Яндекс Директ для промышленного интернет-магазина KЕOS

Стоимость клиента зависит не только от ставки и качества объявления. Если кнопка не работает в части браузеров, заявленный способ оплаты недоступен на финальном шаге или форма требует лишние данные, рекламная система приводит пользователя к техническому препятствию. В этом случае снижение цены клика не решает бизнес-задачу.

До запуска полной кампании мы выявили 27 ошибок, прямо или косвенно влиявших на оформление. После их устранения форма заказа сократилась с 11 пунктов до 3. Конверсия существующего трафика выросла с 0,92% до 1,54% ещё до масштабного привлечения пользователей из Директа.

Относительный рост базовой конверсии составил (1,54 − 0,92) ÷ 0,92 × 100% = 67,4%. Этот показатель относится к улучшению пути оформления, а не к результату рекламных объявлений. Такое разделение позволяет не приписывать Директу эффект, который был создан до запуска кампаний.

Холодный спрос и возвращающиеся посетители тестировались раздельно. На привлечение новых клиентов было потрачено 24 942 ₽: кампания получила 923 клика и 26 клиентов. Конверсия составила 26 ÷ 923 × 100% = 2,82%, а стоимость клиента — 24 942 ÷ 26 = 959 ₽.

Ремаркетинг получил 24 867 ₽ бюджета, 921 клик и 33 клиента. Конверсия составила 33 ÷ 921 × 100% = 3,58%, а стоимость клиента — 24 867 ÷ 33 = 754 ₽. В исходном тексте была указана стоимость 752 ₽, но деление бюджета на число клиентов даёт 753,55 ₽, поэтому в кейсе используется корректное округление до 754 ₽.

Совокупный тест дал 1 844 клика и 59 клиентов при расходе 49 809 ₽. Общая конверсия составила 3,20%, а средняя стоимость клиента — 844 ₽. Ремаркетинг оказался эффективнее по CPA на 205 ₽, но не заменял кампании на новую аудиторию: без первичного привлечения база для возврата перестала бы расти.

Товарные кампании показали более низкую стоимость клика и более высокую конверсию, поэтому при масштабировании этот формат стал основным. Фид позволял автоматически сопоставлять запрос с товаром, ценой и страницей, но автоматизация не отменяла контроль данных.

Мы проверяли названия, категории, ссылки, изображения, цены и наличие. Товары с низким остатком исключались, чтобы не оплачивать переходы на позиции, которые нельзя стабильно заказать. Дорогие редкие позиции оценивались отдельно: для них прямой заказ мог быть менее типичным сценарием, чем консультация или подбор комплекта.

Категории делились по назначению и экономике. Оснастка с более коротким циклом выбора не смешивалась с бурильными установками и профессиональным оборудованием. Такой подход позволил управлять ставками, бюджетами и целевыми действиями с учётом реального покупательского поведения.

Успешный тест не означает, что бюджет можно просто увеличить пропорционально. При масштабировании меняется состав запросов, появляется более широкая аудитория и возрастает конкуренция за показы. Поэтому расширение проходило через товарные группы и аудитории, где стоимость клиента уже была подтверждена.

Ремаркетинг расширили с пользователей, добавивших товар в корзину, но не завершивших заказ, на посетителей, которые просмотрели не менее 5 страниц. Для профессионального оборудования глубокий просмотр часто означает сравнение моделей, характеристик и комплектующих, даже если корзина ещё не использовалась.

Кампании корректировались с учётом сезонности и складских остатков. Это защищало бюджет от двух типичных потерь: трафика на недоступные товары и инерционного продвижения категории после снижения спроса.

За тестовый период рекламные расходы составили 49 809 ₽, а стоимость проданных товаров — 365 950 ₽. На этих данных можно рассчитать ROAS: 365 950 ÷ 49 809 × 100% = 734,7%. Это означает 7,35 ₽ атрибутированной выручки на 1 ₽ рекламных расходов.

В исходном материале использовалась формулировка «ROI выше 300%». Она методологически неточна: ROI требует данных о себестоимости, валовой прибыли и других затратах. Эти показатели не переданы, поэтому в новой версии кейса используется только проверяемый ROAS, а чистая окупаемость бизнеса не заявляется.

По итогам 3 месяцев расход составил 498 724 ₽, число кликов — 18 308, число клиентов — 531. Средняя стоимость клика равна 498 724 ÷ 18 308 = 27,24 ₽. Конверсия равна 531 ÷ 18 308 × 100% = 2,90%, а стоимость клиента — 498 724 ÷ 531 = 939 ₽.