Как интернет-магазину с узкой нишей увеличить выручку с нуля до 1,3 млн рублей в месяц с контекстной рекламы

Можно ли только за счёт стандартных рекламных инструментов увеличить выручку, да ещё и в нише, которая сильно зависит от сезона? Рассказываем, как поэтапно пришли к максимальной выручке из контекста за всю историю интернет-магазина товаров для охоты и вышли в плюс уже в первый месяц.

График запусков контекстной рекламы в 2017-2020 г.

Привет! Меня зовут Кирилл Котеленец, я тимлид в Jam Agency. Мы занимаемся настройкой рекламных кампаний и приводим клиентов в eCommerce проекты.

В 2020 году к нам пришёл клиент — магазин товаров для охоты. У него уже был опыт работы с разными подрядчиками и 5 попыток запуска контекстной рекламы. С 2017 по 2020 год клиент потратил на контекст почти 500 тысяч ₽, получил выручку около 1 млн ₽, но убыток составил 90 тысяч ₽, без учёта вознаграждения исполнителям.

График запусков контекстной рекламы в 2017-2020 г.

Оранжевая линия показывает, как запускали рекламу в 2017-2020 годах — у клиента не было стабильных продаж из контекста. Для сравнения, зелёная линия показывает переходы из поиска — там всё было хорошо.

У клиента сложная и узкая ниша, причём спрос сильно зависит от сезона. Но мы справились — спустя год работы над проектом зафиксировали следующие результаты:

  • бюджет на контекст — 1,1 млн ₽;
  • выручка — 5,3 млн ₽;
  • валовая прибыль — 1,7 млн ₽.

Результаты до и после

А в последние 4 месяца нам удалось зафиксировать выручку из контекста на уровне 1,3 млн ₽ в месяц. Рассказываем поэтапно, как достигли таких результатов.

✓ Провели аудит и нашли точки роста

Работу над любым проектом мы всегда начинаем с аудита, чтобы найти слабые места и точки роста. В этот раз мы опустим детали аудита и дадим основную информацию, так как уже рассказывали об этом в других статьях:

Аудит помог нам выявить следующие проблемы:

Разбалансированная экономика на рекламных кампаниях. У клиента были кампании, которые давали как низкую стоимость заказа, так и очень высокую — всё было в одной куче. То есть часть рекламных кампаний работает хорошо, а часть просто высасывает деньги.

Выгрузка кампаний для оценки экономики проекта

Выгрузка старых рекламных кампаний клиента. Обратите внимание на последнюю колонку CPO (стоимость заказа) — там были как категории со стоимостью как в 1000 ₽, так и в 21 тысячу ₽.

Запутанная структура РК. У клиента было одновременно около 180 кампаний, которые были разделены на категории, регионы, типы кампаний. То есть 8 категорий товаров * 10 регионов * Поиск/РСЯ = 180 кампаний. Таким количеством кампаний очень сложно управлять, оптимизировать и тяжело использовать автостратегии.

Неправильный учёт прибыли. Клиент смотрел на расходы и доходы в системах аналитики и так считал, сколько заработал на рекламе. Но проблема в том, что системы аналитики считаю доход немного не так, как надо.
Если покупатель оформил покупку, то это попадёт в аналитику как доход. Но он мог не оплатить покупку, поменять товар и так далее, поэтому фактическая прибыль сильно отличалась от той, которую можно увидеть в системах аналитики.

Клиент поделился с нами данными, чтобы мы могли считать чистую прибыль и ориентироваться на неё. На период тестирования мы договорились на максимизацию выручки при удержании доли рекламных расходов (ДРР) 20% — больший процент был бы невыгоден клиенту. Причём ДРР считали как доход / валовую прибыль. Это помогло дать объективные данные о рекламной кампании.

Артур Хафизов

«Длительное время вел рекламные аккаунты самостоятельно, но из за нехватки времени отдал их на управление фрилансеру, а тот все испортил. Откат к прежним настройкам не помог, вот я и решил, что следует искать более надежный и стабильный вариант, где будут постоянно работать люди. Так я обратился в агентство.
В течение недели коллеги из агентства провели аудит, разобрали рекламные кампании по кирпичикам в огромном документе, предложили стратегию развития. Меня убедил к сотрудничеству уровень детализации их предложения, я не сталкивался с подобным аудитом ни в одном агентстве».

