Facebook и Instagram для интернет-магазина дизайнерских товаров с ROMI 221%

• История проекта
• Анализ
• Правильная настройка рекламы в Facebook и Instagram
  • Разработка единой карты UTM-меток
• Определение основной ЦА для таргетированной рекламы.
  • Таргетинг по полу и возрасту
  • Геотаргетинг
  • Создание рекламных аудиторий в facebook
  • Рекламная структура в инфографике
  • Медиа-планирование рекламного контента
• Тестирование настроек и оптимизация рекламы в Facebook и Instagram
  • Анализ и оптимизация
  • Результаты и выводы
  • Окупаемость рекламы в Facebook и Instagram
• Таргетированная реклама в Facebook: делать или бояться?

История проекта

Клиент — крупный интернет-магазин дизайнерской мебели и предметов интерьера. В основном это дизайнерские товары высокой ценовой категории. Но ассортимент настолько разный, что в одном каталоге на 16 000 наименований соседствуют и безделушки за 300 рублей и обеденный стол за 800 000 рублей.

По статистике последних 3 месяцев средняя сумма заказа 16 570 рублей. Выручка интернет-магазина около 11 млн рублей в месяц.

Целевая аудитория клиента:

• дизайнеры интерьера;

• оптовые закупщики;

• конечные потребители: люди высокого и среднего достатка, часто жители элитных коттеджных поселков;

• владельцы ресторанов и кафе.

В работе несколько рекламных каналов: контекстная и таргетированная реклама.

В статье мы рассмотрим Facebook и Instagram. Работа над ними позволила применить интересные таргетинги в сочетании со специально подобранным контентом и достичь увеличения ROMI в 3 раза.

Анализ

С чего начинается эффективная реклама в Facebook? Правильно, с анализа.

Мы исследовали трафик с рекламы Facebook и Instagram за год с 01.03.2016 по 31.03.2017.

• затраты: ~ 870 666 рублей

• заказы: 95 шт. на сумму 3 735 808 рублей

Процесс анализа гладким не был:

• системы отслеживания звонков тогда еще не было у клиента;

• не везде были проставлены UTM-метки (поэтому смотрели данные по отчету Рекламные системы);

• клики в рекламном кабинете значительно превышали число визитов в Метрике.

Мы установили наш модуль электронной коммерции и настроили аналитику заново.

Копнув глубже, мы поняли, что значительные заказы были только в период зимних распродаж:

	Декабрь 2016	Январь 2017
Заказы, шт	13	13
Сумма, руб	1 840 496	651 500

Ноябрь и февраль по продажам были хуже новогоднего SALE — 599 234 и 197 098 рублей соответственно. Остальные месяцы по данным веб-аналитики давали продаж в среднем 150 тысяч рублей.

Под новый год продажи взлетают у всех, каждый магазин старается удивить клиента скидками, ассортиментом, специальными условиями, сыграть на праздничной лихорадке.

Рекомендуем при анализе эффективности разделять обычные и праздничные месяцы.

Судите сами — очень просто фотографировать хоть на Nikon, хоть на айфон, хоть на спичечный коробок, если солнечно и яркая красотка позирует на песочке острова Баунти. Совсем другое дело, когда в 9 вечера осенним дождливым днем вы пытаетесь запечатлеть кого-то похожего на персонажа из Сумерек.

И в фотографировании, и маркетинге — нужен профи с поставленной техникой и опытом работы.

Легко делать крутые KPI в новогоднюю 80%-ю распродажу с классным товаром. Попробуйте показать результат без скидок на обычный товар в мертвый сезон. В мае, когда все жарят шашлыки и в июне, когда голова забита только отпуском:)

И что делать, если не предвидится глобальных распродаж с чумовым ассортиментом? Выжать из рекламы по-максимуму, оптимизировав затраты!

Правильная настройка рекламы в Facebook и Instagram

Поставленные задачи:

1. Уменьшить цену заказа;

2. Увеличить показатель ROMI;

3. Протестировать таргетинги и выявить лучшие и худшие;

4. Построить оптимальную рекламную структуру.

