подписка
Подписаться
Татьяна Панина, Руководитель отдела интернет-маркетинга HOFF
15/09/2015
Кухня ремаркетинга от Hoff

От редакции: в основу статьи лег доклад, прочитаный автором в прошлом году на конференции"Электронная торговля 2014".

Мы работаем в довольно сложном сегменте онлайн-бинеса — мебель и товары для дома. Мебель — это товар, который приобретается с большой периодичностью: раз в год, раз в 3 года. На принятие решения о покупке тратится не один день. Случается, потребитель выбирает недели или месяцы. Ищет магазин и удобные для него условия.

Товары для дома — несколько другой сегмент. Решение о покупке может приниматься спонтанно и часто происходит вместе с приобретением чего-то еще.

Обычно в офлайне покупатель проходит по огромному гипермаркету, собирает нужные ему вещи и сам не понимает, как он потратил 5 тысяч рублей.

Достичь такого поведения в Интернете сложнее. И наша задача состоит в том, чтобы, во-первых, подтолкнуть клиента к покупке дорогостоящей мебели (дивана, мебельного гарнитура), а во-вторых, мотивировать его купить товары для дома. Причем не одну позицию, а довести количество товаров в чеке до 5–10, а то и 20–30.

На протяжении уже 2 лет мы тестируем много ретаргетинговых систем, постоянно что-то замеряем, проводим А/B/С/D-тестирование. Сегодня я поделюсь с вами некоторыми решениями, которые, с нашей точки зрения, работают. Не факт, что они будут работать для других отраслей бизнеса — одежды, товаров для красоты, – но они работают у нас.

 "Разделение труда"

Мы нацеливаем свой ретаргетинг по сегментам воронки — в соответствии с тем, на каком этапе остановился пользователь. У нас есть основные пять ретаргетинговых систем и три сопутствующие. Лучше всего на нижних и средних сегментах воронки работают Google и Яндекс, мы сотрудничаем с ними уже 2 года. Sociоmantic, Criteo и YouTube — хорошо подходят для высоких и средних сегментов. С Sociоmantic мы работаем 1,5 года, с Criteo — 1 год, и YouTube мы начали пробовать только весной этого года.

При подключении третьей, четвертой ретаргетинговых систем, у нас возник вопрос: как разделять трафик либо площадки между провайдерами ретарегинга, чтобы они не конкурировали в аукционе друг с другом?

Hoff протестировал несколько вариантов.

Первое, что  мы попытались сделать — это разделить площадки между провайдерами. Например, Criteo и Sociоmantic мы запретили использовать площадку Google. Провели тестирование в течение месяца и увидели, что количество заказов в этом случае падает, причем падает резко. Пришлось включить все обратно.

Дальше мы попробовали поделить воронку, причем строго — запретить одной системе использовать оставленные корзины, другой — использовать брошенные просмотры товарных карточек и так далее. Мы опять увидели, что количество конверсий падает, и вернули все, как было.

В итоге мы решили, что для работы с основным трафиком нам нужны  5 ретаргетинговых систем: Sociоmantic, Criteo, Google, Яндекси YouTube. Трем лидогенераторам (Admitad, Cityads и Soloway) мы разрешили использовать трафик CPA. А для 5 вышеназванных ретаргетинговых систем CPA-трафик стал недоступен.

Почему мы приняли такое решение? Лидогенераторы работают с нами за CPO в рамках CPA-трафика, который не отличается хорошими показателями качества. У него всегда ниже количество просмотренных страниц, время нахождения на сайте, выше показатели отказов и так далее. Я не хочу платить за ретаргетинг этого трафика по модели CPM либо по модели CPC. Я хочу заплатить только за результат. И данные системы решают для меня эту проблему.

Google для нас сейчас — основная ретаргетинговая система. Летом 2013 года мы подключили динамический ретаргетинг, который нам принес плюс 30% конверсии на том этапе. Сейчас ретаргетинг Google приносит нам 15% от всех транзакций в своей системе. Причем мы здесь берем только CPC-трафик.

