Кейс. Как OLDI увеличил доход в два раза на «Яндекс.Маркете»

Многие компании пробуют вести «Яндекс.Маркет» самостоятельно. Это работает, если у рекламодателя небольшое количество товарных позиций и категорий. В отличие от большинства performance-каналов маркетплейсы позволяют привлекать пользователей на последнем этапе воронки продаж. От этого цена некорректной настройки значительно выше.

Cталкиваемся с мнением рекламодателей, что с «Яндекс.Маркетом» у них полный порядок и они получают максимум от него своими силами. В некоторых случаях так и есть. При таком подходе о передаче управления в руки агентству не может быть и речи: всех всё устраивает, и действительно хорошо работает. Но нередко показатели и результаты размещения можно оптимизировать и добиться большего.

Эффективная и выгодная реклама с сервисом от МегаФона

Широкий выбор рекламных каналов, более 100 параметров по интересам, подробная аналитика и другие возможности уже ждут в Личном кабинете. А еще кешбэк 100% за запуск рекламы в первый месяц и еще 10% — каждый месяц.

Узнать больше >>

Реклама. ПАО «МегаФон». ИНН 7812014560. ОГРН 1027809169585. ERID LjN8K1P7y.

Так же было с компанией OLDI, одним из лидеров рынка компьютерной техники и электроники. Ранее мы сотрудничали с OLDI по нескольким каналам, включая контекстную рекламу. Однако в один прекрасный день сам клиент предложил обсудить возможность передачи управления «Маркетом» в наше агентство, и мы с радостью приняли это предложение.

До того как мы расскажем о последовательности действий, которые привели нас к росту дохода в два раза, хотелось бы сделать один шаг назад. Ещё до встречи, на которой обсуждалась судьба передачи «Маркета», клиент открыл нам доступ к статистике в Pricelabs, где мы могли изучить настроенные им стратегии. Именно на основании этих данных мы поняли, что сможем улучшить показатели, о чём и рассказали клиенту при встрече.

Цель, задачи, ограничения

Цель: увеличить оборот с «Яндекс.Маркета» и удержать СРО (стоимость привлечения одного заказа) и ДРР (доля рекламных расходов) в заданных пределах.

Период: октябрь 2016 – июнь 2017.

Использовали: «Яндекс.Маркет», Pricelabs, внутренние инструменты анализа данных.

Решение

Этапы.

1. Согласование KPI.
2. Настройка стратегий.
3. Регулярный анализ показателей и корректировка стратегий.

Первый этап: согласование KPI

В начале работы с клиентом в октябре 2016 года согласовали общие целевые KPI по всем товарным категориям — границы по показателям: стоимость привлечения одного заказа (CPO) и доля рекламных расходов (ДРР).

Уже в ноябре клиент предложил провести тест и поднять рамки целевых KPI для анализа эффективности при максимальной представленности товаров. При этом клиент был готов к увеличению бюджета в 2–3 раза в случае увеличения оборота, пусть и не прямо коррелирующего с ростом расхода. Чем в итоге закончился данный тест, вы сможете посмотреть в статье ниже в разделе результаты.

В процессе работы с различными категориями мы нередко наблюдали следующую картину: ДРР по категории был ниже предельного в разы, а СРО уже выходил за рамки, и наоборот. В таких случаях мы обсуждали с клиентом индивидуальные целевые KPI для категории и работали по ним.

Также были категории, которые не попадали в целевые показатели даже при минимальных ставках. О таких категориях мы сообщали клиенту, и дальше он решал, как поступать с ними. Так из прайс-листа убрали часть неэффективных для размещения на «Маркете» категорий.

Второй этап: настройка стратегий

Для управления магазином мы использовали сервис «Яндекса» Pricelabs, который использовался клиентом до перехода к нам. Это самый популярный сервис для управления магазином на «Маркете», к которому подключено 4500 интернет-магазинов. Он позволяет сгруппировать все товары по параметрам, влияющим на эффективность, и настроить для каждой группы индивидуальную стратегию.

Фильтрация

Вот примеры параметров для группировки.

• Ценовые диапазоны
• Категории товаров
• СРО ниже/выше заданного порога
• С конкурентной на «Яндекс.Маркете» ценой
• По проценту конверсии
• По количеству кликов

и другим параметрам.

