Привет! Мы — Penguin-team, агентство контекстной рекламы, а это — наш блог по бизнесу, маркетингу и РРС. Каждый месяц мы выпускаем гайды, статьи и инструкции о том, как работать с eCommerce, брендировать, настраивать Google Рекламу и другие каналы трафика.
Наш блог читают маркетологи, SEM-специалисты и предприниматели; его рекомендуют на SEMConf и других конференциях.
Еще больше уникальных материалов — в рассылке 👇 Подписывайтесь!
Получать еще больше уникальных материалов 👉🏻
Спасибо за подписку!
3001
Кейс Google Shopping: медицинское оборудование (NDA)
17.01.2019
5 минут
easy
Результаты
До | После | Изменения | % изменений | |
ROAS | 147 % | 361 % | +214 % | +145 % |
Коэф.конверсии | 3 % | 4,62 % | +1,62 % | +54 % |
Conversions | 1 600 | 2 353 | +753 | +47 % |
Средняя маржа | 31,45 % | 32,85 % | — | — |
ROMI (Shopping) | -31 % | +54 % | +85 % | — |
Net profit (Shopping) | -6 782 $ | +8 705 $ | +15 487 $ | — |
Вводная информация
Клиент: интернет-магазин медицинского оборудования (NDA).
Регион: США.
Услуга: создание и оптимизация рекламных кампаний в Google Ads (Shopping, поиск, видео, ремаркетинг).
Рабочий процесс
Впервые мы начали переговоры еще за год до фактического начала работы: тогда клиент выбрал другое агентство и начал сотрудничать с ним. Спустя 4 месяца он не получил ожидаемый результат и вернулся обратно к Penguin-team.
Задача была ясна: увеличить net Profit и ROI аккаунта в Google Ads.
Мы начали с аудита: технически все было сделано хорошо и без критических недочетов. А вот с точки зрения маркетинга и стратегии ошибки были посерьезнее:
- Реклама была настроена не на продукты, а на категории.
- Не было разделения на alpha/beta-кампании.
- Были построены достаточно общие поисковые кампании, которые работали на слишком широкую аудиторию.
Google Analytics не показывала явного плохого результата:
Из данных выше можно сделать такие выводы:
- Общий ROAS за 3 месяца работы составляет 45 721 $ (Revenue) / 30 983 $ (Cost) = 147 %. На первый взгляд, неплохо!
- Доля Revenue кампаний в Shopping (первая РК на скрине) составляет 95,05 %, а ROAS 194 % (на 25 % выше, чем средний по аккаунту). То есть кампании в Shopping генерировали главную долю дохода с достаточно высоким уровнем ROAS. Хм, тоже приятно.
- Остальные кампании (поисковые) показали слабые результаты: ROAS 2 262 $ (Revenue) / 8 637 $ (Cost) = 26 %. Получается, что рекламодатель на 3 вложенных доллара в рекламу возвращает 1 — это нехорошо!
На первый взгляд все выглядит некритично, ведь если из оборота 45 721 $ вычесть цену товаров 30 983$, мы получим «прибыль» 14 738 $. Только вот в этой «прибыли» не учтена маржинальность , которая может составлять от 15 % до 50 %, в зависимости от продукта. И это в корне меняет дело.
Без учета маржинальности нельзя сделать расчет конечной прибыли и ROMI, а без этой информации невозможно делать выводы об эффективности работы аккаунта.
Чтобы решить такую задачу, мы использовали Panda ppc micro management — инструмент собственной разработки, созданный специально для грамотного ведения кампаний Google Shopping.
Panda позволяет добавить маржинальность к продуктам магазина и определить фактическую прибыль или убыток по каждому товару в частности и по всей работе кампании в целом. А заодно рассчитать Target CPC для каждого товара.
Как видно на скрине:
- общий Profit/loss составляет -6 782 $ — это значит, что потери в Shopping составляли 2 260 $ в месяц;
- ROMI равен -31 %;
И эти данные показывают, что магазин несет не только очевидные потери в поисковой рекламе, но еще и в торговых кампаниях.
Учитывая ситуацию, мы разработали новую стратегию на основе накопленных данных. Вот ее основные пункты:
- Разделить товары по alpha- и beta-кампаниям для более гибкого управления.
- Добавить кампании по ремаркетингу + RLSA.
- Расширить список минус-слов.
- Понизить ставки на товары с низким ROI и высоким Loss.
- Повысить ставки на товары с высоким ROI и высоким Profit.
- Отключить кампании в Search, пока не будет достигнут позитивный ROI в Shopping.
- Последовательно масштабировать аккаунт.
После реализации новой стратегии мы получили следующие результаты:
- Общий ROAS за 3 месяца работы составляет 69 414 $ (Revenue) / 19 221 $ (Cost) = 361 %.
- Доля Revenue кампаний в Shopping (первые 4 кампании на скрине) составляет 84 %, а ROAS = 381 % (на 10 % выше, чем средний результат по аккаунту).
- Остальные кампании (поиск и ремаркетинг) показали ROAS = 10 227 $ (Revenue) / 2 837 $ (Loss) = 358 %.
Как видно, результаты стали заметно получше. Помимо приятных показателей в Google Analytics, мы получили и хорошие показатели ROMI и net Profit:
- общий Profit/loss составляет 8 705 $ — это значит, что прибыль в Shopping составляет 2 901 $ в месяц;
- ROMI равен 54 %;
И вот такие результаты уже позволяют клиенту зарабатывать с помощью контекстной рекламы!
Подведем итоги
Результат был достигнут благодаря 3 вещам:
- Правильной стратегии, в основе которой принцип «Сначала добиваемся положительного ROMI → потом масштабируем».
- Грамотный микроменеджмент благодаря софту Панда.
- Фокус на росте бизнес-показателей ROMI и net Profit.
Посмотрите другие кейсы в нашем блоге⤵
Есть вопросы? Оставляйте комментарии ⤵
Loading...
