Клиент: Бренд одежды
Временной период: Апрель-Август
ГЕО: США
Минимальный целевой ROAS: 3.6
Background:
Когда мы начинали работу с этим клиентом, он уже имел прибыльные кампании, но не мог масштабироваться без снижения ROAS. Их средний ROAS был 4.1 при среднем месячном бюджете в $25 - $29К. Как только увеличивался дневной бюджет, ROAS снижался до 3 - 3.5. Перед началом работы с любым проектом, я прежде всего делаю аудит рекламных кампаний и изучаю всю воронку. Я анализирую основные ошибки и проблемы, которые могут повлечь ухудшение результатов, а также продумываю стратегию. В первую очередь, этот проект имел проблему с построением правильной структуры воронки внутри рекламных кампаний, отсутствием постоянных ретаргетинг кампаний, которые бы давали стабильные продажи, а также отсутствием кампаний для предыдущих покупателей. Также была проблема с наложением аудиторий, и отсутствовала система тестирования новых текстов и креативов. Практически все кампании состояли из DPA с однотипными текстами.
Задачи:
Как мы это сделали?
1.Построение структуры воронки
Данный проект не имел понятной структуры трафика. В большинстве ecommerce проектов мы используем стандартную структуру.
Campaign structure Игорь Потапенко
Немного подробнее пройдусь по структуре и аббревиатурам. Наша структура делится на 4 этапа:
Такая структура позволяет эффективно распределить трафик на всех этапах воронки и добиться наилучших результатов при масштабировании проектов. Для внедрения этой структуры желательно продумать ваши креативы, тексты, форматы на каждом из этапов воронки. В TOF мы использовали видео отдельных топовых товаров и DPA в формате коллекций, где видео или картинка вверху, а динамический каталог снизу. В MOF мы использовали видео-отзывы прошлых покупателей и видео с инфлюэнсерами. На BOF этапе - DPA, тексты с промо-купонами и текстовые отзывы. Для покупавших ранее делали upsells, cross-sells со специальными офферами.
2.Тесты новых рекламных текстов
Многие считают, что рекламные тексты не имеют большого влияния на результаты рекламных кампаний. Но этот проект показывает, что это не так. Одной из задач было найти новые варианты текстов, которые начнут давать стабильный ROAS. Для этого нужно было построить систему постоянных тестов, потому что на тот момент клиент использовал однотипные короткие тексты. Мы начали тестировать вариации текстов для разных этапов воронки:
Casestudy2 Игорь Потапенко
3.Применение коллекций
Параллельно с текстами мы проводили тесты новых креативов. Основным форматом для тестов выбрали коллекции, потому что это привлекательный и удобный формат, так как с ним можно использовать динамический каталог. Данный формат мы по большей части использовали для TOF, но также тестировали его и для других этапов воронки. Мы начали тесты коллекций с брендовых продуктовых видео, затем мы сами начали монтировать более красочные видео и тестировать их. Также мы дали рекомендации клиенту, какие видео ему нужно снимать и порекомендовали начать работать с инфлюэнсерами. Мы тестировали и продолжаем тестировать разнообразные вариации видео. Такой формат объявлений быстро начал показывать хорошие результаты. После того, как мы объединили лучшие варианты рекламных текстов и коллекций, мы заметили, что можно поднять ROAS в 3 раза.
Casestudy3 Игорь Потапенко
4.Как снизить Audience Overlap (наложение аудиторий)?
Audience Overlap (Наложение аудиторий) - это одна из наиболее частых проблем для Ecommerce проектов, которые начинают масштабироваться. Чаще всего это проявляется в том, что какие то эдсеты либо совсем перестают тратить бюджет, либо тратят намного меньше, чем должны. Если алгоритм ФБ видит высокий процент наложения аудиторий в конкретных эдсетах, он начинает отдавать больше показов в другие эдсеты. В данном проекте Audience Overlap в некоторых эдсетах достигал 60%, и нужно было как-то решать эту проблему. Из опыта работы в других проектах мы уже знали способы решения. Вот они:
5.Система ретаргетинга
При аудите мы увидели, что клиент не имел постоянных ретаргетинг кампаний. Эту проблему нужно было срочно исправлять, потому что клиент не работал с брошенными корзинами и не получал как минимум 20% дополнительных продаж. В первую очередь мы создали и запустили структуру ретаргетинга. Нашей идеальной структурой для долгосрочных ретаргетинг кампаний является сбор VC, ATC, и IC аудиторий за 3-7-14-21 дней, и показ разных объявлений для каждой группы. Также можно тестировать более широкие временные периоды.