Артур Хафизов,, владелец интернет-магазина gunsparts.ru

После аудита мы решили, что надо делать дальше:

  • Обновить структуру кампаний — это может поднять окупаемость на 10-20% за счёт возможностей оптимизации и внедрения автоматических стратегий управления ставками.
  • Использовать автоматические стратегии — это позволит увеличить эффективность на 15-30% по сравнению с ручным управлением.
  • Сбалансировать экономику и провести корректировку РК — так можно увеличить эффективность кампаний ещё на 15-30%.
  • Запустить динамический ретаргетинг на тех, кто посещал карточку товара.

✓ Запустили старые кампании и сравнили их с новыми

Мы могли сразу сказать клиенту: «Старые РК не работают, запускаем новые», но важно это доказать. Поэтому мы скопировали старые рекламные кампании и запустили А/Б-тестирование, чтобы можно было объективно сравнить KPI старых и новых рекламных кампаний.
Экономика старых рекламных кампаний была разбалансирована — были как с низкой стоимостью заказа, так и с высокой. В новых же мы перераспределили бюджеты.

Старые рекламные кампании за период 2018-2020 годы.Старые рекламные кампании за период 2018-2020 годы.

Спустя несколько недель новые кампании показали результаты в 2 раза лучше. Сложно сказать, что это полностью наша заслуга, так как исходные кампании почти не управлялись. Сравнение ДРР по старым и новым кампаниям
Одна из категорий тестирования. ДРР указан как доля рекламных расходов от чистой прибыли

✓ Сменили структуру рекламных кампаний и получили +400 тысяч ₽ выручки

Мы показали финансовые результаты, получили лояльность клиента — и продолжили разработку новых кампаний. Нам достался трёхэтажный сарай с подпорками и пристройками в виде подключаемых регионов и категорий товаров. Мы могли бы поддерживать его, но на это бы ушло больше времени, чем на поэтапное создание новых кампаний.

В старых была логика и интересные решения — мы их позаимствовали. Например, у клиента были неплохие объявления, которые хорошо конвертили. Но в совокупности они превратились в неуправляемую массу, где каждый специалист добавлял что-то новое.

Разделение по посадочным страницам в старых РК

Ещё один момент, который мы позаимствовали из старых РК — разделение по посадочным страницам. Ссылки вели не на категорию товара, а на подкатегорию или фильтр. Например, если был нужен приклад для ИЖ-27 старого образца, то именно это и увидит покупатель, а не всю страницу с прикладами.
Чтобы задать новую структуру, важно понимать, вокруг чего она должна выстраиваться. В нашем случае — сезонный спрос и маржинальность категорий товаров.

Наиболее прибыльные категории выделили в отдельные рекламные кампании, чтобы ими можно было управлять более эффективно: Старая структура рекламных кампаний

У клиента 8 категорий товаров. Внутри каждой — от пяти до пятидесяти подкатегорий, а товарная матрица насчитывает более 15 тысяч наименований. Важно, чтобы рекламные кампании имели товары примерно с одинаковой маржинальностью — если в одной кампании разместить категории с маржей 30% и 60%, усреднение съест прибыль, потому что в РК мы можем указать только одно значение ДРР.

Автостратегии работают эффективнее ручного управления в среднем на 15-30%. Чтобы их использовать, нам было необходимо получить на рекламную кампанию от 10 транзакций в неделю. Так система получит необходимые данные и сможет работать корректно. Подробнее об автостратегиях можно почитать в нашем кейсе « Автостратегии «Яндекс.Директа»: как я повысил прибыль интернет-магазинов на 15% и попрощался с директологами».

Чтобы добиться корректной работы автостратегий, мы равномерно распределили товары по объёму спроса. В итоге, вместо 180 старых РК, мы получили примерно такую структуру, где было всего 16 кампаний:
Новая структура рекламных кампаний

Мы не стали разделять кампании на регионы, потому что экономика по Москве и другим регионам примерно одинаковая, а влиять на ДРР можно корректировками ставок.

