Открутили 15,2 млн рублей за 10 месяцев в ниши «продукты питания»

Здравствуйте, меня зовут Алишер Исаков я автор, этого кейса, занимаюсь таргетированной рекламой в социальных сетях: ВК, instagram, Facebook.

В этом кейсе я расскажу, как настраивал таргет для компании «Seasonmarket» по доставке продуктов питания по Москве и МО и получал стабильную цену покупки на притяжение 10 месяцев.

Проект в цифрах:

Открутили 15,2 млн рублей за 10 месяцев в ниши «продукты питания»

В конце декабря 2019 ко мне обратился клиент из доставки продуктов питания по Москве и МО за таргетированной рекламой ФБ/Instagram.

Запрос был следующим, наблюдается тенденция снижения кол-во покупок и увеличения стоимости самой покупки и надо этот момент исправить.

Работа над проектом ведется с января 2020 года по сегодняшний день.

Компания «Seasonmarket» — Существует более 6 лет на рынке, осуществляет свою деятельность на территории Москвы и МО.

сайт https://seasonmarket.ru

Позиционирование — фермерские продукты с доставкой на дом.

Ценовая политика:

Доставка бесплатная от 3 тыс. рублей (осуществляется на следующий день)

Instagram https://www.instagram.com/seasonmarket.ru/

Facebook https://m.facebook.com/SeasonMarket/

1) Увеличить кол-во покупок в месяц с фб/инстаграм

2) Уменьшить стоимость покупки

3) Увеличить кол-во новых покупателей с фб/инстаграм

Что было сделано перед запуском рекламной компании.

1) Провел анализ предыдущих рекламных кампаний и рекламного кабинета.

2) Подготовил карту аудиторий и сегменты по интересам.

3) Составил карту трафика

4) Разработал медиа план (планирование бюджета)

5) Прописал подробную стратегию ведения рекламной кампании.

Перед началом работы провел аудит текущей рекламной активности, в кабинете была израсходована значительная сумма денег и данных было много.

Что узнал:

— Пиковое время когда люди совершают покупки и спад, когда это число стремится к нулю.

— Разделение покупателей по полу

— Приоритетный возраст

— Соотношение мобайла и десктопа

— Основные интересы

— Пожизненная ценность клиента

Стоит отдельно остановится на этом разделе, в 95% случаях, люди не придают значение структуре рекламного кабинета, а это очень зря! Я провел много аудитов рекламных кабинетов и частые ошибки:

1) Можно встретить, что в одной компании может быть группы на: новых, повторных и ретаргетинг.

2) В одной групп может быть десятки объявлений с бюджетом на группу 200-500 рублей.

3) В одной компании десятки групп у которых стоит оптимизация по CBO.

Я думаю многие должны были узнать себя.

Так категорически делать нельзя, если у вас так, значит вы не понимаете как работает алгоритм ФБ.

Как видно из скриншота, аудиторию делил на 3 категории

1) Новые

2) Повторные (те, кто уже покупал)

3) Ретаргетинг ( кто уже был на сайте, но не совершил покупку)

Так выглядит возможное движение пользователя по сайту и воронка которую он должен пройти.

На каждом этапе воронки, пользователь может отвалится, поэтому на основе этой карты трафика уже формируем базы ретаргета, для того, чтобы обратно вернуть пользователя в воронку.

Как и писал выше, на основе карты трафика составляем список баз ретаргета.

1)Совершил покупку от 2-х и более раз

2) Совершил покупку 1 раз в течение 7/14/21/ 28 и более дней

3) Оформил заказ, но не купил в течение 7/14/21/ 28 и более дней

4) Положил товар в корзину, но не оформил заказ

5) Просмотрел карточки товара, но не положил в корзину

6) Взаимодействовал со страницей 1/7/14/30/90/365 дней

7) Данные от клиента (телефон и почта покупателей)

В каждой аудитории при показе рекламы было исключение аудитории шагом ранее, т.е. если мы собрали базу тех кто «положил товар в корзину», но не «оформил заказ», то при показе рекламы, из этой аудитории исключаем тех, кто уже оформил заказ, получится аудиторию пользователей бросившая корзину.

Второй пример пользователь «Оформил заказ», но не купил, тогда при запуске рекламы исключаем тех, кто уже совершил «Покупку» - получается аудитория, тех кто не совершил покупку. Думаю логика понятна.

Бюджет в день был достаточно большой, со временем он вырос еще 2-3 раза, по этому я заранее занялся планированием бюджета.

Распределение бюджета на 6 видов компаний:

1) Новые

2) Повторные (кто уже покупал)

3) Ретаргетинг ( кто уже был на сайте, но не совершил покупку)

4) Охватные

5) На подписку в соц. сети

6) Тестирование новых гипотез

Показывать цифры я не могу, но уточню, что кол-во компаний на каждый сегмент аудитории (новые, повторные, ретаргетинг) было строго ограничено, делалось это для того, чтобы компании хватало средств для прохождения обучения алгоритма ФБ.