С какими сегментами аудитории работаем?

 1. Пользователи, которые посмотрели важные для нас категории (диваны, кровати, матрасы и другие высокомаржинальные товары).

2. «Брошенная корзина». С ней лучше всего, по нашему опыту, работает Google. Мы разделяем этот сегмент еще и чеку брошенной корзины. Выделяем 5–6 уровней – от самого низкого чека до самого высокого – и выставляем для них разные ставки. Эта логика очень эффективно работает. После введения таких параметров мы увидели серьезное увеличение среднего чека и, что главное, повышение маржи.

 4. Те, кто уже совершил покупку. Они находятся в самом низу воронки, это «вишенка на торте». Мы разработали целую стратегию коммуникации с ними. В ее основе лежит рассчитанный LTV – lifetimevalue.Мы знаем, когда в среднем человекпридет к нам, чтобы сделать вторую покупку. Нам важно вернуть тех, кто уже купил у нас, в тот момент, когда они готовы снова потратить деньги. А для этого требуется в нужный момент напомнить о себе.

Например, клиент купил что-то в нашем интернет-магазине сегодня. Первые 24 часа он видит баннеры «Спасибо, что вы купили в Hoff». Таким образом, мы создаем некую коммуникацию с клиентом. Дальше эти баннеры пропадают, и в следующий раз клиент их увидит через 35–40 дней. Для разных категорий покупателей этот срок может отличаться. Но всегда существует некий определенный момент, когда у нас есть больше шансов вернуть клиента, продать ему что-то сопутствующее, либо сохранить его лояльность, просто напомнив о себе. 

Для оптимизации работы со этими сегментами мы попробовали весь богатый инструментарий, который есть у Google. Например, мы оптимизировались по CPO — не сработало. Мы оптимизировались по системе ROAS. Это система, позволяющая назначать сумму дохода, которую вы желаете получить на 1 рубль вложений. Сначала мы поставили амбициозные 10 рублей, убедились, что это не работает и начали постепенно снижать. Дойдя до отметки 3 рубля и не увидев результата, отключили ее вовсе.

Потом мы пробовали подключать look-alike аудиторию. Не сработало. Мы узнали об этом уже на начальном этапе, после оценки качества этой аудитории. Показатели  отказов, глубина просмотра и время нахождения на сайте были намного хуже, чем даже в среднем по сайту. Это нас не устраивало, потому что мы в итоге тратили больше денег, чем эти люди могли нам принести.

Google Analytics способна разбивать трафик по интересам. Есть интересы Design, Interior, Furniture, Home made и им подобные. Мы постепенно покупали аудиторию из каждого из этих сегментов и убедились, что качество этой аудитории не соответствует нашим ожиданиям. Потому мы пока прекратили эксперименты с интересами. Но я думаю, что в какой-то момент, если будет сильно не хватать трафика, к этому варианту еще можно вернуться.

Google – хорошая площадка не только для ретаргетинга, но и для покупки дешевой медийной рекламы. Можно загрузить баннеры «Акция месяца» в Google и покупать охват всей его сети покликово. Мы оценили, насколько отличается стоимость клика на объявление в поиске Google и в самой ретаргетинговой сети Google. В ретаргетинге клик дешевле. Поэтому периодически делаем медийные размещения, покупая акционный ретаргетинг Google, «Яндекс», Criteo, Sociоmantic.

С марта мы стали сотрудничать с YouTube. Взяли аудиторию, которая была у нас на сайте, выставили ограничения по pre-rollпоказам и загрузили наши ТВ-ролики. Они 5-секундные, а ограничения YouTube по просмотру pre-roll — 4 секунды. В итоге мы получили 91% просмотренных pre-roll. Практически вся аудитория, которой мы хотели показать наши ролики, их увидела.

У нас пока нет возможности снимать красивые имиджевые ролики длительностью 10–15 секунд только для pre-roll YouTube. И мы не можем с уверенностью утверждать, что это будет эффективно. Но мы получили очень хорошую цену за конверсию с YouTube.

