К Яндекс.Маркету сейчас подключено огромное количество магазинов. Он дает возможность не только покупать товары, но и сравнивать десятки ценовых предложений разных магазинов и выбирать лучшие. Впрочем, как мы выяснили при работе, ставшей основой для кейса, низкая цена не всегда гарантирует покупку. О том, как мы поработали с магазином клиента на Маркете и как эти шаги помогли увеличить прибыль от этого канала — в материале.
Вводные данные
Интернет-магазин Labaz продает товары для охоты, рыбалки, туризма и активного отдыха. Он плотно работает с производителями и поставщиками, поэтому ассортимент магазина постоянно пополняется и обновляется, а цены на сайте выгодно отличаются от предложений других интернет-магазинов этой тематики.
С чего все началось
Заказчик поставил нашему агентству задачу максимально увеличить трафик и количество заказов с Яндекс.Маркета. Как показывает практика, трафик с Маркета самый конверсионный. Зачастую Маркет — конечная площадка, куда приходят пользователи, чтобы совершить покупки, словно в каталоге журнала, читают обзоры (отзывы) других покупателей, видят окончательные условия и сроки доставки, им остается только решиться сделать покупку.
На решение задачи по увеличению трафика было отведено четыре месяца. Кажется, что много — целых четыре месяца! — но на практике пришлось по ходу подготовки решать много мелких и больших проблем, исправлять ошибки в прайс-листах, согласовывать изменения.
Первые два месяца
Подготовка началась в августе с решения следующих задач:
- доработка прайс-листа;
- настройка систем аналитики;
- добавление электронной торговли для отслеживания результатов работы;
- внесение необходимых правок на сайт;
- настройка системы автоматизации PriceLabs.
Оказалось, что магазин использовал два прайс-листа для Яндекс.Маркета. Магазины с большим количеством товара часто разбивают прайс-листы на несколько, благо Маркет разрешает так делать, чтобы не нагружать ресурсы сервера и прайс-листы проходили индексацию без проблем. Но в случае с нашим магазином это было сделано из-за отличий ассортимента в этих прайс-листах: в первом была одежда, во втором — все остальные товары. Так как для одежды нужно много дополнительных параметров в прайс-листе, такое разделение было сделано для удобства программистам, при внесении правок.
После анализа прайс-листов мы перестроили структуру категорий в прайс-листе с одеждой. Неправильное дерево категорий не давало возможность Яндекс.Маркету правильно отображать товары при поиске покупателями. В итоге магазин терял своих потенциальных покупателей, так как они просто не могли найти нужные товары. После нескольких дней технической работы и проверки со стороны агентства прайс-лист вернули в магазин для размещения.
До перехода в агентство клиент управлял ставками в PriceLabs самостоятельно, но не очень успешно. Некоторые стратегии перекрывали друг друга, вызывая некорректную работу. Отсутствие четкой систематизации стратегий, а также правильного понимания работы с этим инструментом сильно влияло на ранжирование позиций и расход бюджета. Были выставлены позиционные стратегии без учета их особенностей и работали неправильно.
Стратегии в PriceLabs довольно тонкий инструмент и требуют в первую очередь грамотной аналитики, а также постоянного мониторинга результатов выдачи торговых предложений и конверсий по ним. Часто бывает, что та или иная стратегия, на первый взгляд, имеет хорошие результаты (клики, переходы), но при глубоком анализе оказывается, что, например, товары просто скликивали любопытные пользователи, и магазин расходовал бюджет впустую.
Мы решили корректировать ставки на конверсионные и маржинальные позиции с учетом самостоятельного размещения магазина. Для предложений с конкурентоспособной ценой с карточками товаров на Яндекс.Маркете мы выбрали позиционные стратегии, а для товаров с непривлекательной ценой выставили минимальные ставки.
Кроме того, мы рекомендовали клиенту работать с отзывами на Яндекс.Маркете: реагировать на негатив, мотивировать покупателей оставлять отзывы о приобретенных товарах. Сейчас клиент внимательно работает с отзывами, отвечает на все, как хорошие, так и плохие, а также с нашей помощью удаляет нерелевантные, не относящиеся к товару. Мы дополнительно отслеживаем и исправляем ошибки СКК.
Первые результаты
Что произошло?
- Увеличение числа кликов практически в 2 раза;
- Увеличение количества заказов в 2 раза;
- Доход от площадки вырос в 2,5 раза.
*с учетом увеличения бюджета в 2 раза и увеличением трафика.
Двигаемся дальше
С октября по декабрь мы прицельно работали с PriceLabs, так как технические ошибки по прайс-листам и сайту были исправлены.
С наступлением осенне-зимнего периода приняли решение продвигать сезонные товары. Мы выделили наиболее популярные категории и применили к ним специальные стратегии. Алгоритм такой: фильтруем товары, набирающие популярность к сезону, определяем наиболее популярные, повышаем ставки. Если этот товар размещался на поиске, то мы увеличиваем ставку, если в карточке модели — устанавливаем позиционную стратегию для попадания в топ-6, но не на первые места, чтобы экономить бюджет.
Все стратегии были дублированы: как для товаров на карточках, так и для товаров на поиске. Всего было добавлено более 30 фильтров в PriceLabs. К каждому товарному предложению на поиске мы прописывали более широкий запрос и устанавливали высокие ставки.
Кроме этого, мы создали ТЗ для прайс-листа, в котором должна была передаваться бесплатная доставка по Москве для товаров, находящихся на складе магазина. После того как был добавлен этот прайс-лист, количество кликов и заказов также выросло.
Главной задачей на тот момент был рост CTR объявлений клиента. Количество трафика начало расти: с 500 кликов до 2900 кликов в день, а количество заказов вместе с ними.
Каждый оранжевый треугольник на графике означает какие-либо изменения в стратегиях PriceLabs. Мы постоянно анализировали показатели и что-нибудь меняли.
Результаты сотрудничества
- Трафик вырос в 4 раза;
- Количество заказов — в 7 раз.
*с учетом увеличения бюджета в 3,5 раза
Оцените статью
(4 оценок, среднее: 5,00 из 5)
Загрузка...