Данные параметры могут использоваться совместно.

Пример: стратегия на категорию «Сетевые адаптеры» с ценой от 1000 ₽ и СРО от 50 до 300 ₽.

Пример настройки фильтров в Pricelabs

Также вы можете использовать для создания стратегий выгрузки id товаров из CRM. Например, создать отдельную стратегию для группы приоритетных товаров, которых пока нет у конкурентов. Для подобной фильтрации необходимо создать файл в формате txt с id этих товаров, выбрать слева в качестве параметра фильтрации ID из файла и загрузить файл.

Настройка стратегий

После создания фильтра для каждой группы вы можете создать индивидуальную стратегию продвижения. Под стратегией подразумевается позиция, на которую будет претендовать товар, и ставка, которую вы готовы заплатить за попадание на неё. Например, группу товаров с низким СРО и высокой ценой чаще всего имеет смысл продвигать на первые позиции на карточке модели.

Работа с приоритетностью стратегий

Важный момент, о котором не стоит забывать — это приоритетность стратегий в Pricelabs. В случае назначения на один и тот же товар сразу нескольких стратегий, к нему применяется лишь стратегия с самым высоким приоритетом.

Стратегии срабатывают в следующей последовательности.

1. Стратегия на все товары: самый низкий приоритет.
2. Стратегии на категории.
3. Стратегии на отфильтрованные группы товаров сверху вниз. Данные стратегии можно перетаскивать, меняя их приоритет.
4. Стратегии на отдельные товары: самый высокий приоритет.

Также стоит учитывать приоритетность стратегий при работе с ними внутри категории. Здесь приоритетность срабатывают по принципу: чем ниже стратегия, тем выше приоритетность.

Вот пример создания последовательности стратегий для категории «Сетевые адаптеры».

1. Общая стратегия на все товары в категории с наименьшим приоритетом.
2. Стратегия на товары стоимостью от 1000 ₽ с ценой ниже средней в карточке.
3. Стратегия на товары с CPO до 50 ₽.
4. Стратегия на товары стоимостью от 1000 ₽ с СРО от 50 до 300 ₽ с наибольшим приоритетом.

Важные моменты при работе со стратегиями

• Не стоит создавать огромное количество стратегий: больше не значит лучше. Оптимальное количество зависит от ассортимента магазина и объёма статистики, доступной для анализа. Желание создать по 10 стратегий под каждую маленькую категорию ведёт к хаосу и невозможности управлять магазином.

• Если для принятия решения по оптимизации нет достаточной статистики, стоит ориентироваться на данные по маржинальности товаров.

• На «Яндекс.Маркете», так же как и в «Директе», по умолчанию работает «Автоброкер». Он автоматически снижает стоимость клика, чтобы вы не переплачивали за размещение. При нажатии на ваше предложение «Маркет» списывает лишь ту стоимость клика, которой достаточно, чтобы вы сохраняли желаемую позицию.

Например, вы указали ставку 0,06 у.е., а ближайший конкурент, претендующий на ту же позицию — 0,03 у.е. При включённом «Автоброкере» сервис будет списывать с вас не 0,06, а 0,04 у.е. за клик по предложению. Из этого следует вывод: при ежедневном контроле не бойтесь назначать высокие ставки.

Как реализовали

Анализ стратегий

На всякий случай напомню, что перед нами стояла задача увеличить оборот с «Яндекс.Маркета» и удержать СРО и ДРР в заданных пределах. Так как мы получили в управление не чистый лист, а более 180 настроенных стратегий, то в первую очередь необходимо было понять, для чего каждая из них была настроена и что с ней делать дальше. Контакта с человеком, который ранее настраивал данные стратегии, не было — пришлось додумывать логику его действий. По некоторым вопросам мы обращались к клиенту: без его помощи было сложно найти алгоритм создания стратегии.

Удаление лишних и неработающих стратегий

Далее мы провели большую чистку и удалили все стратегии, являющиеся, на наш взгляд, лишними. В итоге, их количество сократилось на 40%, а эффективность от этого никак не пострадала. При этом управление магазином значительно упростилось, и стало легче фокусироваться.

