Аналитика и труд — «Холодильник» станет крут

Аналитика и труд — «Холодильник» станет крут
Аналитика и труд — «Холодильник» станет крут

Как все было

В конце июня 2019 года е-com-директор компании Holodilnik.ru обратился в наше агентство с задачей поддержания рекламного канала «Яндекс.Директ» на время поиска inhouse-специалиста. Поскольку Денис сам отлично  знает принципы работы контекстной рекламы, он очень тщательно относится к отбору исполнителей.

Александра Бережная, исполнительный директор SF.RU:

«Первая встреча с Денисом была очень запоминающейся. Мы приехали втроем: гендиректор Александр Большов, я и ведущий интернет-маркетолог Алина Прошина. Денис решил провести нашему маркетологу собеседование: попросил нас не помогать и задавал вопросы непосредственно Алине. Скажу честно, к такому мы не были готовы)))».

Цель, которую изначально преследовал Денис: поддержать и оптимизировать канал во время поиска специалиста.   Также были определены целевые показатели KPI на июль 2019-го: +10% дохода к предыдущему году при сохранении ДРР.

Яндекс.Директ: с этого момента и началась работа.

Как и положено, в первую очередь мы:

• проверили настройки счетчиков Google Analytics и Яндекс.Метрики, чтобы корректно анализировать результат и оптимизировать канал;

• провели аудит текущих рекламных кампаний, чтобы выявить точки оптимизации и роста;

• по итогу аудита составили план работ.

Александра Бережная:

«Честно сказать, работа над проектом была нам в удовольствие, потому что анализировать большой объем данных всегда интересно. Есть больше фактов для выводов, что точно работает, а что с большой  вероятностью нужно отключать». 

Большим плюсом проекта стало то, что данные в Google Analytics шли корректно и мы видели все доходы за прошлые периоды. На первый взгляд, оставалось только подтянуть расходы из Директа, что мы и сделали сразу после начала работы.

Мы определили два основных направления оптимизации:

  1. Стратегическое развитие. Корректировки со стороны маркетолога проекта: решения по отключению и включению кампаний, изменение бюджетов и ставок исходя из результатов кампаний за прошлый период.

  2. Стандартные доработки. Техническая проверка кампаний специалистом и внесение изменений: добавление быстрых ссылок, уточнений, корректировка посадочных страниц, текстов и т. п.

Первоочередной задачей стала оптимизация бюджетов: был небольшой перерасход относительно плана. Первый анализ работы кампаний мы провели по простой выгрузке в Excel, но поняли, что нужно другое решение: сведение всех данных руками занимало слишком много времени.

Что  помогло нам быстро принимать решения

На всех e-com-конференциях и форумах давно уже обсуждают методы настроек сквозной аналитики. Не секрет, что качественная аналитика —  большая часть успеха рекламных кампаний.

В первую очередь важно определить правильные целевые метрики для оптимизации рекламных кампаний.

Также важно понимать, как доставать необходимые данные в единый отчет автоматически и в режиме онлайн, при этом не расходуя миллионы, а лучше вообще бесплатно)). Что мы и сделали с помощью бесплатного сервиса Google Data Studio.

Почему Google Data Studio?

Плюсы:

• бесплатно;

• интуитивно понятно;

• есть прямая связь с Google Analytics;

• много полезных коннекторов (можно также написать свой).

Есть и минусы:

• Приходится «уговаривать» понять, что же от него требуется (не с первого раза поддается при совмещении данных).

• Не избавляет от сэмплирования, если у вас большой объем данных.

Какие отчеты мы использовали:

  1. Сводный отчет по каналу с целевыми метриками:image1.jpg

  2. Отчет по рекламным кампаниям

image3.jpg

3. Категорийный анализ

image2.jpg

4. Эффективность по неделям

image4.jpg

5.Эффективность по месяцам

image5.jpg

6.Эффективные ставки по кампаниям

image6.jpg

Также были использованы  отчеты по соцдему, дням недели, типам устройств, времени суток и др.

