Кейс Google Shopping: медицинское оборудование (NDA)

3481

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!

Содержание

3481

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.