Корректировка приоритетности

Проводя анализ стратегий, мы выявили несколько случаев с неверно выстроенной последовательностью. Стратегия просто не срабатывала, так как все товары фигурировали в более приоритетных стратегиях. При построении приоритетности мы рекомендуем использовать правило «от общего к частному». Сначала для категории настраивается стратегия для всех товаров, входящих в неё, а потом уже более узкая стратегия с ограничением по СРО или цене товара.

Изменение готовых и создание новых стратегий

Мы провели большую работу по редактированию старых и созданию новых стратегий. Так как задача заключалась в масштабировании, то мы проанализировали группы товаров на потенциал роста и постепенно увеличивали ставки/позиции, наблюдая за корреляцией.

Как оказалось, потенциал для роста был значительным.

При создании стратегий, где группировка производится по цене, мы используем внутренние инструменты для анализа корреляции эффективности от цены. Туда загружается стандартная выгрузка из Pricelabs, и на её основании строится график зависимости.

Внутренний инструмент для построения графика зависимости ДРР от цены

Инструмент даёт первичное представление о ДРР в разных ценовых диапазонах.

Далее мы анализируем их, сравниваем и вносим корректировки в стратегии с помощью ещё одного нашего инструмента.

Внутренний инструмент для анализа эффективности ценовых диапазонов

В нём мы можем двигать ползунок, выбирая ценовой диапазон для анализа. Инструмент позволяет мгновенно получить данные по следующим показателям:

• доля расхода и дохода;
• число и доля заказов;
• расход, доход, ДРР и СРС по данному диапазону и в целом по файлу.

Регулярный анализ и корректировка

В работе с «Яндекс.Маркетом» нет волшебной кнопки, нажав которую, вы сможете больше не заходить в Pricelabs. Да, существуют автоматические стратегии, упрощающие нашу работу, но и за ними нужен глаз да глаз. Анализируя результаты по итогам повышения ставок, мы рекомендуем в первую очередь проверить, есть ли рост СРС и количества кликов. Если его нет, то, скорее всего, ваши изменения не повлияли на ситуацию, даже если изменился доход и количество заказов. Вполне вероятно, что это просто скачок показателей, не зависящий от ваших действий.

Результаты

Все основные цифры по нашим достижениям мы собрали в таблице. Данные за первый месяц работы (октябрь) мы приняли за 100%. Как вы видите, за три месяца мы увеличили доход магазина на 82%, сохранив рост в январе. При этом максимальный рост показателей ДРР и СРО был всего 33%.

Выводы

Важно обращать внимание на внешние факторы и оперативно реагировать на них. С марта по июнь продажи видеокарт на «Яндекс.Маркете» выросли в 10 раз. Их раскупают для майнинга (создания криптовалюты). Настройке стратегий по данной категории мы уделили особое внимание, благодаря чему эффективность размещения в июне выросла.

При работе с «Яндекс.Маркетом» важно взаимодействие с клиентом.

Вот примеры изменений, о которых важно узнавать.

• Значительные изменения ассортимента, добавление новых категорий, изменение цен.
• Изменение стратегии работы с категорией, корректировка KPI.
• Проблемы со счетчиками, технические работы на сайте.
• Изменения условий доставки и т.д.

Со стороны может казаться, что продавать товары через «Яндекс.Маркет» просто и выгодно, достаточно лишь создать прайс-лист с кучей товаров и ждать заказов. Сразу огорчим: «Маркет» не будет работать без грамотных бизнес-процессов. Стоит допустить несколько ошибок колл-центру, ошибиться на сайте в цене или доставить товар позже срока, и магазин будет выключен. Также огромную роль играет отдел закупок, без грамотной работы которого настройка стратегий не приведёт к росту эффективности.

Настройка стратегий помогает масштабировать хорошие результаты, сократить неэффективное расходование, но сделать из плохого магазина хороший ни одна рекламная кампания точно не в силах.

Читать по теме: Как увеличить отдачу от «Яндекс.Маркета» и Google Shops втрое: инструкция Ingate

Мнение редакции может не совпадать с мнением автора. Ваши статьи присылайте нам на 42@cossa.ru. А наши требования к ним — вот тут.