Если писать историю этого кейса крупными мазками, то мы:

• разработали систему UTM-меток

• определили основную ЦА для таргетинга по полу, возрасту, географии

• создали различные рекламные аудитории: по интересам, должностям, покупательскому профилю, настроили ретаргетинги, залили базы и создали аудитории look-alike

• составили медиа-план рекламного контента относительно настроек: товарные подборки, баннеры под товарные категории, распродажи, ЦА

• провели тестирование настроек

• снизили цену клика и продажи

• постоянно анализировали результаты и вносили корректировки

• постоянно работали над оптимизацией рекламных кампаний и добились поставленных целей

Разработка единой карты UTM-меток

Карта UTM-меток нужна для тестирования большого количества настроек в сочетании с различным контентом. Структура utm - метки выглядела так:

• utm_source - плейсмент, например Facebookcpc = лента Facebook, оплата за клик;

• utm_medium - содержание рекламной кампании, например sale_20april = Распродажа от 20 апреля;

• utm_content - содержание объявления, например common = общее объявление;

• utm_campaign - кампания, например cottage_mix = геотаргетинг на несколько топовых коттеджей. Определение основной ЦА для таргетированной рекламы.

Определение основной ЦА для таргетированной рекламы.

Настройки пола, возраста, города есть во всех таргетированных системах в соц.сетях. Ограничив показы по ним, можно здорово сэкономить. Особенно если вы собираетесь тестировать много новых настроек. Единственное, где можно обойтись без ограничений — это ретаргетинг. Здесь можно взять всю аудиторию, но делать отдельные ретаргетинговые РК с разным набором пол/возраст/регион.

Таргетинг по полу и возрасту

Идем в стандартный отчет Метрики и видим аудиторию, которая чаще всего совершает покупки:

*Скриншот по продажам с разбивкой по полу и возрасту по всем типам трафика

Данные совпали с видением клиента.

Для нашей РК мы выбрали ядро аудитории — женщины 25 - 45 лет.

В качестве теста мы также запускали рекламные кампании на мужчин 25 - 45 лет.

Так как это был своего рода риск, мы взяли только те таргетинги, которые приносили конверсию у женщин. Чтобы попасть в цель, мы также подобрали специальные товары и баннеры, которые пользовались успехом у немногочисленной мужской аудитории сайта.

Мы понимали, что двигаемся по верному пути: сумма заказов увеличилась по сравнению с предыдущим периодом.

Геотаргетинг

*Скриншот по продажам с разных регионов по всем типам трафика

Интернет-магазин работает по всей России, но основные продажи в Москве.

Новые рекламные кампании мы сразу делили на 2 геотаргетинга - на Москву, Россию (для некоторых ретаргетинговых РК). Больший рекламный бюджет был на РК по Москве.

Затем в качестве теста мы решили запустить отдельные  рекламные кампании на Сочи и Санкт-Петербург. Для тестирования мы выбрали успешные настройки таргетинга, которые принесли больше всего заказов по Москве. К сожалению, продаж по Сочи и Санкт-Петербургу это не принесло, выключили тестовые РК.

Создание рекламных аудиторий в facebook

1. геотаргетинг с радиусом 1 км на торговые центры: Твинстор, Экспострой, Арт Плей, Румер, 3 Кита;

2. геотаргетинг на элитные коттеджные поселки. Список предоставлен клиентом;

3. таргетинг по интересам;

4. таргетинг по должностям (пример: дизайнеры интерьера) и областям изучения (дизайн интерьера);

5. ретаргетинг: по разделам сайта, по этапам воронки продаж и на тех, кто добавлял товары в избранное;

6. аудитории по базе номеров телефонов и базе email. И похожие аудитории (Look-ALike);

7. таргетинг на сообщества конкурентов;

8. таргетинг по доходу: тратам в Facebook, образу жизни и пр.

Рекламная структура в инфографике

                                                                                                                                                                    

*Полный размер можно посмотреть здесь

  

Важно тестировать различные сочетания “объявление-настройка”. Чем уже аудитория, тем точнее должен быть рекламный посыл. Поэтому не рекомендуем обходиться одним и тем же объявлением для всех аудиторий.

Медиа-планирование рекламного контента

Под различные настройки мы подбирали свой контент.

Например: для мужчин-бизнесменов это были подборки офисных столов, подставки под визитки и т.д

Для рестораторов — постеры, подносы, декор холла и пр.

Для женщин с высоким уровнем достатка, привыкшим постоянно следить за собой — зеркала “в пол”, коробочки для драгоценностей, туалетные столики и пр. Эффективность зависела не столько от настройки, сколько от самого контента.

