Материал опубликован в журнале "Интернет-маркетинг" №1, 2018
и в электронной библиотеке Grebennikon по ссылке: статья
и в электронной библиотеке Grebennikon по ссылке: статья
Товарные площадки (маркетплейсы)
как источник заказов для интернет-магазина
Товарные площадки меняются, и мало кто успевает следить за их изменениями, даже если говорить о таких важных, как Яндекс.Маркет и Google Merchant. В то же время эти площадки способны стать основными источниками прибыли интернет-магазина.
ВВЕДЕНИЕ
В этой статье я не буду затрагивать вопросы цикла жизни клиента, частоты его покупок и прочих аспектов взаимодействия с текущей клиентской базой. Я буду говорить только о привлечении покупателей из сторонних источников, а именно с товарных площадок.
Интернет-магазины постоянно ищут новые или пытаются улучшить старые способы привлечения целевого трафика, который будет конвертироваться в продажи по приемлемой стоимости привлеченного покупателя.
И в этой круговерти SEO, контекстной рекламы, социальных и CPA-сетей Яндекс.Маркет и особенно другие товарные площадки остались недооцененными.
ОБЗОР ТОВАРНЫХ ПЛОЩАДОК
По официальным данным Яндекса, на Яндекс.Маркет приходится в среднем 20% от общего числа покупателей из всех платных источников (исследования проводились на основе данных Яндекс.Метрики по топ-200 интернет-магазинов) (рис. 1).
Яндекс.Маркет уверенно занимает второе место (потому что в категорию «AdWords и остальное» входит много других источников) в плане привлечения покупателей в интернет-магазин.
Как показывает практика агентства товарной рекламы B2Basket.ru, доля Яндекс.Маркета может достигать и 80% от всех продаж интернет-магазина, если рассматривать магазины, в которых совершается более 300 заказов в месяц. Правда, это скорее исключение, и такая сильная зависимость от одного источника покупателей ограничивает возможности увеличения прибыли продавца.
В этой статье я не буду затрагивать вопросы цикла жизни клиента, частоты его покупок и прочих аспектов взаимодействия с текущей клиентской базой. Я буду говорить только о привлечении покупателей из сторонних источников, а именно с товарных площадок.
Интернет-магазины постоянно ищут новые или пытаются улучшить старые способы привлечения целевого трафика, который будет конвертироваться в продажи по приемлемой стоимости привлеченного покупателя.
И в этой круговерти SEO, контекстной рекламы, социальных и CPA-сетей Яндекс.Маркет и особенно другие товарные площадки остались недооцененными.
ОБЗОР ТОВАРНЫХ ПЛОЩАДОК
По официальным данным Яндекса, на Яндекс.Маркет приходится в среднем 20% от общего числа покупателей из всех платных источников (исследования проводились на основе данных Яндекс.Метрики по топ-200 интернет-магазинов) (рис. 1).
Яндекс.Маркет уверенно занимает второе место (потому что в категорию «AdWords и остальное» входит много других источников) в плане привлечения покупателей в интернет-магазин.
Как показывает практика агентства товарной рекламы B2Basket.ru, доля Яндекс.Маркета может достигать и 80% от всех продаж интернет-магазина, если рассматривать магазины, в которых совершается более 300 заказов в месяц. Правда, это скорее исключение, и такая сильная зависимость от одного источника покупателей ограничивает возможности увеличения прибыли продавца.
Рис. 1. Основные источники трафика для интернет-магазинов
Кроме Яндекс.Маркета есть еще полтора-два десятка площадок, которые работают по похожей схеме: в качестве источника данных о предложениях принимают фид, оплата с магазина взимается за переход, а распределение мест в выдаче осуществляется по аукционной системе: кто установил выше ставку за переход, тот находится выше и получает больше трафика. В данной статье именно они и называются товарными площадками, хотя некоторые из них по сути являются не площадками, а сервисами, например, Google Merchant.
Доля трафика с таких площадок иногда может превышать трафик из Яндекс.Маркета (рис. 2).
Доля трафика с таких площадок иногда может превышать трафик из Яндекс.Маркета (рис. 2).
