Рост выручки сам по себе не гарантирует, что ecommerce-бизнес становится прибыльнее. Можно получить больше заказов и одновременно ухудшить экономику: привлечь уже знакомых покупателей по высокой цене, продать товары с низкой маржой или направить внешний трафик на карточки, которые не готовы конвертировать спрос.
Поэтому рекламную кампанию стоит строить не от вопроса «как получить больше продаж», а от конкретного ограничения бизнеса. Нужны новые клиенты? Важен средний чек? Требуется распродать остатки, поддержать новую карточку на маркетплейсе или усилить продажи в отдельном регионе? Для каждой задачи нужны свои аудитории, настройки, данные и критерии эффективности.
Сначала определить объект продвижения
В ecommerce рекламировать можно не только отдельный товар. У кампании как минимум три уровня.
Первый уровень: товары. Магазин может продвигать весь ассортимент либо отбирать позиции по фильтрам. Это удобно, когда нужно управлять приоритетами: поддерживать высокомаржинальные категории, исключать товары без остатка или увеличивать видимость сезонных позиций.
Второй уровень: каталоги и подборки. Такой формат помогает рассказывать об акции, группе товаров или сценарии покупки. Пользователь получает не одно предложение, а пространство для выбора. Подборка особенно полезна, когда спрос ещё не сформулирован до конкретной модели.
Третий уровень: магазин. В этом случае сообщение строится вокруг ассортимента, сервиса и общего предложения продавца. Подход подходит для развития узнаваемости площадки и повторных покупок, но требует ясной причины выбрать именно этот магазин.
В Единой перфоманс-кампании эти уровни можно сочетать, дополняя их сегментами аудитории, ретаргетингом, выбором типов объявлений и мест показа. Однако больше настроек не всегда означает лучший результат. Сложность оправдана только тогда, когда команда понимает, какую гипотезу проверяет каждый элемент.
Сценарий 1. Привлечь действительно новых покупателей
Одна из распространённых ошибок заключается в оптимизации на все покупки без разделения новых и текущих клиентов. Алгоритм находит самые доступные конверсии, а ими часто оказываются люди, которые и так знают магазин. Отчёт показывает продажи, но бизнес не понимает, сколько прироста обеспечила реклама.
Для работы с новой аудиторией сначала нужно определить, кого считать текущим покупателем. Это не только посетитель, купивший на сайте. Клиент мог оформить заказ в приложении, оставить телефон или email в CRM, использовать другое устройство. Чем полнее компания объединяет эти сигналы, тем точнее исключает знакомую аудиторию.
Практическая последовательность выглядит так:
- Собрать сегменты покупателей из Метрики, приложений и CRM.
- Настроить их регулярное обновление.
- Исключить текущих покупателей из группы, ориентированной на привлечение.
- Выбрать сценарий поиска новых клиентов.
- При необходимости использовать повышающую корректировку для нужной группы.
- Оценивать не только число заказов, но и стоимость нового клиента.
В кейсе Lamoda стратегия была оптимизирована на первую покупку, а из аудитории исключили тех, кто покупал на сайте за предыдущие 365 дней, совершал покупки в приложениях, попадал в сегменты по идентификаторам мобильных устройств или находился в обновляемом CRM-сегменте. Количество новых клиентов выросло в 2,4 раза, а CAC уменьшилась в 3,2 раза. Эти показатели нельзя автоматически переносить на другой магазин, но кейс хорошо показывает значение корректного определения «нового клиента».
Важно смотреть на экономику после первой покупки. Если привлечение нового клиента обходится дороже первой маржи, решение может оставаться выгодным при высоком числе повторных заказов. Но этот вывод требует данных о жизненной ценности клиента, а не предположения.
Сценарий 2. Привлекать покупателей с более высоким потенциалом
Не все конверсии одинаково полезны. Два покупателя могут стоить одинаково, но один оформит минимальный заказ, а второй купит несколько товаров с хорошей маржой. Оптимизация только на количество конверсий скрывает эту разницу.
Повышающие корректировки на пользователей с высоким уровнем трат в категории помогают сместить показы в сторону аудитории, которая чаще совершает крупные покупки. При этом важно, чтобы продвигаемая категория совпадала с сигналом. Высокие расходы человека на стройматериалы не означают такую же готовность платить за косметику.
СТД «Петрович» проверял этот подход в двух A/B-экспериментах со стратегией «Максимум конверсий»: с оплатой за клики и с оплатой за конверсии. В тестовых кампаниях повышались корректировки для аудитории с высоким и выше среднего уровнем трат, а пользователи с низким уровнем трат исключались.
При оплате за клики тест показал в 1,6 раза больше конверсий, средний чек выше на 11% и ДРР ниже на 40%. При оплате за конверсии количество конверсий выросло в шесть раз, средний чек оказался выше на 34%, а ДРР ниже на 15%. Результаты относятся к конкретным экспериментам, поэтому использовать их следует как подтверждение механизма, а не как обещание аналогичного роста.