6.Прошлые покупатели
На этом этапе мы работаем с теми пользователями, которые уже покупали какие либо товары в разных категориях. Он позволяет добавить дополнительное вэлью для увеличения общего ROAS. Мы запустили, в первую очередь, на аудиторию тех, кто делал покупки 2 и более раз, а также на аудиторию тех, кто купил на более чем $300, потому что эти аудитории наиболее лояльны к бренду клиента. Параллельно мы запустили рекламу на покупателей отдельных категорий товаров и показывали им другие категории товаров.
Результаты:
Потрачено на рекламу: $422 002,59
Стоимость покупки: $4 012 890,96
ROAS: 9,51
Casestudy1 Игорь Потапенко
Ключевые факторы успеха:
Источник
Временной период: Апрель-Август
ГЕО: США
Минимальный целевой ROAS: 3.6
Background:
Когда мы начинали работу с этим клиентом, он уже имел прибыльные кампании, но не мог масштабироваться без снижения ROAS. Их средний ROAS был 4.1 при среднем месячном бюджете в $25 - $29К. Как только увеличивался дневной бюджет, ROAS снижался до 3 - 3.5. Перед началом работы с любым проектом, я прежде всего делаю аудит рекламных кампаний и изучаю всю воронку. Я анализирую основные ошибки и проблемы, которые могут повлечь ухудшение результатов, а также продумываю стратегию. В первую очередь, этот проект имел проблему с построением правильной структуры воронки внутри рекламных кампаний, отсутствием постоянных ретаргетинг кампаний, которые бы давали стабильные продажи, а также отсутствием кампаний для предыдущих покупателей. Также была проблема с наложением аудиторий, и отсутствовала система тестирования новых текстов и креативов. Практически все кампании состояли из DPA с однотипными текстами.
Задачи:
- поднять ROAS выше 5, чтобы бизнес мог стабильно зарабатывать и масштабировать текущий доход в 2 - 2.5 раза
- настроить всю структуру трафика так, чтобы на каждом этапе воронки можно было стабильно получать и отслеживать основные KPI
- настроить ретаргетинг
- решить проблему с наложением аудиторий, а также тестами новых креативов и рекламных текстов
Как мы это сделали?
1.Построение структуры воронки
Данный проект не имел понятной структуры трафика. В большинстве ecommerce проектов мы используем стандартную структуру.
Campaign structure Игорь Потапенко
Немного подробнее пройдусь по структуре и аббревиатурам. Наша структура делится на 4 этапа:
- TOF (Top of Funnel/ Cold Traffic/ Acquisition) - это этап, в котором мы запускаем только “холодный трафик”, т.е. те аудитории пользователей, которые еще не были на сайте клиента
- MOF (Middle of Funnel/ Warm Traffic/ Re-Engagement) - это этап, в который включены аудитории тех кто просматривал видео в объявлениях, взаимодействовал с FB страницей, взаимодействовал с Instagram аккаунтом, взаимодействовал с объявлениями и т.д. Этот этап важен потому что он участвует в “утеплении” холодного трафика.
- BOF (Bottom of Funnel/ Hot Traffic/ Retargeting) - это классический ретаргетинг, в котором должны работать аудитории тех кто просматривал страницу товара (View Content) и тех кто добавлял товар в корзину (Add to Cart), а также тех кто дошел до страницы Чекаут (Initiate Checkout) и затем не купил. На этом этапе мы чаще всего сильно повышаем общий ROAS проектов и делаем большое количество продаж.
- Previous customers - это название говорит само за себя. На этом этапе мы таргетируемся на прошлых покупателей и с помощью upsell and cross-sell стратегий стараемся продать им другие продукты или предложить новые офферы.
Такая структура позволяет эффективно распределить трафик на всех этапах воронки и добиться наилучших результатов при масштабировании проектов. Для внедрения этой структуры желательно продумать ваши креативы, тексты, форматы на каждом из этапов воронки. В TOF мы использовали видео отдельных топовых товаров и DPA в формате коллекций, где видео или картинка вверху, а динамический каталог снизу. В MOF мы использовали видео-отзывы прошлых покупателей и видео с инфлюэнсерами. На BOF этапе - DPA, тексты с промо-купонами и текстовые отзывы. Для покупавших ранее делали upsells, cross-sells со специальными офферами.