+ бюджет не равномерно распределялся по дням. После месяца работы, я заметил, что были пиковые дни, когда спрос был больше и получалось добывать больше покупок, чем в аналогичные дни, также были и дни спада. Это повторялось каждую неделю(за исключением праздников) по этому бюджет в пиковые дни был в два раза больше.

Базы ретаргета делалась почти на каждый шаг воронки и на каждом этапе шла подмена креатива.

1) Те кто покупал как пример 2 и более раз за один месяц, видели один рекламный посыл, а те кто покупал более 2 раз, но уже на протяжение 2-3 месяцев - другой.

2) Тому кто оформил заказ, но не купил предлагался промокод.

3) А тем кто положил в корзину, но не оформил заказ , напоминалось о бесплатной доставке и аукционных предложениях.

Формат карусель:

Формат с одним товаром:

Сториас:

Догоняющие креативы:

Видео формат:

Два основных кабинета:

+ в октябре пришлось создать еще 2 кабинета из-за проблем с Facebook.

В работе: 10 месяцев

Бюджет: 15 261 741 р.

Кликов: 1 388 559

Покупок: 19 878 с фб/инстаграм

Ср.цена покупки: 767,7 рублей

Реклама запускалась с двух кабинетов , в последствии добавилось ещё 2

1.Таким образом мы могли откручивать больше средств в сутки.

2. Часто замечал, что просадки бывают по основному кабинету и второй кабинет вытягивает день или наоборот. В аукцион они попадают по разному, даже если запускать идентичные компании.

3. Разделение было таким: Один рекламный кабинет в основном на покупки, второй для охватов и продвижения аккаунта на подписку.

Важный момент, мы запускаем всегда охватные компании. Было замечено, что если отключить охватные компании, то количество покупок сразу падает.

Выбор места размещения: автоматически / вручную

Основной источник трафика приходится на Instagram и Facebook. Много раз слышал теорию, что если оставлять автоматические площадки, то алгоритм лучше оптимизируются, было решено проверить это на деле.

Я ставил абсолютно аналогичные креативы и аудиторию. Выборка была порядка 6 карточек товара и 3 аудиторий. В одной компании стояли по умолчанию фб/инста, а в другой автоматические площадки.

По итогу победили автоматические настройки, цена покупки была на 20-30% дешевле, чем если выбирать в ручную площадки Instagram и Facebook. Но оговорюсь, если у вас небольшой бюджет, до 50 тыс. в месяц, то вам скорей всего подойдет ручной выбор площадок, в остальных случаях лучше тестировать.

В процессе работы бывали, откровенно говоря, провальные дни, когда почти все компании выкидывало из аукциона и просто не было покупок.

Как правило даже если я менял креативы или вообще сам продукт, выручало это далеко не всегда.

Чаще всего я запускаю рекламу на конверсию, а в настройках цель выбираю покупку. Для пользователя это самый сложный шаг, зайти на сайт и сразу купить, по этому алгоритму Facebook, тяжело подбирать таких пользователей в следствие чего, алгоритм долго проходит стадию обучения и иногда его колбасит.

Решения нашел следующие, откатить действие на один шаг назад. То есть если была покупка, то сделать оптимизацию алгоритма Facebook на «Оформленный заказ» или « Корзина» так как это шаг более простой для пользователя, то и кол-во совершенных действий будет на много больше, в следствие чего быстрей пройдет этап обучения алгоритма Facebook.

Процент конверсии в покупки, в таких компаниях, конечно же ниже, но на товары быстрого спроса, эта настройка заходила на ура.

Что такое CBO — Campaign budget optimisation или оптимизация бюджета кампании. Раньше Facebook оптимизировал отдельные группы объявлений, сегодня оптимизация происходит на уровне кампаний.

В широком смысле, это отличная функция для удешевления стоимости лида или увеличение его кол-ва за такие же деньги, так как алгоритм на уровне компании, отдает предпочтения более работающим связкам.

На моей практике, все оказалось не много сложней. В процессе тестов, выяснилось, что если товар дешевый или очень популярный, то при тестировании креативов и аудиторий CBO действительно давала более дешевые конверсии, но если товар дорогой или не сильно популярный, то CBO отдавала предпочтение тому объявлению где было больше кликов или был выше рейтинг, но не покупок.

Также были большие различия, если оптимизировать на покупку или на оформленный заказ.

Если товар/услуга недорогая и шаг, который должен совершить пользователь не сильно стрессовый для него, то CBO в настройках надо однозначно пробовать, но как говорится лучше все таки тестировать.