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

При всех преимуществах маркетплейсов — высокой конверсии и низкой стоимости клика по сравнению с другими платными каналами — рекламные кампании в «Яндекс.Маркете» и Google Shops бывают неэффективны. Но это не повод от них отказываться: в большинстве случаев корректировка настроек в корне меняет ситуацию. О том, как втрое увеличить отдачу от «Яндекс.Маркета» и Google Shops за счёт сегментации фида данных, рассказывает интернет-маркетолог Ingate Артур Жимерин.

Рекламные кампании интернет-магазина осветительных приборов в «Яндекс.Маркете» и Google Shops были неэффективными. Пользователи переходили в основном на карточки недорогих товаров до 5000 рублей, стоимость их привлечения была намного выше получаемой прибыли. Мы проанализировали эти кампании и выявили основную проблему: фид данных не был сегментирован, стояла единая ставка на все товары, хотя их стоимость варьируется от 100 до 1 000 000 рублей.

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.

Чтобы повысить эффективность рекламы в маркетплейсах, решили сегментировать фид по разным группам товаров в зависимости от их стоимости. В Google-покупках сегментировали фид в Google Merchant Center, присваивая каждой группе товаров особые ярлыки, в «Яндекс.Маркете» — в сервисе PriceLabs.

От двух других способов сегментации (по бренду и идентификатору позиции) мы отказались по ряду причин, в том числе:

• минус сегментации по брендам в том, что не у всех товаров есть бренд. Кроме того, продукция одной торговой марки может быть в разном ценовом сегменте, а как следствие, конверсия с них будет различаться;

• способ сегментации по идентификатору позиции не подходит фидам с большим количеством товаров, так как регулировать ставки на каждый товар вручную проблематично.

Сегментируем фид данных с помощью особых ярлыков

Шаг 1. Разделяем товары на группы в зависимости от цены, создав, таким образом, пять групп товаров.

1. Товары, стоимостью от 0 до 5000 рублей.

2. Товары, стоимостью от 5001 до 9000 рублей.

3. Товары, стоимостью от 9001 до 20 000 рублей.

4. Товары, стоимостью от 20 001 до 100 000 рублей.

5. Товары, стоимостью выше 100 000 рублей.

Шаг 2. Каждой группе товаров присваиваем определённый ярлык. Всего можно использовать до пяти особых ярлыков с номерами от 0 до 4.

1. Товарам, стоимостью от 0 до 5000, присвоить ярлык custom label 0.

2. Товарам, стоимостью от 5001 до 9000 рублей, присвоить ярлык custom label 1.

3. Товарам, стоимостью от 9001 до 20 000 рублей, присвоить ярлык custom label 2.

4. Товарам, стоимостью от 20 001 до 100 000 рублей, присвоить ярлык custom label 3.

5. Товарам, стоимостью выше 100 000 рублей, присвоить ярлык custom label 4.

Шаг 3. Указываем значения особых ярлыков для всей продукции. Каждому товару может соответствовать не более одного значения каждого из пяти ярлыков.

Например:

Выставляем ставки

Шаг 4. Рассчитываем ставки для каждой группы товаров по следующей формуле:

Например, для товаров, стоимостью от 0 до 5000 рублей, CPC (цена за клик) = 2501*0,15*0,1 = 37,5 (где 2501 рублей — средняя стоимость товаров, 15% — маржа, 10% — конверсия).

В итоге CTR (показатель кликабельности) вырос на 23,01%, а CPC уменьшился на 27,39%. Однако данный результат не соответствовал нашим требованиям, так как для каждой группы товаров процент конверсии сильно различался: для клиентов с низкими чеками конверсия оказалась ниже в 4,35 раза.

Шаг 5. Собираем статистику по конверсии по каждой группе товаров и корректируем ставки с учётом полученных данных:

Шаг 6. Для каждой группы товаров выставляем ставки в AdWords.

В результате средний квартальный ROI вырос более чем в 3 раза. При этом число транзакций снизилось, а средний чек увеличился на 63,58%, что равно росту совокупного дохода — 63,58 %. Таким образом, за счёт сегментации фида данных с помощью особых ярлыков мы смогли увеличить рентабельность вложений в рекламу для клиента.

Затраты на рекламу оптимизировали и в «Яндекс.Маркете». С помощью сервиса PriceLabs мы также сегментировали фид по стоимости товаров, выделив 5 групп, а затем рассчитали и выставили ставки. В итоге ROI вырос практически в 3 раза.

Как результат — магазины на «Яндекс.Маркете» и в Google Shops стали приносить ощутимую прибыль.

Итоги

Сегодня уже недостаточно просто создать фид данных и привести магазин к стандартам маркетплейсов для прохождения проверок: указать достоверные данные, юридическую информацию о магазине, сроках доставки, способах оплаты и прочую информацию. Необходимо навести порядок в рекламной кампании, в частности, проверьте:

• сегментирован ли фид данных;
• верно ли выставлены ставки;
• учитываются ли данные по конверсии и маржинальность товаров.

Этот уже ставший сегодня обязательным набор действий позволит повысить эффективность рекламы в маркетплейсах и, как следствие, увеличит доход.

Читать по теме: Снизьте вдвое затраты на «Яндекс.Маркет»

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