101 млн ₽ за год для интернет-магазина женской брендовой одежды с контекстной рекламы

Главное о кейсе

Результат за февраль - декабрь 2024 по сравнению с февралем - декабрем 2023:
- Доход вырос на 20% — с 84 млн ₽ до 101 млн ₽ (+17 млн ₽).
- Увеличилась клиентская база: количество транзакций выросло на 30% (с 2 622 до 3 427).
- Сохранилась стоимость заказа, прирост 0,4%, ДРР увеличился на 1,73%.

Как проект изменил жизнь пользователей

Пользовательницы получали не просто платье, а идею, как и с чем его носить, что снимало творческий ступор и помогало выходить за рамки привычных сочетаний.

Бизнес-задача и ее решение

В рамках работы с интернет-магазином женской брендовой одежды премиум-класса в 2024 году были поставлены задачи:

1. Укрепление позиции бренда в сегменте женской повседневной одежды премиального качества
Высокая конкуренция среди локальных брендов, резко усилившихся после ухода западных марок.

Перенасыщенность контента в fashion-сегменте — пользователи видят десятки похожих брендов ежедневно.
Активная работа с медийными форматами директ, выстраивание воронок для аудитории взаимодействовавшей с медийными форматами.

2. Увеличение прямых продаж через сайт, ДРР до 20%

1 Провели аудит, чтобы убрать ошибки и не переплачивать лишнего
Рекламные кампании в Яндекс.Директ уже были запущены. Ранее на них выделялось 10% бюджета. Спрос с них был примерно такой же. Теперь реклама в Яндексе осталась единственным источником трафика и ее надо было раскрутить на 100%.
2 Исправили ошибки: увеличили количество заказов на 30% при сохранении текущего ДРР
Увеличили количество форматов. Проработали товарные форматы в ЕПК и через Мастер кампаний. Запустили кампанию по доменам конкурентов, динамические объявления в разбивке по категориям и кампании по запросам конкурентов.
3 Расширили категории ключевых слов.
4 Изменили объявления.
5 Настроили ретаргетинг.

Результат
За год работы доход с контекстной рекламы 101 млн рублей. Прирост по количеству заказов +30%. По словам клиента, это отличный результат, который помог сохранить и развивать бизнес в непростые времена.

Крафт (мастерство), реализация, технические детали

1. Реконструкция аккаунта, пересборка всего фундамента РК

После аудита была создана новая архитектура рекламных кампаний, учитывающая тип товара, сезонность, поведенческие кластеры и региональные значения CR.
Это позволило алгоритмам обучаться быстрее и стабилизировать CPA.

2. Внедрение товарных форматов.
Были одновременно внедрены:
Товарные кампании в Яндекс.Директ
Товарные форматы в ЕПК, РСЯ
Кампания в товарной галерее на поиске

3. Фильтрация трафика в РСЯ
- регулярная чистка площадок по поведенческим паттернам,
- исключение сайтов с аномально низким временем на странице,
- приоритизация площадок, где пользователи заходят в карточки товара.

4. Использование поведенческой аналитики Метрики для построения новых кампаний
На основе отчёта по долгосрочным интересам была создана отдельная кампания, ориентированная на реальные поведенческие сегменты клиенток бренда.
Это редкая практика в e-commerce fashion — но она дала значимое расширение качественного трафика.

5. Работа с конкурирующим спросом
Внедрено две нестандартные кампании:
Кампания по доменам конкурентов в РСЯ — точечный перехват аудитории, уже выбирающей между брендами.
Поисковая кампания по запросам конкурентов — аккуратное и грамотное внедрение конкурентных ключей без перетягивания мусорного трафика.

6. Узкосегментированная EПК на look-alike аудиторию
Были собраны LAL-аудитории не просто «все покупатели», а:
покупатели с высокой частотностью заказов,
клиенты, заходившие в 3+ карточки товара,
То есть look-alike был построен на микро-поведенческих данных, что увеличило точность поиска новых клиентов.

7. Оптимизация регионов по показателям:
- стоимость заказа,
- маржинальность,
- повторные покупки.
На основе этой аналитики было принято решение оставить в приоритете Москву и МО, а регионы — ограничить.

Инсайты, гипотезы, процесс создания и взаимодействия с заказчиком

Гипотеза: LAL-аудитории по микро-поведению эффективнее, чем широкие look-alike
Реализация: созданы похожие аудитории на пользователей, просматривавших 3+ карточки товара
Результат: Гипотеза подтверждена, группа lal по микро-поведению показала лучший CR в тестировании.

Гипотеза:
Привлечь аудиторию и дополнительные заказы запусками рекламных кампаний под сезонные акции.
Реализация: созданы рекламные кампании на поиске и в РСЯ с ВЧ запросами связанными с сезонными акциями (черная пятница, киберпонедельник и др).
Результат: Получили дополнительные заказы во время проведения масштабных акций во всех брендах, вышли на пользователей ранее с брендом не знакомых, ДРР по запуску в рамках плановых значений.

Скриншоты