Бренд функциональной верхней одежды Novaya из СПБ, функционирующий с 2011 года. Одежда бренда отличается оригинальным кроем и весьма прогрессивным дизайном. В основе создания одежды от Novaya лежит применение новых технологических решений по пошиву одежды.
Каждая модель имеет не более 50 единиц в партии.
Novaya имеет собственный шоурум около ст.м. Петроградская, а также интернет-магазин на WP novayawear.com. Также компания активно ведет страничку в сети Instagram, выкладывая качественно отснятый контент.
Приоритетные позиции - женская верхняя одежда и аксессуары.
Средний чек магазина составляет 15 000 - 20 000 руб.

До начала нашего сотрудничества, вопросами таргетированной рекламы заказчик занимался самостоятельно. Поэтому первым шагом в нашей работе стал анализ прошлых рекламных кампаний.

Исходные данные

Основными каналами продаж клиента были:

Органика из сети Инстаграм;
Органический приход на сайт из поисковиков;
Таргетированная реклама (заказчик самостоятельно настраивал рекламу в Инстаграм, единожды было сотрудничество с профессиональным таргетологом),

До начала нашего сотрудничества, опыт клиента по настройке рекламных кампаний насчитывал 188 РК. Изучив прошлые кампании, мы поняли следующее:

Большинство настроенных рекламных кампаний были оптимизированы под просмотр целевой страницы и вели трафик на сайт. По Пикселю FB других событий настроено;
LAL-аудитории, под которые настраивалась реклама, в большинстве своем были схожи. LAL составлялись на основе характеристик посетителей сайта компании и Инстаграм профиля;
Такое количество рекламных кампаний (188) обусловлено наличием в каждой кампании всего одной группы объявлений, содержащей по одному креативу. Подобная схема, как правило, используется при проведении тестирования аудиторий или объявлений. Но интересно то, что в данном случае тестирование не предполагалось, т.к. кампании были запущены под схожие аудитории, и имели общий баннер;
Рекламные креативы, текстовые посылы и даже форматы объявлений, также не поддавались тестированию.

Посадка трафика осуществлялась на Инстаграм-профиль компании, а также интернет-магазин. Проведя беседу с клиентом, мы решили, что основную часть бюджета необходимо направить на увеличение трафика именно на интернет-магазин.

Причины, по которым мы отдали преимущество в привлечении трафика интернет-магазину вместо аккаунта в Instagram:

1. Используя Инстаграм, сложно точно проанализировать, откуда доходят клиенты, поскольку Инста не дает такой детальной аналитики, в отличии от аналитики сайта. Таким образом, установив софт “Пиксель FB”, мы получили возможность просматривать:

сумму покупки, полученной от рекламы;
“стоимость” покупателя;
количество покупок, как результат работы рекламы и т.д.

Также появилась возможность проанализировать трафик, полученный от рекламы, и поведение потребителя на сайте, благодаря Яндекс.Метрике и Google Analytics. Для этого мы устанавливали UTM-метки на каждое объявление. Использование UTM позволяет точно отследить не только платформу, с которой пришел пользователь, но и понять, какой креатив стал более эффективным.

2. В случае ведения трафика на Инстаграм страницу, рекламу можно настраивать только под клики. А при работе с интернет-магазином, оптимизировать PK можно на получение конверсии (покупка, добавление в корзину, оформление заказа).

3. Если трафик идет на сайт, это помогает более детально и эффективно настроить ретаргет, направленный на прошлых посетителей сайта. Например, мы можем транслировать рекламу тем, кто ранее был на сайте, но ушел, не осуществив покупку. Также появилась возможность детализировать ретаргетинг на тех, кто ранее добавил товары в корзину, но не оформил покупку.

Отметим, что методика ведения трафика именно на сайт продуктивна не для всех ниш. В некоторых случаях более результативно настравить трафик под профиль в Инстаграм.

Ниша Fashion, в которой работаем мы, отлично показала себя в случае ведения именно на интернет-магазин.

Задача сотрудничества

В первый месяц нашей работы заказчиком была поставлена задача настроить поток клиентов на интернет-магазин, который позволит увеличить количество заказов и покрыть все расходы на рекламу. Вместе с клиентом мы определили стоимость покупки, на которую сможем ориентироваться, чтобы адекватно определить результативность работы.

Установили рекламный бюджет для первого месяца работы в 40 тыс.руб.
Стоимость покупки для оценки результатов: 800 -1000 руб.

