eCommerce: увеличить выручку с 250 000 до 1 250 000 рублей за счет базовых инструментов контекстной рекламы.


Рассказываем, как вдвое увеличили выручку интернет-магазина запчастей для тюнинга в течение первого месяца и в пять раз в течение года за счет базовых инструментов для всех e-Commerce-проектов: динамических рекламных кампаний Яндекс и Google, автоматических стратегий, оптимизации ставок и веб-аналитики. Банально, но многие этого не делают.
Плашка для статьи.jpg

Наш клиент — интернет-магазин запчастей для тюнинга автомобилей city-tuning.ru. В 2010 году они закрыли все офлайн-магазины и сосредоточились на онлайне. У физических магазинов были большие накладные расходы, они отнимали много времени, а онлайн к тому времени начал приносить свыше половины выручки.

За 10 лет они прошли примерно один и тот же путь в контекстной рекламе и поисковой оптимизации. На старте привлекали фрилансеров, но недооценивали сложность задач, и в результате всё получалось криво — теряли время и деньги.

Несколько лет назад, сменив пару агентств по SEO, они пришли к тому, что дешево этот вопрос не решить и начали серьезнее подходить к выбору подрядчика плюс самостоятельно начали вникать в нюансы продвижения.


Сергей.png

Мне бы вообще не хотелось разбираться ни в SEO, ни в контекстной рекламе — просто платить за работу и получать результат в виде прибыли. Но без этого, увы, никак. Поэтому мы сами начали разбираться в контексте и поняли, что подрядчик не управляет ситуацией, а просто плывет по течению.
Вы же увеличили выручку в несколько раз и даете развернутую и понятную веб-аналитику, поэтому мы продолжаем работать с вами.
Понять и оценить эффективность рекламы стало проще. Вы первые ввели понятия «стоимость обращения», «расходы» и «валовая прибыль рекламного канала». Меня, как собственника, интересуют только высокоуровневые показатели прибыли. И ваша система аналитики помогла соединить цифры экономики моего бизнеса с тем, что обычно показывают специалисты по контекстной рекламе.

Сергей Шумаев, CEO в city-tuning.ru

В ноябре 2017 года Сергей пришел с проблемой: расходы на Яндекс Директ выросли с 81 в месяц до 147 т.р, при этом выручка и количество транзакций оставалось на прежнем уровне ≈ 45 в месяц. Нужно было разобраться, в чем причина снижения эффективности и как минимум вернуться на прежние показатели.

Оптимизируем текущие кампании и делаем +445 000 рублей к выручке за 2 месяца

Самый понятный способ начать сотрудничество — показать клиенту, что мы собираемся делать и как это повлияет на прибыль в рамках аудита. Таким образом мы показываем свою компетенцию уже в рамках клиентского проекта. Плюс, мы делаем это бесплатно, чтобы получить кредит доверия. Вот как это выглядит на пример аудита мебельной фабрики.

В аудите проекта city-tuning.ru мы увидели возможность увеличить выручку с рекламы на 50% в первый месяц, а по факту увеличили ее вдвое. Лучше обещать средние, но стабильные результаты, чем высокие и рискованные: зрелые клиенты это понимают и ценят. Доход с момента начала работыДоход с платного трафика: Яндекс Директ, Яндекс Маркет, Google Ads.

Так выглядит график Дохода за 2017-2019 годы, на графике отмечен момент старта работы над проектом в феврале и уже в конце марта получилось увеличить выручку в 2 раза.

Спрос сезонный, поэтому на графике есть просадка осенью, начиная с сентября и до февраля следующего года. Второй сильный скачек выручки наблюдается в июне 2019 года, и он связан с запуском умной торговой кампании в Google Ads. Об этом тоже расскажем чуть ниже.

Вы скажете, что выручка и прибыль — разные вещи и будете правы. Но так как клиент не желает раскрывать данные о прибыли, а нам важно показать, что выручку не съедают расходы на рекламу, показываем график ДРР с платных каналов в период начала сотрудничества:
ДРР и Выручка.jpgВыручка и ДРР с платного трафика: Яндекс Директ, Яндекс Маркет, Google Ads.

