Как цены конкурентов влияют на продажи из контекстной рекламы?

Контекстная реклама для E-commerce далеко не всегда окупается. Но есть одна категория запросов, которая гарантированно приносит продажи - товарные. “Товарными” называются запросы, содержащие в себе конкретное наименование товара, марку, модель или артикул.

Например:

“Canon EOS 5D Mark III”

“Lenovo G70-80 8 гб”

“Cub Cadet СС 1019 HG”

Пользователи, которые вводят такие запросы, обычно уже находятся в самом низу воронки принятия решения о покупке и точно знают, что хотят купить. Им остаётся ответить на вопрос, где же именно они собираются это сделать. Тут-то и вступает в борьбу с десяток интернет-магазинов, пытающихся привлечь к себе заинтересованных покупателей. Но, если сам по себе предлагаемый товар одинаков, как пользователи выбирают, на какой сайт им перейти и купить?

Есть предположение, что основополагающим фактором при покупке будет являться выставленная цена товара. Когда товары одинаковы, пользователи будут покупать там, где дешевле. Или нет?

Основы маркетинга говорят о том, что цена -  важный, но далеко не самый главный фактор при принятии решения о покупке. Условия доставки, условия постпродажного обслуживания, сила бренда магазина и различные программы лояльности могут быть важнее, чем цена.

Мы решили не полагаться на интуицию и проверить эту гипотезу. Базу для нашего эксперимента предоставил крупный интернет-магазин цифровой техники Фотосклад.ру.  

У любого интернет-магазина есть товарный фид - табличный файл в формате XML или YML, в котором в иерархическом порядке находятся данные о всех товарах в магазине. В описание каждого из них указываются характеристики и ссылка на страницу с товаром. Такой файл очень удобен при автоматизации маркетинга, так как может обновляться автоматически, а данные из него легко “читаются” сервисами автоматизации.

К нему мы подключили товарную генерацию нашей системы (при загрузке YML-файла интернет-магазина Alytics автоматически генерирует товарные объявления, отслеживая и меняя данные о рекламируемом товаре в режиме реального времени). В нашем случае была сделана товарная генерация на основе YML-фида для крупного региона. Были сгенерированы объявления для следующих рекламных каналов: поисковая реклама Google AdWords, поисковая реклама в Яндекс.Директ и реклама в РСЯ.

Ценовые индексы - ключевой фактор эксперимента.

Следующий шаг - интеграция Alytics с платформой динамического ценообразования Competera, которая умеет определять ценовые индексы товаров. Что это значит? Competera в режиме реального времени анализирует магазины конкурентов, снимая цены по каждому отдельному товару, и сравнивает их с нашими. Так мы ежедневно получаем реальный срез цен по любому интересующему нас товару.

Всего есть 5 таких индексов (срезов):

• самая низкая цена

• цена ниже среднего

• средняя цена

• цена выше среднего

• самая высокая цена

Каждый из товаров в фиде прикрепляется к одному из этих индексов.

На его основании можно задавать разные стратегии управления, а также менять тексты объявлений. В частности, для товаров с самой низкой ценой можно прописать цену в текст объявления.

Распределение ценовых индексов в Фотоскладе оказалось примерно одинаковым:

Несмотря на то, что с течением времени значения немного видоизменялись, можно говорить о примерно одинаковом распределении низких, средних и высоких ценовых индексов ( ~ по 33% каждый).

Эксперимент длился 45 дней - весь апрель и первую половину мая. Вот что мы выяснили.

Во-первых, структура затрат:

25% и 9% затрат приходилось на товары с ценовым индексом “самая высокая цена” и “цена выше среднего” соответственно. Доля товаров с высокими ценами составила 34%.

Во-вторых, структура продаж:

Однако, около 85% продаж из отслеживаемой нами контекстной рекламы пришлось на те товары, у которых ценовой индекс совсем другой! А именно “самая низкая цена” и “цена ниже среднего”.

Эта тенденция сохранялась на протяжении всего эксперимента. Товары, у которых цена была выше средней, покупали в разы меньше.

В ходе эксперимента мы иногда меняли ставки в зависимости от ценового индекса, периодически давая всем товарным объявлениям равные возможности. Однако это никак не повлияло на конверсии, да и роста продаж зафиксировано не было. Значительный перевес в сторону товаров с низкой ценой оставался стабильным, какие бы ухищрения мы не применяли.

Результаты эксперимента.

В итоге, статистика была следующей: приблизительно 33% товаров дороже рынка.  На рекламу этих товаров тратится 34% бюджета (в нашем случае процентное соотношение количества товаров и расхода бюджета совпало), а продаж они приносят только 7%.

Мы нашли подтверждение своим догадкам: когда пользователи ищут конкретные модели товаров в поисковых системах, они находятся на последнем этапе принятия решения о покупке. Когда они выбирают, где именно купить интересующий их товар, фактор цены является для большинства покупателей основополагающим. Причём не “одним из”, а самым важным. Конечно, можно долго спорить об остальных материальных и нематериальных преимуществах, которые может предложить интернет-магазин, сделав надбавку к цене, но плотная пачка денег в кассе или круглая сумма на банковском счету затмевают любой аргумент.

Зная об этом, может возникнуть искушение оставить рекламу только по товарным запросам с низким ценовым индексом. К этому вопросу стоит подойти с осторожностью. Низкая стоимость товара может быть обусловлена разными факторами - например, низкой или даже отрицательной маржинальностью. В таком случае контекстная реклама будет гарантированно генерировать убыток, пускай и принося продажи. Так что стратегия, при которой рекламируются лишь товары с низким ценовым индексом, должна корректироваться исходя из маржинальности.

Выводы, которые мы сделали.

Их два и они очень простые:

• если покупатель вводит “товарный” (именно “товарный”, а никакой другой) запрос в поисковую систему, он уже не выбирает сам товар, он выбирает продавца! А главный критерий отбора в данном случае - низкая цена. Если у вашего магазина есть товары с ценой ниже среднерыночной, обязательно указывайте это в тексте объявления (или пишите их стоимость);

• управление ставками на основе ценового индекса в случае с товарными объявлениями не помогает. Если ценовой индекс выше среднего, имеет смысл исключать товарные объявления из ротации - в большинстве случаев ROI будет отрицательным.