Рис. 2. Соотношение трафика с товарных площадок
Таким образом, доля заказов с товарных площадок для интернет-магазина составляет минимум 30–40% при соблюдении условий размещения и наличии индивидуальной стратегии управления ставками. На рис. 3 представлена аудитория «малых» товарных площадок, трафиком с которых не следует пренебрегать.
Очевидно, что на всех этих площадках достаточно аудитории. Причем многие ресурсы размещают информацию еще и на других сайтах, что увеличивает охват аудитории (например, сервис Nadavi.ru раньше размещал данные на сайте E-Katalog, а на данный момент весь трафик Nadavi.ru перенаправляется на E-Katalog.
На рис. 3 не представлен сервис Google Merchant, потому что его ценность не в самой площадке Google Shoping, которая не популярна в России, а в аудитории поисковой системы Google, где размещаются предложения этого сервиса.
Очевидно, что на всех этих площадках достаточно аудитории. Причем многие ресурсы размещают информацию еще и на других сайтах, что увеличивает охват аудитории (например, сервис Nadavi.ru раньше размещал данные на сайте E-Katalog, а на данный момент весь трафик Nadavi.ru перенаправляется на E-Katalog.
На рис. 3 не представлен сервис Google Merchant, потому что его ценность не в самой площадке Google Shoping, которая не популярна в России, а в аудитории поисковой системы Google, где размещаются предложения этого сервиса.
Рис. 3. Размер аудитории «малых» товарных площадок
Что касается лидера этого списка Price.ru, тут обязательно надо сделать оговорку: в 2016 г. эта площадка по аудитории была сопоставима с сервисами Товары@Mail.ru и Aport.ru, но с осени 2016 г. она начала стремительно набирать трафик (рис. 4).
На мой взгляд, этот рост обусловлен притоком трафика с площадок Rambler&Co. Однако качество этого трафика заметно снизилось, что отразилось на его конверсии в заказы.
На мой взгляд, этот рост обусловлен притоком трафика с площадок Rambler&Co. Однако качество этого трафика заметно снизилось, что отразилось на его конверсии в заказы.
Рис. 4. Динамика аудитории площадок Price.ru, «Товары@Mail.ru», Aport.ru
Показатели конверсии трафика для всех рассматриваемых площадок представлены на рис. 5. Отмечу относительно высокую конверсию трафика из Яндекс.Маркета: в среднем она в два раза выше, чем у трафика с контекстной рекламы или из поисковых систем. Обратите внимание, что самая высокая конверсия наблюдается у Nadavi.ru (E-Katalog). Это не случайность, мы наблюдаем такую картину из года в год — площадка действительно дает высококонвертируемый трафик, но, правда, недешевый.
Рис. 5. Конверсия трафика, пришедшего с торговых площадок, в заказы интернет-магазинов
Низкая конверсия отмечена у площадок Price.ru (0,23%) и Товары@Mail.ru (0,27%). При этом если на Товары@Mail.ru средняя ставка составляет 1,57 руб., то на Price.ru — 6,96 руб. (рис. 6).
На Товары@Mail.ru средняя цена клика получилась ниже минимально возможной (3 руб.) благодаря тому, что переходы из поисковой системы Mail.ru были бесплатными. И это одна из маленьких хитростей «малых» площадок, которые можно удачно использовать.
Несмотря на высокую среднюю ставку и низкую среднюю конверсию, не стоит недооценивать Price.ru: ряд успешных кейсов показывают, что стоимость получения одного заказа с этой площадки может составлять 50–200 руб., и это является очень хорошим показателем.
Из рис. 6 видно, что самая высокая стоимость перехода у Яндекс.Маркета и Nadavi.ru, у них же самая высокая конверсия, при этом стоимость получения заказа приемлема и составляет в среднем 540 руб. и 294 руб. соответственно.
На Товары@Mail.ru средняя цена клика получилась ниже минимально возможной (3 руб.) благодаря тому, что переходы из поисковой системы Mail.ru были бесплатными. И это одна из маленьких хитростей «малых» площадок, которые можно удачно использовать.
Несмотря на высокую среднюю ставку и низкую среднюю конверсию, не стоит недооценивать Price.ru: ряд успешных кейсов показывают, что стоимость получения одного заказа с этой площадки может составлять 50–200 руб., и это является очень хорошим показателем.
