Кейс RTA и «Регард»: как снизить ДРР небрендового трафика в 2,5 раза

Специалисты агентства RTA возобновили работу с контекстной рекламой в «Яндекс Директ» для онлайн-магазина «Регард» после длительного перерыва, превышающего два года, и сделали ее контролируемым каналом привлечения клиентов. В течение первых 30 дней реализации проекта показатель доли рекламных затрат сократился с 16,8% до 6,5%, одновременно значительно вырос процент новых покупателей. Эксперты проекта поделились с Sostav деталями достижения этих показателей.

Поставленные цели

Перед специалистами стоял ряд взаимосвязанных задач: уменьшение ДРР в небрендовом сегменте до уровня 8–9%, расширение клиентской базы и обеспечение положительной отдачи на инвестиции. Ключевым аспектом было не просто наращивание посещаемости, а гарантия качества трафика и его рентабельности с учетом особенностей электронной коммерции в данной нише.

Информация о компании

«Регард» представляет собой онлайн-платформу по продаже компьютерного оборудования и электронных устройств. Основную часть покупателей составляют технически подкованные пользователи, целенаправленно ищущие определенные модели и принимающие решение на основе сравнения технических параметров и ценовых предложений.

Исходная ситуация

К моменту начала сотрудничества у магазина уже была сформирована стабильная клиентская база: значительный брендовый трафик, постоянные покупатели и устойчивый органический спрос. Контекстная реклама не задействовалась более 30 месяцев — не из-за неэффективности канала, а из-за отсутствия модели, которая позволила бы использовать его потенциал без ущерба для прибыльности.

Главной возможностью для развития стало привлечение ранее не охваченной аудитории. Постоянные клиенты продолжали совершать покупки через органический поиск и брендовые запросы — задача контекстной рекламы заключалась в расширении базы за счет пользователей, еще не знакомых с магазином, но уже интересующихся соответствующими товарами.

Критерием для возобновления работы стала финансовая целесообразность: показатель ДРР для небрендовых поисковых кампаний достигал 16,8%, и для масштабирования требовалось снизить его до запланированных 8–9%. Это была четко сформулированная и реализуемая цель при условии грамотного построения кампаний и системы оценки.

Реализованные меры

• Изменение принципов оценки эффективности

Основным преобразованием стал пересмотр системы измерения результатов. Взамен традиционного подхода, ориентированного на краткосрочные метрики, была внедрена методика, учитывающая вклад в привлечение новых клиентов и их пожизненную ценность для бизнеса.

Настроили сквозную аналитику, обеспечивающую мониторинг новых покупателей, выполненных заказов и их взаимосвязи с рекламными активностями. Это позволило рассчитывать ДРР не только по кликам или заявкам, но и по фактическим продажам и первичным покупкам.

Дополнительно в модель включили расчет LTV для учета долгосрочной ценности клиентов, а также анализ сопутствующих конверсий — влияния контекста на другие маркетинговые каналы.

• Оптимизация товарного каталога

На подготовительном этапе провели анализ ассортимента и выделили товарные группы с высокой оборачиваемостью и средним чеком. Это дало возможность концентрировать рекламный бюджет на продуктах с быстрой окупаемостью и значительным вкладом в общую выручку.

Такой подход также способствовал ускоренному обучению алгоритмов и повышению результативности автоматических стратегий продвижения.

• Реструктуризация рекламных кампаний

После изучения предыдущих рекламных активностей полностью изменили организацию рекламного аккаунта.

Акцент сместили с традиционных поисковых кампаний на специализированные инструменты для e-commerce — динамические поисковые объявления (DSA) и Товарную галерею. Эти форматы лучше соответствуют поведенческим паттернам аудитории, ищущей конкретные модели и сравнивающей технические характеристики и цены.

Кампании разделили по товарным категориям, что обеспечило гибкость управления ставками и оптимизацию под целевые показатели. Особое внимание уделили работе с новой аудиторией: существующие клиенты были исключены из таргетинга с использованием данных Яндекс.Метрики и CRM-системы.

• Повышение качества товарных данных

Учитывая специфику целевой группы, особый акцент сделали на актуальности товарного фида. Для этой аудитории крайне важна точность информации о наличии товара, его стоимости и технических параметрах. Любые несоответствия приводят к снижению доверия и увеличению отказов.

Регулярное обновление и контроль данных фида позволили повысить соответствие объявлений запросам пользователей и сократить долю нерелевантного трафика.

• Концентрация на новых клиентах

Для реального расширения клиентской базы существующих покупателей исключили из рекламного охвата через интеграцию CRM и данных аналитики. Это дало возможность направлять бюджет исключительно на привлечение новых пользователей, а не на повторное взаимодействие с уже сформированным спросом, который и так возвращается через органический и брендовый трафик.

Дополнительно такой подход обеспечил более четкую оценку эффективности: стало очевидно, какие инструменты действительно привлекают новую аудиторию, а какие просто перераспределяют существующий поток. В итоге контекстная реклама стала полноценным источником роста клиентской базы.

Достигнутые показатели

Уже в первый месяц после запуска обновленная стратегия доказала, что контекстная реклама может быть управляемым и прибыльным инструментом.

• ДРР небрендового трафика уменьшился с 16,8% до 6,5% — в 2,5 раза
• Доля новых клиентов достигла 89%
• Показатель ДРР для новых покупателей составил 7,5%
• Ассоциированные конверсии достигли 83% от общего числа заказов

Основной площадкой размещения стал «Яндекс Директ» с упором на инструменты для e-commerce — DSA и Товарную галерею.

Дополнительно использовалась система сквозной аналитики, объединяющая информацию о новых клиентах, выполненных заказах и LTV, что обеспечило прозрачность оценки эффективности инвестиций.

Полученные данные подтвердили, что при правильной организации и аналитической поддержке контекстная реклама может работать не только как инструмент удовлетворения спроса, но и как полноценный канал привлечения новой аудитории.

Итоговые заключения

Проект демонстрирует, что в сфере электронной коммерции результативность контекстной рекламы напрямую зависит от качества работы с ассортиментом, точности данных и корректной системы оценки эффективности.

Переход на сквозную аналитику и учет LTV позволяет выйти за рамки краткосрочных показателей и принимать решения с учетом реальной ценности каждого клиента. В таких условиях контекст превращается из канала поддержки продаж в инструмент бизнес-роста.

Состав команды

RTA (агентство)

Руководитель отдела контекстной рекламы: Виктор Тян
Специалист отдела контекстной рекламы: Мария Сингеева
Руководитель группы клиентского сервиса: Алеся Харченко

«Регард» (клиент)

Руководитель отдела маркетинга: Артём Ежов
Перформанс-маркетолог: Егор Руссу