От разработки УТП до старта performance-кампании за 30 дней

1. Вводная задача от заказчика, проблематика, цели

Fkniga — книжный онлайн-магазин, специализирующийся на учебной литературе и осуществляющий доставку заказов по всей России. У компании также есть несколько офлайн-точек в Челябинске под другими брендами.

Мы сотрудничаем уже несколько лет в направлении разработки, а в этом году заказчик поставил нам задачу подготовить и провести рекламную кампанию магазина учебной литературы на пике сезона — при отсутствии двух исторически самых эффективных каналов: Google Merchant Center (товарная реклама в Гугле) и Яндекс Маркета. А перед этим — определиться с целевой аудиторией и позиционированием бренда, выявить УТП и разработать сообщения.

Сложность заключалась в том, что, несмотря на длинную историю, у бренда Fkniga не было четкого позиционирования и отстройки от конкурентов, а работы по запуску рекламных кампаний мы смогли начать только в конце июля, за месяц до пика сезона.

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

В сжатые сроки мы:

— разработали позиционирование,

— отладили веб-аналитику,

— приоритизировали работы по SEO с учетом целевой аудитории,

— провели performance-кампанию.

Мы работали в продуктовой логике — двигались двухнедельными спринтами, чтобы максимально оперативно корректировать наши действия и менять состав команды.

ПОЗИЦИОНИРОВАНИЕ

СПЕЦИАЛИЗАЦИЯ

Мы сразу увидели, что 70% онлайн-продаж приносит учебная литература. Эту специализацию мы решили подчеркнуть в позиционировании.

Художественную литературу, которая приносит 30% продаж, мы оставили как апсейл для повышения среднего чека и как способ привлечения лояльных клиентов в дальнейшем с целью повышения LTV.

ЦЕЛЕВАЯ АУДИТОРИЯ

А целевую аудиторию мы определили как мам, готовящих детей к школе, и представителей родительских комитетов, которые закупают учебники для всего класса.

ЛЕГЕНДА БРЕНДА

Чтобы объяснить название Fkniga, мы описали все услуги и преимущества магазина через приставку f (например, у Fkniga — не просто сервис, а f-сервис, то есть фирменный, флагманский).

В этой же концепции мы сформулировали варианты дисклеймера для бренда и сайта:

— «Fkniga — выгодная формула покупки учебников онлайн»,

— «Fkniga — федеральный онлайн-магазин учебников и книг».

РЕКЛАМНЫЕ БАННЕРЫ

Мы разработали серию иллюстраций-иконок в виде собранных вместе канцелярских принадлежностей, и создали связанные рекламные сообщения, главное из которых — «Соберите ребенка к школе».

Аналитика

Метрики, которые мы отслеживали:

— долю рекламных расходов (DRR) — заказчик привык оценивать эффективность рекламы, ориентируясь на свою маржинальность, поэтому мы взяли эту метрику за основу и определили целевое значение;

— число заказов,

— стоимость заказа (CPO),

— число кликов,

— стоимость клика (CPC),

— конверсию в заказ (CR),

— доход и средний чек.

Первым делом мы отладили веб-аналитику — нашли и устранили некоторые незначительные проблемы. А затем изучили исторические данные, чтобы увидеть динамику ключевых метрик, и выяснили:

— за последние два года конверсия в предсезонные месяцы снизилась больше чем в 2 раза;

— а средний чек вырос примерно в 3 раза.

Эти две метрики сгладили общее влияние на DRR, поэтому заказчик не заметил снижения конверсии.

Запуск рекламной кампании мы начали с выгрузки исторических данных за несколько месяцев по всем рекламным кампаниям. Дальше мы вели понедельную статистику этих метрик, чтобы быстро замечать изменения и принимать решения о запуске, остановке или изменении стратегии в рекламных кампаниях.

SEO-ПРОДВИЖЕНИЕ

1) В первую очередь мы:

— сформировали вложенную структуру каталога учебной литературы на основе семантики (раньше она была в одной рубрике с возможностью фасетной навигации);

— добавили на сайт возможность формировать страницы со статическим URL и метаданными для выборок учебников по классу, предмету и учебной программе и вывели ссылки на них на главную и в раздел учебной литературы;

— настроили вывод релевантных тегов в выборках типа «учебники для 1-го класса».

2) В ходе аудита мы выявили много дублей страниц, которые мешают ранжированию, и поставили на поток процесс их удаления из индекса с помощью:

— склейки тегами rel=canonical,

— закрытия от индексации.