Нашли точки роста и эффективно распределили рекламный бюджет

В рамках аудита мы идем от общего к частному — и смотрим расходы и доходы в разрезе категорий товаров. Например, по брендам Omsa, JMT, TCC стоимость лида выше средней в 2 раза, поэтому нужно снизить ставки. Это уменьшит стоимость лида и сэкономит клиенту 20 000-30 000 рублей при условии, что маржинальность категорий товаров одинаковая.
Эффективность по брендам.jpgЛиды и их стоимость в разрезе некоторых брендов, данные за 90 дней.

Аналогичное исследование проводим в разрезе типов рекламных кампаний, где МКБ кампания не окупается, а ремаркетинг имеет потенциал для увеличения охвата.
Эффективность по типам кампанийЛиды и их стоимость в разрезе типов кампаний.

Копнув глубже, видим распространенный пример несбалансированной экономики. Есть пул красных кампаний со стоимостью лида выше среднего. Здесь 25% расходов на кампании приносят только 12% лидов — можно сэкономить 30 000 рублей путем снижения ставок.

Также есть пул зеленых, недооцененных, кампаний, по которым всего 9% рекламного бюджета генерируют 20% лидов. Здесь можно получить еще 20% лидов, повысив стоимость лида до средней.
CPL кампаний Показатели рекламных кампаний.

Аналогичным образом дела обстоят с площадками. Корректировать ставки на уровне площадок нельзя, но мы можем отключить неэффективные и сэкономить 50 000 рублей. Что мы и сделали.
CPL площадокПоказатели площадок РСЯ в Яндекс Директ.

Также мы проверили географию, устройства, пол и прочие параметры, но выше представлены прогнозные значения на этапе аудита, так как по мере погружения в проект появлялись новые вводные.

В итоге за счет оптимизации рекламного бюджета нам удалось увеличить выручку с рекламы с 300 000 руб. до ~725 000 руб. в месяц. 
Выручка первый месяцНа графике данные по Яндекс Директ и Google Ads.

По сути мы просто перераспределили бюджет с сегментов трафика которые не работают на те, которые работают, без внедрения динамических кампаний и оптимизаторов конверсий.

Запускаем новые рекламные кампании

Распределив бюджет на текущих кампаниях, мы получили быстрые результаты в виде роста выручки до 700 000 рублей. С задачей минимум мы справились: вышли и даже улучшили предыдущие показатели. Далее — запускаем новые инструменты, чтобы получать максимум результатов.

Для всех e-Commerce проектов есть набор инструментов, которые требуют 20% действий, но приносят 80% результатов. Их использование в нашем случае, это последующий рост выручки свыше миллиона.

Настраиваем динамический ретаргетинг — +15% к выручке

В Яндекс Директ инструмент называется «смарт-баннеры», а в Google Ads «динамический ретаргетинг», когда объявление автоматически формируется из карточек товаров, которые пользователь посетил ранее или добавил в корзину, но не купил.
Примеры баннеровПримеры динамических объявлений из Яндекса и Ads.


Запуск смарт-баннеров в Директе увеличил выручку магазина примерно на 10%:
Выручка от всей рекламы и смарт-баннеровВыручка от смарт-баннеров (динамический ремаркетинг в Директ) относительно выручки от всего платного трафика.

Аналогичный динамический ремаркетинг запустили в Google Ads, он приносит еще 5-10% выручки:
Доход дин ремаркетингДоход от динамического ремаркетинга относительно всего Дохода с платного трафика.

Подключаем Яндекс.Маркет и Google Shopping — +35% к выручке

Похожие друг на друг платформы-агрегаторы. Про Яндекс Маркет знают все, а Google Shopping многие магазины обходят стороной, хотя он имеет отличительное преимущество: это товарные объявления над результатами поиска. То есть ваши товары размещаются выше самого дорогого первого места в поиске, ещё и с фото товара.
Пример google торговая

Доход с Маркета принес 20% в общую кассу, но мы его запустили только в 2020 году, так как откладывали из-за проблем с модерацией.
Выручка с Маркет

Google Shopping приносит еще 15% выручки:
Доход google shoping

Запускаем умные кампании в Google Ads — +50% к выручке

Кампания умная, потому что полностью автоматическая и сочетает в себе все форматы размещений: поиск, торговые карточки, графические объявления в КМС.

