Как интернет-магазин смесителей увеличил число заказов на 81% и снизил CPO на 41%

Интернет-магазин сантехники стабильно получал обращения из Яндекс Директа, однако рост рекламных затрат не приводил к сопоставимому увеличению продаж. Кампании привлекали много пользователей, которые искали ремонт, комплектующие, инструкции или самые дешёвые модели, но не были готовы оформить заказ.

Специалисты «Поисковой Индустрии» пересобрали рекламную систему: разделили ассортимент по назначению и прибыльности, исключили нецелевой спрос, связали рекламу с данными CRM и настроили оптимизацию по оплаченным заказам.

За пять месяцев работы:

• количество оплаченных заказов выросло со 186 до 337 в месяц;
• стоимость привлечения покупателя сократилась с 3 140 до 1 850 рублей;
• выручка из контекстной рекламы увеличилась на 79%;
• ДРР снизилась с 24,6% до 15,2%;
• ROMI вырос со 156% до 318%;
• рекламный бюджет увеличился всего на 6,7%.

О клиенте

Клиент — интернет-магазин сантехники с доставкой по Москве, Московской области и нескольким регионам Центральной России.

Основное направление бизнеса — розничная продажа смесителей и сопутствующего оборудования. В каталоге было представлено более 4 700 товарных позиций, включая:

• смесители для кухни;
• модели для раковин;
• смесители для ванны и душа;
• термостатические системы;
• встраиваемые решения;
• душевые комплекты;
• комплектующие и аксессуары.

Магазин работал одновременно с массовым и премиальным сегментами. Стоимость товаров различалась в несколько раз, а средний чек составлял около 12 700 рублей.

На момент обращения контекстная реклама уже была одним из основных источников продаж, но её рентабельность постепенно снижалась.

Цели проекта

Основной задачей стало повышение прибыльности платного трафика без резкого увеличения ежемесячных расходов.

Команда проекта сформулировала следующие цели:

• сократить стоимость оплаченного заказа не менее чем на 30%;
• увеличить количество продаж при умеренном росте бюджета;
• перенаправить рекламные расходы на более маржинальные товарные группы;
• снизить долю переходов по информационным и ремонтным запросам;
• связать рекламные кампании с фактическими данными о продажах;
• начать оценивать эффективность по выручке, ДРР и ROMI, а не только по обращениям.

Дополнительным приоритетом стало продвижение кухонных, термостатических и встраиваемых моделей.

Стартовые данные

До начала проекта реклама была организована вокруг крупных товарных групп. В одной кампании могли одновременно продвигаться недорогие модели, премиальные товары, аксессуары и комплектующие.

Решения принимались преимущественно на основании данных о звонках и отправленных формах. Информация об оплате, отмене и возврате заказа в рекламную систему не передавалась.

Показатели на старте

Реклама генерировала достаточный объём обращений, но больше половины из них не завершались оплатой.

Проблема

Главным ограничением проекта оказался не недостаток посетителей, а низкая управляемость рекламного трафика.

Разные товарные категории продвигались одинаково

Для массовых, премиальных и специализированных моделей применялись похожие настройки. При этом покупательское поведение и допустимая стоимость привлечения в этих сегментах заметно различались.

Не учитывалась прибыльность товаров

Популярная модель могла получать большую долю бюджета, даже если её продажа приносила минимальную прибыль. Более маржинальные позиции при этом недополучали трафик.

Реклама пересекалась с информационным спросом

Среди оплачиваемых переходов встречались запросы пользователей, которые искали:

• схему подключения смесителя;
• инструкцию по замене картриджа;
• способы устранения протечки;
• ремонт крана своими руками;
• отдельные детали и расходники;
• бесплатные консультации по монтажу.

Большинство таких посетителей не планировали покупать новый товар.

Обращения считались равноценными

Звонок по поводу отсутствующей запчасти и оплаченный заказ на дорогой комплект одинаково учитывались как конверсии. Из-за этого рекламные алгоритмы обучались на некорректных данных.

Отмены и возвраты не попадали в отчётность

Некоторые кампании выглядели эффективными по числу заявок, однако после проверки CRM выяснилось, что значительная часть заказов отменялась или не выкупалась.

Этап 1. Аудит и перестройка рекламы

Работу начали с анализа рекламного кабинета, поисковых запросов, структуры каталога, поведения пользователей и данных о продажах.

Объединили рекламную статистику с CRM

В систему аналитики начали передаваться:

• источник покупателя;
• кампания и рекламное объявление;
• выбранная товарная категория;
• стоимость заказа;
• факт подтверждения;
• факт оплаты;
• отмена или возврат;
• валовая прибыль.