Работы

После настройки визуализации данных стратегическая часть работ стала проще: теперь мы анализировали и принимали основные решения по кампании в течение нескольких минут. Когда кампаний несколько сотен, разница в эффективности очевидна.

Алина Прошина, ведущий интернет-маркетолог SF.RU:

«Работа специалистов по контекстной рекламе по проекту шла нон-стоп. Запуск новых категорий и акционных кампаний, переработка старых РК. Мы фиксировали все задачи специалистов в таск-менеджере, и в некоторые месяцы выходило свыше 200 часов работ без учета трудозатрат маркетолога».

Результаты оптимизации мы увидели уже со второй недели работы над проектом. Нам удалось снизить ДРР на 20% при сохранении среднего уровня дохода:

image10.jpg

Как и договаривались с заказчиком, работа велась в режиме еженедельной отчетности по электронной почте:

image8.jpg

и ежемесячным skype-call с отчетностью по результатам прошедшего месяца.

По итогу работы первого месяца агентство выполнило поставленный KPI по доходу на 102%, за что и получило свой приятный денежный бонус ☺

Денис Егоров, директор по маркетингу и электронной коммерции Холодильник.ру:

«За что я ценю сотрудничество с агентством SF.RU? За то, что они выполняют все поставленные задачи качественно и в срок.

Если агентство не уверено в том или ином подходе или же считает какие-либо шаги рискованными — они честно предупреждают нас об этом. Такая открытость позволяет строить долгосрочные доверительные отношения.

Мы понимаем, что эти люди отлично знают свою работу и берут деньги только за нее, не навязывая нам того, что нам не нужно.

Мы продаем бытовую технику через интернет уже более 20 лет и хорошо разбираемся в рынке и экспертности любого подрядчика.

SF.RU ведёт платные каналы привлечения по нашему проекту с основным упором на поставленные ими KPI.

Наши маркетологи ежедневно совместно с агентством обсуждают следующие шаги и обмениваются необходимой информацией.

Меньше чем за полгода работы агентство подняло доход в одном из важнейших каналов на 20%. И я вижу перспективы дальнейшего роста. Мы нацелены на долгосрочное сотрудничество».


image7.png

Каждый последующий месяц команда SF.RU перевыполняла поставленный KPI примерно на 20–35%, что, конечно же, мотивировало команду как финансово, так и морально.

Спустя несколько месяцев перевыполнения поставленного KPI мы смогли показать, что агентство может вести проекты не хуже штатных специалистов и в рамках рентабельности компании. Мы всегда готовы прийти на помощь, поделиться идеями и продумать дальнейшие стратегии.

Google ADS: Задача срочно выправить негативную динамику канала...

Ситуация с ADS в момент передачи проекта в ведение SF.RU была не очень позитивной. Помимо неадекватных показателей эффективности (ДРР выше Яндекса в 4–6 раз), в самом начале работы мы обратили внимание на то, что аккаунт несколько обезображен.

С виду всё вроде хорошо, кампании были разбиты на категории, гео. Но заходя в каждую из них, мы понимали, что ничего не понимаем.

В брендовых кампаниях мог быть небрендовый трафик, и, напротив,в небрендовых кампаниях —брендовый трафик. Не было нормальной сегментации ключевых слов и невозможно было понять, на какие рычаги давить, чтобы всё заработало достойно.

Мы определили два возможных пути действий:

  1. Пересобрать все РК заново.

  2. Попробовать оптимизировать текущие РК.

Пересобрать все РК заново — звучит хорошо, но понятно, что невозможно моментально пересоздать все РК. Во-первых, из-за ограниченности ресурсов, во-вторых, из-за просадки по доходам. Всё же новым кампания нужен срок, чтобы начать открутку, показать результаты и быть оптимизированными. В реальности это может растянуться на месяц.

