Регистрация временно закрыта

Кейс Google Shopping: медицинское оборудование (NDA)

15.01.2019
3 минуты
Кейсы,
520

Результаты

 

10.01.2017 — 12.31.2017

(до)

05.01.2018 — 07.30.2018

(после)

Изменения

% изменений

ROAS

147%

361%

+214%

+145%

Коэф.конверсии

3%

4,62%

+1,62%

+54%

Conversions

1 600

2 353

+753

+47%

Средняя маржа

31,45%

32,85%

ROMI (Shopping)

-31%

+54%

+85%

Net profit (Shopping)

-$6,782

+$8,705

+$15,487

Вводная информация

Клиент: интернет-магазин медицинского оборудования (NDA).

Регион: США.

Услуга: создание и оптимизация рекламных кампаний в Google Ads (Shopping, поиск, видео, ремаркетинг).

Рабочий процесс

Впервые мы начали переговоры еще за год до фактического начала работы: тогда клиент выбрал другое агентство и начал сотрудничать с ним. Спустя 4 месяца он не получил ожидаемый результат и вернулся обратно к Penguin-team. 

Задача была ясна: увеличить net  Profit и ROI аккаунта в Google Ads.

Мы начали с аудита: технически все было сделано хорошо и без критических недочетов. А вот с точки зрения маркетинга и стратегии ошибки были посерьезнее: 

  1. Реклама была настроена не на продукты, а на категории.
  2. Не было разделения на alpha/beta-кампании.
  3. Были построены достаточно общие поисковые кампании, которые работали на слишком широкую аудиторию.

Google Analytics не показывала явного плохого результата: 

Из данных выше можно сделать такие выводы:

  1. Общий ROAS за 3 месяца работы составляет 45 721$ (Revenue) / 30 983$ (Cost) = 147%. На первый взгляд, неплохо!
  2. Доля Revenue кампаний в Shopping (первая РК на скрине) составляет 95,05%, а ROAS 194% (на 25% выше, чем средний по аккаунту). То есть кампании в Shopping генерировали главную долю дохода с достаточно высоким уровнем ROAS. Хм, тоже приятно.
  3. Остальные кампании (поисковые) показали слабые результаты: ROAS 2 262$ (Revenue) / 8 637$ (Cost) = 26%. Получается, что рекламодатель на 3 вложенных доллара в рекламу возвращает 1 — это нехорошо!

На первый взгляд все выглядит некритично, ведь если из оборота 45 721$ вычесть цену товаров 30 983$, мы получим «прибыль» 14 738$. Только вот в этой «прибыли» не учтена маржинальность , которая может составлять от 15% до 50%, в зависимости от продукта. И это в корне меняет дело. 

Без учета маржинальности нельзя сделать расчет конечной прибыли и ROMI, а без этой информации невозможно делать выводы об эффективности работы аккаунта.

Чтобы решить такую задачу, мы использовали Panda ppc micro management — инструмент собственной разработки, созданный специально для грамотного ведения кампаний Google Shopping.

Panda позволяет добавить маржинальность к продуктам магазина и определить фактическую прибыль или убыток по каждому товару в частности и по всей работе кампании в целом.  А заодно рассчитать Target CPC для каждого товара.

Как видно на скрине:

  • общий Profit/loss составляет -6 782$ — это значит, что потери в Shopping составляли 2 260$ в месяц;
  • ROMI равен -31%;

И эти данные показывают, что магазин несет не только очевидные потери в поисковой рекламе, но еще и в торговых кампаниях.

Учитывая ситуацию, мы разработали новую стратегию на основе накопленных данных. Вот ее основные пункты: 

  1. Разделить товары по alpha- и beta-кампаниям для более гибкого управления.
  2. Добавить кампании по ремаркетингу + RLSA.
  3. Расширить список минус-слов.
  4. Понизить ставки на товары с низким ROI и высоким Loss.
  5. Повысить ставки на товары с высоким ROI и высоким Profit.
  6. Отключить кампании в Search, пока не будет достигнут позитивный ROI в Shopping.
  7. Последовательно масштабировать аккаунт.

После реализации новой стратегии мы получили следующие результаты:

  1. Общий ROAS за 3 месяца работы составляет 69 414$ (Revenue) / 19 221$ (Cost) = 361%.
  2. Доля Revenue кампаний в Shopping (первые 4 кампании на скрине) составляет 84%, а ROAS = 381% (на 10% выше, чем средний результат по аккаунту).
  3. Остальные кампании (поиск и ремаркетинг) показали ROAS = 10 227$ (Revenue) / 2 837$ (Loss) = 358%.

Как видно, результаты стали заметно получше. Помимо приятных показателей в Google Analytics, мы получили и хорошие показатели  ROMI и net Profit:

  • общий Profit/loss составляет 8 705$ — это значит, что прибыль в Shopping составляет 2 901$ в месяц;
  • ROMI равен 54%;

И вот такие результаты уже позволяют клиенту зарабатывать с помощью контекстной рекламы!

Подведем итоги

Результат был достигнут благодаря 3 вещам:

  1. Правильной стратегии, в основе которой принцип «Сначала добиваемся положительного ROMI → потом масштабируем».
  2. Грамотный микроменеджмент благодаря софту Панда.
  3. Фокус на росте бизнес-показателей ROMI и net Profit.