Анализ сайта с помощью Яндекс.Метрики

Из важных показателей при настройке рекламы в соцсетях - скорость загрузки сайта, а также показатель % отказа с мобильных устройств. В Яндекс.Метрике мы проверили эти показатели, опираясь на страницу сайта, на которую шел трафик, и определили количество посетителей, зашедших на сайт с мобильных устройств за последний месяц.

Прежде чем запустить рекламу, направляющую трафик на сайт, необходимо проверять скорость его загрузки. В ходе проверки, скорость загрузки клиентского сайта составила 5,38 секунд - это достаточно хороший результат.

Идеальной скоростью считается загрузка до 3 секунд, но такая скорость встречается очень редко, поэтому адекватным показателем считается от 5 до 8 секунд.

Установка Пикселя FB на сайт заказчика

Прежде чем начать заводить трафик на сайт, обязательна установка Пикселя Facebook. На некоторых сайта установка Пикселя - время- и трудозатратно, но в нашем случае, сайт заказчика хорошо интегрирован с Facebook, т.к. он сделан на CMS WordPress.

Разработка рекламной стратегии в данном кейсе продвижения интернет-магазина одежды
Установка Facebook Пикселя дала нам возможность оптимизировать рекламу под совершение событий на сайте (покупку, добавление в корзину, оформление заказа).

Первый шаг по оптимизации был направлен на событие “добавление товара в корзину”. Основная цель - набрать от 100 пользователей, совершивших это действие на сайте. Таким образом, мы выделили аудиторию (LAL AddToCart), оптимизированную под действие “Добавить в корзину”.

Действие “Добавить в корзину” было выбрано изначально по причине высокой конверсионности, именно его выполняет наш потенциальный покупатель. Таким образом, у нас уйдет меньше времени на то, чтобы набрать необходимое количество пользователей для создания и настройки LAL. В рекламных проектах по одежде, похожая LAL дает лучшие результаты, по сравнению с аудиторией по интересам.

Также необходимым был шаг определения аудиторий:

Аудитории, выбранные нами для тестирования:

1. Бренд одежды+поведение потребителя
Первой решили протестить аудиторию, интересующуюся брендами одежды, которые производили схожие позиции с товарами заказчика, по схожей стоимости. Далее сократили ее по поведенческим характеристикам, для того чтобы отфильтровать платежеспособную аудиторию и более активную по части совершения онлайн-покупок.

2. Журналы моды+премиум интерес
К данной аудитории отнесли пользователей, интересующихся журналами, которые обозревают стиль одежды, производимый нашим клиентом. Далее более прицельно сузили аудиторию, в соответствии с премиум-интересами, которые перекликаются со стилем жизни. Это помогло отфильтровать более платежеспособную аудиторию.

3. Подписчики компаний-конкурентов
На этапе подготовительных работ с проектом, от заказчика мы получили файл со ссылками на аккаунты конкурентов. Исходя из данных в таблице, мы решили спарсить подписчиков конкурентов и запустили рекламу по ним. Для парсинга информации мы использовали сервис Segmento-target. В результате получили охват в 200 тыс. пользователей.

4. Геопозиция, возраст и пол потенциальных клиентов
Для трансляции рекламы по геопризнаку взяли Москву и Санкт-Петербург. Решение взять эти два города было обусловлено предложением бесплатной доставки одежды от нашего заказчика в данных городах (а это дает дополнительные офферы). Также, как известно, покупательная способность жителей этих двух городов гораздо выше, нежели в других регионах, что также подтвердилось статистикой нашего заказчика.

Первую тестовую рекламную кампанию решили настраивать отдельно на мужскую и женскую одежду, под разные группы объявлений. Возрастная категория - 25+.

Реклама в этом кейсе продвижения магазина одежды транслировалась в Instagram и Facebook. Facebook мы добавили, исходя из понимания аудитории платформы (пользователи Facebook имеют достаток выше среднего).

Форматы объявлений в РК

Мы протестировали несколько форматов рекламных баннеров:

Карусель. В карусели мы показывали самые популярные модели из выбранных категорий товаров. Учитывая сезон, в котором началось наше сотрудничество, а именно преддверие зимы, мы рекламировали утепленную верхнюю одежду, а также аксессуары - шапки и балаклавы.

Видео. Для видеоформата мы создали динамическое слайдшоу. Товары также подбирали, исходя из принципа подбора для карусели.