Артур Хафизов

«Начали работать, можно сказать, с нуля. У меня не было нормальной сквозной аналитики и данные полностью не собирались. На старте запустили поиск, но он отработал безрезультатно, поэтому мы его отключили без тени сомнений и взялись за РСЯ, где почти сразу получили продажи.
Денис со стороны агентства с каждой итерацией погружался в проект все глубже. С ним было просто разговаривать, так как он понимал товарную матрицу магазина, маржинальность, сезонность и прочие аспекты бизнеса. Думаю, что именно по причине его погружения через пару месяцев мы вышли на ДРР ≈40% (уточнение: ДРР клиент считает от валовой прибыли, поэтому он выше ДРР по тексту) и повысили прибыль»

Артур Хафизов,, владелец интернет-магазина gunsparts.ru

На базе исторических данных о конверсии, объёме и сезонности спроса из Wordstat мы сделали прогнозы количества заказов и их стоимости, то есть что мы хотели получить от ведения рекламной кампании. Также определили приоритеты, чтобы при минимуме усилий получить максимум результата: прогнозы количества и стоимости заказов

Чтобы не слить деньги в первый же месяц работы, мы учли, что спрос на товары соответствует сезонам охоты, а каждому сезону соответствует своя категория товаров. Поэтому мы составили план запуска товарных категорий в зависимости от времени: План запуска рекламных кампаний

Мы запускали только классические РСЯ и поиск, потому что в Google Ads запрещена любая реклама, которая связана с оружием, а в Директе запрещены все динамические рекламные кампании. Хотели запустить Маркет, но дела там не пошли — слишком высокие цены: Причина отсутствия в Яндекс.Маркет
Отчёт от Яндекс Маркета показывает, что из-за высоких цен там будет сложно конкурировать

По итогу, во второй и третий месяцы мы показывали стабильный рост объёма прибыли без изменений ДРР. А уже в четвёртом месяце сделали 450 тысяч ₽ выручки: Динамика выручки после запуска рекламы

✓ Применили автоматические стратегии — +300 тысяч ₽ выручки

У нас был массив из десятков рекламных кампаний, которыми мы управляли вручную. Это стало проблемой, так как требует постоянного внимания специалиста. Ручное управление целесообразно лишь до тех пор, пока мы собираем данные для внедрения автоматических стратегий.

Вручную ставками в интернет-магазине уже никто не управляет, вместо этого используют внутренние автоматические стратегии. Например, мы устанавливаем цель: удерживать стоимость конверсии 900 рублей — и получаем максимально возможное количество таких конверсий. Если увеличить стоимость до 1500 рублей, конверсий будет больше. Так, путём перебора, можно найти оптимальное соотношение количества и стоимости конверсии.

Но это идеальный сценарий для категорий товаров с одинаковым средним чеком. Если же в одной категории средний чек 20 тысяч ₽, а в другой 2,5 тысячи ₽, то удержание стоимости конверсии не подходит. Нужно использовать оптимизацию кликов по ДРР. Тогда чтобы расходы не превышали 9% от выручки с транзакций, нужно указать это в настройках: Параметры автоматической стратегии Яндекс Директ

Но ДРР — средний показатель и он может отличаться для разных категорий товаров в зависимости от маржинальности и количества отменённых заказов. Вот поэтому важно в одной рекламной кампании собирать товары как минимум с одинаковой маржинальностью — и пересчитывать ДРР для каждой РК.

В итоге после внедрения автоматических стратегий мы снизили ДРР с 23% до 10% и повысили выручку до 740 тысяч ₽. Снижение ДРР после после запуска автоматических стратегий

А после этой небольшой победы наступило лето и сезон охоты на большинство животных закрылся. Изменения сезонности можно заметить и по данным Wordstat: Сезонное снижение спроса
Падение спроса на категории товаров в зависимости от сезона

Спрос на товары упал на 10-25%. Это сильно повлияло на работу кампаний: они перестали набирать необходимое количество конверсий и пришлось временно вернуться к ручному управлению кампаниями. Во время снижения спроса резко начал расти ДРР, поэтому мы были вынуждены срезать охват, чтобы удерживать приемлемый ДРР в 20%.


✓ Нашли 150 тысяч ₽ выручки в релевантности страниц

Когда мы запустили основные категории товаров и рекламных инструментов, решили перепроверить, куда идёт трафик. Так мы хотели найти точки роста в посадочных страницах.

Один из примеров: посетитель переходит на страницу, чтобы купить крышку ствольной коробки, но в каталоге 105 товаров, среди которых рукоятки, накладки, приклады, а нужной детали нет. Но если посмотреть на фильтр слева, то видно, что такая деталь только одна и чтобы страница была релевантная, необходимо применить фильтр: Пример нерелевантной посадочной страницы

Получается, что расходы на рекламу есть, а выхлопа нет. Покупатель скорее закроет страницу, чем будет разбираться, куда ему надо нажать, чтобы найти нужный товар.

