Система просування інтернет-магазину електроніки | FISHKI.UA

Бекграунд

Старт роботи над проєктом – 2016 рік. Завдання – запуск та масштабування онлайн-напрямку, побудова мультиканальної дистрибуції.

Комплексне рішення зі створення маркетингової, ІТ та сервісної e-commerce інфраструктури, здатної не лише взаємодіяти, а й підвищувати продажі в офлайн- та B2B-напрямку.

Омніканальна аналітика

З урахуванням мультиканальної моделі дистрибуції компанії, де поєднувалися продажі у мережі роздрібних магазинів, активні продажі на маркетплейсах та оптових каналах, а також у власному інтернет-магазині, важливо було оцінювати ефективність інвестицій у просування, виходячи з багатоканальної послідовності. Це дозволило:

Ланцюжки каналів продажів

Виходячи з розуміння, як кожен сегмент покупців ухвалює рішення про вибір місця купівлі та взаємодіє з пропозицією, було побудовано систему оцінки ефективності кожного каналу та рекламної кампанії, з урахуванням його місця у воронці продажів.

З окремими ремаркетинг-кампаніями для кожного етапу та тактикою роботи каналу, виходячи з асоційованої прибутковості та рентабельності в межах побудови ланцюжків, крім стандартних каналів просування у вигляді Google Ads, соцмереж та SEO-просування ми використовували:

Гнучкі торгові кампанії

З урахуванням великої кількості асортименту, динамічно змінних залишків, продажів, маржинальності та цін, була впроваджена система встановлення бюджетів та ставок для кожного товару, а також групи пошукових запитів, виходячи з ключових фінансових метрик.

Залишки та Оборотність. Алгоритм визначав, чи важливо для нас розпродати товар або через обмежені залишки не форсувати його продаж, з урахуванням вищої вартості реклами в Google Shopping, ніж в інших каналах.

Термін доставки. Вплив терміну доставки та підсумкової конверсії, з розподілом залишків між 140 складами по всій Україні допомагало визначити вартість кліка для кожного товару залежно від регіону, де знаходився клієнт.

Маржинальність. На один і той самий товар могла бути різна ціна закупівлі. Ми враховували це і проводили автоматичну корекцію ставок залежно від маржі та межі витрат на вартість замовлення для кожного окремого товару.

Ціна продажу та конкуренція. З урахуванням цін на аналогічні позиції у конкурентів, залежно від різниці мінімальної ціни з нашою, середньої ціни та ціни у топгравців, визначали ймовірну конверсію та відповідно вартість кліка для конкретного SKU.

Товарний фід. Інтеграція з CRM, 1С, залишками, базою даних цін конкурентів та наскрізною аналітикою, зміна всіх атрибутів, ставок та бюджетів у реальному часі виходячи з прогнозу прибутковості та рентабельності кожного з них.

Географічний таргетинг. Для кожного з 54 регіонів продажів, виходячи з оборотності, прибутку, операційних та маркетингових витрат, застосовувався коефіцієнт рентабельності при призначенні ставок, бюджету та асортименту, що просувається.