і т.д. Але якщо збільшити темп, налагодити комунікацію і процеси щодо запусків рекламних кампаній, то результат себе виправдає.

Динамічний ретаргетинг працює з комунікацією емоційного та раціонального характеру. Це зумовлено необхідністю повернути користувачів, у яких різні мотиви покупок, назад на сайт.

Третє рішення – коригування структури рекламних кампаній. Маючи велику базу даних за зворотним зв’язком від менеджерів і клієнта, у нас з’явилися ідеї для поліпшення працюючої стратегії. За налаштуваннями для закупівлі холодного трафіку найкраще працює широка аудиторія жінок. Ми не обмежуємо себе інтересами або іншими налаштуваннями, оскільки наше завдання в майбутньому масштабувати зв’язку. Для цього необхідно мати велику кількість аудиторії. У нашому випадку це ~8-9 млн жінок. Паралельно, у нас працює динамічний ретаргетинг, щоб не втрачати теплу аудиторію, яка відвідала сайт.

Говорячи про наші результати в цифрах, можна зазначити наступне:

$32 723

Витрачено бюджету на таргетовану рекламу

$160 992

Сума продажів завдяки таргетованій рекламі

3354

Кількість продажів

$9,75

Вартість покупки

4,92%

ROAS

11 місяців

Період співпраці