Клиент
Vivense — один из крупнейших в Турции интернет-магазинов мебели и товаров для дома. Диваны, кровати, обеденные группы, садовая мебель, матрасы, системы хранения — полный ассортимент, продаваемый онлайн в больших масштабах.
У мебельной электронной коммерции есть особенности, из-за которых рекламировать её необычайно сложно. Средний чек высокий, поэтому впустую потраченный клик обходится дороже, чем в большинстве категорий. Цикл принятия решения длинный. И, что важнее всего, каталог множится: одна модель дивана — это не один товар, а десятки, если учесть ткань, цвет, размер и — в случае угловых диванов — ориентацию. Левый и правый угол — это разные SKU с разными остатками.
В результате каталог насчитывает десятки тысяч отдельных вариантов, у каждого из которых свои наличие, цена и статус доставки, и всё это меняется ежедневно.
Проблема
Каталожная реклама работает так: товары берутся из фида и автоматически сопоставляются с пользователями. Именно эта автоматизация делает её эффективной в масштабе — и именно поэтому точность фида не подлежит обсуждению. Платформа рекламирует всё, что ей сообщает фид. У неё нет собственных сведений о том, что на самом деле есть на складе.
Для каталога размером с каталог Vivense это создаёт постоянную и почти незаметную «утечку».
Варианты, которых нет в наличии, продолжают получать показы. Серый диван с левым углом распродан. Пока фид этого не отражает, объявление продолжает показываться — и показывается хорошо, потому что алгоритм усвоил, что этот товар эффективен. Бюджет направляется на него именно потому, что раньше он конвертировался. Теперь каждый показ тратится на товар, который никто не может купить. Хуже того, пользователи, которые кликают, попадают на страницу недоступного товара, и Vivense теряет не только рекламный бюджет, но и доверие посетителя с высоким намерением купить.
Бюджет равномерно распределяется по каталогу, который работает очень неравномерно. В каталоге из десятков тысяч вариантов небольшая доля товаров приносит большую часть выручки. Без видимости эффективности на уровне товаров расходы распределяются по логике самой платформы, а не бизнеса, — и значительная их часть приходится на варианты из «длинного хвоста», которые никогда не обеспечили бы отдачу.
Из-за масштаба обе проблемы невозможно решать вручную. Когда товаров несколько сотен, утечки можно заметить. Когда десятки тысяч вариантов обновляются ежедневно, ни одна команда не сможет проверить каталог вручную. В каждом отдельном случае потери невелики; они тихо накапливаются, товар за товаром, по всему каталогу.
В итоге перед Vivense стояла вполне конкретная задача: масштабировать каталог в рекламе, не масштабируя связанные с этим потери.
Решение
Вместе с партнёром Vivense, компанией D-DAT, мы подошли к этому прежде всего как к задаче данных, а уже потом — креатива.
Контроль остатков и наличия в фиде в реальном времени
Первым шагом было сделать так, чтобы фид точно отражал то, что Vivense реально может продать, — постоянно, а не периодически. Данные о наличии на уровне вариантов поступали в фид в реальном времени, поэтому распроданные товары переставали рекламироваться — автоматически, без ожидания ручной выгрузки или плановой синхронизации.
Звучит как рутинная уборка. Финансовый эффект — совсем не рутинный. В категории с высоким средним чеком каждый показ, перенаправленный с недоступного товара, — это бюджет, переведённый на товар, который может конвертироваться, и этот эффект ежедневно накапливается по всему каталогу.
Данные об эффективности и оценка на уровне товаров
Устранение потерь — лишь половина уравнения; вторая половина — решить, куда направить высвободившийся бюджет. Данные Feedance об эффективности на уровне товаров позволили увидеть, какие варианты действительно приносят отдачу, а не просто собирают клики, — и выстроить фид так, чтобы бюджет концентрировался именно на них.
Товары были сегментированы по эффективности и глубине остатков, чтобы кампании могли продвигать позиции, которые и хорошо конвертировались, и имели достаточно запасов для поддержания спроса. Каталог перестал быть плоским списком и стал приоритизированным.
Креативы, отвечающие на реальные вопросы покупателя мебели
Когда слой данных был готов, Creative Suite автоматически создал брендированные креативы для каталога — каждый с информацией, которая нужна покупателю мебели, прежде чем он кликнет:
- Фирменный логотип Vivense, единообразный во всех размещениях
- Зачёркнутая исходная цена и цена в корзине — скидка убеждает только тогда, когда покупатель видит обе цифры
- Значок «Hızlı Teslimat» (быстрая доставка) там, где это применимо: в мебели срок доставки — реальное возражение при покупке, и ответ на него прямо в креативе устраняет повод для сомнений
- Оформление сезонных кампаний — весенние, зимние и акционные шаблоны применялись ко всему каталогу сразу, поэтому реклама соответствовала календарю кампаний без отдельного дизайн-проекта каждый раз
Поскольку креативы создавались на основе данных фида, они сами по себе оставались корректными. Изменение цены обновляло баннер. Если товар заканчивался, он полностью выводился из ротации — креатив и таргетинг менялись синхронно, а не один отставал от другого.
Результаты
ROAS вырос на 32%.
Механизм, стоящий за этой цифрой, стоит описать точно, потому что дело было не в изменении ставок и не в увеличении бюджета. Тот же каталог, тот же канал и — с точки зрения медиаплана — та же работа принесли на треть больше отдачи, потому что бюджет перестал тратиться двумя конкретными способами: на товары, которых не было в наличии, и на товары, которые были в наличии, но не конвертировались.
Помимо роста эффективности, команда Vivense получила операционное преимущество. Управление креативами и наличием по десяткам тысяч вариантов превратилось из регулярной ручной нагрузки в автоматизированный процесс — именно это сделало результат устойчивым, а не разовой победой одной кампании.
Что могут почерпнуть из этого другие магазины с большим каталогом
Точность фида — это рычаг эффективности рекламы, а не задача для IT. Товары, которых нет в наличии, в действующем фиде никак себя не выдают. На дашбордах эффективности они выглядят как объявления, которые когда-то работали. Потери становятся заметны только тогда, когда кто-то связывает данные об остатках с рекламными расходами, — а к тому времени они копятся уже месяцами.
Чем больше каталог, тем дороже обходится «длинный хвост». Каждый ритейлер знает, что меньшая часть товаров приносит большую часть выручки. Но немногие учитывают это в фиде, потому что для этого нужны данные об отдаче на уровне товаров, а не кампаний. Без них распределение бюджета по умолчанию определяется суждением платформы, а не вашим.
В категориях с высоким средним чеком арифметика жёстче. Впустую потраченный клик на товар за 200 ₺ — досадная мелочь. На диван за 40 000 ₺ цена клика настолько высока, что даже небольшой процент неверно направленных показов превращается в заметную статью расходов. Больше всего от дисциплины в работе с фидом выигрывают категории с дорогими товарами и длинным циклом принятия решения.
Именно на вариантах фиды ломаются. Цвет, размер, ткань, ориентация — каждое измерение умножает каталог, и у каждого варианта свои остатки. Фиды, которые рассматривают семейство товаров как один товар, рекламируют товары, которые частично недоступны. Фиды, которые правильно работают с вариантами, рекламируют только то, что можно отгрузить.
