Кейсы10 мин. чтения5 просмотров

Громада: как снизить ДРР на 21% и увеличить конверсию в e-com в период низкого спроса на мебель

Когда спрос на мебель падает, а конкуренция с маркетплейсами только растет — важно не только оптимизировать расходы, но и правильно настроить рекламные кампании. Рассказываем, как крупный онлайн-ретейлер, который смог снизить ДРР в период низкого спроса и при этом вырасти в выручке. В нашем кейсе — подробный разбор того, как адаптировать рекламные кампании в условиях сезонных колебаний.

Громада: как снизить ДРР на 21% и увеличить конверсию в e-com в период низкого спроса на мебель

Громада — крупный онлайн-ритейлер мебели с 25 салонов по всей Западной Сибири. Компания работает на рынке более 30 лет. В каталоге — мягкая мебель, обеденные группы, шкафы, кровати и мебель для кухонь и спален. 

Команда клиента до этого уже запускала рекламу, но достичь нужных показателей не удавалось. Ситуацию осложняла высокая конкуренция со стороны маркетплейсов и крупных игроков DIY-рынка, которые продают строительные материалы и товары для дома с помощью рекламы.

Задача: масштабироваться в несезон 

Работу начали в январе, когда спрос на мебель традиционно падает: люди экономят после праздников, откладывают крупные покупки до весны и ремонта.

Для клиента в этот период было важно снизить расходы на рекламу и повысить конверсию в покупку. 

Сезонность в нише: почему спрос на мебель падает зимой

Мебель чаще покупают в теплое время года, особенно в период с конца весны до начала осени, когда люди обновляют дома, готовят дачи, а также начинают ремонтные работы. В холодные месяцы, особенно в январе и феврале, покупатели склонны тратить меньше на крупные покупки.

А вот с июня спрос начинает расти и уже в июле продажи в среднем на 15% выше, чем в апреле.

Пример того, как распределяется спрос на мебель от года в годПример того, как распределяется спрос на мебель от года в год

Как измеряли эффективность: не опираемся на цену заявки с рекламы

В проекте мы использовали метрику ДРР — доля расходов на рекламу. Это процент от дохода, который уходит на рекламу.

Например, если магазин продал мебели на 100 тысяч рублей, а на рекламу потратил 10 тысяч — ДРР будет 10%. Это значит, что каждый рубль, вложенный в рекламу, принес 10 рублей выручки.

Выбрали именно эту метрику, потому что в интернет-магазине размер покупки может сильно отличаться: кто-то может купить стул за 2 тысячи, а кто-то — мебель для спальни за 100 тысяч.

В таких условиях средняя сумма заявки мало о чем говорит. А ДРР позволяет понять, насколько оправданы рекламные расходы при любом размере покупки.

Предложили доработки по сайту и снизили отказность сайта в 2,5 раза. 

До запуска проанализировали сайт и поняли, что нужно доработать несколько моментов, чтобы путь пользователя стал удобным, а сайт — более конверсионным. Предложили больше 20 правок в структуре, навигации и функционале сайта. 

Не работали кнопки

Нужно было исправить все неработающие кнопки. Например, в карточке товара не работала кнопка для оформления рассрочки.

Проблемы с формой

Похожая ситуация была с формой "заказать обратный звонок". На десктопах форма с заполненными полями не отправлялась, а на мобильных устройствах не открывалась корректно.

Ошибки в навигации

Нашли несколько ошибок в навигации: скроллинг страницы и подкатегорий работал не везде. Были битые ссылки, которые вели пользователя в никуда.

После доработок конверсия сайта выросла: увеличилось время на сайте с 1:13 до 4:18, глубина просмотра выросла в 3 раза, как и процент конверсий: с 1% до 2,4%.

Первый запуск, после новогодних праздников 

В середине января мы запустили рекламные кампании, параллельно с тем, как клиент дорабатывал сайт по нашим рекомендациям. 

Цели для e-commerce на сайте тогда еще не были настроены, так как клиент решил заняться их установкой самостоятельно по нашему гайду. Это заняло какое-то время, поскольку раньше в метрике были только автоцели, которые не дают точной информации о поведении пользователей и не подходят для рекламы в e-com. Так как они работают на широкие группы пользователей и не позволяют детально отслеживать ключевые действия, такие как покупка, добавление в корзину или оформление рассрочки, что критично для e-commerce.

Чтобы не задерживать запуск, параллельно с тем, как клиент настраивал цели на сайте – начали готовить кампании к запуску. В планах было запустить 4 кампании: поиск, сети, товарная реклама и маркетплейсы.

Запрос клиента был ориентирован на продвижение мягкой мебели, спален и детских товаров. Однако в процессе работы стало очевидно, что предпочтения клиента не были до конца определены, и ему было сложно выбрать, какие именно направления стоит продвигать в первую очередь. Решили опираться на данные о с других мебельных проектов наших клиентов, текущем спросе на рынке и проанализировали объявления конкурентов, чтобы понять, какие товары имеют больший потенциал для целевой аудитории и принесут наибольшую отдачу.

