Логотип Alytics
Получить демо-доступ Регистрация
+7 495 215-23-57

02 Марта 2020

Автоматизация рекламы и сквозная аналитика для интернет-магазина с сотней тысяч уников в сутки

Как система сквозной аналитики Alytics помогла крупному интернет-магазину увеличить выручку и снизить ДРР, а также оптимизировать работу сотрудников.

О проекте и задачах


Vsemayki – крупнейший российский интернет-магазин, который печатает принты на одежде и сувенирах по персональному заказу. Присутствует на рынке уже более десяти лет. Ежедневно на сайт компании www.vsemayki.ru заходят порядка 100 тысяч уникальных посетителей, а количество заказов превышает полмиллиона в год. 

При таких масштабах бизнеса ключевым становится вопрос эффективности рекламы. Важно оптимизировать затраты на интернет-рекламу и добиться максимальной управляемости кампаниями. Раньше это управление велось в компании Vsemayki в ручном режиме и отнимало столько ресурсов, что запускать новые рекламные кампании просто не оставалось возможности. Штатные маркетологи физически перестали справляться с работой такого объема и сложности.

Поэтому возникла необходимость в хорошей системе автоматизации управления рекламой. Выбор пал на систему сквозной аналитики и автоматизации рекламы Alytics. Система позволяет работать с «Яндекс.Директом» и Google Ads, «Яндекс.Маркетом» и другими рекламными каналами. Конкретно для Vsemayki была наиболее важна контекстная реклама. О ней и пойдет речь в кейсе.  

Перед Alytics стояла непростая задача: увеличить выручку при выдерживании ДРР. В то же время нужно было дать возможность специалистам Vsemayki управлять РК быстро и эффективно.

Выстраивание аналитики рекламы


В первую очередь необходимо было выстроить аналитику рекламных кампаний, чтобы на ее основе проводить оптимизацию. Требовалось получать данные по заказам и выручке по каждому ключевому слову и объявлению. Для быстрого решения этой задачи выбрали наиболее простой способ – настройку модуля электронной торговли в Google Analytics, собирающего данные об оформленных корзинах и выручке. После этого настроили передачу данных в Alytics – благодаря этому удалось очень быстро получить аналитику по рекламным кампаниям до заказов внутри Alytics.

Однако вскоре стало понятно, что данные о заказах из Google Analytics значительно расходятся с реальными продажами, которые фиксирует CRM-система. Поэтому было
принято решение настроить передачу данных о реальных продажах из CRM-системы в Alytics через API. Была, по сути, построена полноценная сквозная аналитика до реальных «живых» денег от продаж.

Таким образом, удалось увидеть, сколько реальных денег компания тратит на контекстную рекламу и на каждое ключевое слово/объявление и сколько реальных денег от этой рекламы зарабатывает. Эта информация была представлена в таком виде:

image4.png


Стратегия оптимизации. Настройка автоматических правил


Для оптимизации рекламных кампаний использовался инструмент Alytics «Автоматические правила». Этот инструмент очень удобен для продвинутых специалистов по контекстной рекламе, поскольку позволяет собрать собственную логику управления ставками от показателей продаж. В случае Vsemayki ключевым показателем продаж является ДРР (доля рекламных расходов), поэтому правила настраивались для роста продаж при сохранении ДРР.

Для удобства управления и повышения качества оптимизации все категории товаров были поделены на основные группы:

  • топовые (самые конверсионные и маржинальные);

  • средние;

  • нетоповые.

При этом внутри каждой категории есть свои подкатегории. Для каждой из них существуют свои приемлемые значения ДРР, объем продаж и уровень расходов.

Для всех категорий действует одна и та же логика правил: есть правила на понижение ставок и на повышение. Понижение производится для убыточных ключевых фраз с целью уменьшения убытков. Повышение, наоборот, – для прибыльных ключевых фраз с целью масштабирования продаж.

На примере одной группы разберем два основных правила:

Правило на повышение ставки: для ключевых фраз, у которых ДРР < 55% и количество подтвержденных заказов  более одного, срабатывает стратегия «2СР + 15 %». Это означает, что Alytics задает ставку, равную второй позиции на поиске, плюс 15-процентный запас.

Правило на понижение ставки: если при расходе свыше 1 500 рублей ДРР превышает 55% и по ключевой фразе не было сделано ни одного подтвержденного заказа, срабатывает стратегия «ГП + 15%». Это означает, что Alytics задает ставку, равную позициям под результатами поиска, добавляя запас 15%.

Пример настроенного правила в интерфейсе Alytics:

image3.png


 Иногда все же приходится делать ручную корректировку правил и ключевых фраз. Это происходит в конкретных ситуациях. Например, в сезон, когда специалисты компании понимают, что при текущем ДРР можно превысить рекламный бюджет с целью повышения продаж. Тогда они вручную увеличивают ограничения по максимальным ставкам в автоматических правилах и изменяют стратегии на повышение.

Также ручная корректировка проводится при наличии горячего инфоповода. Летом 2018 года, в разгар чемпионата мира по футболу, резко подскочил спрос на товары с футбольной символикой. Тогда маркетологи создали отдельную подкатегорию правил для рекламных кампаний по этим товарам и существенно увеличили прибыль. Когда чемпионат закончился и спрос начал падать, ставки по этой подкатегории были понижены.


Полученные результаты


  1. Благодаря автоматическим правилам Alytics средства с неэффективных рекламных кампаний стали перебрасываться на те, которые приносят больше прибыли.

  2. Управление рекламными кампаниями теперь ведется в автоматическом режиме: это позволило значительно разгрузить штатных маркетологов Vsemayki.

  3. Использование Alytics позволило решить проблему сезонности. Основной поток заказов компании приходится на период с октября по март: в это время много праздников. Летом, в период отпусков, наблюдается спад продаж, но показатель ДРР позволял увеличить расходы на рекламу. Благодаря комплексной корректировке всех правил удалось в значительной степени выровнять летние продажи.

  4. В результате комплексного использования возможностей Alytics (сквозной аналитики и автоматических правил) величина среднего чека в первый месяц выросла на 10%, во второй – на 19%.


image2.png


   5. Выручка компании повысилась на 56%, а расходы на рекламу – всего на 43%. При этом уменьшилось значение ДРР.


image1.png


Компания довольна результатами. Автоматизировать рекламу с Alytics оказалось быстро, эффективно и выгодно!   




Пройти тест «Узнай, готов ли ты к внедрению сквозной аналитики»