Все настолько автоматизировано, что до недавнего времени невозможно было выбрать даже регион таргетинга, только всю РФ. Сейчас умные кампании приносят до 50% выручки. Доход от Умной торговой кампании относительно всей выручки с платного трафика.
Доход умная торговая

Тестируем динамические поисковые кампании — DSA

В данном случае системы сами создают объявления для поиска из информации в фиде. Объявление автоматически формируется по тексту описания товара. Ключевое слово, по которому происходит показ, также определяется по названию товара.

На данном проекте DSA отработали плохо, потому что алгоритм часто подбирает нерелевантные ключевые слова: происходит много показов, где запрос состоит из одного слова. Намерение пользователей в таком случае непонятно, и это приводит к плохим показателям всей кампании.
Поисковые запросы DSA

В данном примере много показов по одному слову и по запросу конкурентов, которые нужно выносить в отдельную кампанию и работать с ними по другой стратегии.

После 6 месяцев попыток оптимизировать кампанию, так и не получилось вывести её в плюс. ДРР был слишком высок, и нецелевые ключи появлялись регулярно.
ДРР и Выручка от DSA

На ежедневную чистку минус-слов приходится тратить по несколько часов, поэтому мы перешли на генератор объявление от К-50.

Используем генераторы объявлений

Мы используем K50 и Лингвогенератор от eLama. Они ежечасно генерируют и обновляют рекламные кампании на базе фида. Объявления составляются автоматически по заранее заданному шаблону в формате «название товара + марка машины + размер скидки». А показы происходят по ключевым запросам также созданным по шаблону: «купить + название товара + марка машины».
Пример DSA K50

И это только самые простые вариации. Похожим образом формируются объявления для РСЯ, где картинка берется из фида.
Пример DSA РСЯ K50

Фишка генераторов в том, что он каждые 15 минут отслеживает наличие товара и изменение цены. Если товар закончился, то объявления по нему остановятся и не будут тратить бюджет. Кроме создания самих объявлений, генератор решает еще одну важную задачу — их актуальность. Когда у вас больше 10 000 товаров, то поддерживать актуальность вручную невозможно.

Собираем обычные поисковые и РСЯ кампании

Автоматические рекламные кампании охватывают только 40-70% возможного спроса, остальное нужно добирать обычными кампаниями на поиске и площадках РСЯ/КМС. Как правило, это общий спрос по категориям, например, «купить пороги».

Так как у нас много брендов и категорий, а по части из них кампании уже запущены, было непонятно, с чего лучше начать. Чтобы расставить приоритеты, мы собрали матрицу, где в ячейках отображается мультипликатор: отношение рекламного трафика к объему спроса в wordstat. Но по факту наш мультипликатор немного сложнее, поэтому итог видим в виде шкалы от -82 до 157.
Матрица охвата

Так стала понятна очередность проработки и запуска товарных категорий, где сначала запускаем синии ячейки: коврики и решетки для всех брендов, подлокотники, защита на картер и так далее.

Настраиваем автоматические стратегии

У нас вышло по несколько десятков кампаний в Яндексе и Google, в каждой кампании десятки групп и сотни ключевых слов — управлять ими вручную можно, но делать этого не стоит. При большом ассортименте от 1000 позиций ручное управление ставками на 10-30% менее эффективно. Специалист просто не в состоянии регулярно рассчитывать и делать корректировки по такому количеству товаров.

У нас есть статья о том как работают автостратегии в интернет-магазинах. Если кратко: вы выбираете цель, например ROI, и говорите Яндекс какая рентабельность вам нужна — и алгоритмы сами управляют кампаниями. Но для корректной работы необходимо минимум 20 конверсий по кампании в неделю.

Переводить кампании на автоматические стратегии лучше через инструмент Яндекс.Эксперименты. Задача эксперимента  — сравнить кампании с ручным и автоматическим управлением в равных условиях и оставить лучшую.