В итоге в первую очередь запустили рекламные кампании на поиск по мягкой мебели, а также параллельно Озон и Товарную кампанию через Мастер кампаний.

Первые кампании в январеПервые кампании в январе

Как правильно считать статистику в e-com, если метрика врет

При настройке рекламных кампаний для Громады мы столкнулись с классической e-com-проблемой: в Яндекс Метрике передаются данные о доходах без учета фактических оплат. Это искажает статистику, потому что система учитывает все заказы, включая те, которые не были по итогу оплачены. 

На старте первых кампаний, пока цели ещё не были настроены, мы начали вручную сопоставлять заказы с меткой «оплачено» в админке сайта и данные из Яндекс.Метрики по рекламному трафику. Суммировали только те заказы, которые совпадали в обеих системах, но это было временным решением. Такой подход отнимает достаточно времени и все так же оставляет погрешность.

А чем точнее статистика, тем проще планировать рекламные кампании. Погрешности в данных могут сильно исказить метрики, такие как ДРР (доля расходов на рекламу), и привести к неправильным выводам о результатах.

Для решения проблемы — предложили клиенту настроить проброс оффлайн-событий. Это позволит фиксировать изменения статуса заказа на сайте на «оплачено», что дает более точные данные о реальных доходах.

Для этого есть два подхода:

  • Через Measurement Protocol — быстрый способ, но данные передаются только в течение 12 часов после события.
  • Через API — более сложная настройка, но она позволяет передавать данные о событиях, произошедших в течение 21 дня. Это идеально подходит для учета заказов, где время между оформлением и оплатой больше.

Для этого подготовили детальную инструкцию для клиента по настройке передачи данных через API, чтобы учесть заказы, оплаченные при самовывозе.

Что сработало в несезон: акцент на медийную рекламу и товарные кампании

После того как мы запустили рекламные кампании, начали анализировать, какие каналы и форматы работают лучше всего в условиях низкого спроса на мебель. Оказалось, что в зимний период медийная реклама и товарная реклама в нише мебели показываю себя лучше всего.

Медийная реклама эффективна в условиях низкого спроса, потому что она помогает держать бренд на виду, даже когда покупатель еще не готов к немедленной покупке. В холодное время года люди обычно меньше покупают мебель, но начинают присматриваться, собирать информацию, искать идеи для будущих покупок. Медийка в этом случае — как напоминание о бренде и продукции — она создает пространство для интереса, который потом превратится в покупку в более активный сезон.

Товарная реклама, в свою очередь, идеально подходит для периода низкого спроса, потому что она фокусируется на конкретных товарах, которые уже ищут потенциальные покупатели. Вместо того чтобы пытаться охватить широкую аудиторию, товарка помогает работать с уже настроенными на покупку пользователями. Когда в поисковой системе появляется объявление с конкретным товаром — например, диваном или кроватью — люди, которые ищут эти товары, переходят, что увеличивает шансы на конверсию, даже если в целом спрос на мебель в это время невысок.

Почему не сработала классическая контекстная реклама? Проблема в том, что она лучше работает с прямым спросом, с теми, кто готов купить прямо сейчас. Однако в зимний период покупатели в большей степени находятся на стадии планирования и исследования, а не на стадии совершения сделки. И в условиях низкого спроса и сезонных колебаний таких людей не так много, и мы не можем рассчитывать на мгновенную конверсию.

Результат: вырастили выручку в несезон при среднем ДРР в 21%

За три месяца работы рекламных кампаний в условиях низкого спроса на мебель достигли таких результатов:

  • В январе средний ДРР составил 19%, что позволило оптимизировать рекламные расходы, не выходя за пределы бюджета.
  • В феврале мы снизили ДРР до 17%, улучшив эффективность рекламных затрат и увеличив видимость бренда.
  • В марте ДРР вырос до 28%, при этом конверсии оставались высокими

Как нам это удалось?

  • Корректная настройка целей для e-commerce — установленные цели позволили нам отслеживать реальные продажи и конверсии, чтобы собирать точную статистику и не бить из пушки по воробьям в рекламе.
  • Оптимизация бюджета — даже в условиях низкого спроса мы смогли сбалансировать расходы на рекламу и реальную выручку, что обеспечило стабильные результаты.
  • Гибкость в подходах — использование медийной рекламы и товарных кампаний позволило работать с аудиторией, которая, хотя и не готова к немедленной покупке, все равно активно интересуется товарами для дома. В условиях низкого спроса люди продолжают покупать товары для дома, но не всегда те категории, которые они покупают в сезон.

Помните, что мы всегда готовы помочь вам запустить контекстную рекламы или привлечь целевую аудиторию с помощью других инструментов интернет-маркетинга. Проведем бесплатную консультацию и покажем, какие стратегии лучше подходят для вашего бизнеса.

Бесплатный аудит контекстной рекламы
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку ваших персональных данных согласно политике конфиденциальности
Подпишитесь на полезные материалы по интернет-маркетингу
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку ваших персональных данных согласно политике конфиденциальности
Комментарии