• Низька маржа змусила бізнес досягнути окупності при обсягах понад 100 продажів щоденно, з CPA менше 10$;

Ми почали працювати у лютому 2019 року.

Задачею було оптимізувати рекламні оголошення на Facebook та масштабувати кампанії з 10-12 щоденних продажів до принаймні 100, з CPA (вартість привернення клієнта) не більше 10 доларів.

Ми провели аудит рекламного облікового запису, щоб знайти всі можливі помилки та поточний стан реклами на платформах Facebook та Instagram.

Як результат, ми виявили кілька серйозних недоліків попереднього підрядника:

• Неспівпадіння ідентифікаторів продуктів у пікселі та стрічці даних. Динамічні кампанії не могли бути оптимізовані, тому користувачі отримували непов'язані продукти для відображення, які їх не цікавили.

• Протягом понад півроку не було показів з розміщення в Instagram, хоча воно було вказано в налаштуваннях. Це сталося через те, що роздільна здатність зображень в каталозі була 480x600, з мінімальною вимогою 600x600. Ця помилка знизила кількість показів для цього розміщення до нуля взагалі. А попередній підрядник ігнорував це.

• Ми виявили проблему з цінами в стрічці даних. Ціна знижки була вищою, ніж звичайна ціна. Це вплинуло на результативність кампанії.
• Кампанії попереднього підрядника працювали неправильно. В них нічого не вдосконалювалося або не змінювалося. Facebook самостійно знайшов оптимальну стратегію для результативності.

Коли ми виправили помилки, ми змогли значно покращити результати та тест.

Перше, що ми зробили, це почали вирішувати проблеми. Ми створили технічне завдання для розробника на Facebook піксель та стрічку.

Таким чином, ми почали тестування розміщень. Наші кампанії були краще оптимізовані завдяки збігу ідентифікаторів продуктів. Нам дали карт-бланш на тести, оскільки ми мали лише 2 місяці, щоб надати результати.

Вивчивши нашу аудиторію, ми визначили її потреби. У нас була гіпотеза, що наша цільова аудиторія – жінки 25-44 років.

Наступним кроком була сегментація аудиторії за віком та інтересами. Всі аудиторії жінок 25-44 були зібрані так, щоб вони не виключали одна одну. Всі сегменти жіночої аудиторії були зібрані так, щоб вони не перетиналися.

У нас не було перекриття сегментів аудиторії більш ніж на 10%. Таким чином вдалося знайти ефективні сегменти.

Деякі з цих сегментів впали в ціну $10, деякі ні. Ми запускали кампанії приблизно за 15 доларів США за сегмент. У кращому випадку ми отримували 2 продажі щодня з такого сегмента. Таким чином ми не досягли очікуваного результату.

Додатково ми провели тестування з поділом за текстом і заголовками. Ми визначили найефективніші для аудиторії.

Ми помітили, що LLA та аудиторія відповідних інтересів до одягу спрацювали найкраще.

Ми зупинилися на найкращих сегментах аудиторії, які приносили нам конверсії, і почали заглиблюватися в сегментацію каталогу за типом одягу: сукні, блузки, спідниці.

До цього ми релевантно показували товари за інтересами. Ми розрізняли офісний і повсякденний одяг і вечірні сукні.

Після спроби ми почали помічати, що сегменти з 15 (а не 5) оголошеннями одночасно працюють погано. Це підривало нашу ефективність.

Facebook просто не міг знайти те, що працює для людей, і не міг оптимізувати.

Помітивши ці шаблони, ми почали показувати максимум 3-5 реклам всього одягу одночасно. Тепер оголошення відрізнялися один від одного дизайном, а не асортиментом одягу.

Ми використали весь доступний функціонал: каруселі з накладками та цінами, карусельне слайд-шоу та миттєвий досвід. У нашому випадку не було сенсу так вузько сегментувати. Коли в каталозі показують лише сукні, вони працюють гірше.