Тестирование показало, что CTR (кликабельность объявления) и конверсии на сайте были выше у баннеров и подборок, где мы показывали товар в интерьере. Использование фото товара на белом фоне давало худший результат и клики обходились дороже.

Тестирование настроек и оптимизация рекламы в Facebook и Instagram

Этапы проработки РК:

1. Мы выбирали таргетинг;

2. Дизайнер рисовал баннеры;

3. Выгружали ТОП товаров по данным 1С по сегменту;

4. Запускали кампанию на неделю;

5. Анализировали затраты и продажи по данным веб-аналитики;

6. Принимали  решение:

• Кампании, по которым был хороший трафик и сумма заказов превышала расходы, мы оставляли в работе. Либо с той же ценой за клик, либо повышали.

• Кампании, по которым не было заказов, но был хороший перспективный трафик, мы оставляли в работе, снижали цену клика до минимума  10 - 20 центов.

• Если кампания не приносила ни трафика, ни заказов, мы ее отключали и не использовали.

Управление ставками

В ранее настроенных рекламных кампаниях не было четкой логики назначения ставок. Стратегия назначения ставок была автоматическая. Цена клика  от 1 цента до 1,5 доллара. Дневной бюджет от 20 до 100 долларов.

Так как автоматическую стратегию назначения ставок невозможно контролировать, мы выбрали ручную стратегию и ориентировались на показатели рекламной кампании. Для всех новых кампаний мы назначали цену за клик 50 центов и бюджет в день 5 долларов. После тестирования стратегия ставок и трат у каждой РК назначалась своя.

График снижения цены клика:

Цена за клик снизилась с 1,17$ до 0,07$, при этом количество трафика не пострадало, а ROMI увеличился. Об этом подробнее в пункте “результаты”.

Анализ и оптимизация

Система веб-аналитики проекта

Улучшение показателей без отслеживания невозможно. Поэтому мы ввели систему мониторинга с постоянной оптимизацией трудозатрат и регулированием бюджета:

• фиксация выполненных задач с учетом времени;

• постоянный контроль раз в неделю и внеплановые исследования пиков или спадов продаж;

• отслеживание результатов по UTM-меткам;

• прослушивание звонков в Callibri;

• сверка с 1С.

Планирование задач было очень гибким. Мы всегда понимали, на что нужно тратить больше времени и денег, а от чего стоит отказаться.

Инструменты аналитики фиксировали заказы. Далее данные поступали в 1С. На выходе мы получали оплаченные заказы.  

После попадания заказов на сайт были потери. Это нормальная практика, с которой сталкивается любой интернет-магазин. Такое бывает из-за ошибок в процессе обслуживания или просто потому, что покупатель передумал. Поскольку фактические оплаты отличались от суммы заказов в 1С, мы полезли вглубь воронки продаж.

Исследование воронки продаж

Мы провели исследование воронки продаж примерно за два месяца на выборке из 319 заказов. Если принять данные по заказам в Метрике за 100%, то в 1С поступило 82% заказа, а в итоге было оплачено всего 33% заказов от данных Метрики.

Как видно из воронки продаж, 67% заказов так и не было оплачено. Необходимо было разобраться, почему происходит такая потеря заказов.

После попадания заказов в 1С менеджеры связывались с покупателями. По данным прослушивания звонков мы узнали, что:

• больше половины вопросов о наличии товара имело отрицательный ответ, даже если на сайте отображалось наличие;

• срок доставки в реальности был почти всегда выше озвученного на сайте (30-60 дней, если товара не было в наличии).

Анализ прослушивания звонков по рекламному трафику в Callibri дал такую воронку: из 213 звонков получилось 18 заказов на сумму 900 009 рублей по данным из 1С (в системы аналитики эти данные не попали, менеджеры оформляли заказы сами).

В результате анализа воронки продаж делаем вывод, что со стороны клиента есть недоработки на сайте интернет-магазина. Клиент согласился, что есть над чем работать и что количество оплаченных заказов можно увеличить, если исправить недоработки на сайте.

ТОП лучших и худших настроек и объявлений

Настройки, которые хорошо работают:

1. Таргетинг по интересам дизайна интерьера;

2. Общие интересы (Покупки, мебель и т.д.);

3. Таргетинг на разделы сайта зеркала и интерьер;

4. Общий ретаргетинг;

5. Интерес обустройство дома.

