Как SYNERGETIC в 1,5 раза увеличил ROI для Ozon с помощью автоматизации Marilyn

Наша компания производит экологичные продукты, которые делают чище дом, одежду, тело и мир вокруг. SYNERGETIC возник в 2011 году, когда доступной и экологической бытовой химии просто не существовало. Были либо дешёвые и не экологичные средства, либо экологичные, но импортные и дорогие. Мы стали первыми в России, кто сделал экологичные моющие средства доступными для всех.

Официальный интернет-магазин бренда

Как любой FMCG-бренд мы стремимся быть ближе к клиенту и реагируем на изменение покупательских привычек. После начала пандемии покупатели устремились на маркетплейсы, где есть возможность комфортно заказать и получить абсолютно любые товары. Согласно рейтингу крупнейших ритейлеров Infoline за первое полугодие 2021 года Wildberries вырос на 70,7%, а Ozon на 108,4% по сравнению с аналогичным полугодием 2020 года.

Рост торговых площадок привлекает не только покупателей, но и продавцов. Конкуренция усиливается, и возникает необходимость в дополнительном продвижении своих товаров внутри площадки. Таким образом, маркетплейсы превращаются для брендов в рекламные сети. Рассмотрим этот феномен на примере Ozon.

Какие рекламные возможности есть у Ozon

Рекламная платформа Ozon (OZON Performance) даёт брендам возможность продвигать товары, показывая их в специальных блоках на сайте и в мобильном приложении. Рекламодателям доступно несколько форматов:

• баннеры;
• брендовая полка;
• реклама товаров.

Первые два формата больше ориентированы на решение имиджевых задач, а «Реклама товаров» — на рост прямых продаж.

Пример формата «Реклама товаров» в карточке товара. Красным выделены товары SYNERGETIC

Пример «Брендовой полки»

Продвижение на Ozon

За время использования Ozon Performance мы испробовали практически все возможности площадки. Но сегодня мы подробнее остановимся на «Рекламе товаров» в карточках товаров и категориях.

SYNERGETIC на Ozon

SYNERGETIC представлен широким ассортиментом в различных категориях бытовой химии и средств личной гигиены. Для каждой товарной категории (средства для посуды, средства для стирки, мыло, зубные пасты, подгузники) мы создали отдельную кампанию и ежедневно отслеживали статистику. В каждой кампании по несколько артикулов товаров. Анализ показал, что товары одной категории имеют разную доходность, а значит есть смысл задавать им разные ставки и корректировать их в соответствии с ROI. Например, зубная паста со вкусом малины окупается лучше, чем со вкусом кокоса.

Дело усложнялось тем, что пользователь мог увидеть, например, рекламу литрового геля для стирки детского белья, перейти по рекламе в карточку товара, а в ней увидеть, что есть точно такой же пятилитровый гель, но по более выгодной цене — и купить его. Получалось, что реклама одного товара привела к покупке другого. Кроме того, при анализе нужно учитывать, что цены на товары всё время менялись из-за акций.

Карточка товара: от литрового до пятилитрового геля один клик

Управлять вручную рекламой большего числа товаров при таких условиях трудно. Для этого требуется:

• выгрузить отчёты из рекламного кабинета и проанализировать товарные позиции;

• зайти в каждый товар и изменить ставки;

• повторить процедуру через несколько дней.

Рекламный кабинет Ozon

К тому же у Ozon нет рекомендованных ставок, поэтому каждый товар приходилось «пристреливать», чтобы получить оптимальный ROI. На это уходило очень много времени, и возникла идея автоматизировать этот процесс.

Автоматическое управление ставками с помощью Marilyn

Мы стали искать решение и вышли на Marilyn, поскольку в настоящий момент только у этой системы автоматизировано управление рекламой на Ozon. В частности, можно задавать правила, по которым система будет управлять ставками на товары.

Поскольку к этому времени накопилась статистика по товарам и категориям, стало понятно, что каждая кампания «работает» по-разному, и общим правилом не обойтись — нужно создавать правила управления ставками для каждой кампании отдельно. Вот как это реализовали.

Создали пользовательские метрики

В отчётах OZON Performance данные по выручке разделены на «Выручку» и «Выручку с заказов модели». Например, если покупатель заходит по рекламе в карточку «Гель для стирки детского белья 5 л» и покупает именно этот товар, то в статистике OZON эта продажа отразится в «Выручке (с заказа)». А если покупатель заходит в карточку «Гель для стирки детского белья 5 л», но потом покупает гель меньшей ёмкости, например, 1 литр, то эта продажа отразится в метрике «Выручка с заказов модели».

Нам было важно объединить «Выручку» и «Выручку с заказов модели», чтобы рассчитать общий ROI и корректировать ставки на его основе. Формула, которую мы использовали:

Общий ROI = (Выручка + Выручка с заказов модели)/Стоимость

Но как создать такой «сборный» показатель, не рассчитывая его вручную? К счастью, из метрик, которые подтягиваются с рекламных площадок, в том числе с Ozon, в Marilyn можно сконструировать так называемые «пользовательские метрики». С их помощью можно, во-первых, управлять ставками, а во-вторых, сразу получать нужные показатели в отчётах без необходимости считать их дополнительно вручную.

Примеры пользовательских метрик, созданных в Marilyn

Настроили управление ставками

Создав пользовательские метрики, мы задали правила для управления ставками. В примере ниже видно, что биддер управляет ставками на товары и запускает правила раз в день.

Сами правила настроили по следующему принципу для каждой кампании:

1. если «ROI общ ≥ 2», то ставка увеличивается на определённый процент (но не выше конкретного значения);

2. если «ROI общ < 1», то ставка уменьшается на определённый процент (но не ниже конкретного значения).

На этом можно было бы остановиться, но опыт показал, что тогда «простаивают» товары с хорошим показателем ROI ≥ 1,5. Для них мы создали отдельное правило, если «1,5 ≤ ROI общ < 2», то ставку надо увеличить, но на меньшую величину, чем в случае если «ROI общ ≥ 2».

Правило для ситуаций, когда «1 ≤ ROI общ < 1,5» создавать не стали, поэтому ставки на эти товары не корректируются до тех пор, пока товары не попадут под одно из условий. Значение ROI вычисляется на основе данных, собранных за неделю. Мы привели общий пример создания правил, как было сказано выше, для каждой категории они создаются индивидуально.

Максимальные и минимальные ставки индивидуальны для каждой категории товаров, как и процент изменения ставок

Результаты

При помощи инструмента «Управление ставками» от Marilyn удалось значительно упростить работу, избавившись от рутинных выгрузок и ручной корректировки ставок. Ежедневно система сама определяет, по каким товарам ставки стоит увеличить, а по каким уменьшить. Это помогает оставаться в рекламной выдаче, когда конкуренция высокая, и не переплачивать, когда она низкая.

В результате удалось увеличить ROI в 1,5 раза. И значительно облегчить работу нашему performance-специалисту.

Источник фото на тизере: Elena Mozhvilo on Unsplash

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