Вот пример результата эксперимента, который мы проводили один месяц. Сравнивали смарт-баннеры на стратегии Оптимизации кликов, когда специалист сам настраивает среднюю стоимость клика и стратегию Оптимизация конверсий. В ней мы задали целевую стоимость Добавления в корзину и далее алгоритм сам решает какие ставки выставлять и какие делать корректировки по аудитории:
Пример автостратегии

Автоматическая стратегия сработала лучше и принесла Валовой прибыли на 55% больше:
Сравнение авто и ручная

Для корректной работы автостратегиям необходимы данные о транзакциях и прочих целях. Если данные передаются с расхождениям 20-30%, то это может сказаться на точности обучения стратеги, подробнее в статье

С другой стороны в среднем 50% выручки интернет-магазина генерируется динамическими кампаниями: умная торговая кампания и динамический ретаргетинг вообще не работают без передачи выручки в Google Analytics, а в Яндексе без выручки не работают Смарт-баннеры и динамические кампании.

Настраиваем аналитику, которая помогла увеличить прибыль

Мы могли сразу внедрить какое-нибудь интересное решение. Убедить клиента отправлять данные из CRM в BigQuery, компилировать их с данными с сайта для красивых отчетов. Но спустя сотню проектов мы научились думать о времени и деньгах.

Аналитика не приносит денег напрямую — на старте лучше вложить ресурсы клиента в разработку и запуск РК. Поэтому в начале мы сделали минимум.


Сергей.png

От аналитики польза не столь очевидна, объясню, почему. Мы вкладываем в несколько рекламных источников 300 тыс. руб. и, если получаем приемлемую отдачу — общая прибыль положительная, идем решать более важные задачи, чем поиски минорных точек роста в аналитике. Даже, если там есть потери в 50 тыс.руб., это не значительно меняет картину.
В нескольких агентства нам предлагали сделать веб-аналитику. Стоимость варьировалась от 5 до 100 тыс. руб. Прежде чем потратить эту сумму, нужно было разбираться в вопросе, а у нас не было на это времени.

Сергей Шумаев, CEO в city-tuning.ru

У коллег и клиентов есть мнение, что работа веб-аналитика за 2 500 руб. в час — это настроить цель на конверсию и потом просто смотреть на показатели. В действительности настоящая работа начинается после запуска рекламных кампаний. Модель аналитики city-tuning.ru эволюционировала в 3 этапа.

Этап 1. Настраиваем аналитику для запуска рекламы

В первую очередь мы разложили все по полочкам в Google Tag Manager и проверили работоспособность всех конверсий.
GTM

Затем нам нужно было понять, сходятся ли выручка и транзакции в Google Analytics с фактическими показателями в 1C. Для этого мы вручную выгрузили данные по транзакциям из обеих систем за месяц и сравнили: расхождение составило не более 10% — с этим можно работать на старте, для точности можно раз в месяц выгружать данные и считать вручную. 
Схема сводки

Это лихо сэкономило нам время, потому что в случае расхождений свыше 30% пришлось бы либо ориентироваться на промежуточные цели: корзины, звонки, формы, и тогда упала бы точность, что является критичным при марже в несколько десятков процентов, либо писать полноценную интеграцию с 1С, что растянется на месяцы.

Когда мы запустили новые рекламные кампании, количество конверсий вопреки нашей уверенности не росло. Зато аномальным образом начали расти конверсии с прямых переходов и реферальных площадок.

Зеленая кривая — рекламный трафик, а голубая и красная — переходы с внешних сайтов и прямые переходы соответственно.
Аналитика - Баг с прямыми переходами

В части случаев во время оформления заказа вас просят подтвердить свой email и, когда вы переходите по ссылке из письма, то Google Analytics присваивает конверсии не контекстной рекламе, а email-рассылке.

В ссылку подтверждения мы добавили метку utm_nooverride=1, чтобы такой переход не учитывался в качестве источника конверсии.

В другой части случаев были переходы из личного кабинета, которые распознавались, как переходы с внешнего сайта. Вопрос решается активацией кросс-доменного отслеживания, это когда несколько доменов и поддоменов воспринимаются, как один сайт. Настроить легко: поставить пару галочек в Analytics и Tag Manager — расписывать не будем, легко гуглится.

По итогу первого этапа веб-аналитик справился с задачей по минимальной настройке аналитики за 2 часа — и передал эстафету рекламщикам, хотя мог бы запросто раздуть задачу до 20 часов, а то и до нескольких месяцев.

Этап 2. Настраиваем базовую аналитику для eCommerce

Через месяц мы показали первые результаты, лучше узнали клиента, а он нас. Стало понятно, что наше сотрудничество долгосрочное. Поэтому мы начали настраивать аналитику более основательно.