Запуская ретаргетинг на YouTube, мы стали использовать дополнительный инструментарий. Это, например, поддерживающие баннеры к роликам.  Очень интересный инструмент. Суть его в следующем. Вы видите pre-roll, который сообщает о том, что на данный диван есть скидка 50%. При этом в правой верхней части сайта вы увидите соответствующий баннер с ценой, который станет вашей точкой входа на сайт. Далее, когда вы будете смотреть тот ролик, ради которого открыли YouTube, вы увидите всплывающий текстовый блок, который опять сообщит вам о скидке на диван.

За счет таких дополнительных инструментов, нам удалось поднять конверсию еще в два раза. Мы решили применять их постоянно, и довольны результатом. Однако пробовать нужно аккуратно. Первый эксперимент такого рода был с бюджетом всего 50 тысяч рублей, сроком на 2 недели. При этом мы получили следующие результаты:

В остальных ретаргетинговых системах мы выделили ряд положительных моментов, ради которых продолжаем сотрудничество с ними.

1. В случае с «Яндексом» — это возможность пользоваться его рекламной сетью.

2. У Criteo — это возможность автоматизированного запуска динамики по товарам. Продукты Criteo нам очень нравятся из-за своего разнообразия. У них есть и видео, и карусельки, и всплывающие окна, и многое другое. Для этого ничего не нужно со стороны нашего менеджера. Мы просто подключили сайт — и все.

 Еще один плюс Criteo— cross-device решение, то, о чем все мечтали. Допустим, один и тот же пользователь заходит на ваш сайт с ноутбука, планшета и смартфона. Он изучает товары, приценивается, сравнивает, пытается принять решение. Раньше вы не знали о том, что пользователи А, В и С — это один и тот же человек. Criteo научились «склеивать», пока с некоторой погрешностью, такие данные и показывать наиболее релевантные товары в ретаргетинге, чтобы как можно с большей вероятностью довести этого человека до покупки.

3. Sociоmantic хорош тем, что он дает возможность "допиливать" баннеры, изменять их вид, например, в соответствии с брендбуком. Также они для нас делают ретаргетинг в Facebook: в ленте и в рекламном блоке.

Придумать велосипед

Путем перебора всех возможных логик и вариантов ретаргетинга, которые есть у стандартных систем, мы поняли, чего нам не хватает. И начали придумывать свой велосипед. Первое, что мы придумали и реализовали — возможность покупки целевого трафика.

Чем это отличается от стандартного look-alike? Мы точно знаем, что определенный контентный портал размещает материалы именно по той теме, которая нам нужна. Посетители, которые туда приходят, занимаются домом, садом, комнатными растениями, и эти люди реагируют на нашу медийную рекламу, совершают покупки.

Мы договорились о том, что покупаем у портала обезличенные данные cookies их посетителей. Сгенерировали свой пиксель, поставили на этот сайт, пометили аудиторию, выделили основные категории, сегментировали эту аудиторию. Далее пришли к RTB-сети и сказали, что у нас есть пул cookies, они уже отсегментированы, разработаны 5 баннеров для одного сегмента, 5 баннеров для другого, мы хотим, чтобы вы это все загрузили и начали показывать.

Прайсовая модель этой системы выглядит так: мы платим CPCRTB-сети и процент с оборота по Google Analytics той площадке, у которой мы взяли cookies.

Наши замеры показывают, что стоимость заказа по этой модели ниже, чем средний CPO по last click всего нашего интернет-магазина. Получается, что мы привлекаем первичный заказ (а это именно первичный заказ, просто «выросший» из ретаргетинга), и он обходится нам дешевле, чем из того же контекста и других рекламных каналов.

Однако пока это, к сожалению, немасштабируемый канал, потому что партнерский портал сравним с нами по трафику. А нам хочется найти партнера, сильно превышающего нас по трафику, но способного дать целевую аудиторию.