Из рис. 6 видно, что самая высокая стоимость перехода у Яндекс.Маркета и Nadavi.ru, у них же самая высокая конверсия, при этом стоимость получения заказа приемлема и составляет в среднем 540 руб. и 294 руб. соответственно.
Рис. 6. Средняя стоимость перехода с товарных площадок
По классическому сценарию стоило бы привести здесь значения средней стоимости привлечения заказа в интернет-магазин с каждой площадки. Однако я умышленно не буду этого делать, т.к. цели и задачи конкретного интернет-магазина индивидуальны, так же как и история взаимодействия с площадкой.
Там, где у одного магазина стоимость клиента составляет 1,5 тыс. руб., у другого из этой же сферы может быть всего 300 руб. Это зависит от целого ряда причин: товарного ассортимента, качества предоставляемого фида, внутренней конверсии магазина. Средняя стоимость покупателя, привлекаемого с помощью «малых» площадок, составляет около 550 руб. Мы рекомендуем интернет-магазинам размещаться одновременно на Яндекс.Маркете и на других товарных площадках. Это позволит увеличить количество заказов, получаемых на весьма привлекательных условиях. Для того чтобы уравновесить рекламные каналы, исключить зависимость от какого-либо из них, нужно стремиться к тому, чтобы доля товарных площадок среди другого платного трафика в среднем составляла 30–40%.
Успех размещения на товарных площадках одинаково зависит как от качественно сформированного фида, так и от грамотного управления ставками.
УСПЕХ НА ТОВАРНЫХ ПЛОЩАДКАХ: ФИД С ДАННЫМИ
На товарных площадках, в отличие от контекстной рекламы, нет возможности самостоятельно создавать рекламные объявления. Они формируются автоматически на основе фида с данными, предоставляемыми площадке интернет-магазином. Отсюда следует необходимость жесткого следования предписаний площадок и удовлетворения их требований.
В России сложилась достаточно уникальная ситуация, в отличие от остального мира: фид формата Яндекс.Маркета принят как эталон и все его используют. Даже Google Merchant «научился» принимать фиды в таком формате, хотя информация из них используется не настолько полно, как из его собственных.
Улучшение фида способно в десятки раз увеличить поток заказов из Яндекс.Маркета, а также с других товарных площадок (рис. 7).
Там, где у одного магазина стоимость клиента составляет 1,5 тыс. руб., у другого из этой же сферы может быть всего 300 руб. Это зависит от целого ряда причин: товарного ассортимента, качества предоставляемого фида, внутренней конверсии магазина. Средняя стоимость покупателя, привлекаемого с помощью «малых» площадок, составляет около 550 руб. Мы рекомендуем интернет-магазинам размещаться одновременно на Яндекс.Маркете и на других товарных площадках. Это позволит увеличить количество заказов, получаемых на весьма привлекательных условиях. Для того чтобы уравновесить рекламные каналы, исключить зависимость от какого-либо из них, нужно стремиться к тому, чтобы доля товарных площадок среди другого платного трафика в среднем составляла 30–40%.
Успех размещения на товарных площадках одинаково зависит как от качественно сформированного фида, так и от грамотного управления ставками.
УСПЕХ НА ТОВАРНЫХ ПЛОЩАДКАХ: ФИД С ДАННЫМИ
На товарных площадках, в отличие от контекстной рекламы, нет возможности самостоятельно создавать рекламные объявления. Они формируются автоматически на основе фида с данными, предоставляемыми площадке интернет-магазином. Отсюда следует необходимость жесткого следования предписаний площадок и удовлетворения их требований.
В России сложилась достаточно уникальная ситуация, в отличие от остального мира: фид формата Яндекс.Маркета принят как эталон и все его используют. Даже Google Merchant «научился» принимать фиды в таком формате, хотя информация из них используется не настолько полно, как из его собственных.
Улучшение фида способно в десятки раз увеличить поток заказов из Яндекс.Маркета, а также с других товарных площадок (рис. 7).
Рис. 7. Рост количества заказов детского интернет-магазина в процессе планомерного улучшения фида
Существует восемь типов описания предложений в формате YML, и шесть из них узкотематические:
■ typePrefix (тип товара, например, «мобильный телефон»);
■ vendor (название производителя, например, «IPhone»);
■ model (название конкретной модели, например, «8»).