В 2020 году недостаточно собрать данные о продажах в одном месте, например в Метрике, помимо нее нужно передавать данные о продажах во все рекламные кабинеты и даже в MailChimp для отслеживания конверсии рассылок, и вот почему:

  1. Всем рекламным системам нужны транзакции, чтобы использовать автоматические стратегии. Мы уже рассказывали, почему интернет-магазины теряют деньги на этом.
  2. Невозможно посмотреть CPO и ROI в разрезе географии, пола, возраста, площадок показов, мест показов, объявлений и т.д. Эти данные есть только в рекламных кабинетах Директа, Ads, Facebook, а им нужны конверсии.
  3. Намного удобнее видеть выручку напротив каждой рекламной кампании в интерфейсе Google Ads или Facebook, а не бегать между вкладками.

Мы можем распределить транзакции по всем системам через Google Tag Manager. А если бы нам приходилось передавать их из 1C, то пришлось бы с сайта забирать Client ID (Cookie) всех рекламных систем, а это долгая и сложная история.

В качестве основной системы аналитики мы использовали Google Analytics, так как это бесплатно и решает основные задачи. В него собрали расходы рекламных систем через mybi.ru и подтвержденные транзакции с сайта, подробнее на схеме ниже.
Схема аналитики

Для удобного доступа к данным рекламных систем Яндекс Директ, Вконтакте и прочих лучше выгружать их в BigQuery, так как выгрузка данных напрямую занимает много времени, а далее уже к BigQuery подключаться из Power BI и Google DataStudio для визуализации. В BigQuery данные можно выгрузить через коннекторы вроде Renta.im, но мы использовали Google Functions, так как у нас есть своя библиотека коннекторов.
Схема аналитики

На выходе мы получаем динамический отчет в Power BI, где клиент видит связь между своими бизнес-показателями и данными рекламных кампаний:
Динамический отчет PBI

Валовая прибыль и ROI. Каждый рекламный канал важно рассматривать по абсолютному и относительному показателю. В нашем случае это валовая прибыль и ROI. Последний позволяет понять эффективность вложений, а прибыль — увидеть конечный результат в совокупности всех факторов.

Сравнение расходов одного канала относительно остальных. Например, нажав на Яндекс.Директ, можно увидеть его долю расходов в разрезе недель или месяцев. Зеленым цветом выделены расходы по Директу, а светло-зеленым по остальным каналам:
Сравнение расходов каналов

Многофакторный анализ повышения расходов. Нажав на месяц, который выбивается по расходам из общего тренда, получаем многофакторный анализ повышения:
Многофакторный анализ

Например, после щелчка по месяцу в отчете выше, мы видим, что расходы увеличились на 104 т.р. из-за Умной торговой кампании:
Пример анализа

Такие отчеты значительно экономят время клиента, потому что ему проще использовать данные в дашборде, чем в интерфейсе Google Analytics или Метрики, а фича с многофакторным анализом позволяет сразу получать ответ на вопрос «Почему увеличилось/уменьшилось Х» без привлечения специалистов.

Пример выше в большей степени ориентирован на клиента, давайте рассмотрим, как данные превращаются в добавленную прибыль на примере использования специалистом.

Например, возьмем площадку images.yandex.ru, она имеет низкий ROI и работает в ноль, но в динамике мы видим, что с 3-его квартала 19 года валовая прибыль с площадки стабилизировалась. В большинстве случаев специалист отключит площадку, потому что строить отдельный отчет в динамике для каждой площадки слишком затратно по времени. 
Площадки

Выделив категорию товаров, например коврики для ног, можно увидеть срез по регионам, полу, возрасту и прочим параметрам, чтобы:

  • Проанализировать предложения конкурентов, если низкая конверсия в транзакцию.
  • Поработать с региональной доставкой.
  • Понять аудиторию по возрасту, полу и интересам, на ком вы зарабатываете, предложить дополнительные продукты, чтобы повысить средний чек.

Соцдем разрез

По итогу второго этапа мы получили систему обновляемых отчетов по валовой прибыли и ROI по стандартной модели атрибуции последнего не прямого клика. Помимо этого мы распределили транзакции по всем рекламных системам.