Результаты тестирования:

Результат:

Потрачено денег

37 529 RUB

Количество размещенией в корзину

863 раза

Количество совершенных покупок

38 шт.

Ценность размещений в корзину

10 774 313 RUB

Показатель ROAS

1 693 %

Стоимость покупок

635 582 RUB

Выводы по результатам тестирования аудиторий:

Как показали результаты тестирования, самыми эффективными стали аудитории:

Бренд одежды+поведение потребителя
Журналы моды+премиум интерес

А вот рекламная кампания, основанная на подписчиках конкурентов, показала самый худший результат. Это отображено в скринах итоговых результатов теста.

Аудиторию по Бренд одежды+поведение потребителя мы запустили в первую очередь, поэтому РК по ней мы разделили на две группы объявлений, ориентированных на мужчин и женщин. Как итог, более эффективно сработали объявления, направленные на женщин. Поэтому во всех последующих кампаниях, настраиваемых на аудитории по интересам, мы ставили ударение только на женщин.

Женщины. Стоимость размещения в корзину

38.01 RUB

Мужчины. Стоимость размещения в корзину

384.75 раза

Наиболее результативными стали следующие рекламные баннера:

По платформам также более результативным стал Instagram. Но и Facebook показал замечательный результат, т.к. в тестовой РК по аудитории №2 мы получили показатель ROAS равный 7534%.

ROAS-окупаемость вложений в рекламу

Задача, изначально указанная при разработке рекламной стратегии, была выполнена. Теперь после окончания тестирования, мы смогли собрать качественную LAL аудиторию на “Добавление в корзину”.

Ошибки, возникшие в тестовых рекламных кампаниях
Главной ошибкой этого кейса продвижения интернет-магазина одежды в тестовом периода стало то, что мы начали обрабатывать только “холодный” трафик, а контакты с потенциальными клиентами останавливались только на одном рекламном касании, которое имело лишь нативный и ознакомительный характер. В дальнейшем мы исправили данную ошибку при трансляции основных РК.

Запуск более расширенной рекламной кампании
Результат первого месяца работы удовлетворил нашего клиента, поэтому наше сотрудничество было продлено, и мы начали активно прорабатывать Декабрь. Ведь в этот период аукцион в Facebook заметно поднимается в стоимости, а каждый конкурент хочет привлечь как можно большее количество клиентов.

Какие изменения мы внесли в основную рекламную кампанию?
1. Аудитории по брендам и журналам мод давали хороший результат при оптимизации на добавление в корзину. Поэтому мы сменили оптимизацию на “Совершение покупки” на сайте. Предпосылкой к этому решению стали также результаты продаж по этим PK - в начале Декабря показатели стоимости покупки и ROAS были очень низкими.

2. Собрали схожую аудиторию по добавлению товаров в корзину (LAL AddTocart 2%) и оптимизировали ее под осуществление покупки.
Для новых кампаний также использовали изначальную, прошедшую тестирование комбинацию:

ГЕО — Москва+СПБ
Возраст — 25+
Пол — Женский

3. Мы исправили ошибки и добавили ретаргет на уже существующих посетителей сайта, которые не завершили процесс покупки в течении последних 30 дней.

Результаты рекламной кампании по ретаргету:

Результаты основной рекламной кампании:

Результат:

Потрачено денег

82 178 RUB

Количество размещенией в корзину

1257 раз

Количество совершенных покупок

67 шт.

Ценность размещений в корзину

16 419 068 RUB

Показатель ROAS

1100 %

Стоимость покупок

904 898 RUB

Выводы по работе

Итак, уже достаточно продолжительное время мы сотрудничаем с нашим клиентом. На протяжении всего времени, мы получаем очень достойные результаты по количеству продаж и окупаемости рекламных вложений. Исходя из показателей маржинальности производства товаров, наш показатель ROAS - 1100 - 1600%, что хорошо. Такого значения ROAS мы всегда стараемся достичь при ведении любого коммерческого проекта. Этот кейс по продвижению интернет-магазина одежды наглядно показывает результаты нашей работы и демонстрирует подход к ведению рекламных аккаунтов.

В дальнейшем мы планируем проработать цепочку рассылок, которая поможет значительно увеличить конверсию заказ-покупка и увеличить прибыль проекта, оставаясь при этом в рамках установленного бюджета на продвижение.

Кирилл Беккер

Маркетолог | Консультант собственников бизнеса

автор