Лучше всего работает такой рекламный контент:

1. Товарные подборки;

2. Общее распродажное объявление (сроки и условия распродажи);

3. Распродажное объявление по категориям зеркала и интерьер.

Больший % отказов и меньшее количество продаж у настроек:

1. Геотаргетинг по коттеджным поселкам и торговым площадкам;

2. Таргетинг на мужчин 25 - 45 лет (хоть и использовались те настройки, которые давали продажи у женщин);

3. Регионы кроме Москвы: в частности Санкт-Петербург и Сочи;

4. Таргетинг по тегам конкурентов;

5. Ретаргетинг по целям Метрики:

• Положили в корзину, но не купили;

• Посетители сайта 30 дней назад;

• Посетители сайта 180 дней назад.

Самые неэффективные объявления:

1. Общее объявление (презентация бренда);

2. Распродажное объявление на категории свет и посуда.

Когда мы оценивали результаты, то считали по каждой настройке количество звонков по Callibri, сумму продаж по Метрике, фактические продажи по 1С.

Не по всем настройкам были продажи. Частая причина этому — недостаточно трафика для правильной выборки.

Когда трафика по настройке было мало — мы оценивали ее перспективность по участию в конверсионных путях (отчет в Google Analytics) и считали достигнутые цели: добавления в корзину, в избранное.

Такой подход позволяет постоянно оптимизировать показатели рекламы.

Результаты и выводы

Мы захотели посмотреть на данные в динамике и сделали сравнение 5 периодов. За данные продаж брали заказы из электронной коммерции без учета конвертации в реальные оплаты и без продаж по телефону. Рекламные вложения брали без учета стоимости работ.

Период**, 2017 год	Количество заказов, шт	Потрачено бюджета	Продажи по данным  веб-аналитики*	Цена заказа (траты/количество заказов)	ROMI, %
март 2017	1	113 877	28 140	113 877	-75
с 1 по 19 апреля	-	36 047	-	-	-
с 20 по 30 апреля (начали работать)	5	26 846	78 720	5 369	193
май 2017	14	160 991	599 345	11 450	272
июнь 2017	8	116 938	301 534	14 617	157

*данные из отчета Метрики Метки UTM.

**Мы начали работать с рекламными каналами клиента с  20.04.2017.

В результате проделанной работы мы достигли цели:

1. Уменьшили цену заказа с 113 887 до 14 617 рублей;

2. Увеличили показатель ROMI с -75 до 157%.

И решили следующие задачи:

1. Протестировали таргетинги и выявили лучшие и худшие;

2. Построили оптимальную рекламную структуру.

Формула расчета ROMI:

ROMI = (Продажи по данным веб-аналитики - Расход бюджета) / Расход бюджета * 100%

ROMI (за период нашей работы, 20.04.17-30.06.17) = (979 599 - 304 775) / 304 775 * 100% = 221%

Окупаемость рекламы в Facebook и Instagram

Так эффективна ли была реклама в Facebook и Instagram для бизнеса? Посчитаем за период нашей работы: с 20.04.17 по 30.06.17.

Принимаем во внимание:

• данные исследований, что примерно 33% заказов из отчета электронной коммерции оплачиваются, т.е. сумма в кассе ~ 212 564 рублей;

• данные Callibri: из 18 оплаченных заказов, не учтенных в Метрике, было 4 из Instagram на сумму 115 004 рубля, итого получается 327 568 рублей;

• по данным, предоставленным заказчиком, маржа с продукции составляет в среднем 27%, т.е. себестоимость 73% = 260 002 рубля;

• стоимость наших работ по данному источнику составляла 50 433 рубля, вместе с бюджетом это 356 167 рублей.

Рассчитываем ROI =(Сумма оплаченных заказов - Себестоимость) / Затраты на маркетинг * 100%

ROI = (327 568 - 260 002) / 356 167 * 100% = 18,97 %

Так как цифра меньше 100%, то вложения не окупились.

Вывод: какой бы ни был качественный трафик, дойти до конца воронки может только часть продаж, которые вы видите в Метрике (помимо существующей всегда погрешности данных). В нашем случае оплачивалась треть поступающих заказов.

