Кейс GATE31: как при возврате неактивных
пользователей снизить ДРР
на 59% и получить х4
конверсий в покупку
клиент
GATE31 — это минималистичный бренд базовой и универсальной одежды для женщин и мужчин. В коллекциях преобладают комфортные и практичные модели, которые будет актуальны не один сезон.
Период: с июня 2021
Цель: Увеличить конверсию и продажи в интернет-магазине. Для этого мы тестировали сегмент аудиторий неактивных пользователей.
О проекте
Интернет-магазин одежды премиум сегмента с концепцией минимализма.
При длительной работе с проектом каждый специалист сталкивается с ограниченностью тестирования в рамках рабочего инструмента. Однако не все привычные форматы можно рассматривать через призму уже протестированного.
Для расширения охвата мы решили обратиться к ретаргетингу и настроить его по базе CRM неактивных клиентов.
О формате
Аналитика сайта позволяет создать ретаргетинговые аудитории из посетителей, которые просматривали, но не купили товары.
Ретаргетинг — мощный инструмент для работы с имеющейся аудиторией на основе анализа поведения. Дает возможность тестировать разные аудитории.
Для реализации гипотезы была выбрана готовая рекламная кампания, стабильно работающая в РСЯ более полугода.
В отработке рекламной кампании было 2 группы на иные сегменты аудиторий, использовались текстово-графические объявления. Других активных тестов не проводилось.
Эксперимент длился месяц. Сравним два периода: статистику до запуска новой группы с 25.08.23-25.09.23 (В) и после с 26.09.23-26.10.23 (А).
Результаты
Цель: Покупка на сайте
За отчетный период В (до внесения изменений) кампания показала:
CPO в 12 611.54 рублей
Повышенный ДРР в 70.57%
Период В
Далее в работу была взята гипотеза по масштабированию РК и запуску новой группы на сегмент аудиторий неактивных пользователей по базе CRM.
Первичные результативные ставки были на повышение трафика, увеличение расхода минимум на 10%,
а также повышение % отказности, поскольку аудитория в рамках конверсионности холодная.
Период А
За тестируемый период А удалось:
Также значительно увеличить трафик, качество которого отличается позитивным согласно поведенческим факторам
и остальным метрикам – снижен показатель отказности, увеличена глубина стр.
ДРР снизился
на 59%
СРО снизился
на 69%
Доход увеличился
на 204%
Выводы
1
Тест оказался успешным по всем показателям. Важно понимать, что для эффективной отработки на протяжении отчетного периода велась работа по оптимизации рекламных объявлений.
2
Регулярная оптимизация объявлений является ключевым фактором успеха. Необходимо тестировать разные варианты текста, изображений, каруселей, видео и CTA-кнопок, чтобы определить наиболее эффективные варианты.
3
После запуска необходимо проводить регулярный анализ результатов. Это позволит определить эффективные и неэффективные аспекты и внести соответствующие изменения для улучшения конверсии и продаж.
