Як збільшити віддачу від «Яндекс.Маркет» і Google Shops втричі: інструкція Ingate

1. У твоїй компанії не дотримуються дедлайни?
2. Сегментуємо фид даних за допомогою особливих ярликів
3. виставляємо ставки
4. підсумки

При всіх перевагах маркетплейсов - високою конверсії та низької вартості кліка в порівнянні з іншими платними каналами - рекламні кампанії в «Яндекс.Маркеті» і Google Shops бувають неефективні. Але це не привід від них відмовлятися: в більшості випадків коригування налаштувань в корені міняє ситуацію. Про те, як втричі збільшити віддачу від «Яндекс.Маркет» і Google Shops за рахунок сегментації фида даних, розповідає інтернет-маркетолог Ingate Артур Жимерин.

Рекламні кампанії інтернет-магазину освітлювальних приладів в «Яндекс.Маркеті» і Google Shops були неефективними. Користувачі переходили в основному на картки недорогих товарів до 5000 рублів, вартість їх залучення була набагато вище одержуваного прибутку. Ми проаналізували ці кампанії і виявили основну проблему: фид даних не був сегментований, стояла єдина ставка на всі товари, хоча їх вартість варіюється від 100 до 1 000 000 рублів.

Щоб підвищити ефективність реклами в маркетплейсах, вирішили сегментувати фид по різних групах товарів в залежності від їх вартості. В Google-покупках сегментували фид в Google Merchant Center, привласнюючи кожній групі товарів особливі ярлики, в «Яндекс.Маркеті» - в сервісі PriceLabs.

У твоїй компанії не дотримуються дедлайни?

Опановуй гнучкі методології в управлінні проектами під керівництвом затребуваних Agile-коучів всього за 18 днів, пройшовши онлайн-курс по Agile від бізнес-школи City Business School. Як виглядають результати компанії після курсу:

• Команда згуртована, все відчувають відповідальність за кінцевий результат.
• Виставлені вірні пріоритети в процесі роботи над продуктом.
• Дедлайни завжди дотримуються.

Реклама

Від двох інших способів сегментації (по бренду і ідентифікатором позиції) ми відмовилися по ряду причин, в тому числі:

• мінус сегментації по брендам в тому, що не у всіх товарів є бренд. Крім того, продукція однієї торгової марки може бути в різному ціновому сегменті, а як наслідок, конверсія з них буде відрізнятися;

• спосіб сегментації за ідентифікатором позиції не підходить фідам з великою кількістю товарів, так як регулювати ставки на кожен товар вручну проблематично.

Сегментуємо фид даних за допомогою особливих ярликів

Крок 1. Поділяємо товари на групи в залежності від ціни, створивши, таким чином, п'ять груп товарів.

1. Товари, вартістю від 0 до 5000 рублів.

2. Товари, вартістю від 5001 до 9000 рублів.

3. Товари, вартістю від 9001 до 20 000 рублів.

4. Товари, вартістю від 20 001 до 100 000 рублів.

5. Товари, вартістю вище 100 000 рублів.

Крок 2. Кожній групі товарів присвоюємо певний ярлик. Всього можна використовувати до п'яти особливих ярликів з номерами від 0 до 4.

1. Товарам, вартістю від 0 до 5000, привласнити ярлик custom label 0.

2. Товарам, вартістю від 5001 до 9000 рублів, привласнити ярлик custom label 1.

3. Товарам, вартістю від 9001 до 20 000 рублів, привласнити ярлик custom label 2.

4. Товарам, вартістю від 20 001 до 100 000 рублів, привласнити ярлик custom label 3.

5. Товарам, вартістю вище 100 000 рублів, привласнити ярлик custom label 4.

Крок 3. Вказуємо значення особливих ярликів для всієї продукції. Кожному товару може відповідати не більше одного значення кожного з п'яти ярликів.

наприклад:

виставляємо ставки

Крок 4. Розраховуємо ставки для кожної групи товарів за такою формулою:

Наприклад, для товарів, вартістю від 0 до 5000 рублів, CPC (ціна за клік) = 2501 * 0,15 * 0,1 = 37,5 (де 2501 рублів - середня вартість товарів, 15% - маржа, 10% - конверсія ).

В результаті CTR (показник КЕП) виріс на 23,01%, а CPC зменшився на 27,39%. Однак даний результат не відповідав нашим вимогам, так як для кожної групи товарів відсоток конверсії сильно відрізнявся: для клієнтів з низькими чеками конверсія виявилася нижче в 4,35 рази.

Крок 5. Збираємо статистику по конверсії по кожній групі товарів і коригуємо ставки з урахуванням отриманих даних:

Крок 6. Для кожної групи товарів виставляємо ставки в AdWords.

В результаті середній квартальний ROI виріс більш ніж в 3 рази. При цьому число транзакцій знизилося, а середній чек збільшився на 63,58%, що дорівнює зростанню сукупного доходу - 63,58%. Таким чином, за рахунок сегментації фида даних за допомогою особливих ярликів ми змогли збільшити рентабельність вкладень в рекламу для клієнта.

Витрати на рекламу оптимізували і в «Яндекс.Маркеті». За допомогою сервісу PriceLabs ми також сегментували фид за вартістю товарів, виділивши 5 груп, а потім розрахували і виставили ставки. В результаті ROI виріс практично в 3 рази.

Як результат - магазини на «Яндекс.Маркеті» і в Google Shops стали приносити відчутний прибуток.

підсумки

Сьогодні вже недостатньо просто створити фід даних і привести магазин до стандартів маркетплейсов для проходження перевірок: вказати достовірні дані, юридичну інформацію про магазин, терміни доставки, способах оплати та іншу інформацію. Необхідно навести порядок в рекламній кампанії, зокрема, перевірте:

• сегментований чи фид даних;
• вірно виставлені ставки;
• чи враховуються дані по конверсії і маржинальність товарів.

Цей вже став сьогодні обов'язковим набір дій дозволить підвищити ефективність реклами в маркетплейсах і, як наслідок, збільшить дохід.

Читати по темі: Знизьте вдвічі витрати на «Яндекс.Маркет»

Думка редакції може не збігатися з думкою автора. Ваші статті надсилайте нам на [email protected] . А наші вимоги до них - ось тут .