Для улучшения окупаемости нужно прорабатывать все этапы воронки продаж и все бизнес-процессы компании. Иначе опасно увеличивать рекламный бюджет и проводить глобальные эксперименты.

Таргетированная реклама в Facebook: делать или бояться?

1. У Facebook есть неочевидные особенности настройки:

1.1 создавая комплекс интересов по какой-либо тематике, вы можете увидеть в рекомендуемых довольно любопытные таргетинги. Иногда приходится часами подбирать такие комбинации таргетингов, чтобы всплыл нужный вариант в рекомендованных;

1.2 если вводить названия конкурентов, особенно если они крупные, можно натолкнуться на то, что они есть в списках таргетингов. Т.е. аудиторию подписчиков конкурентов можно использовать для настройки аудитории, это действует только для крупных страниц. Но и в этом случае необходимо идти по порядку от самых важных до менее подходящих таргетингов, иначе нужные могут исчезнуть из списка рекомендованных, а вручную их часто не найти;

1.3. Facebook подсовывает зарубежные таргетинги на английском языке в рекомендованных. На русскоязычную аудиторию следуют добавлять их в последнюю очередь, иначе вскоре будет подбираться только зарубежная аудитория:

1.4. если не обновляете аудиторию и не используете новую, Facebook будет стараться показывать рекламу тем, кто уже реагировал на нее. Через несколько месяцев эффективность рекламы значительно снизится. А если не исключите текущую аудиторию своего аккаунта, то реклама будет показываться чаще всего вашим подписчикам;

1.5. если запускать рекламу на все места показов сразу, львиная доля расходов придется на Instagram. Люди активнее реагируют на рекламу в Instagram, чаще происходят случайные нажатия, чем в ленте Facebook. В результате рекламная система будет стараться показать рекламу именно в Instagram. В рекламной системе Audience Network цена клика меньше, чем в ленте Facebook, но случайных нажатий больше, а значит % отказов выше (из-за рекламы в приложениях). Поэтому рекомендуется разделять плейсменты:

Кроме прочего, отделив Instagram вы сможете получать клики чуть ли не за копейки, особенно, если у вас качественный и яркий контент. Реклама в Instagram молодая. Несмотря на то, что она построена на основе Facebook, есть четкое ощущение, что работает она менее стабильно и менее точно.

2. Facebook проблемный, его тяжело поддерживать:

2.1 у Facebook меньше автоматических инструментов, чем у Яндекс.Директ и Google Adwords. Встроенный инструмент Facebook Power Editor не очень удобен, тормозит и не все может;

2.2 даже если вы выберите геотаргетинг “Москва”, на вашу рекламу могут кликнуть пользователи из другой страны. Как нам ответили представители Facebook, это туристы, которые на данный момент находятся в Москве. Чтобы исключить пользователей из других стран, иногда необходимо в настройках аудитории указывать язык таргетинга - русский:

Также есть такое явление как скликивание ботами, с этим тоже нужно разбираться;

2.3 при копировании большой группы объявлений или при любой другой непонятной причине Facebook может заглючить и вы потеряете выполненную работу;

2.4 аудитории лучше всего создавать с нуля через раздел Аудитории. Так как при копировании однотипных групп объявлений, если необходимо расширить аудиторию и сохранить ее как новую, возникают проблемы. Аудитория может не сохраниться как новая и не отобразиться в общем списке аудиторий:

2.5 у Facebook нет официальной российской техподдержки. Чтобы добиться рассмотрения заявки (заблокировали аккаунт из-за жалоб пользователей, объявление ошибочно не проходит модерацию и пр.) иногда уходят дни, и нужно знать, куда писать: стандартные формы обращений справочного центра чаще всего дают лишь автоответ. Иногда отвечают только тогда, когда напишешь на английском.

Мы обращаемся в зарубежную поддержку, там дружелюбные отзывчивые ребята, правда говорят на ломаном английском.

Рекомендуем доверять настройку таргетированной рекламы профессионалам. Иначе ошибочно можно заключить, что данный канал не работает, хотя возможно не всё учтено в настройках. Facebook и Instagram давали по нашему опыту хороший отклик в медицинской тематике и в области бизнес-услуг и литературы. 

Кстати, как насчёт идеи попробовать этот инструмент? Заполните форму ниже, если хотите получить персональное предложение.