Справа на перший погляд здавалася очевидною: продажів мало – отже, винен Google Ads.
Саме з такою версією до нас звернувся e-commerce проєкт, який продає одяг з індивідуальними принтами. Реклама працювала, трафік ішов, але кількість замовлень не відповідала очікуванням. Він був певен – з рекламою щось не так. Але факти, як це часто буває, вперто не бажали підтверджувати очевидну, з першого погляду, версію.
Тому ми вирішили не поспішати з вироком і перевірити весь шлях покупця: від першого показу реклами до оформлення замовлення.
Підозрюваний №1: Google Ads
Починаємо з рекламного кабінету. Якщо проблема справді в рекламі, її сліди зазвичай видно вже на базових показниках.
Ми перевірили:
- кількість показів і охоплення;
- кліки та CTR;
- середню вартість переходу;
- позиції оголошень;
- витрати за кампаніями;
- географію та пристрої;
- розподіл трафіку протягом дня.
Нас цікавило не просто, скільки грошей витрачається. Потрібно було зрозуміти, чи приводить реклама достатню кількість потенційних покупців і чи не переплачує бізнес за цей трафік.
Критичних проблем тут не виявилося. Оголошення отримували переходи, ціна кліка залишалася в прийнятних межах, а трафік відповідав цільовій аудиторії.
Але одного такого висновку недостатньо. Реклама могла добре працювати загалом, але втрачати бюджет на окремих товарах.
Допит товарної аналітики
Наступний етап – подивитися на кампанії не загалом, а на рівні конкретних товарів.
Для e-commerce це принципово важливо. Два товари в одній кампанії можуть мати абсолютно різну економіку: один регулярно приносить продажі, другий отримує кліки й майже не конвертується.
Ми перевірили:
- які товари отримують найбільше рекламного трафіку;
- які позиції витрачають бюджет без продажів;
- звідки саме приходять користувачі;
- чи немає проблем із товарами в Google Merchant Center;
- чи збігаються ціни та наявність у рекламі й на сайті;
- як відрізняються результати за пристроями та регіонами.
І тут картина залишалася досить стабільною.
Реклама приводила релевантних користувачів. Товарний фід працював коректно. Критичних втрат бюджету на явно нецільових позиціях не було.
У Google Ads з’явилося алібі. Принаймні на цьому етапі слідства.
Якщо реклама приводить людей, де зникають продажі?
Важливо розуміти.
Завдання реклами – привести потенційного покупця на сайт. І тут багато залежить від якості налаштування:
- коректної аналітики,
- правильно заданих цілей
- структури кампаній,
- і даних, на яких навчається система.
Чим точніше Google розуміє, яка дія для бізнесу справді цінна, тим більше можливостей у нього знаходити користувачів, які з більшою ймовірністю принесуть компанії дохід.
Google Ads може бути причиною слабкого результату. А може і не бути. На продажі одночасно впливають:
- якість рекламного трафіку;
- пропозиція й ціна;
- наявність товару;
- зручність каталогу;
- мобільна версія сайту;
- швидкість завантаження;
- кошик і форма замовлення;
- способи оплати та доставки;
- робота відділу продажів.
Тому аналіз лише одного рекламного кабінету часто дає неповну картину.
Ми зіставляємо дані Google Ads, GA4, товарної аналітики, CRM і фактичних продажів. І тільки після цього формуємо версію, де саме виникає проблема.
У даному випадку ми перейшли до GA4, щоб перевірити, що користувачі роблять на сайті після переходу з реклами.
Приклад інтерфейсу GA4. Дані на скріншоті не стосуються описаного проєкту.
Послідовно подивилися, скільки людей:
→ переглянули товар
→ додали його в кошик
→ почали оформлення
→ завершили покупку.
Потім порівняли кількість користувачів на кожному етапі. Так можна побачити, після якої саме дії бізнес втрачає найбільше потенційних покупців.
Слід привів до кошика
Найбільше просідання ми побачили вже після того, як користувач проявив достатній інтерес до товару й додав його до кошика.
Це суттєво змінювало версію.
- Людина побачила рекламу.
- Перейшла на сайт.
- Обрала товар.
- Додала його в кошик.
- Але покупку не завершила.
Отже, проблема могла бути не в тому, кого приводить Google Ads, а в тому, що відбувається далі.
Ми почали перевіряти сам процес вибору товару й оформлення замовлення.
Деталь, яка змінила хід справи
Клієнт продавав одяг у різних кольорах та з різними принтами.
Колір покупець міг обрати безпосередньо в картці товару.
З принтами ситуація була складнішою.
Якщо користувачу подобалася модель, але він хотів інший дизайн, зручно перемкнути варіант у межах тієї ж картки було неможливо.
Фактично покупцеві залишалося кілька варіантів: самостійно шукати інший товар, повертатися назад у каталог або звертатися до менеджера.
Для користувача, який звик зробити замовлення за кілька хвилин зі смартфона, телефонний дзвінок – це вже додаткова дія. Для деяких інтровертів – тортури.
Кожна зайва дія на шляху до покупки збільшує ймовірність, що людина просто закриє сайт.
Саме ця особливість добре узгоджувалася з даними аналітики: інтерес до товару був, але частина користувачів не доходила до покупки.
Наша основна гіпотеза
На цьому етапі ми сформували робочу версію:
частина продажів втрачається через незручний вибір потрібного принта після того, як користувач уже зацікавився товаром.
Важливо: це саме гіпотеза, а не вирок.
Аби її перевірити, ми запропонували два варіанти:
- додати можливість перемикати принти безпосередньо в картці товару;
- для найпопулярніших дизайнів створити окремі товарні позиції.
Приклад реалізації на сайті конкурента
Після впровадження змін потрібно повторно подивитися на воронку: чи зменшилася кількість відмов, чи більше користувачів переходять від кошика до оформлення і чи зросла кількість завершених замовлень.
Тільки після цього можна говорити, що гіпотеза підтвердилася або ні.
Елементарно, Ватсон?
На жаль, у маркетингу майже ніколи.
У цьому кейсі Google Ads був першим і найбільш очевидним підозрюваним. Перевірка показала, що реклама приводить цільовий трафік, а найбільша втрата користувачів відбувається вже далі по воронці.
Цього разу рекламний кабінет отримав алібі.
Але цінність такого розслідування не в тому, щоб виправдати Google Ads або звинуватити сайт. Вона в іншому: точно визначити етап, на якому бізнес втрачає потенційні продажі, і працювати саме з ним.
Маркетингові гіпотези не повинні будуватися на інтуїції слідчого. За кожною з них мають стояти цифри, логіка та можливість перевірити результат після змін.
У нашому випадку дані дозволили звузити пошук до конкретної ділянки воронки, сформувати обґрунтовану гіпотезу щодо причин відмов і запропонувати зміни, результат яких можна буде перевірити повторною аналітикою.