Этап 3. Отслеживаем повторные покупки и LTV

Когда клиент и команда видят в отчетах ответы на стандартные вопросы: «сколько потратили и получили в декабре» в разрезе кампаний, ключевых слов, таргетингов, товаров на маркете, появляются вопросы более глубокого уровня:

  • В декабре 100 транзакций, это от новых или постоянных клиентов?
  • Сколько у нас стоит привлечение нового клиента?
  • А давайте как-то в ретаргетинг запустим клиентов, кто уже год ничего не покупал?

Для ответов на эти вопросы нам нужно «склеить» данные о транзакциях одного пользователя с разных устройств. Клиент может просмотреть баннер с телефона, потом заказать товар сидя дома с ноутбука, а через месяц зайти в оффлайн-магазин и купить там обвес на авто. Обычная аналитика подумает, что это — три разных человека. Наша реализация позволяет максимально точно объединить поведение одного человека в разных местах в единого клиента.
Агрегирование-данных

Перед тем, как тратить время на реализацию данной модели аналитики я бы порекомендовал вам свести те же самые отчеты вручную, чтобы понять, будут ли они вам полезны, мы предлагали один из способов сделать это в нашем блоге. 

Часто аналитика делается, чтобы «посмотреть отчет», это неправильно, так как почти любой отчет дешевле собрать руками, а если он имеет пользу, то тогда можно его автоматизировать, чтобы «не собирать руками каждый раз». 
Схема автоматизации отчета

Итак, как сегодня выглядит аналитика на максималках?

  • Используя Renta.im или OWOX мы передаем сырые данные о сессиях пользователей в BigQuery, почти такой же состав данных передает Google Analytics 360
  • Далее эти данные мы сопоставляем с данными о продажах через Google Client ID, тема сопоставления Google Client ID и клиентов заслуживает отдельной статьи, поэтому в подробности вдаваться не будем.
  • Внутри BigQuery соединяем данные SQL-запросом, как нам нужно.

На скрине ниже мы видим когортный анализ, с помощью которого можем узнать показатель возврата клиентов. Например, в июне 2019 года к нам пришли 1669 новых клиентов, 167 из которых совершили повторную покупку в июле, 146 в августе и т.д.
Когортный анализ

В среднем 20% выручки от первого заказа доходят в последующие несколько месяцев за счет повторных и отложенных продаж, с учетом этих данных мы перешли со стратегии максимизации прибыли с первого чека на максимизацию прибыли со всех покупок клиентом в течение последующих 3-х месяцев, это позволило нам увеличить охват и итоговую прибыль клиента на 5-10%. Проще говоря, мы поняли, что готовы платить за приобретение клиента чуть выше первого чека, за счет чего подняли охват.

Как себя окупает веб-аналитика

Мы могли бы остановится уже на первом этапе аналитики, где мы настроили транзакции в Google Analytics, но тогда бы мы сделали сделали выручку на 450 000 рублей меньше. И вот почему:

  • Время специалистов и клиента ограничено. — Подготовленные данные позволяют быстрее принимать решения, минуя согласования.
  • Уровень детализации дает возможность более гибко управлять кампаниями, так как внутри рекламных систем необходимые срезы построить невозможно.
  • 10-20% выручки терялось бы в прямых переходах и внешних сайтах, следовательно, мы бы искусственно занизили охваты.
  • Связав устройства по клиентам, мы посчитали LTV, а это позволило повысить прибыль.

Как применить эти знания на вашем проекте

Мы последовательно использовали стандартные решения и инструменты, что позволило быстро увеличить выручку вдвое. Банально и просто, но до нас над проектом работали несколько фрилансеров, небольшие и крупные агентства — но ничего из этого не работало.

Поэтому резюмируя, дадим вам советы, как быстро проверить свои кампании и оптимизировать их:

  1. Убедитесь, что аналитика настроена и работает корректно: цели настроены и правильно работают, конверсии совпадают с реальными заявками и продажами. В идеале — настройте электронную коммерцию, чтобы видеть эффективность до продаж по всем каналам. Без этого автоматизировать и эффективно управлять рекламой не выйдет.
  2. Изучите стандартные срезы рекламных кампаний и перераспределите бюджет с неэффективных сегментов на эффективные, как это сделали мы в аудите.

