[Пример из практики] Как австралийский бутик женской одежды увеличил прибыль благодаря DataFeedWatch

Проблема

Наш клиент, Blue Bungalow, является одним из ведущих интернет-магазинов модной женской одежды, такой как льняные платья и аксессуары, с более чем 3000 фантастических стилей на выбор. В магазине представлено более 150 различных брендов.

Мода является гиперконкурентной в рекламе, поскольку все большее число компаний делает ставки по одним и тем же поисковым запросам, что приводит к росту аукционных цен.

В результате, если все остальное остается неизменным, для поддержания объема или увеличения вы можете увеличить цену за клик для групп товаров в покупках и поисковых запросах в поиске, что уменьшит прибыль, или вы можете продолжать как есть, в то время как количество кликов уменьшается, чтобы вызвать падение выручки. Клиент обратился к нам, чтобы определить проблемы и проблемы, с которыми он столкнулся.

Наша цель с Blue Bungalow была проста: масштабирование за счет прибыли.

Вы можете масштабироваться только с положительным денежным потоком, который исходит от получения прибыли. Увеличение трафика не имеет значения, увеличение количества транзакций не имеет значения и, тем более, не имеет значения доход. Любой бизнес рано или поздно умрет без прибыли.

Компания Digital Darts провела аудит своей текущей рекламной учетной записи, выявив различные неиспользуемые функции и отсутствие сегментации, что означало небольшую дискриминацию ставок для оптимизации решений о масштабировании. Умные торговые кампании слишком распространены в компаниях, управляемых Shopify, потому что их легко создавать и ими легко управлять.

Агентства любят невмешательство, так как это экономит время. Но это краткосрочная прибыль за долгосрочную потерю. В этом типе кампании отсутствуют данные поисковых запросов, показывающие, какие запросы привели к продажам, а это означает, что вы не получаете информации для принятия решений о прибыли или данных о конверсиях от покупок для подпитки идей в поисковых кампаниях.

Решение

Отслеживание корзины Google Рекламы

В 2020 году Google Ads выпустила бета-версию своего кода отслеживания конверсий корзины. Я писал о том, как настроить это, в другом блоге на DataFeedWatch под названием « Отслеживание конверсий Google Ads с данными корзины» .

Мы использовали новую функцию, которая предоставила нам данные электронной коммерции, такие как количество товаров на покупку, стоимость проданных товаров и прибыль от покупок. Данные корзины важны, так как они добавляют еще один слой релевантной информации поверх каждой конверсии.

Используя данные корзины, вы можете увидеть, какие товары, такие как брюки и леггинсы, покупаются с помощью кликов по рекламе и какие продукты лучше конвертируются. Вы также можете увидеть, какие товары, такие как кроссовки, являются лидерами продаж, и сумму полученной прибыли.

При обычном отслеживании конверсий Google Ads (GACT), если вы сегментируете различные группы продуктов в своей торговой кампании, максимум, что вы можете узнать и оценить, — это то, на какие продукты нажали, и сумму дохода, полученного от покупки.

Сегментация с DataFeedWatch

Теперь, используя DataFeedWatch и данные корзины, мы знали, какие продукты были куплены, даже если SKU, по которому кликнули, отличался от артикула, указанного в рекламном объявлении.

С помощью поля «Стоимость проданных товаров» (COGS) в ленте покупок мы можем увидеть прибыль. Использование этих ценных данных дало клиенту и нашей команде гораздо лучшее и целостное представление о том, насколько прибыльными были их торговые кампании. Это помогает нам еще больше оптимизировать кампании.

Нет ничего необычного в том, что валовая прибыль сохраняется или немного снижается по мере увеличения затрат, но вы можете увидеть, как валовая прибыль может резко возрасти при правильных решениях:

Ранее в Shopify можно было собирать информацию о затратах с помощью созданных вами метаполей. Менеджеры и владельцы магазинов должны были сами вводить стоимость товара в метаполя, после чего DataFeedWatch могла извлечь и загрузить эту информацию.

Тем не менее, Shopify ввел выгодное поле стоимости за единицу товара, которое нам проще использовать в DataFeedWatch. Большинство продавцов сейчас используют это поле, поскольку оно влияет на различные отчеты на платформе.

Чтобы настроить поле Cost of Good Sold для Google Ads, в DataFeedWatch мы создали внутреннее поле с названием cost per item :

Это дает вам гибкость и простоту использования одних и тех же данных в других каналах, таких как динамическая реклама продуктов в рекламе на Facebook.

Затем для фида Google Shopping мы сопоставили атрибут Google cost_per_goods_sold с внутренним полем:

В моей книге Google Shopping For Shopify: The Definitive Guide стратегия и различные области обсуждаются более подробно для оптимизации торговых кампаний.

Система Google Ads чрезвычайно субъективна и автоматизирована. Это субъективно в отношении того, что он считает наиболее эффективным способом оптимизации вашей рекламной кампании и расходования ваших ценных рекламных долларов.

Однако мы верим в объективные стратегии и рекомендации, основанные на фактических данных и ориентированные на конкретные цели.

Динамические поисковые объявления с DataFeedWatch

DataFeedWatch также использовался для динамических поисковых объявлений (DSA) в качестве стратегии для сбора поисковых данных, не собранных в других поисковых кампаниях. Чем выше количество SKU в магазине, тем важнее автоматизированная стратегия для хранения данных.

• Мы создали и поддерживали стратегию DSA с помощью DFW для Blue Bungalow:
• создание пользовательского канала,
• выбор формата разделителя запятой,
• переименование URL-адреса страницы для использования варианта URL-адреса Shopify,
• и использование индивидуальной этикетки, соответствующей бренду.

Затем файл CSV загружается как бизнес-данные, и его можно регулярно получать, чтобы поддерживать актуальность кампаний DSA. Ставки могут быть настроены для получения прибыли.

Дополнительно

Другие реализованные стратегии включали сегментацию брендированного и небрендированного трафика по всем типам кампаний. Плюс создание углубленных ручных поисковых кампаний и, в конечном итоге, холодное привлечение через медийную рекламу, поскольку данные о конверсиях продолжали расти.

Результаты, достижения

• Общие расходы на рекламу увеличились на 2000%, а доход — на 3000% , в то время как валовая прибыль продолжает расти.
  
  
• Кампании Blue Bungalow в Google Ads стали более прибыльными, чем в прошлом.

• Кампании с холодной медийной рекламой теперь приносят больше прибыли , чем все кампании, которыми мы управляли до того, как мы начали работать.

• С увеличением числа постоянных посетителей клиента, а также увеличением пожизненной ценности клиента, доход от других каналов растет с вершины воронки, общего термина трафика.

Если вы являетесь брендом Shopify и хотите оптимизировать свои различные платные маркетинговые кампании, мы настоятельно рекомендуем DataFeedWatch в качестве инструмента управления фидом.