Нет ничего сложного в том, чтобы выгрузить все группы ключевых фраз и проверить посадочные страницы: насколько товары соответствуют поисковым запросам и насколько заполнены картинки этих товаров. Этим и занялись: Проверка релевантности страниц
Мы сделали табличку, которая показывает, релевантна ли посадочная страницы объявлению и все ли нужные картинки на месте

Резонный вопрос: почему не проверяли сразу и если собирали кампании с нуля, почему допущены ошибки? Во-первых, клиент постоянно меняет состав листингов, добавляет новые. Во-вторых, ошибаться в рамках допустимого — нормально. Да и часть кампаний мы взяли от предыдущих разработок. После анализа релевантности мы получили такие результаты: Расходы на рекламу неподходящих страниц

Расход бюджета на нерелевантные страницы был всего 10% от бюджета. Но с другой стороны — это 300 тысяч ₽ в год. Поэтому мы отключили нерелевантные объявления и направили деньги на другие РК. В результате мы получили дополнительно ещё 150 тысяч ₽ выручки.

Ну и бонусом, мы лучше изучили сайт клиента, сравнили его с конкурентами и дали много рекомендаций. Например, подключить систему мониторинга цен, добавить изображений товаров, расширить ассортимент и так далее.

✓ Скорректировали модель атрибуции — ещё +100 тысяч ₽ выручки

Для начала поясним, что такое модель атрибуции. Например, покупателю нужен новый приклад для ружья: он набирает в поиске «купить приклад», переходит на наш сайт, смотрит и уходит.

Потом листает ленту ВК, видит наше объявление, переходит и думает: «Ну вроде неплохой, посмотрю ещё цены». Сравнивает цены, видит, что у нас самые дешёвые приклады, набирает в адресной строке адрес нашего магазина и оформляет заказ. И какому каналу в итоге мы присвоим конверсию?
Стандартная модель атрибуции — это последний переход на рекламу, не считая незначимого. Незначимый переход — это вбить адрес в поиск, обновить страницу и другие, которые не показывают объективный источник продажи. В нашем случае переходом бы считалась реклама из ВК.
Стандартная модель не всегда отражает суть. Например, реклама не генерирует покупку напрямую, но участвует в цепочке продажи. В примере это будет реклама в поиске — напрямую ничего не продала, но без неё покупатель бы не узнал о нашем магазине и не увидел бы рекламу в соцсетях.
Корректность стандартной модели атрибуции мы проверяем ещё во время аудита, чтобы не работать с искажёнными данными. Как правило, в большинстве случаев этого достаточно, но за счёт более точного атрибутирования конверсий можно обнаружить ещё 5-15% выручки, которые приписываются другим источникам трафика.

Так мы поступили и сейчас: оставили эту работу напоследок. А когда время пришло, обнаружили, что часть транзакций присваивается платёжным сервисам и редиректу для применения купона. Некорректное определение источника трафикаСкрин из Google Analytics

Это легко починить, нужно лишь задать несколько правил перезаписи в Google Analytics и Яндекс Метрике. В итоге нашли ещё около 10% транзакций, которые приносит контекстная реклама. Мы перераспределили бюджет, повысили охват и получили ещё около 100 тысяч ₽ выручки в месяц.

✓ Запустили поиск и получили совокупный рост до 1,5 млн ₽ за месяц

В июле, на девятый месяц работы над проектом, мы получили рост, который тяжело объяснить. Такого результата мы, признаться, не ожидали: сработало наложение множества причин.

Рост выручки после запуска поисковой рекламы Одна из них — запуск поисковых рекламных кампаний, которые принесли еще 350 тыс. рублей выручки в месяц. На этапе А/Б-тестирования поиск показал отрицательные результаты. Клиент настаивал, чтобы на старте мы работали только с РСЯ. По результатам проекта РСЯ действительно принесли в 2 раза больше выручки, возможно, это характеризует спрос, как импульсивный. Доход и ДРР кампаний на поискеДоход и ДРР кампаний на поиске

Одна из причин — сезонный рост спроса на 10-20% в течение последующих месяцев с июля: Сезонный рост спросаГрафик показывает, как растёт спрос в сезон охоты на некоторые категории товаров

С ростом объёма спроса растёт и конверсия сайта — с 0.27% до 0.37%, а это +37%: Сезонный рост конверсии трафика

Ещё одна причина — запуск поисковых рекламных кампаний. На этапе А/Б-тестирования поиск показал отрицательные результаты. Клиент настаивал, чтобы на старте мы работали только с РСЯ. По результатам проекта РСЯ действительно принесли в 2 раза больше выручки — возможно, это из-за нестабильного спроса. Доход и ДРР кампаний на поискеДоход и ДРР кампаний на поиске

Мы решили попробовать использовать поиск ещё раз — и это принесло дополнительно 350 тысяч ₽ выручки в месяц.