Также мы нашли фундаментальную проблему: одинаковые учебники разных лет выпуска «каннибализируют» друг друга в поиске, поэтому, проведя исследование конкурентов в нашей нише, мы разработали агрегированную карточку товара, которая объединяет несколько учебников разных лет в одну страницу и избавляет нас от дублей.

Учитывая сжатые сроки запуска кампании в этом году, в полной мере эффект от наших действий можно будет оценить в следующем сезоне.

PERFORMANCE-РЕКЛАМА

Контекстная реклама на поиске и в сетях — то, на чем мы сфокусировались, учитывая ограничения по срокам.

Ключевой проблемой для нас стало отсутствие инструментов, показавших себя самыми эффективными год назад: товарной рекламы в Google Ads (Google Merchant) и Яндекс Маркета.

Сначала мы:

— обновили все креативы в соответствии с новым позиционированием;

— актуализировали фиды в рекламных кампаниях (обнаружив, что фид, по которому откручивается товарная кампания в Директе, лежит на серверах Яндекса и не обновляется автоматически).

Затем сосредоточились на различных форматах динамических объявлений (на основе фида с данными). Мы еженедельно мониторили изменение ключевых метрик и раз в неделю созванивались с клиентом и аналитиками Яндекс Директа для определения стратегии на следующую неделю.

Наиболее эффективно показал себя следующий микс рекламных каналов:

— Брендовая РК для отстройки от конкурентов. Здесь мы столкнулись с тем, что в домашнем регионе по ней приходят оптовики, которые не попадают в статистику, — пришлось учиться выделять их в сегмент и убирать из рекламы. На старте мы решили эту проблему, разделив брендовую кампанию на два региона — домашний и недомашний.

— Товарная РК на базе фида. Это новый формат Яндекса, который откручивает объявления с товарами из фида одновременно на поиске и в сетях. В его настройках задается несколько вариантов изображения, заголовков и описаний, а также фид с товарами и целевая конверсия. Дальше алгоритмы Яндекса делают все сами, ориентируясь на достижения целей. Ключевой сложностью здесь стало обучить кампанию в сжатые сроки — для этого мы на старте настроили ее на добавление в корзину и постепенно по мере накопления данных и обучения кампании сдвигали целевое действие все ближе к успешному заказу, пока не стали платить за транзакции.

Также мы регулярно отслеживали эффективность различных креативов и заменяли неэффективные.

Еще одной интересной задачей в рамках этой кампании стало прогнозирование бюджета, ведь при обучении на добавление в корзину конверсии приходят с задержкой в 1–2 недели, пока холодные пользователи решаются на заказ. Здесь нам надо было балансировать, чтобы:

- не зажать кампанию по бюджету и, как следствие, не потерять конверсии;

- изменить бюджет, не повлияв на обучение кампании.

— Ретаргетинговая кампания: мы использовали промокоды, чтобы вернуть на сайт пользователей, которые бросили наполненные корзины. А чтобы повысить средний чек, мы настроили событие на добавление в корзину товаров на определенную сумму и показывали ретаргетинг пользователям, совершившим такое действие.

3. Результаты сотрудничества

1. Самый важный итог — несмотря на ограниченные сроки, мы запустили и успели обучить рекламные кампании, чтобы успешно отработать сезон.

2. Мы почти достигли целевого DRR на пике сезона — снизили показатель до 7,37% в сравнении с 13,77% за неделю до старта. Не попали в цель только по рекламному трафику, зато попали по сочетанию каналов Organic + Paid Search + Direct.

3. Увеличили суммарный доход по итогам сезона по сравнению с прошлым годом (если учитывать только доступный микс каналов).

4. Нашли эффективный микс каналов и собрали бенчмарки по основным метрикам и их динамику по сезону. Также мы увидели явную закономерность в динамике среднего чека и конверсии, падение которых обрушивает DRR по окончании сезона.

Нивелировать данное падение можно только:

— поднимая конверсию — для этого нужно работать с чекаутом, поскольку мы видим отрицательную динамику показателя конверсии на протяжении полутора лет;

— поднимая средний чек и LTV — для этого нужно работать с рекомендуемыми товарами, качеством таких рекомендаций, а также внедрять систему лояльности.

Год назад конверсия так же падала по окончании сезона, но стартовая точка была выше.

Год назад средний чек так же падал по окончании сезона, однако события этого года и повышение цен заставили людей раньше задуматься о подготовке к сезону, что смазало пики.

5. Декомпозировали воронку чекаута и предложили к внедрению гипотезы по повышению конверсии.