Понять женскую логику

1. Вводная задача от заказчика, проблематика, цели

Когда речь заходит о рекламных кампаниях для женщин, есть две крайности. Часть целевой аудитории не до конца знает, что именно хочет и ждет вдохновения от рекламы. Другая – имеет четкое представление о необходимом товаре и не согласна обращать внимание на что-то еще. Для таких случаев у Яндекса есть подходящие инструменты. Как их использовать и как понять женскую логику, мы расскажем в кейсе.

«Дайте девушке правильные туфли, и она сможет покорить мир», – сказала Мэрилин Монро. «Дайте маркетологу правильные инструменты, и он поможет девушке найти правильные туфли, в которых она покорит мир», – перефразировали мы.

О клиенте

Mario Berluchi https://marioberluchi.ru/ – сайт по продаже женской обуви.

Целевая аудитория магазина любит стильную подачу рекламы и большой объем продаж приходит из Instagram. В своих рекламных кампаниях клиент делал упор на РСЯ (стильные баннеры). Текущая активность давала довольно высокий CPO, а поисковые рекламные кампании использовались в малом объеме и не были проработаны.

2. Описание реализации кейса и творческого пути по поиску оптимального решения

Задача и главные трудности

Перед нами стояла задача увеличить ROI и снизить ДРР (ниже 14 %) в рамках модели атрибуции по первому клику.

Основная сложность работы – запросы целевой аудитории. Нам нужно было понять, как женщины ищут обувь и как формулируют поисковые запросы. Помимо этого, накладывала отпечаток и сезонность товаров. Большой ассортимент и работа по созданию новых объявлений занимает слишком много времени, а результаты были нужны как можно быстрее.

Жутко общие и запредельно узкие

Изначально мы запустили кампании по классическому пути: брендовые поисковые РК + категорийные РК. Трафик конвертировался не лучшим образом, а ДРР был 50 %. После чистки поисковых запросов на основе отчетов в Яндекс.Директ мы увидели, что запросы делятся на два типа:

1) очень общие («купить женскую обувь» или «интернет магазин женской обуви»);

2) очень узкие («черные лаковые туфли на узком высоком каблуке с ремешком).

То есть категорийные кампании были «серединой» между этими двумя крайностями. От них пришлось отказаться в пользу кампаний с более общими запросами (например, «купить обувь»). Это дало нам более заинтересованный и конверсионный трафик.

Чего хотят женщины?

Наша потенциальная покупательница либо не знает, что именно ей нужно из обуви, либо точно уверена, что ей нужны только красные (зеленые/кожаные/с вставками/с бантиками/без бантиков т.д.) туфли. Сбор такой узкой и довольно объемной семантики займет несколько недель. Еще часть времени уйдет на то, чтобы прописать вручную все тексты. И после этого наступит новый сезон, появятся новые категории обуви, новые запросы, новые модели и запросы для их поиска. Процесс долгий и практически бесконечный. Стало ясно, что нужны специальные инструменты. Отталкиваться мы решили от основных типов покупателей.

Тип № 1 – уже знают, что именно они хотят купить, какого это цвета, какой высоты каблук. Например, запросы «купить ботфорты выше колена на каблуке москва» или «заказать замшевые сапоги на устойчивом каблуке» характеризуют их. Такую семантику спарсить невозможно (а если и возможно, то будет мало показов), поэтому для этих пользователей хорошо работают динамические кампании «Яндекса».

Тип № 2 – не знают, что хотят купить, но есть общее представление о том, что нужна кожаная и качественная обувь. Такие покупательницы ищут предложения без привязки к брендам и конкретным магазинам. На них была нацелена кампания по общим запросам («купить кожаную обувь в москве», «онлайн бутик женской обуви»).

Тип № 3 – не находятся в поиске обуви, но интересуются ей. На них нацелены смарт-баннеры по похожим аудиториям.

Яндекс знает женскую психологию

В динамических рекламных кампаниях система анализировала страницы с товарами, подбирала подходящие и генерировала объявления для показа на поиске.

Динамическое объявление Яндекс формируется автоматически на основе поискового запроса. Оно выглядит также, как текстово-графическое объявление, с той лишь разницей, что его создает робот.

Так мы смогли значительно упростить работу и предложить покупателям то, что они ищут или то, что им потенциально должно понравиться. Смарт-баннеры привлекали внимание новой аудитории и отлично подошли для ремаркетинга.

Смарт-баннеры формируются автоматически. Товарные предложения в смарт-баннере подбираются для каждого пользователя в момент показа на основании его интересов.

В целом сложилась следующая схема:

• Для работы с узкими запросами использовались динамические поисковые кампании. Они максимально точно отвечали на запросы пользователей.

• Для ремаркетинга использовались смарт-баннеры на посетителей сайта.

• С помощью смарт-баннеров привлекалась новая аудитория (таргетинг на аудиторию, схожую с посетителями сайта).

3. Результаты сотрудничества

Итоги и планы на будущее

В результате мы получили довольно высокую эффективность аккаунта.

Плановый показатель ДРР был 14 %, а по факту за весь период работы составил 9,6 %. Показатель до начала работ – 55 %.

ROI составил 942 % по ласт-клику и 1134 % по первому клику. До начала работ показатели были ниже в 10 раз (80 % и 112 %).

На следующих этапах мы планируем проводить работы по охвату новой аудитории, подключать более охватные инструменты и тестировать новые таргетинги.