Сегментация и Growth hacking или как мы поднимали продажи мебельного бизнеса

Мы только-только перевернули календарь, как в начале сентября 2017 года к нам пришел интернет-магазин мебели, работающий на Москву и Подмосковье. Он не являлся лидером рынка и был практически в панике, потому что после ряда неудач столкнулся с падением продаж в разгар сезона.

Многим кажется, что рынок диджитала перегрет. Но в самих бизнес-проектах все очень далеко от того, о чем говорят в «диджитал тусовке». Говорят в перспективе о летающих дронах, а продаж сейчас нет, потому что у телеги колесо отвалилось. На рынке можно по пальцам пересчитать компании, в которых реализована сквозная аналитика и люди знают, в какие метрики смотреть и какие решения на основе метрик принимать. И это я сейчас только про Москву.

К нам же клиент обратился, потому что на тот момент мы уже вели несколько мебельных проектов, находящихся в топе органической и рекламной выдачи. Он хотел прозрачности и понимания бизнес-процессов, ну и конечно же, чтобы мы вывели проект в прибыль.

Тогда не было четких kpi, на которые мы могли бы ориентироваться. Было только понимание, что «все плохо»:

• Сайт активно терял позиции в органической выдаче.
• Весь платный трафик шел на сайт без корректно настроенных меток и понятной воронки.
• Средняя конверсия сайта в транзакцию по GA составляла 0,07%.

Так себе ситуация в разгар сезона продаж. Нужно было это исправить.

Первый этап — Отрицание

Что мы сделали?

Да все, что умеем:

• Корректно настроили системы аналитики. Например, «прикрутили» модуль расширенной электронной торговли и помогли настроить передачу транзакций из входящих звонков в системы аналитики. Стали видеть все продажи, пришедшие с интернета, и всю информацию по ним. Появилось понимание таких метрик, как ДРР (доля рекламных расходов) и CPO (стоимость заказа). Получили больше данных для анализа рекламных кампаний.

• Создали логичную структуру рекламных кампаний. Раньше в одной и той же кампании могли быть запросы «Сергиев Посад диваны», «маленькое кресло» и «мебель с фабрики» и все с меткой «utm_campaign=23490922». Управлять этим было невозможно. Новые кампании собирали с четкой структурой, делили трафик на категории и подкатегории товаров, по бренду, по конкурентам и тд, с человеко-понятной utm-разметкой.

• Исправили ошибки на сайте. Путь клиента от входа на сайт до оформления заказа был тернист. Конверсионные кнопки сливались с другими элементами сайта, а Корзина была забита различными баннерами, уводящими пользователя из нее, не говоря уже о всевозможных технических ошибках.

• Увеличили платный трафик почти в 2 раза. Это уже был управляемый трафик с понятной структурой, который можно было анализировать, на его основе делать выводы и принимать решения.

На все про все ушло 7 месяцев.

Что получили?

• Много данных для анализа. Например, поняли, что 80% продаж приходится на мягкую мебель, конверсия в этой категории самая высокая в магазине, и выводить магазин из пике нужно с ее помощью.

• Подросли продажи. Коэффициент транзакций увеличился с 0,07% до 0,37%.

Еще, погрузившись в бизнес клиента, получили понимание, что проект расходует больше денег, чем зарабатывает.

Магазин специализируется на продаже мебели в сегменте «эконом» и имеет низкую маржинальность. Мы поняли, что тратим на платный трафик больше, чем бизнес получает чистой прибыли. Нельзя было продолжать расти с таким ДРР. Нужно было сокращать расходы и при этом продолжать увеличивать продажи.

Для себя мы определили, что оптимальный ДРР для этого проекта не должен превышать 10% от оборота, чтобы бизнес работал в плюс и сам себя окупал.

Этап второй — Сегментация трафика

Появилась новая большая задача – оптимизация рекламного бюджета. Ее решение в целом можно свести к закону Парето:

20% всего рекламного бюджета приносит 80% продаж.

Или 20% трафика приносит 80% транзакций. Чтобы определить эти 20%, нужно было сегментировать весь трафик, насколько это возможно.

Представьте трафик в виде хранилища на жестком диске:

Весь этот трафик дает нам общий ДРР проекта. Например, в мае 2018 года он составлял 16,6%.