Главный практический вывод: аудиторию с низким потенциалом нельзя исключать механически во всех кампаниях. Сначала нужно провести контролируемый тест. Иначе магазин может отказаться от покупателей, которые начинают с небольшого заказа, а затем становятся ценными постоянными клиентами.
Сценарий 3. Привести внешний трафик на маркетплейс
Внутренней рекламы маркетплейса бывает недостаточно. Внешний трафик особенно полезен в нескольких ситуациях:
- во время акции или распродажи, когда нужно расширить охват предложения;
- при продвижении дорогого товара, для которого выбор начинается задолго до визита на маркетплейс;
- при запуске новой карточки, которой нужны первые продажи и отзывы;
- при распродаже остатков;
- в высококонкурентной категории;
- при работе с конкретным городом или регионом.
У внешнего продвижения есть отдельная задача: не просто привести посетителя, а связать рекламный контакт с покупкой на площадке. Без интеграции данных кампания быстро превращается в закупку кликов, последствия которой трудно оценить.
Для магазинов на Яндекс Маркете и Ozon предусмотрена интеграция данных о продажах. В случае Яндекс Маркета достаточно указать ссылку на магазин или товар, чтобы система получила необходимую информацию. Для Ozon требуется API-ключ из кабинета маркетплейса. Корректная передача данных позволяет оптимизировать кампанию на результат и видеть вклад рекламы в продажи.
Продвигать магазин на маркетплейсе можно через специализированный сценарий или Единую перфоманс-кампанию. Первый вариант проще в запуске: система создаёт объявления, подбирает аудиторию и показывает число продаж на странице кампании. Единая кампания даёт более гибкий контроль над таргетингом, форматами и аналитикой. Выбор зависит от опыта команды и сложности задачи.
В кейсе магазина «тутСПОРТ» сочетание Единой перфоманс-кампании и специализированного продвижения принесло 1096 покупок. CPA снизилась на 31%, ДРР на 41%, а продажи в месяц выросли втрое. Как и в других кейсах, это результат определённой настройки и ассортимента, а не универсальный прогноз.
Почему качество товарных данных влияет на рекламную прибыль
Алгоритм не может исправить слабую карточку. Если у товара нет понятного названия, актуальной цены, изображения, характеристик или информации о наличии, реклама приведёт пользователя к неготовому предложению. Поэтому до масштабирования стоит проверить фид и посадочные страницы.
Особое внимание нужно уделить соответствию между объявлением и карточкой. Цена, акция, вариант товара и доступность должны совпадать. Несоответствие ухудшает конверсию и доверие, а бюджет расходуется на визиты, которые почти не имеют шанса завершиться покупкой.
Ассортимент также полезно разделить по бизнес-логике. Минимальный набор сегментов может включать:
- товары с высокой маржой;
- бестселлеры;
- новинки;
- позиции с избыточными остатками;
- товары, доступные только в отдельных регионах;
- позиции, которые временно не стоит рекламировать.
Такое деление помогает управлять не только ставками, но и целью. Для новинки важен быстрый набор спроса, для остатков скорость продажи, для высокомаржинального товара прибыль с заказа.
Как измерять эффективность без самообмана
Единственной метрики для ecommerce-рекламы нет. Набор показателей должен соответствовать задаче кампании.
Для привлечения новых клиентов нужны количество первых покупок, CAC и последующее поведение новых покупателей. Для роста прибыли важны выручка, маржа, средний чек и ДРР. Для маркетплейса дополнительно следует учитывать комиссию площадки, логистику, возвраты и затраты на хранение. Кампания может показывать приемлемую стоимость заказа, но быть убыточной после всех расходов.
ДРР показывает, какая доля дохода ушла на рекламу. Показатель удобен для контроля, но не заменяет маржинальность. Две категории с одинаковой ДРР могут приносить разную прибыль. Поэтому допустимый уровень рекламных расходов стоит рассчитывать по группам товаров.
При сравнении вариантов используйте A/B-эксперимент, если инструмент и объём трафика это позволяют. Менять аудитории, стратегию, креативы и ассортимент одновременно опасно: даже хороший результат будет трудно объяснить. Один тест должен отвечать на один основной вопрос.
Рабочий план запуска
Начните с ограничения, которое сильнее всего мешает прибыли. Затем выберите один сценарий и зафиксируйте базовые показатели до изменений. Проверьте передачу покупок и дохода, подготовьте сегменты, очистите товарные данные и установите критерий остановки теста.
После запуска не спешите масштабировать первые успешные дни. Дождитесь достаточного объёма данных, сравните качество заказов и проверьте возвраты. Если гипотеза подтверждается, увеличивайте бюджет постепенно, следя за тем, не ухудшается ли предельная стоимость дополнительной продажи.
Перфоманс-реклама повышает прибыль не за счёт одной настройки. Результат появляется, когда бизнес различает новых и текущих клиентов, учитывает ценность заказа, передаёт системе полные данные и соотносит рекламу с экономикой ассортимента. Тогда кампания оптимизируется не на красивый отчёт, а на тот результат, который действительно нужен магазину.