Как HOFF поэтапно изменил структуру кампаний в Директе и смог увеличить оборот на 76% YoY
Hoff продает мебель и товары для дома в 59 магазинах России, поэтому рекламные кампании бренда сильно сегментированы. Специалисты рассказали, как они перешли на автостратегии в таких условиях и обеспечили обучение алгоритма.
Задача
Hoff давно запускает кампании в рекламной сети Яндекса. Сети приносят клиенту существенную от общего объема долю продаж. Но начиная со второго квартала 2021 года оборот в сетях начал снижаться, а доля рекламных расходов — расти.
Так по сравнению со вторым кварталом 2020 года, оборот потерял 78%, а ДРР увеличилась на 165%. Ситуация в третьем квартале развивалась так же.
На четвертый квартал 2021 года задачей Hoff было восстановить эффективность кампаний и увеличить доход от performance кампаний в Рекламной сети Яндекса год к году.
Решение
Протестировать объединение кампаний на одной категории
- Перевести тестовую кампанию на оптимизацию конверсий
- Попробовать модель оплаты за конверсии
- При успешном тесте поэтапно масштабировать решение на другие категории
Рекламные кампании Hoff в сетях были сильно сегментированы по категориям и гео. Это удобно для ручной оптимизации, но мешает обучению автостратегий, необходимо получать от десяти конверсий в неделю в рамках рекламной кампании. Так команда Hoff решила укрупнить текущие кампании.
Кампанию стали поэтапно укрупнять, начиная с приоритетных категорий для бизнеса с самой низкой положительной динамикой год к году. Постепенные изменения позволяют меньше рисковать — в случае плохих результатов можно быстро и без потерь откатиться к предыдущим настройкам.
Первые выводы
Их подвели по категории «Диваны» — она приносила большой объем заказов и оборота на поиске, но в сетевых кампаниях результаты по ней были низкими.
Чтобы укрупнить категорию, разделенные по гео кампании объединили в две — по Москве и области и по регионам.
Затем кампанию перевели на оптимизацию по заказам. От внесения изменений до накопления достаточной статистики на каждую категорию потребовалось четыре недели. Результаты оценивали месяц к месяцу — до внесения изменений и после: доля рекламных расходов по диванам снизилась на 48%, доход вырос на 280%, а уровень конверсионности — на 252%.
После успешного теста на категории «Диваны» решили масштабировать остальные категории.
Однако и с масштабированием были свои сложности.
При оптимизации по CPA важно количество и качество данных для обучения и работы алгоритмов. Однако не всегда укрупнение кампании позволяет собрать достаточный объем конверсий. В некоторых случаях даже укрупнение кампаний не позволяло собирать по десять конверсий в неделю, необходимых для обучения и стабильной работы алгоритмов.
Проблема часто встречается при внедрении автостратегий и усложняет масштабирование на часть кампаний. Решить проблему может оптимизация на микроконверсии. Например, когда на старте системе не хватало данных по цели «Заказ», рекламные кампании переводили на стратегию с оптимизацией на цель «Корзина». А когда накапливалось достаточное количество данных по цели «Заказ», кампании вновь назначали эту цель, как самая значимая.
Совет рекламодателям
В постоянно меняющихся условиях рынка не бойтесь проводить тесты с кампаниями. Объединение кампаний и использование автоматических стратегий Яндекса позволит оптимизировать размещение и получить целевые действия по заданной стоимости.
Результаты
Переход на автостратегии с оплатой по модели CPA сделал рекламные кампании в Рекламной сети Яндекса намного эффективнее, увеличил доходность и количество трафика. И в итоге позволил не только вернуть показатели в РСЯ на высокий уровень относительно предыдущего квартала, но и улучшить эффективность год к году. А все оставшиеся категории в сетях Hoff также перевели на автостратегии.
Отзыв клиента
Перед началом эксперимента у нас были сомнения по поводу автостратегий, но первые тесты в категориях «Диваны» быстро их развеяли. Мы получили кратный прирост трафика и оборота и при этом сохранили долю рекламных расходов в рамках KPI. У коллег из агентства освободилось время на другие важные задачи, так как оптимизировать кампании на автостратегиях намного проще, чем на ручном управлении.
В начале года мы перевели на автостратегии и оставшиеся категории кампаний в Рекламной сети Яндекса. Сейчас кампании в сетях приносят нам треть всего оборота в небрендовом контексте и примерно столько же трафика. При этом доля рекламных расходов по Рекламной сети на 25% ниже, чем в поисковых кампаниях.
Рекламная сеть Яндекса — важный источник трафика для бизнеса клиента, так как вносит значительный вклад в долю оборота контекстных рекламных кампаний. Поэтому вернуть показатели эффективности на прежний уровень и улучшить их было для нас приоритетной задачей. Для этого мы испробовали разные подходы и тактики, но самым действенным решением оказалось использование автостратегий, совмещенных с укрупнением рекламных кампаний.