    Базовые срезы, которые можно найти в рекламном кабинете:
    • рекламные кампании, группы и ключевые слова,
    • регионы и города,
    • пол и возраст,
    • время и дни недели,
    • поисковые запросы пользователей,
    • РСЯ-площадки.
  3. Проверьте, все ли виды рекламных кампаний вы тестировали. Если нет — протестируйте каждую из них:

    • обычные поисковые и РСЯ кампании,
    • динамический ретаргетинг (смарт-баннеры) в Яндексе и Google,
    • Яндекс.Маркет и Google Shopping,
    • умные торговые кампания в Google Ads,
    • DSA в Google Ads,
    • артикульные кампании на базе К50 Генератор или Лингвогенератор от eLama.
  4. Внедрите автоматические стратегии управления ставками с оптимизацией на целевой ROI или стоимость заказа. Нужно настроить передачу транзакций в Google Analytics, Google Ads, Яндекс. Директ, Facebook и прочие рекламные системы для использования автоматических стратегий.
Пишите вопросы и предложения, как можно увеличить выручку проекта. Если у вас интернет-магазин и проблемы с контекстом, то пишите на сайт или в FB, проведем аудит и подумаем, как сможем помочь.

Телеграм-канал, 1 пост в месяц — Джоин!
хочу так же!

Напишите нам о своем проекте, мы перезвоним вам в течение пары часов и сможем сразу назвать вилку стоимости.

Наши проекты
Интернет-магазин спортивной экипировки
2019 год

Интернет-магазин спортивной экипировкиболее 7000 товаров!

  • Разработка и ведение рекламных кампаний Яндекс Директ, Google Ads
  • Ведение торговых кампаний в Яндекс.Маркет и Google Merchant
  • Тестирование новых инструментов: Criteo, MyTarget и др.
  • Настройка аналитики, создание онлайн-отчетов
  • Раздельные кампании для старых и новых пользователей
721р.
492р.
Стоимость транзакции
16,3%
8,8%
ДРР%

Мнение клиента

Алексей Кинаш

«Реклама у нас уже была настроена, работали с другим агентством. Все как-то работало, но до конца сами не понимали, что именно влияет на выручку. Доход не менялся, расходы увеличились. В 1jam помогли разобраться с нашими рекламными кампаниями и запустили новые. В итоге, за несколько месяцев расходы стали меньше до 30% при прежней выручке. Сейчас каждые 100 тыс. бюджета приносят до 1,3 млн. выручки, и мы уверены, что есть куда расти. Своего времени на контроль и составление отчетов не тратим, получаем быструю обратную связь. Довольны процессом и результатом.»

Алексей Кинаш, основатель kinash.ru
kinash@kinash.ru
Подтверждающий документ

Натяжные потолки в Москве и области
2018 год

Натяжные потолки в Москве и областиВысококонкурентный рынок

В Москве 1000 компаний по натяжным потолкам: от частных мастеров до федеральных компаний, но в контекстной рекламе всего 10 мест, которые выкупают 80% всего трафика, а остальные собирают «крошки». Что отличает успешные компании? Это отнюдь не случайность и не «секреты бизнес молодости», мы расскажем свое видение на примере реального кейса.

До и после сотрудничества

3200
1200
Стоимость лида
1,5%
3,2%
Конверсия в лид

Интернет-магазин садовой техники
2018 год

Интернет-магазин садовой техники

Что интересного было в проекте:

  • Исследовали сезонность каждой категории товаров и последовательно запускали.
  • Нашли KPI проекта с учетом оттока клиентов в офлайн.

Воронка

166 000 Р

Рекламный бюджет на месяц

7500

Кликов

130

Лидов в онлайне

30%

Рост выручки в оффлайне

Мнение клиента

Владимир

«С агентством начали работать с апреля 2018 года, за сезон команда проекта предлагала последовательно запускать категории товаров, на которые в течении лета возрастал спрос. Одной из проблем для нас является наличие нескольких офлайн-магазинов и отсутствие возможности замерить выручку с вложений в рекламу. Для решения задачи мы внедрили коллтрекинг, цели на сайте и вручную сводили динамику выручки по категориям, чтобы свести общие данные и посчитать приемлемую стоимость лида по категориям. В целом задачу считаю выполненной, продолжаем работать, команду могу рекомендовать»

