Кейс Hohloon: привлекли 6716 заявок по 110 руб. на оптовые продажи детской одежды

Однако мы все еще продолжали получать розничные заявки. Их было сильно меньше, но они были. Поэтому решили добавить еще один фильтр – в форме захвата сделали обязательным полем выбор сферы деятельности – розничный покупатель, организатор совместных покупок, владелец магазина.

Так мы снизили процент нецелевых заявок до 10%, и сильно увеличили посещаемость страница на Wildberries, с которой компания зарабатывала на розничных продажах.

Далее, мы столкнулись с низкой конверсией в продажу из заявок. Несмотря на прозвон менеджера, мы понимали, что этот показатель можно улучшить. Плюс, так как у компании не было сквозной аналитики, мы не могли в полной мере отследить эффективность рекламы. Поэтому сделали email-рассылку из 7 писем, в которых были ссылки с UTM-метками и промокоды в первом и последнем письмах. Так мы смогли более корректно анализировать результаты.

Статистика интернет-магазина показывала только количество продаж с последнего источника. То есть, это количество выполненных заказов, которые были не только обработаны, но и доставлены до покупателя. Таким образом, нужно было много времени, чтобы увидеть количество продаж, да и то, только с последнего источника, не считая ассоциированных конверсий.

Поэтому мы решили ориентироваться на заказы, так как с конверсией в 95% они переходили в продажу. Так мы экономили время и могли действовать оперативно. Также, мы выгружали все лиды из Тильды, фильтровали их по UTM-меткам, анализировал и сравнивали с данными из интернет-магазина. Таким образом, нам удавалось получать достоверные данные по эффективности рекламы. Сложно, но эффективно. Летом 2019 года компания Hoholoon начала внедрение Roistat.

Работая над таргетированной рекламой, мы запустили 37 рекламных кампаний и 96 объявлений. Начинали с рекламы на Россию и узкой аудитории по интересам. Далее разделили аудитории по возрасту, полу и странам. После этого анализировали статистику, вычленяли самые эффективные сегменты и тестировали их. Тоже самое делали с плейсментами. Еще протестировали оптимизацию , то есть без настроек интересов. Потом проверяли на качество.

Для повышения процента целевых заявок, тестировали не только креативы, но и запускали ретаргетинг, а также look-alike аудитории по базе клиентов.

По понедельникам клиент получал отчет за неделю с основными цифрами по рекламным кампаниям. Раз в месяц предоставляли полноценный отчет с выводами и цифрами по рекламе и заявкам, а также планы на следующий месяц.