Произвольный тип описания более современный и в некоторых случаях лучше помогает Яндекс.Маркету определить правильную категорию для размещения товара. Однако упрощенный тип описания вовсе не устарел и иногда рекомендуется использовать именно его.
Упрощенный тип описания примерно в два раза чаще (рис.8), потому что его различные CMS формируют по умолчанию. Для создания произвольного типа описания приложить некоторые усилия: купить специальные модули для CMS, настроить их или привлечь программиста.
- лекарства;
- книги;
- аудиокниги;
- музыкальная и видеопродукция;
- билеты на мероприятия;
- туры.
- упрощенный тип;
- произвольный тип.
■ typePrefix (тип товара, например, «мобильный телефон»);
■ vendor (название производителя, например, «IPhone»);
■ model (название конкретной модели, например, «8»).
Произвольный тип описания более современный и в некоторых случаях лучше помогает Яндекс.Маркету определить правильную категорию для размещения товара. Однако упрощенный тип описания вовсе не устарел и иногда рекомендуется использовать именно его.
Упрощенный тип описания примерно в два раза чаще (рис.8), потому что его различные CMS формируют по умолчанию. Для создания произвольного типа описания приложить некоторые усилия: купить специальные модули для CMS, настроить их или привлечь программиста.
Рис. 8. Статистика использования типов описания
За пять лет работы с фидами в формате YML мы выявили пять самых популярных ошибок, существенно влияющих на качество и эффективность рекламной кампании.
1. Ошибки в названиях фидов.
68% фидов, как показывает наш опыт, содержат ошибки в названии товаров.
Ошибками мы считаем отсутствие необходимых тегов, неполную или некорректную передачу данных, что не позволяет Яндекс.Маркету правильно идентифицировать товар. Из-за этого товар может попасть в неверную категорию или не привязаться к карточке модели, или не показываться при параметрическом поиске. Это не позволяет пользователям увидеть его, а значит, осуществить переход или заказ в магазине.
Из рис. 9 видно, что при использовании упрощенного типа изначально делается больше ошибок, чем в случае выбора произвольного типа. Это объясняется тем, что для создания более современного произвольного фида требуется более компетентный специалист.
1. Ошибки в названиях фидов.
68% фидов, как показывает наш опыт, содержат ошибки в названии товаров.
Ошибками мы считаем отсутствие необходимых тегов, неполную или некорректную передачу данных, что не позволяет Яндекс.Маркету правильно идентифицировать товар. Из-за этого товар может попасть в неверную категорию или не привязаться к карточке модели, или не показываться при параметрическом поиске. Это не позволяет пользователям увидеть его, а значит, осуществить переход или заказ в магазине.
Из рис. 9 видно, что при использовании упрощенного типа изначально делается больше ошибок, чем в случае выбора произвольного типа. Это объясняется тем, что для создания более современного произвольного фида требуется более компетентный специалист.
Рис. 9. Доля фидов по типам с ошибками в названии товаров
2. Отсутствие характеристик товара (param) во всех фидах. Характеристики товара, которые передаются в фиде в Яндекс.Маркет, используются им для параметрического поиска (рис. 10).
Если соответствующие данные не передаются, то при параметрическом поиске ваше предложение не будет показано. Даже если вы предлагаете голубые джинсы, но не заявили об этом, то пользователь, отметивший в фильтрах категории голубой цвет, не найдет ваше предложение.
Если соответствующие данные не передаются, то при параметрическом поиске ваше предложение не будет показано. Даже если вы предлагаете голубые джинсы, но не заявили об этом, то пользователь, отметивший в фильтрах категории голубой цвет, не найдет ваше предложение.
Рис. 10. Параметрический поиск
Проблема усугубляется еще и тем, что Яндекс.Маркет может выбирать параметры прямо из поискового запроса (рис. 11).
Рис. 11. Автоматическое использование параметров, указанных в запросе
Параметры нужно передавать в соответствии с правилами Яндекс.Маркета, т.е. использовать правильную семантику (пример представлен на рис. 12).