А дать клиенту результаты хуже, чем он ожидал, хуже, чем в прошлом году, да и хуже того, что мы можем дать — это не наш метод.

И в приоритете, разумеется, был быстрый результат. А это возможно только быстрыми действиями на том, что имелось.

Что же имелось?

Логично выходило, что если год назад всё было хорошо, а потом всё стало плохо, то, скорее всего, чьи-то действия испортили картину. Почти сразу мы столкнулись с трудностями. 

В истории изменений аккаунта можно увидеть все изменения. И если не прошло 90 дней, эти изменения можно отменить в один клик. А вот по прошествии 90 дней отменить уже ничего нельзя. Это проблема, но не критичная.

Критичным стал другой момент: все изменения, которые вносились до нас, не были залогированы. И вносились  они на существующих кампаниях, без создания бэкапов.

Это привело к тому, что везде образовался «мусор», и чтобы его «выбросить»,нужно  было переделать всё от и до.

Всё же канал приносил деньги и работал в плюс, значит, были и инструменты, работающие как надо. Как их найти?

И вот тут пришлось решать проблему семплирования данных.

Да, отчёты, созданные для Директа на базе GDS оказались полезными и сильно упростили работы над проектом, но  у GDS много ограничений. Критичны для нас следующие:

• медленная работа приложения;

• семплирование данных при построении сложных выборок.

Если с первым можно смириться, то вот со вторым уже не получится. При семплировании невозможно узнать, какая из компаний в какую из дат дала доход и каковы реальные цифры доходов.

То есть если в статике можно получить более или менее правильные цифры, то в динамике уже не выйдет.

А нам нужна была точная статистика по всем кампаниям в разрезе ключевых слов и дат.

Зачем здесь динамика?

Она необходима, чтобы сделать верные выводы о качестве работы ключевых слов. Например, мы видим, что есть фраза с ДРР 12% в моменте. А каков ДРР каждый день? А в разрезе недели, месяца? Как ДРР по фразе менялся за год?

К сожалению, GDS слабоват для решения данных задач на объемах данных «Холодильника».

Поэтому было решено использовать Power BI в совокупности со скриптами R. Скрипты послужили  инструментом автоматизации выгрузки данных из исходных систем. Мы задействовали  библиотеку RGA для подключения к Google Analytics.

Целью было сделать простую в использовании систему, позволяющую  в короткие сроки проанализировать все ключевые слова всех кампаний на аккаунте.

Итогом стало приложение PBI и один из основных его дашбордов. 

image9.png

Ничего нового и сложного. Фильтры по датам, ключевым словам, кампаниям.

Все данные анализируются по доходу, расходу и ДРР. Это наши основные метрики в оценке эффективности по «Холодильнику».

В таблицу сведены данные по показателям в разрезе ключевых фраз (или кампаний). На графиках мы видно, что выбрано фильтрами. Как же с этим работать?

Проще простого.

Мы обновляли данные, получали актуальные цифры и приступали к анализу. Нам было важно, чтобы ДРР попал в плановые показатели. Поэтому начинали с кампаний, у которых высокий ДРР и высокий доход.

Для этого сделан инструмент в том же BI. Таблица с данными по кампаниям и визуальное представление всех РК по ДРР:

image11.png

На основе этих данных можно отобрать кампании для дальнейшего анализа.

Отобрав, смотрим на их фразы. Среди них почти стопроцентно найдутся ключи, которые «жрут» деньги и не дают ничего взамен. Выключать? Не обязательно. Фраза может не иметь правильных минусов, может быть не дополнена модификаторами. Помимо наблюдения за цифрами всегда важно смотреть, не теряется ли смысл.

Чтобы упростить и эту работу, в список анализируемых данных, помимо кампании и ключевой фразы, было добавлено условие показа. Фактически это поисковый запрос, вводимый пользователем.

После этой доработки можно было смотреть ДРР уже не только в рамках ключевика, который написали специалисты, но и в рамках ключевиков, которые видят реальные пользователи.