Через місяць клієнт додав на сайт функцію покупки в один клік, і ми запропонували провести акцію 1 + 1 = 3.

Після впровадження всіх цих речей і у випадку проведеної рекламної кампанії ми знизилися з CPA $10 до CPA = $2,5-4 $.

Таким чином, лише за три дні акції ми виросли з 20 покупок на день до 150. Це було справді фантастичне покращення для нас.

Клієнт теж був задоволений.

Після акції ми вирішили скоротити лише 40% бюджету. В результаті ціна за конверсію залишилася практично незмінною, при результатах 100-120 продажів щодня. Поки ми тестували далі, клієнт уже думав про наступну акцію.

Через деякий час ми вирішили протестувати старший і молодший сегменти.

Був тест:

• 16-23
• 45-54
• 55- 65+

Ми поставили невеликий бюджет і помітили, що 44+ дає відмінний результат. Так ми почали підвищувати до цього віку майже щодня. І як показала практика, цей сегмент міг на рівних конкурувати з сегментом 25-44.

А сегмент 16-23 роки провалився. Дівчата в цьому віці часто не мають власного заробітку, і в цілому наші товари не привернули їх увагу.

також:

• Ми дійшли висновку, що рекламу потрібно спростити
• У візуальному зображенні ми показали загальні канали та розмістили табличку з акціями та пропозиціями компанії
• У рекламі за текстом була затверджена USP, вона мала максимальний коефіцієнт конверсії.

Ми скоротили сегменти з інтересами приблизно до 3-4 сегментів.

Далі ми протестували розміщення у Facebook та Instagram окремо.

Ми прийшли до висновку, що кампанії ефективніші, коли місця розташування об’єднані. Facebook зміг оптимізувати та надати максимум транзакцій за найнижчою ціною. У підсумку в контексті наших кампаній Facebook приніс 90% усіх результатів, а Instagram близько 10%.

Стратегія CBO також показала хороші результати. CBO розшифровується як оптимізація бюджету кампанії, тобто ми більше не давали бюджет групі компаній.

Досить було виділити більший бюджет на кампанію з усіма групами, і сам Facebook показав кращі результати. Групи, які не принесли нам необхідного результату, ми виділяли обов’язковим бюджетом, а найкращі взагалі виносили окремими кампаніями.

• Було багато гіпотез, але не всі були успішними. Причому близько 90% з них зазнали невдачі.

Зростання показників

Під час другої акції ми досягли 350 конверсій щодня.

Зростання було швидким, а результати справді приємними. Колл-центр клієнтів навіть не витримав навантаження.

До наступної, третьої акції, ми виросли до 500 конверсій щодня. На даний момент ми вже максимально оптимізували все, і в результаті вийшла така структура кампаній поза рекламою.

Ми продовжували перевищувати наші результати і в серпні досягли 1320 щоденних конверсій.

В середньому ми мали 500-700 покупок щодня. Бюджет, з якого ми стартували, становив 30-50$ на день, а під час суперакцій виріс до 2200$. У дні без акцій — $1500.

Клієнт, зі свого боку, намагався максимально оптимізувати доставку, робочі процеси колл-центру та сайту.

Наприклад:

• Сукню можна було побачити не тільки на фото, а й на відео — оцінити, як вона сидить, її фасон і колір.
• Крім розмірної таблиці, на сайті була можливість вказати свої розміри. На сайті був зроблений розрахунок, як ця сукня буде сидіти на клієнтці.
• Були зручні форми реєстрації та бонуси.
• Система лояльності, безкоштовна доставка, швидкі замовлення, величезний вибір одягу на будь-який смак, зручні фільтри, категорії та багато іншого.

• Dressa отримав досвід, який допоміг їм досягти відмінного прибутку
• Dressa навчився працювати та заробляти гроші за допомогою Facebook
• Facebook був двигуном, завдяки якому цей проект ріс та розвивався. Порівняно з рекламою Google, Facebook приніс майже в 2,5 рази більше доходу.