Владимир Фролов, руководитель отдела маркетинга technodacha.ru
v.frolov@astari.ru
Подтверждающий документ

Детская одежда
2019 год

Детская одежда

Воронка

460 000 Р

Рекламный бюджет

1 025

Заказов

450 Р

Стоимость заказа

Мнение клиента

Ольга

«До сотрудничества с командой 1jam мы запускали Яндекс Директ, но были вынуждены его отключить, так как стоимость заказа превышала допустимую. По итогу аудита нам объяснили, что это происходило из за роста конкуренции на рынке, и, как следствие, роста стоимости кликов. А так как наши кампании практически не управлялись, то наша стоимости клика тоже начала расти вслед за рынком. Ситуацию осложняло отсутствие данных о выручке с продаж, то есть мы видели только общие цифры. 
 Через 2-3 недели после старта мы уже стали получать заказы по оптимальной цене. Почти в самом начале работы мы полностью обновили сайт, и параллельно с 1jam настроили отправку выручки заказов и других показателей в Google Analytics. Сейчас ежемесячные затраты на рекламу стабильно окупаются в 4-5 раз, но точными цифрами мы делиться не готовы. 
 Нам нравится, что на все вопросы отвечают вовремя, можем сами ставить задачи в Asana, не тратим время на скайп-конференции и созвоны. Готовы рекомендовать как надежных партнеров. Желаем успехов в работе! »

Щедро Ольга Валерьевна, генеральный директор odevaika.ru.ru
shop@odevaika.ru

Интерьерная печать
2019 год

Интерьерная печать

Воронка

430 000 Р

Рекламный бюджет

311

Заявок

1380 Р

Стоимость заявки

Мнение клиента

Валерия

«Аудит от агентства был наиболее подробный и предлагал решение наших основных проблем, а точнее, мы не могли свести расходы и выручку с контекстной рекламы.
Первый месяц мы целиком работали над сквозной аналитикой, интегрируя 1С, Битрикс24 и ROIStat, а потому еще несколько месяцев проводили сверки с продажами. Хочу отметить, что специалисты агентства, а точнее Кирилл, решали задачу по аналитике системно, а не точечно, то есть они старались понять потребности бизнеса, а не просто свести данные.
Когда первый раз получили реалистичные данные, то они совсем не сходились с нашим представлением об эффективности контекстной рекламы, к сожалению, они были ниже, а основной поток лидов обеспечивали другие каналы. На протяжении 6 месяцев средняя стоимость обращения снизилась не очень значительно – с 1500 до 1300 руб, но количество при этом выросло на 60%.
Качеством работы довольны, рекомендуем! »

Валерия Мамырина, маркетолог onprint.ru
valeriya.mamyrina@onprint.ru
Подтверждающий документ

Служба заказа грунта, щебня, песка
2019 год

Служба заказа грунта, щебня, песка

Воронка

412 000 Р

Рекламный бюджет

612

Заявок

785 Р

Стоимость заявки

Мнение клиента

Дмитрий.png

«Начали сотрудничество с 1jam.ru в феврале 2019 перед началом высокого сезона. Уже имели настроенную рекламу и планировали увеличить бюджет, но хотелось уменьшить стоимость заявки и начать ей управлять. К текущему моменту стоимость лида уменьшилась с 1100 руб. до 700-800 и мы стабильно получаем 150-170 обращений в месяц. Нам нравится, что не приходится думать за них, просто ставим задачу, а ребята сами принимают решения. Процесс прозрачный для обеих сторон, а результат видим в общих онлайн отчетах. Результатом мы довольны. Рекомендуем к сотрудничеству! »

Дмитрий, маркетолог grunt-market.ru
marketolog.belsnab@gmail.com
Подтверждающий документ

смотреть все работы

Оставьте заявку

После того, как вы оставите заявку: интервью ~15 минут → гостевые доступы для аудита ~15 минут → аудит в течении 2-х дней → согласование предложения → начало первой итерации. По нашему опыту реально начать что-то делать уже через 2-3 дня.

Менеджер проектов Александр
Александр

Менеджер проектов



Пишите на — info@1jam.ru , звоните в скайпе — jam.agency , или по телефону — 8 (800) 551-85-03