Рис. 12. Примеры правильного описания параметров в фиде
Именно здесь кроется большая проблема: чуть больше половины магазинов передают параметры и только 2% из общей массы передают их согласно требованиям площадки (рис. 13).
Рис. 13. Наличие характеристик товара в фидах
Зачастую можно встретить разного рода казусы, например, такие как на рис. 14.
Рис. 14. Пример неправильного заполнения параметра в фиде
Тем не менее при параметрическом поиске в Яндекс.Маркете все равно показывается много товаров. Это происходит по трем причинам.
■ Предложений на данной площадке очень много и даже единицы процентов от всего количества предложений уже обеспечивают какую-то выборку.
■ Яндекс.Маркет иногда «понимает» неправильно написанный параметр, например, понимает, что «red» — это «красный», исправляет опечатки и пр. Это, безусловно, помогает некоторым сайтам попасть в параметрический поиск, но этим трудно управлять, потому что мы не знаем, что и как Яндекс.Маркет «понимает».
■ Если товар привязался к карточке модели, то он автоматически «обзавелся» параметрами этой модели, но с модификациями (цвет, размер) это не работает.
3. Отсутствие дополнительных тегов. Яндекс.Маркет позволяет с помощью специальных тегов передавать дополнительную информацию, например, размещать рекламное послание, указывать страну производителя, использовать блоки типа «с этим товаром покупают» и т.д. (рис. 15).
■ Предложений на данной площадке очень много и даже единицы процентов от всего количества предложений уже обеспечивают какую-то выборку.
■ Яндекс.Маркет иногда «понимает» неправильно написанный параметр, например, понимает, что «red» — это «красный», исправляет опечатки и пр. Это, безусловно, помогает некоторым сайтам попасть в параметрический поиск, но этим трудно управлять, потому что мы не знаем, что и как Яндекс.Маркет «понимает».
■ Если товар привязался к карточке модели, то он автоматически «обзавелся» параметрами этой модели, но с модификациями (цвет, размер) это не работает.
3. Отсутствие дополнительных тегов. Яндекс.Маркет позволяет с помощью специальных тегов передавать дополнительную информацию, например, размещать рекламное послание, указывать страну производителя, использовать блоки типа «с этим товаром покупают» и т.д. (рис. 15).
Рис. 15. Дополнительная информация в описании товара на Яндекс.Маркете
Эти теги зачастую очень хорошо влияют на привлечение аудитории, интерес, конверсию. В примере, представленном на рис. 15, предпочтительным выглядит более дорогой товар, потому что с помощью фида интернет-магазин сообщил покупателю о наличии возможности прослушать аппаратуру до покупки, а также обмена, - это формирует доверие у покупателей. В описании же товара, который предлагается по более низкой цене, просто указано, что продукция отгружается только по предоплате, и это может вызвать сомнения.
В таблице представлено процентное соотношение интернет-магазинов, которые используют указанные возможности.
В таблице представлено процентное соотношение интернет-магазинов, которые используют указанные возможности.
Таблица. Использование дополнительных тегов
4. Неполное описание товара. Еще одна частая проблема, которая не фиксируется автоматически и которую нельзя представить в виде количественной диаграммы — это плохое описание товаров.
Во-первых, Яндекс.Маркет использует содержимое тега <description> для текстового поиска, а во-вторых, он показывает описание в товарном предложении магазина, и в значительной степени именно на основе этого описания пользователь принимает решение о переходе на сайт и/или заказе данного товара.
Для того чтобы привлекательно описать товар, у вас есть 3000 символов. К тому же можно использовать html-теги для красивого форматирования (рис. 16).
Во-первых, Яндекс.Маркет использует содержимое тега <description> для текстового поиска, а во-вторых, он показывает описание в товарном предложении магазина, и в значительной степени именно на основе этого описания пользователь принимает решение о переходе на сайт и/или заказе данного товара.
Для того чтобы привлекательно описать товар, у вас есть 3000 символов. К тому же можно использовать html-теги для красивого форматирования (рис. 16).