Таким образом мы  смогли уйти глубже в иерархию РК и упростить обработку тонн информации. Например, если есть сомнения, стоит ли выключить слово, можно посмотреть , по каким реальным запросам оно показывается.

Если там нет ничего релевантного — фраза отключается. 

Если есть и мусор, и полезное — минусим мусор или добавляем модификаторы к фразе.

Если всё релевантное, но что-то из запросов работает плохо, — минусим.

После минусации всего лишнего и выключения неэффективных РК нам удалось снизить расходы почти в два раза. ДРР при этом снизился, но несущественно.

Это уже был успех.

Но расслабляться было нельзя, так как мы убили часть трафика и не выполняли план по доходам. Однако этот ход был оправдан. Не зря говорят: «перед тем как тратить, убедись, что тратишь эффективно».

Очень жаль, но Гугл не умеет отдавать данные по расходам для smart-поисковых кампаний в разрезе условий показа или ключевых фраз. Это бы могло упростить жизнь на втором этапе, где нужно было  перезапустить все категории, вычистить аккаунт и не потерять ни копейки из-за того, что старая кампания уже выключена, а новой ещё нет.

Так как планировался перезапуск всех поисковых кампаний, нужно было принять решение о том, что делать со smart-поиском. Нам в «наследство» досталось много таких о кампаний, но работали они не очень качественно.

Мы выделили основные недочёты:

Не было чёткой логики РК. В одной РК могли быть запросы по бренду, категориям товаров, конкретным моделям, информационные запросы, откровенный шлак. 

Пересечение семантики в разных РК. Одна ключевая фраза могла быть в двух поисковых и трех смартах. Какая уж тут эффективность?

 Смарты давали деньги. То, что больше всего хотелось выключить , выключать было нельзя. Эти РК были неэффективны, плохи в управлении, но приносили деньги. 

В итоге было решено чистить смарты и выключать их, как только запускались и обучались обычные поисковые РК. В итоге смарты были причёсаны и вычищены.

Обычные же поисковые РК, которые сохранились до нас, были в плачевном состоянии, поэтому их и решили перезапускать с нуля. 

За февраль–март были перезапущены все поисковые кампании по категориям товаров. Эти РК стали сразу показывать адекватные результаты, сейчас претензий к ним нет.

Интересно, что основные проблемы с поиском у нас возникли при попытке перезапустить брендовую РК. Как мы указывали выше, старую брендовую РК удалось максимально вычистить, всё равно считали , что можно сделать лучше.

Новая брендовая РК — первое, что мы запустили. Однакосделать так, чтобы она начала откручиваться на уровне старой, сходу не вышло.

Мы понимали, что потерять 40–60% дохода мы не можем, поэтому опробовали  несколько решений:

• Снизили ставки на старой РК — не помогло.

• Перевели новую РК полностью на ручное управление — не помогло.

• Настроить расписание показов так, чтобы новая РК не пересекалась со старой. Это  помогло, и, более того, позволило получить ещё более эффективные РК по брендовому трафику.

Снижение расходов составило около 60% относительно оптимизированой старой РК и около 90% относительно неоптимизированной старой РК. Сейчас реальный ДРР по брендовому трафику около 1,5%.

Помимо работ с поисковыми РК, мы перезапускаем торговые кампании.

К сожалению, пока рано делать выводы, кампании запущены недавно, и у нас ещё нет качественной статистики, чтобы ей поделиться.

Но мы обязательно расскажем и об этом, когда у нас будут данные.

Если у вас появились вопросы по кейсу – напишите нам! Новые кейсы мы публикуем в нашем блоге и группах Фейсбук, Вконтакте, Инстаграм, где вы также можете узнать о жизни и работе агентства SF.RU!

Подписка

Рассылка для предпринимателей и продвинутых интернет-маркетологов от SF.RU Мы пишем только о том, что проверили на собственном опыте.