На верхнем уровне трафик можно разбить по каналам.

Потом каждый канал можно разбить по источнику:

Источники по категориям товаров:

И так далее. Категорию товаров поделили по подкатегориям, например, диваны разбили по форме, по моделям и механизмам. Подкатегории разделили по типу объявлений: поиск, сеть. Все, что можно сегментировать, сегментировали по соцдему, типу устройств, гео и тд.

В результате, у нас получилась mind-map всего нашего трафика с эффективностью вложения рекламного бюджета в каждый сегмент.

Что делать с этим дальше?

Если мы просто срежем сегменты, работающие с бОльшим ДРР, чем нам хочется, мы просядем в продажах, поэтому нужно делать это постепенно, доводя каждый сегмент до максимальной эффективности, начиная с самых эффективных.

Как мы это делали?

К примеру, в контексте брали отдельные категории и анализировали поисковую выдачу, насколько предложения нашего магазина конкурентны по сравнению с другими. Оставили наиболее подходящие поисковые запросы, проработали объявления – в общем делали все, чтобы получить наиболее релевантный трафик.

Для прайс-площадок, например, доработали фиды, подобрали оптимальные стратегии. Передали все возможные свойства товаров во всех возможных тегах, сделали понятную структуру фида, чтобы им можно было управлять и тд.

Так, на Маркете мы использовали стратегию показа объявлений по наименьшей стоимости. Ставили фиксированные ставки на товары, которые хорошо продаются на сайте, и на Маркете их нужно было поднять повыше.

Так прошлись по всем каналам платного трафика.

В целом тактика была такая: все, что работало сильно хуже целевого ДРР, отключили, а все, что работало лучше, масштабировали.

Как правило, специалисты по рекламе не любят заниматься подобной работой. Обычно все делают «раз, два и в продакшн», а потом сидят и смотрят в аналитику. Например, видят, что там плохая конверсия, и отключают ключ. А о том, что на странице, куда ведется трафик, всего 2 товара, как-то забывают подумать и проверить, что вообще предлагают конкуренты по этому запросу.

Для того, чтобы это все проверять, нужно погрузиться в бизнес клиента, нужно думать, что может хорошо продаваться, и оценивать это предложение на рынке. Это долго, муторно и порой приходится тратить на это много одиноких вечеров в офисе. Но если запариться и уделить этому время, результат может быть очень приятным.

Например, во время анализа к нам пришло понимание, что ассортимент магазина прекрасно подходит под спрос в сегменте «эконом». Мы имели отличное предложение на рынке для этого сегмента покупателей: тех, кто покупает диваны по 5 тыс. руб, и тех, кто ищет «дешевую мебель», покупает ее «пачками» по 10-20 штук.

В результате доход увеличился в два раза при том же рекламном бюджете. Плюс у нас появилась управляемая модель, с которой можно было расти дальше.

Этап третий

Костяк эффективных источников трафика обеспечивал нашему проекту устойчивую прибыль. Это позволило экспериментировать и добавлять новые источники из удачных гипотез тестирования трафика. Например, после того как мы поняли, что у клиента хорошее предложение по диванам в сегменте «эконом», сразу появились гипотезы о тестировании других категорий товаров в этом сегменте — шкафов, кроватей, столов и тд.

Growth hacking или 1 + 1 = 11

Если единовременно наращивать трафик из разных сегментов или источников, можно получить кратное увеличение продаж, при том же уровне ДРР.

Вот допустим, мы проработали категорию товаров на сайте – ее ядро, структуру, фильтрацию, оптимизацию страниц, наполнение товарами, и запустили на эту категорию контекст. Поначалу, за счет повышения расходов на контекст, ДРР подрос.

Но спустя некоторое время, за счет роста целевого трафика, поведенческих и других факторов, страницы этой категории поднялись в органической выдаче, что дало прирост органического трафика, который стоил нам гораздо дешевле. Так общий ДРР выровнялся. Рост поискового трафика по новой категории товаров со временем также способствовал увеличению брендового и прямого трафика.

Результат — мы получили рост продаж, а ДРР остался на том же уровне. Профит!

В итоге за 2 года оборот магазина вырос в 5 раз, сохранив при этом долю рекламных расходов в 10%.

Что дальше? История еще не закончена, работаем!

Источник: Oborot.