Рис. 16. Как выглядят предложения с хорошим и плохим описанием (Description)
5. Ошибки в указании категории товаров. Яндекс.Маркет и другие товарные площадки, пытаясь определить, в какую категорию поместить товар, учитывают содержимое тега <category>, т.е. название той категории, в которую на вашем ресурсе помещен товар. А на сайтах часто встречаются разделы с названиями типа «Новинки», «Распродажа», «Не разобранное» и т.п., что не позволяет товарным площадкам правильно определить необходимую категорию.
Пример и нашей практики: клиент поместил товар «уличные рюкзаки» на своем сайте в категорию «сумки и рюкзаки». В свою очередь Яндекс.Маркет отнес его к категории «Сумки», в которой рюкзаки не ищут, и магазин не получил свой трафик. Следовало создать отдельную категорию непосредственно для рекламы рюкзаков.
Таким образом, подводя итоги, можно заключить, что больше двух третей интернет-магазинов при составлении фидов допускают ошибки. Это удивительно, ведь интернет-магазины прилагают колоссальные усилия для составления контекстных объявлений или создания креативных публикаций в социальных сетях и при этом не обращают внимание на качество фида, который имеет не меньшую важность для привлечения покупателей. Фид — это источник информации о товаре и условий показа для товарных площадок, которые в платном трафике должны занимать второе-третье место. Требуется уделять этому гораздо больше внимания, чтобы товарные площадки начали хорошо работать, привлекая все больше и больше клиентов в ваш интернет-магазин.
УПРАВЛЕНИЕ СТАВКАМИ
Товарные площадки обладают значительным преимуществом по сравнению с другими видами рекламы: покупатель выбирает товар и магазин непосредственно на самой товарной площадке. Это объясняет высокую конверсию с таких ресурсов. Как правило, она в полтора-два раза выше, чем конверсия из контекстной рекламы или поисковых систем.
Важным отличием является то, что посетитель кликает именно по тому товару, который хочет купить. Он переходит не в категорию, не на главную страницу магазина, а именно к карточке конкретного товара.
Это позволяет гораздо более точно настраивать рекламу, опираясь на цену конкретного товара и задавать с ее учетом стоимость клика.
Например, с помощью контекстной рекламы пользователь перешел в раздел «автокресла», где разброс цен на товары может быть достаточно большим — от 3 до 50 тыс. руб. В этой ситуации непонятно, сколько мы должны заплатить за этого пользователя. В случае с товарной рекламой все проще: мы можем платить больше за пользователя, который приобретает более маржинальный товар, и, соответственно, меньше за того, кто выбирает менее маржинальный, т.е. управление ставками происходит потоварно.
Формула расчета ставок
Интернет-магазин получает прибыль с рекламы, когда тратит на нее меньше, чем зарабатывает на одном заказе.
Чтобы определить максимально допустимую стоимость перехода для каждого товара, т.е. стоимость перехода (CPCmax), при которой реклама полностью окупается, и назначать ставки ниже этого значения, можно использовать следующую формулу:
CPCmax = Цена товара х Маржа х Конверсия.
Здесь конверсия — это доля пользователей, перешедших в магазин с конкретной товарной площадки, которые купили товар.
Маржа рассчитывается по следующей формуле:
Маржа = Цена продажи - Себестоимость / Цена продажи х 100%.
Маржу нельзя путать с наценкой! Это другой, хотя и похожий показатель.
Вместо маржи можно использовать показатель ДРР (доля рекламных расходов), который показывает, какую сумму готов тратить интернет-магазин на каждого клиента, выраженную в процентах от цены конкретного товара.
Многие магазины до сих оценивают эффективность по показателю СРO – средняя стоимость привлечения клиента в целом, т.е. сколько мы в принципе готовы платить за любого покупателя. Это очень сильно усредняет показатели, тем самым снижает эффективность рекламной кампании. Платить одну и ту же сумму за заказ на 100 000 руб. и на 1000 руб. гораздо менее эффективно, чем определять ставку с учетом стоимости и маржинальности заказа.
Используя эту формулу, мы можем оперировать ставками таким образом, чтобы товары показывались в топе товарных площадок и привлекали больше трафика, находясь «в плюсе».
Как можно потоварно управлять ставками?