В течение низкого сезона мы копили данные и балансировали экономику рекламных кампаний, пересчитали атрибуцию конверсий, увеличили релевантность листингов и прочие стандартные действия, но в какой-то момент поняли, что начали упираться в стратегию удержания ДРР — это не давало возможности увеличить охват там, где следовало бы.

Мы решили пересчитать экономику бизнеса и перенести фокус клиента с удержания ДРР на максимизацию прибыли, то есть ориентироваться именно на то, сколько сможем заработать. Мы выгрузили данные о прибыли из RetailCRM и сопоставили их с расходами из Яндекс Метрики, чтобы посчитать чистую прибыль и далее ориентироваться на неё.

Артур Хафизов

«Через несколько месяцев попробовали снова вернуться к поиску, т.к. уперлись в потолок. К тому времени у нас начал снижаться сезон и ДРР вырос до ≈70%, а прибыль упала в два раза до ≈120 тыс. Начали разбираться и искать точки роста, Денис исследовал посадочные страницы, способы доставки, цены и сравнил их с конкурентами. Нашли недочеты. Скорректировали модель присвоения конверсий каналам, в результате чего увидели более объективную картину. И в результате комплексной работы на девятый месяц мы вышли на желаемый уровень ДРР, получив ≈500 тыс., прибыли!
Ранее у меня таких результатов по рекламе никогда не было. Все это плоды планомерной оптимизации и погружения, погружения и еще раз погружения в бизнес. Благодарю Дениса и Кирилла за ответственное отношение к рекламным кампаниям!»

Артур Хафизов,, владелец интернет-магазина gunsparts.ru

По итогу расчётов мы поняли, что стоит рискнуть и купить более дорогие ключевые слова на поиске и поднять ставки на РСЯ. И это принесло свои плоды. На графике видно, как растет стоимость клика с пиком на девятом месяце и одновременно снижается ДРР ниже 10%. Снижение ДРР при росте стоимости клика

✓ Какие выводы из этого кейса нужно сделать собственникам бизнеса и специалистам

Мы достигли выручки 1,3 млн рублей только на 9 месяц и это был нелинейный рост. Наверное, мы могли бы достичь этих показателей раньше, если бы убедили клиента запустить поиск на 3-5 месяце работы и пересчитать экономику проекта в привязке к чистой прибыли. Но по опыту работы над другими проектами мы знаем, что вряд ли бы это сильно ускорило динамику: высоких KPI удаётся достичь только спустя N протестированных гипотез, правильных решений и ошибок.

Да, мы используем стандартные инструменты — ничего сверхъестественного. Но если бы работать с ними было просто, клиенты не приходили бы в агентства, где над проектом работают минимум три человека: специалист, старший специалист и тимлид. А агентства не испытывали бы трудности с наймом и обучением сотрудников. Главная сложность не в умении собрать ключевые слова или запустить рекламу, а в умении провести анализ, найти точки роста, сформулировать и протестировать гипотезы — и так по кругу.

Если с вашей контекстной рекламой что-то не так, вот стандартные рекомендации по проверке и оптимизации кампаний:

  1. Проверьте аналитику: цели работают правильно, а конверсии в системах аналитики совпадают с реальными заявками и продажами в CRM. Настройте электронную коммерцию.
  2. Протестируйте все виды рекламных кампаний: обычные поисковые и РСЯ кампании, динамический ретаргетинг (смарт-баннеры) в Яндексе и Google, Яндекс.Маркет и Google Shopping, умные торговые кампании в Google Ads, DSA в Google Ads.
  3. Изучите базовые срезы в динамике: рекламные кампании, группы и ключевые слова, регионы и города, пол и возраст и т.д. Смотрите ключевые метрики: стоимость лида и заказа, конверсия в покупку, процент отказов и т.д. — и на их основе перераспределите бюджет с неэффективных сегментов на эффективные.

