Исходные данные
Клиент - группа компаний, объединяющая в себе производственные и сбытовые функции. Сфера деятельности - брендированное торговое оборудование, мебель для дома и офиса.
У сотрудников компании из группы отвечающей за сбыт продукции на маркетплейсах появились разногласия среди двух подразделений в плане методов увеличения продаж.
Руководитель одного из подразделений обратился ко мне по рекомендации за помощью.
Задача
Обойти по выручке конкурирующее подразделение, в котором на тот момент присутствовал штатный маркетолог компании.
Ситуацию осложняло то, что в руках маркетолога было управление доступом ко всем кабинетам маркетплейсов.
Поэтому было решено создавать новые аккаунты для всех маркетлейсов на другое юрлицо сбытовой компании. С отдельным бюджетом на маркетинг.
План проекта
Составили план проекта. Начать было решено с Озона, с которого на тот момент шли основные продажи.
Основные задачи:
- Остаться в плюсе после участия в акциях) Приближался Новый Год, условия акций Озона становились все менее выгодными. Для этого нужно было провести расчет ценообразования;
- Доработать контент карточек - проанализировать конкурентов и сделать акцент на своих уникальных преимуществах с помощью инфографики. Для этого составил ТЗ для штатного дизайнера;
- Настроить внутренние рекламные кампании - поисковые и трафареты;
- Подключить сервис insales.ru - чтобы контролировать рекламные кампании и остатки в “одном окне” для всех маркетплейсов;
- Настроить автоматическое получение данных по API Ozon для ведения отчетности;
- Подключить Гугл таблицу со статистикой к Google Data Studio (Looker). Вывести статистику по ключевым показателям в автоматически обновляемый дашборд. Это позволяет уйти от ручного заполнения отчетов, оперативно реагировать на изменения и сэкономить время сотрудников на более важные задачи;
- Запустить рекламу в Яндекс Директ во всех рекламных форматах, подходящих для Озона. Внешний трафик дает возможность охватить аудиторию, которая в 2-4 раза больше присутствующей на маркетплейсах.
- Собрать максимально полное семантическое ядро со всеми вариантами написания товара и провести SEO оптимизацию названий, описаний, характеристик товаров.
Расчет ценообразования
Завели новый аккаунт Ozon seller, загрузили основной ассортимент.
Были рассчитаны и обновлены цены для всех товаров с учетом акций. Чтобы оставаться в плюсе даже при добровольно-принудительном участии в акциях Озона)
Запуск внутренних рекламных кампаний
Запущены 22 рекламных кампании. В основном поисковые, но и трафареты показали себя неплохо)
Сбор данных по API Ozon
Настроено получение аналитики по API Озон. Для этого я написал скрипт на языке R, который средствами пакета httr2 запрашивает нужные данные по расходам рекламных кампаний, заказам, выручке с рекламы.
У Оzon есть два доступных API - основной и рекламный. Нас интересуют оба)
Сначала получаем доступ к рекламному API.
Сначала получаем доступ к рекламному API.
Затем получаем данные по заказам, выручке и возвратам за каждый день для каждого sku. Эти данные доступны только по premium подписке Озона.
С помощью пакетов dplyr и jqr преобразуем данные из json в табличный вид.
Отправляем в Гугл таблицу с помощью функции пакета googlesheets4. Таблица будет служить базой данных для построения графиков в Looker studio.
Также можно отправлять данные в базу данных, например MySQL. Но с таблицами работать проще и привычнее всем сотрудникам.
Чтобы не запускать скрипт каждый раз вручную, разместить его на своем сервере. Подошла базовая комплектация VPS сервера c 10 Гб SSD и 2 Гб оперативной памяти.
Чтобы не запускать скрипт каждый раз вручную, разместить его на своем сервере. Подошла базовая комплектация VPS сервера c 10 Гб SSD и 2 Гб оперативной памяти.
Загружаем скрипты на сервер с Ubuntu Linux 22. Настраиваем выполнение скрипта каждый час c 6:00 до 23:00 с помощью расписания в cron. При помощи команды
Визуализация данных
После того как данные с таблице автоматически обновляются пришло время настроить отчеты в Google Data Studio. Которые экономят время сотрудников, по сравнению с ручным заполнением отчетов в excel.
Дашборды дают возможность добавлять данные по себестоимости и другим расходам. Что позволяет видеть реальную прибыльность (или убыточность) по каждому SKU.
ABC анализ позволяет выявить более прибыльные рекламные кампании. Чтобы перераспределить рекламный бюджет в их пользу.
Расход по категориям в разрезе валовой прибыли дает возможность понять какие категории приносят больше прибыли. Часто это категории отличаются от тех, которые делают больше выручки.
Воронка продаж показывает где есть точки роста для оптимизации рекламы и доработки контента карточек.
Внешний трафик из Яндекс Директ
Для увеличения продаж новых карточек запущены рекламные кампании 4-х основных типов - для маркетплейсов, мастер кампаний, товарные и РСЯ кампании. Основная задача после запуска обучить рекламные кампании, чтобы они "поняли" какая аудитория нам нужна. Затем корректировать стратегии по мере набора статистики.
SEO оптимизация карточек товаров
Собрано семантическое ядро запросов для основных категорий товаров. Проведена группировка, убраны не релевантные запросы, оставлены только целевые фразы - максимально близко характеризующие товар.
Сформировано ТЗ на внедрение в карточки.
Подключено отслеживание позиций по ключевым словам в сервисе moneyplace.io
Что в итоге
Соревнование с другим подразделением мы выиграли. После увеличения объема заказов, производственные процессы пришлось перестраивать, чтобы увеличить мощности. По примерным оценкам этот процесс займет около месяца. Затем клиент планирует запустить продвижение на Яндекс Маркет, Wildberries, Авито, Леруа Мерлен.