Следующая идея, которую мы пытаемся реализовать, — это e-mail-ретаргетинг. Любой интернет-маркетолог, который хоть раз отправлял рассылку, всегда недоумевает, почему открыло рассылку Х человек, а кликнуло ссылке Y человек. Разница между Х и Y бывает иногда слишком велика. Все хватаются за голову и думают: «Господи, какую ужасную рассылку я сделал!»

Мы хотим, чтобы люди, которые все-таки заинтересовались темой нашего письма, просмотрели нашу рассылку и перешли к нам на сайт.

Для этого надо решить несколько проблем.

Есть OpenRate, есть ClickRate и есть разница между ними. Есть решения, позволяющие пометить пользователя, который пришел на сайт по рассылке. Но непонятно, как отметить тех, кто открывал письмо с определенной темой, а дальше ничего не сделал. Это первая проблема, которую мы пытаемся решить.

Вторая проблема заключается в следующем. Мы отправляем рассылку 4 раза в неделю, каждый день изменяя тему. Допустим, вы в понедельник получили рассылку про диваны, а во вторник — про кровати. Вы открыли оба письма, но при этом не перешли по ссылке. Получается, что в течение первых суток нужно показывать вам баннеры про диваны, а в следующие сутки —про кровати. Это очень краткосрочная рекламная кампания, для которой, тем не менее, нужно создать баннеры, html-коды рассылки — акционные, товарные и так далее. Лучше всего — автоматически. Никто не посадит сотрудника, который будет рисовать баннеры и заливать рекламные кампании, которые просуществуют всего один день. Кроме того, нужно найти сеть, которая готова работать с нами на таких коротких дистанциях.

И еще одна проблема, над которой мы давно думаем, но пока не нашли решения: куда возвращать пользователя? На рассылку? Или в категорию, о которой была эта рассылка? А если рассылка была о 5 категориях, то что делать?

Эти актуальные проблемы, связанные с ретаргетингом, нам предстоит решить в ближайшее время.

Приглашаем коллег к обсуждению.

Каждый год на конференции "Электронная Торговля-2015" делятся своим опытом руководители крупнейших ecommerce- и мультиканальных компаний в России, а также владельцы маленьких ИМ, создавшие бизнес своими руками, с нуля.

Содержание докладов по большей части остается коммерческой тайной.  Часть материалов публикуется на Oborot.ru, спустя более чем полгода после конференции.

*Facebook признан экстремистской организацией на территории РФ.

Прокомментировать
Читайте также
09/04/2018
"Леруа Мерлен" отправил кухни разъезжать по Москве
Необычная акция от крупнейшего DIY-ритейлера... Подробнее
Дмитрий Орлов, руководитель информационно-аналитического отдела Ingate
23/05/2016
Чем привлечь покупателей кухонь в Сети?
Как чувствует себя мебельная отрасль в Интернете, что ищут пользователи в Сети и за счет чего компаниям увеличивать продажи – статья Дмитрия Орлова, руководителя информационно-аналитического отдела Ingate... Подробнее
Сергей Жуков
17/09/2015
Падение конверсии с 20.08.2015 21
Об этом я и говорил. Не знаю, какова у вас статистика использования разных браузеров, но при более или менее серьезных долях оперы и хрома можно получить довольно заметное искажение, над которым потом придется немало поломать голову. Так что, на мой взгляд, заниматься этим (ломать голову) стоит только в том случае, если вы убеждены, что данные, на которых вы строите свои выводы и гипотезы, корректны. Свернуть
Об этом я и говорил. Не знаю, какова у вас статистика использования разных браузеров, но при более или менее серьезных долях оперы и хрома можно получить довольно заметное искажение, над Еще...
Форум Привлечение клиентов Эффективность рекламы
15/09/2015
Реклама двигает, но раздражает
Россияне стали лучше воспринимать рекламу, но доверяют ей всё меньше... Подробнее
10/09/2015
4 месяца с "Минусинском": подводим итоги
Хороший, плохой, никакой? Мнения seo-экспертов о влиянии нового алгоритма Яндекса на рынок разделелись... Подробнее