Если что-то не получается или хотите, чтобы мы помогли разобраться — оставляйте заявку. 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.

Кейсы
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 волшебные рецепты, 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 автозапчастей
2018 год

Интернет-магазин автозапчастей

  • Тогда и сейчас: взгляд предпринимателя на перемены для бизнеса за 20 лет.
  • «Узкие места», где магазин теряет деньги в контекстной рекламе.
  • Эволюция веб-аналитики от простого отчета до отслеживания LTV.
  • Влияют ли маркетплейсы на рынок автозапчастей.

Результаты

250 000 Р

Выручка на старте

1250 000 Р

Выручка через год

Мнение клиента

Сергей

«В агентство 1jam.ru пришел с проблемой высокой стоимости лида и некорректной аналитикой, в которой мы не могли соотнести эффективность рекламных каналов с их расходами. Специалисты агентства составили индивидуальную модель присваивания конверсии каналам, внедрили электронную торговлю, нашли проблемы в учете Google Analytics и исправили их. Было интересно, что мы получили матрицу нашего текущего и возможного охвата в разрезе марок автомобилей и категорий запчастей, из которой сделали выводы о расширении. Сейчас планомерно расширяем охват и снижаем стоимость лида, сейчас объем выручки с контекстной рекламы составляет 400-600 т.р. в месяц»

Сергей Шумаев, директор city-tuning.ru
opt@city-tuning.ru
Подтверждающий документ от 2018 года

Интернет-магазин садовой техники
2018 год

Интернет-магазин садовой техники

  • Исследовали сезонность каждой категории товаров и последовательно запускали их.
  • 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

Интернет-магазин детских игрушек
2016 год

Интернет-магазин детских игрушек30 000 товаров

В проекте >30 тысяч товаров и вручную все семантическое ядро собрать просто невозможно, поэтому мы автоматизировали сбор ключевых слов и разработку рекламных кампаний, подробности внутри.

Воронка продаж

324 000 Р

Рекламный бюджет на Х период Х кампаний

15%

CTR

38 900 

Кликов с поиска

600

Транзакций

1 542 000 Р

Выручка

Мнение клиента

Михаил Овчинников

«Активная работа над контекстной рекламой велась в течение полугода, за это время специалисты 1jam.ru испробовали несколько основных подходов к разработке рекламных кампаний и настроили полноценную аналитику. В итоге мы нашли сегменты ключевых слов и товаров, которые работают в плюс, точные наименования и цифры сказать не могу из-за соображений безопасности, но никакого чуда в них нет. Во многих категориях товаров мы столкнулись с серьёзной конкуренцией, что заставило по-новому посмотреть на свой ассортимент, цены и увидеть множество ошибок в юзабилити сайта - теперь работаем над их исправлениями.
В плане сотрудничества хочу отметить основательность и глубину подхода специалистов, по большей части все делалось точно и в сроки. На текущий момент мы взяли паузу, чтобы доработать дизайн и ассортимент, но позже снова вернемся к работе.»

Михаил Овчинников, директор jili-bili.ru
info@jili-bili.ru
Подтверждающий документ

Интернет-магазин запчастей Apple
2015 год

Интернет-магазин запчастей Apple

Дано: 7 моделей айфонов, 60 моделей макбуков и 20 категорий запчастей. Итого: 67х20=1340 страниц. Внутри кейса развернутое описание хронологии рекламной кампании.

Воронка продаж

280 000 Р

Рекламный бюджет на Х период Х кампаний

16%

CTR

25 935 

Кликов с поиска

1,5%

Конверсия

390

Транзакций

638 000 Р

Доход

Мнение клиента

Директор компании

«Работаем с Jam уже год, в частности, с Павлом, могу рекомендовать данного специалиста, у него действительно высокий уровень экспертизы. Павел помогает не только с настройкой контекстной рекламой, но и со всеми процессами, которые ее касаются, вместе, мы реализовали нестандартные решения с каталогом, YML и ретаргетингом. Также хочу отметить, что мы постоянно улучшаем рекламную кампанию и опираемся в своих решениях на реальные цифры, вроде, ROI и LTV, сейчас делаем расширение на весь рынок России. Результаты позитивные, спасибо!»

Игорь Моторин, директор компании, support@youroptibay.ru
Подтверждающий документ

смотреть все работы

Оставьте заявку

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

Менеджер проектов Александр
Александр

Менеджер проектов



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