Кейс Google Shopping: интернет-магазин товаров для ухода за детьми (NDA)
Результаты
15.08.2018 — 15.10.2018 (до) | 16.10.2018 — 16.12.2018 (после) | Изменения | % изменений | |
ROAS | 294% | 546% | +252% | +86% |
Коэф. конверсий | 6,36% | 10,27% | +3,91% | +61% |
Конверсии | 204 | 146 | -58 | -29% |
Ср. маржа | 38,80% | 40,07% | — | — |
ROMI (Shopping) | 32% | 153% | +121% | +378% |
Net profit (Shopping) | 1706,48$ | 2900,71$ | +1194,23$ | +70% |
Вводная информация
Клиент: интернет-магазин товаров для ухода за детьми (NDA).
Регион: США.
Услуга: создание и оптимизация рекламных кампаний в Google Ads (Shopping, поиск, ремаркетинг).
Клиент обратился с задачей увеличить дохода. Рекламные кампании работали достаточно давно, на первый взгляд результаты были неплохие. Кампании Shopping приносили в месяц около 9000$ дохода, но вот что говорил клиент:
«Нам нужно увеличить доход, потому что если вычесть затраты на рекламу (3000$) и учесть нашу маржинальность (в среднем 30-35%), то мы работаем в небольшой плюс… А хочется зарабатывать больше. Вот если бы вы смогли увеличить доход на 1500-2000$ в месяц — это нас бы устроило»
Рабочий процесс
Результаты за 2 месяца до оптимизации:
Работают только кампании Shopping, доход за 2 месяца составляет 17 000$, ROAS — 293%.
Работа над аккаунтом началась с аудита. Технических ошибок не было; две кампании были настроены на отдельные категории — детское питание и подгузники. Трафик по большей степени релевантный. В кампаниях было разделение товаров на релевантные группы. Но для них были выставлены одинаковые ставки. Маржинальность каждого товара при установке Max CPC не учитывалась.
Дневной бюджет был разделен между двумя кампаниями. Для кампании детского питания бюджет был выше при большем показателе Conv. value — выглядит весьма логично.
Но без учета маржинальности мы не могли сделать расчет конечной прибыли и ROMI, а без них никак не получится сделать финальный вывод об эффективности работы аккаунта.
Чтобы решить эту задачу, мы использовали софт Panda ppc micro management. Панда добавляет к товарам маржинальность и определяет фактическую прибыль или убыток по каждому товару в частности, и по всей работе кампании в целом.
Заодно Panda рассчитывает Target CPC для каждого товара:
На скрине выше — результаты работы кампании в сентябре, за 1 месяц до оптимизации. Эта кампания приносила больше дохода и, соответственно, тратила больше бюджета. И как показал анализ, на самом деле РК работала в минус последние несколько месяцев: в сентябре (в это время бюджет для нее был увеличен) Profit/loss составил -653$, а ROMI равен -36%.
Вторая кампания показывала значительно лучшие результаты и работала в плюс — из-за этого клиент долго и думал, что все работает не так уж плохо.
После оценки работы кампаний мы решили изменить цели оптимизации аккаунта:
нашей главной задачей стало увеличение ROMI и прибыли по обеим категориям
А значит, изменилась и стратегия. Теперь ее основные пункты выглядели вот так:
- Остановить товары, которые работают в убыток, исходя из данных, рассчитанных Panda. Таких оказалось 3 штуки — они тратили бОльшую часть бюджета.
- Добавить кампании по ремаркетингу + RLSA (динамические кампании).
- Добавить кампании Shopping Remarketing, ведь в этой нише очень важны повторные покупки, да еще и конкуренция огромная. Из-за этого нам было важно получить максимальный Search Impression Share для пользователей, которые уже были на сайте.
- Расширить список минус-слов.
- Понизить ставки на товары с низким ROI и высоким Loss.
- Повысить ставки на товары с высоким ROI и высоким Profit.
- Установить корректировки ставок по местоположениям.
- Создать брендовые поисковые кампании.
- Последовательно масштабировать аккаунт.
После реализации новой стратегии мы получили такие результаты:
Результаты, согласно данным из Google Analytics (для Shopping кампаний):
- ROAS для торговых кампаний за 2 месяца работы составляет 546%;
- доля Revenue кампаний в Shopping — 70%.
Остальные кампании (Search + Remarketing) показали ROAS на уровне 1075%. Результаты стали заметно лучше!
Помимо хороших показателей в Google Analytics, мы получили и более приятные результаты по метрикам ROMI и net Profit:
Как видно из рисунка:
- общий Profit/loss составляет 2900,71$;
- ROMI равен 153%.
Такие результаты позволили клиенту зарабатывать с помощью контекстной рекламы.
Подведем итоги
Позитивный результат был достигнут благодаря:
- Правильно поставленной цели, которая помогла выстроить правильную стратегию (достижение позитивного ROI, потом масштабирование).
- Грамотный микроменеджмент благодаря софту, который использует компания.
- Фокус на росте бизнес показателей ROI и net Profit.