Это позволило перейти от оценки количества лидов к анализу реального финансового результата.

Заново собрали семантику

Запросы распределили по назначению товара, бренду, ценовому диапазону и пользовательскому сценарию.

Отдельные группы сформировали для:

• кухонных смесителей;
• смесителей для раковины;
• моделей для ванны;
• душевых комплектов;
• термостатических решений;
• встраиваемой сантехники;
• премиальных брендов;
• недорогих серий.

Информационные, ремонтные и некоммерческие формулировки добавили в список минус-фраз.

Сегментировали каталог по экономике

Ассортимент разделили на четыре группы:

• товары с высокой маржинальностью и устойчивым спросом;
• популярные позиции со средней прибылью;
• товары с невысокой маржой, стимулирующие дополнительные покупки;
• позиции с низкой конверсией и слабой рентабельностью.

Для каждого сегмента рассчитали предельную стоимость привлечения покупателя и отдельный уровень ставок.

Сократили неэффективные расходы

По итогам аудита были остановлены товарные направления, на которые приходилось около 17% бюджета, но менее 6% оплаченных заказов.

Уже в первый месяц стоимость продажи снизилась примерно до 2 570 рублей, а общий объём заказов остался практически на прежнем уровне.

Этап 2. Оптимизация и масштабирование

После очистки кампаний от нецелевого трафика команда перешла к росту наиболее результативных направлений.

Запустили рекламу на основе товарного фида

Для каждой позиции в объявление автоматически подставлялись:

• модель;
• бренд;
• актуальная стоимость;
• фотография;
• наличие на складе;
• ссылка на карточку товара.

Продукция без цены или временно отсутствующая в продаже исключалась из показов. Это уменьшило число переходов на неактуальные страницы и сократило количество отказов.

Разделили кампании по производителям

Для известных брендов использовались точные коммерческие запросы с указанием модели и серии.

При продвижении менее узнаваемых производителей акцент делался на характеристиках товара:

• материал корпуса;
• тип монтажа;
• гарантийный срок;
• наличие термостата;
• комплектация;
• срок доставки.

Переписали объявления

Общие рекламные формулировки заменили конкретными предложениями:

• более 1 200 моделей в наличии;
• официальная гарантия;
• доставка по Москве на следующий день;
• помощь с подбором совместимых элементов;
• скидка при покупке комплекта;
• удобный обмен и возврат;
• консультация по выбору модели.

Благодаря этому пользователь ещё до перехода понимал ассортимент, условия покупки и преимущества магазина.

Настроили сценарии ретаргетинга

Отдельные объявления показывались пользователям, которые:

• открывали несколько карточек;
• использовали сравнение товаров;
• добавляли модель в корзину;
• начинали оформлять заказ;
• просматривали дорогие коллекции;
• возвращались на сайт повторно.

Для каждой аудитории использовались разные сообщения. Пользователям с незавершённым заказом напоминали о товаре, а посетителям премиального раздела показывали коллекции схожего уровня.

Подключили автоматизацию кампаний

Система управления ставками учитывала:

• прибыльность товарной категории;
• вероятность оформления покупки;
• стоимость выбранной модели;
• устройство пользователя;
• регион;
• время показа;
• наличие продукции;
• средний чек сегмента;
• статистику оплаченных заказов.

Более высокие ставки назначались для аудиторий с высокой вероятностью покупки. Расходы сокращались в сегментах, которые давали много обращений, но мало оплат.

Улучшили мобильный путь к покупке

В мобильной версии пользователи часто добавляли товары в корзину, но не завершали оформление.

Совместно с клиентом были внесены изменения:

• сокращено количество полей;
• упрощён выбор способа доставки;
• сделана заметнее кнопка заказа;
• добавлена возможность быстрого звонка;
• улучшено отображение характеристик.

Конверсия мобильного трафика в покупку увеличилась с 1,4% до 2,2%.

Результаты проекта

Через пять месяцев число оплаченных заказов выросло на 81,2%, тогда как рекламные расходы увеличились только на 6,7%.

Сравнение показателей

Эффективность товарных направлений

Наиболее эффективным направлением стали кухонные смесители: на них пришлось почти 30% продаж при минимальной стоимости привлечения.

Ключевые факторы успеха

Оценка рекламы по фактическим продажам

Основной конверсией стал не звонок или отправленная форма, а подтверждённый и оплаченный заказ.

Учёт маржинальности

При распределении бюджета учитывалось, сколько прибыли приносит каждая категория. Это помогло отказаться от масштабирования популярных, но малорентабельных товаров.

Детальная структура

Разделение по назначению, производителю и ценовому уровню позволило точнее управлять ставками и создавать более релевантные объявления.