2.Тесты новых рекламных текстов
Многие считают, что рекламные тексты не имеют большого влияния на результаты рекламных кампаний. Но этот проект показывает, что это не так. Одной из задач было найти новые варианты текстов, которые начнут давать стабильный ROAS. Для этого нужно было построить систему постоянных тестов, потому что на тот момент клиент использовал однотипные короткие тексты. Мы начали тестировать вариации текстов для разных этапов воронки:
- короткие
- длинные
- отзывы
- со скидками и без скидок
- с перечислением характеристик и преимуществ товаров
Casestudy2 Игорь Потапенко
3.Применение коллекций
Параллельно с текстами мы проводили тесты новых креативов. Основным форматом для тестов выбрали коллекции, потому что это привлекательный и удобный формат, так как с ним можно использовать динамический каталог. Данный формат мы по большей части использовали для TOF, но также тестировали его и для других этапов воронки. Мы начали тесты коллекций с брендовых продуктовых видео, затем мы сами начали монтировать более красочные видео и тестировать их. Также мы дали рекомендации клиенту, какие видео ему нужно снимать и порекомендовали начать работать с инфлюэнсерами. Мы тестировали и продолжаем тестировать разнообразные вариации видео. Такой формат объявлений быстро начал показывать хорошие результаты. После того, как мы объединили лучшие варианты рекламных текстов и коллекций, мы заметили, что можно поднять ROAS в 3 раза.
Casestudy3 Игорь Потапенко
4.Как снизить Audience Overlap (наложение аудиторий)?
Audience Overlap (Наложение аудиторий) - это одна из наиболее частых проблем для Ecommerce проектов, которые начинают масштабироваться. Чаще всего это проявляется в том, что какие то эдсеты либо совсем перестают тратить бюджет, либо тратят намного меньше, чем должны. Если алгоритм ФБ видит высокий процент наложения аудиторий в конкретных эдсетах, он начинает отдавать больше показов в другие эдсеты. В данном проекте Audience Overlap в некоторых эдсетах достигал 60%, и нужно было как-то решать эту проблему. Из опыта работы в других проектах мы уже знали способы решения. Вот они:
- Выключить эдсеты с наибольшим наложением, если они сильно уступают в результатах другим эдсетам (такое бывает не всегда)
- Включить CBO (данный клиент не использовал CBO)
- Добавить исключения в эдсеты. Нужно, как минимум, исключать покупателей и View Content за 30 - 180 дней (дневной период зависит от проекта). Также можно делать более широкие исключения. Например, всех тех, кто просматривал видео за последние 30-180 дней.
- Попробовать расширить ваши текущие аудитории в эдсетах. То есть, если вы используете какие-то определенные таргетинги по интересам, вы можете попробовать сделать эти аудитории более широкими. Или, если вы используете 1% лукалайк, вы можете попробовать начать использовать 3% или 5%.
5.Система ретаргетинга
При аудите мы увидели, что клиент не имел постоянных ретаргетинг кампаний. Эту проблему нужно было срочно исправлять, потому что клиент не работал с брошенными корзинами и не получал как минимум 20% дополнительных продаж. В первую очередь мы создали и запустили структуру ретаргетинга. Нашей идеальной структурой для долгосрочных ретаргетинг кампаний является сбор VC, ATC, и IC аудиторий за 3-7-14-21 дней, и показ разных объявлений для каждой группы. Также можно тестировать более широкие временные периоды.
6.Прошлые покупатели
На этом этапе мы работаем с теми пользователями, которые уже покупали какие либо товары в разных категориях. Он позволяет добавить дополнительное вэлью для увеличения общего ROAS. Мы запустили, в первую очередь, на аудиторию тех, кто делал покупки 2 и более раз, а также на аудиторию тех, кто купил на более чем $300, потому что эти аудитории наиболее лояльны к бренду клиента. Параллельно мы запустили рекламу на покупателей отдельных категорий товаров и показывали им другие категории товаров.
Результаты:
Потрачено на рекламу: $422 002,59
Стоимость покупки: $4 012 890,96
ROAS: 9,51
Casestudy1 Игорь Потапенко
Ключевые факторы успеха:
- Использование сплит-тестов для быстрого тестирования креативов, текстов
- Постоянная работа над видео контентом
- Правильная структура кампаний
- Качественная система ретаргетинга
- Быстрое решение проблемы с наложением аудиторий
Источник