Ставками в Яндекс.Маркете можно управлять с помощью API, где существуют два типа ставок для определения стоимости перехода:
API (программный интерфейс приложения, интерфейс прикладного программирования) (англ. application programming interface, API [эй-пи-ай]) — набор готовых классов, процедур, функций, структур и констант. Иными словами, это язык, на котором программному обеспечению и роботам очень просто «общаться» между собой, передавая в обе стороны необходимые данные.
1) cbid — ставка для товаров, размещенных в карточках моделей Яндекс.Маркета;
2) bid — ставка для всех остальных случаев (поиск, категории без карточек и т.д.).
В Google Merchant ставки можно определять также при помощи API, но задавать их можно только для групп товаров. На этот случай есть хитрость: нужно создать для каждого товара свою группу, что позволит управлять ставками потоварно. Делать это вручную крайне сложно и дорого, поэтому тут нужна автоматизация процессов.
На площадках Price.ru, Товары@Mail.ru, Aport.ru, PriceOk.ru ставки для каждого товара можно устанавливать в фиде.
На других площадках ставки нужно устанавливать в интерфейсе, как правило, для категорий. Это усложняет управление, тут нужно постараться высчитать среднюю цену покупки при переходе из каждой категории и ориентироваться на нее, используя формулу, представленную выше.
Настраивать управление ставками вручную можно, но сложно. На рынке есть системы автоматизации управления ставкам, чтобы сделать этот процесс проще и приятнее.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Существует большое заблуждение, что пользователи Яндекс.Маркета и других товарных площадок выбирают только самые дешевые предложения. На самом деле, по данным того же Яндекс.Маркета, почти 70% пользователей делают выбор среди товаров, представленных в топ-выдаче, в карточке модели, не сортируя товары по цене
В карточке модели или на первой странице категории представлены пять-десять предложений магазинов, которые попадают туда именно благодаря ставке, аукционной системе.
Это говорит о том, что большее количество пользователей не догадывается о возможности отобрать самое дешевое предложение. Напротив, интернет-магазины знают о возможности сортировки и судят о пользователях по себе, предполагая, что почти все пользователи умеют выбирать самый дешевый товар на Яндекс.Маркете. На мой взгляд, важнее попасть в топ страницы или карточки модели, чем показать самую низкую цену на данной товарной площадке.
Как показывает практика, низкая цена на товар не столь важна: все равно на ваш товар найдутся покупатели, даже если ваша цена будет выше.
Пример и нашей практики: клиент поместил товар «уличные рюкзаки» на своем сайте в категорию «сумки и рюкзаки». В свою очередь Яндекс.Маркет отнес его к категории «Сумки», в которой рюкзаки не ищут, и магазин не получил свой трафик. Следовало создать отдельную категорию непосредственно для рекламы рюкзаков.
Таким образом, подводя итоги, можно заключить, что больше двух третей интернет-магазинов при составлении фидов допускают ошибки. Это удивительно, ведь интернет-магазины прилагают колоссальные усилия для составления контекстных объявлений или создания креативных публикаций в социальных сетях и при этом не обращают внимание на качество фида, который имеет не меньшую важность для привлечения покупателей. Фид — это источник информации о товаре и условий показа для товарных площадок, которые в платном трафике должны занимать второе-третье место. Требуется уделять этому гораздо больше внимания, чтобы товарные площадки начали хорошо работать, привлекая все больше и больше клиентов в ваш интернет-магазин.
УПРАВЛЕНИЕ СТАВКАМИ
Товарные площадки обладают значительным преимуществом по сравнению с другими видами рекламы: покупатель выбирает товар и магазин непосредственно на самой товарной площадке. Это объясняет высокую конверсию с таких ресурсов. Как правило, она в полтора-два раза выше, чем конверсия из контекстной рекламы или поисковых систем.
Важным отличием является то, что посетитель кликает именно по тому товару, который хочет купить. Он переходит не в категорию, не на главную страницу магазина, а именно к карточке конкретного товара.
Это позволяет гораздо более точно настраивать рекламу, опираясь на цену конкретного товара и задавать с ее учетом стоимость клика.
Например, с помощью контекстной рекламы пользователь перешел в раздел «автокресла», где разброс цен на товары может быть достаточно большим — от 3 до 50 тыс. руб. В этой ситуации непонятно, сколько мы должны заплатить за этого пользователя. В случае с товарной рекламой все проще: мы можем платить больше за пользователя, который приобретает более маржинальный товар, и, соответственно, меньше за того, кто выбирает менее маржинальный, т.е. управление ставками происходит потоварно.