Актуальные товарные данные

Пользователь видел реальную цену и наличие ещё до перехода на сайт. Количество отказов из-за отсутствующих моделей сократилось.

Постоянная фильтрация запросов

Поисковые фразы анализировались каждую неделю. Новые нецелевые формулировки регулярно добавлялись в минус-слова.

Работа с мобильной конверсией

Изменения на сайте усилили эффект рекламной оптимизации и помогли превратить больше мобильных обращений в покупки.

Команда проекта

Булатова Анастасия

 Аккаунт-менеджер

Сопровождает проекты клиентов, контролирует качество исполнения и поддерживает высокий уровень коммуникации.

Ксения Прутова

Data-аналитик

Разрабатывает модели сквозной аналитики 
и системы визуализации данных. Помогает маркетинговым и SEO-командам принимать 
решения на основе фактов, а не предположений.

Екатерина Белова

Руководитель отдела аналитики

Отвечает за аналитическую стратегию 
агентства, разработку систем 
отчётности и точность данных.

Ариадна Кольцова

Специалист по контекстной рекламе

Оптимизирует рекламные кампании в поиске 
и соцсетях, повышая конверсии 
и снижая стоимость лида.

Сергей Морозов

Руководитель отдела перформанс-маркетинга

Курьирует платные каналы продвижения 
и отвечает за эффективность digital-кампаний.

Инструменты и технологии

В работе применялись:

• Яндекс Директ;
• Яндекс Метрика;
• модуль электронной коммерции;
• CRM интернет-магазина;
• коллтрекинг;
• товарный фид;
• система управления ставками;
• автоматизация кампаний;
• внутренний инструмент агентства;
• аналитические отчёты по выручке;
• отчётность по статусам и прибыльности заказов.

Главным ориентиром для оптимизации стали данные о завершённых продажах, а не промежуточных действиях пользователей.

Экономика проекта

Рекламный бюджет вырос на 39 000 рублей в месяц. При этом объём выручки из платного трафика увеличился почти на 1,88 млн рублей.

Рост продаж был достигнут преимущественно за счёт перераспределения действующего бюджета, повышения качества аудитории и увеличения конверсии обращений в оплату.

Рекламные расходы выросли на 6,7%, а количество оплаченных заказов — более чем на 81%.

Галерея / Креативы

Для рекламных кампаний подготовили серию визуальных материалов, ориентированных на разные категории смесителей и этапы принятия решения. Основной задачей креативов было не просто привлечь внимание к ассортименту, а сразу показать пользователю тип товара, ценовой сегмент и преимущества интернет-магазина.

В товарных объявлениях использовали крупные изображения смесителей на нейтральном фоне, актуальную стоимость и информацию о наличии. Это помогло сделать рекламу понятнее и сократить количество переходов пользователей, которым товар не подходил по цене или характеристикам.

Отзыв клиента

До начала проекта мы ориентировались преимущественно на количество обращений и не всегда понимали, какие рекламные направления действительно приносят прибыль. После объединения данных рекламы и CRM стали видны оплаченные заказы, отмены и рентабельность отдельных категорий. Это помогло перераспределить бюджет и увеличить продажи без резкого роста расходов. Особенно заметную динамику показали кухонные и термостатические модели.

Ошибки и уроки

Большое количество лидов не гарантирует прибыль

Часть обращений может не соответствовать ассортименту, завершаться отменой или относиться к ремонтным услугам. Поэтому оценивать рекламу только по заявкам недостаточно.

Популярность товара не равна рентабельности

Высокий спрос может сочетаться с низкой маржой, дорогой доставкой и высокой долей возвратов. В продвижении необходимо учитывать итоговую прибыль.

Универсальная структура ограничивает управление

Когда в одной кампании смешаны разные виды товаров, невозможно точно управлять допустимой стоимостью заказа и показывать релевантные предложения.

Увеличивать бюджет нужно после очистки трафика

Масштабирование неэффективной рекламы ускоряет расход средств, но не решает проблему качества заказов.

Реклама и сайт должны развиваться одновременно

Даже качественный трафик не даст максимального результата, если пользователю неудобно выбирать товар или оформлять покупку с мобильного устройства.

Что дальше

После достижения целевых значений были сформированы следующие направления развития:

• расширение рекламы в городах присутствия;
• отдельное продвижение душевых систем;
• запуск кампаний для готовых комплектов;
• тестирование сопутствующих категорий;
• работа с повторными покупателями;
• оптимизация по валовой прибыли;
• развитие рекламы премиальных производителей;
• создание специализированных посадочных страниц;
• тестирование персональных товарных рекомендаций.