Формула расчета ставок
Интернет-магазин получает прибыль с рекламы, когда тратит на нее меньше, чем зарабатывает на одном заказе.
Чтобы определить максимально допустимую стоимость перехода для каждого товара, т.е. стоимость перехода (CPCmax), при которой реклама полностью окупается, и назначать ставки ниже этого значения, можно использовать следующую формулу:
CPCmax = Цена товара х Маржа х Конверсия.
Здесь конверсия — это доля пользователей, перешедших в магазин с конкретной товарной площадки, которые купили товар.
Маржа рассчитывается по следующей формуле:
Маржа = Цена продажи - Себестоимость / Цена продажи х 100%.
Маржу нельзя путать с наценкой! Это другой, хотя и похожий показатель.
Вместо маржи можно использовать показатель ДРР (доля рекламных расходов), который показывает, какую сумму готов тратить интернет-магазин на каждого клиента, выраженную в процентах от цены конкретного товара.
Многие магазины до сих оценивают эффективность по показателю СРO – средняя стоимость привлечения клиента в целом, т.е. сколько мы в принципе готовы платить за любого покупателя. Это очень сильно усредняет показатели, тем самым снижает эффективность рекламной кампании. Платить одну и ту же сумму за заказ на 100 000 руб. и на 1000 руб. гораздо менее эффективно, чем определять ставку с учетом стоимости и маржинальности заказа.
Используя эту формулу, мы можем оперировать ставками таким образом, чтобы товары показывались в топе товарных площадок и привлекали больше трафика, находясь «в плюсе».
Как можно потоварно управлять ставками?
Ставками в Яндекс.Маркете можно управлять с помощью API, где существуют два типа ставок для определения стоимости перехода:
API (программный интерфейс приложения, интерфейс прикладного программирования) (англ. application programming interface, API [эй-пи-ай]) — набор готовых классов, процедур, функций, структур и констант. Иными словами, это язык, на котором программному обеспечению и роботам очень просто «общаться» между собой, передавая в обе стороны необходимые данные.
1) cbid — ставка для товаров, размещенных в карточках моделей Яндекс.Маркета;
2) bid — ставка для всех остальных случаев (поиск, категории без карточек и т.д.).
В Google Merchant ставки можно определять также при помощи API, но задавать их можно только для групп товаров. На этот случай есть хитрость: нужно создать для каждого товара свою группу, что позволит управлять ставками потоварно. Делать это вручную крайне сложно и дорого, поэтому тут нужна автоматизация процессов.
На площадках Price.ru, Товары@Mail.ru, Aport.ru, PriceOk.ru ставки для каждого товара можно устанавливать в фиде.
На других площадках ставки нужно устанавливать в интерфейсе, как правило, для категорий. Это усложняет управление, тут нужно постараться высчитать среднюю цену покупки при переходе из каждой категории и ориентироваться на нее, используя формулу, представленную выше.
Настраивать управление ставками вручную можно, но сложно. На рынке есть системы автоматизации управления ставкам, чтобы сделать этот процесс проще и приятнее.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Существует большое заблуждение, что пользователи Яндекс.Маркета и других товарных площадок выбирают только самые дешевые предложения. На самом деле, по данным того же Яндекс.Маркета, почти 70% пользователей делают выбор среди товаров, представленных в топ-выдаче, в карточке модели, не сортируя товары по цене
В карточке модели или на первой странице категории представлены пять-десять предложений магазинов, которые попадают туда именно благодаря ставке, аукционной системе.
Это говорит о том, что большее количество пользователей не догадывается о возможности отобрать самое дешевое предложение. Напротив, интернет-магазины знают о возможности сортировки и судят о пользователях по себе, предполагая, что почти все пользователи умеют выбирать самый дешевый товар на Яндекс.Маркете. На мой взгляд, важнее попасть в топ страницы или карточки модели, чем показать самую низкую цену на данной товарной площадке.
Как показывает практика, низкая цена на товар не столь важна: все равно на ваш товар найдутся покупатели, даже если ваша цена будет выше.
16 июня / 2018