Кейс в ecommerce: как распознать падение рынка и перестать сливать бюджет на контекстную рекламу

Проект представляет собой сеть магазинов детских колясок в регионах России. До пандемии в Москве был магазин, а сейчас остался только пункт самовывоза. Цены ниже, ассортимент шире, чем у конкурентов, но с 2016 года доходы от онлайн и особенно контекстной рекламы снижаются. Застройщик не понимает: проблема в рынке или в подрядчиках. Он не хотел называть себя, но для провального дела это и не нужно, верно?!

На старте переговоров настораживает позиция заказчика «все подрядчики плохие»: то ли с заказчиком сложно найти общий язык, то ли причины выходят за рамки рекламных кампаний. По опыту, если бизнес-модель работает, Яндекс Директ будет работать в ноль-плюс даже при перекошенных настройках, и наша задача в данном случае — найти точки роста, слабые места и масштабировать эффективные сегменты.

Если кампании кажутся негативными, причины, вероятно, находятся на уровне бизнес-модели и рынка. Поэтому в первую очередь мы начали изучать рынок в рамках проверки.

Каждый проект мы начинаем с аудита по двум причинам:

1. Подтверждаем свою экспертизу уже в рамках конкретного проекта: находим слабые места, показываем, что именно планируем делать и как это повлияет на доход.

2. Мы углубляемся в детали, чтобы понять, стоит ли нам браться за проект и как быстро он окупится. Финансовая модель агентства основана на LTV и окупается при долгосрочном сотрудничестве. Хорошо, если в первые 1-3 месяца удастся закрыть проект «в ноль». На самом деле агентство начинает зарабатывать только через 3-4 месяца, так как слишком много работы в начале, особенно в нише e-commerce — мы ориентированы на долгосрочные проекты.

Задачи аудита ограничены по времени, поэтому мы всегда идем от общего к частному и погружаемся настолько глубоко, насколько позволяет отведенное время.

Анализ рынка: показатели проекта падают вместе с рынком, который отжимают маркетплейсы

Изначально нужно понять состояние бизнеса клиента, и на данном этапе это легко сделать, проанализировав трафик в Яндекс Метрике.

Во-первых, мы выяснили, что рекламные переходы составляют 20% всего трафика, поэтому рекламные каналы рассмотрим позже. Теперь давайте сосредоточимся на ключевых источниках.

Источники трафика

Около 70% трафика приходится на поиск. Это значит, что бизнес-модель работает: «холодный» поисковый трафик конвертируется в заказ или лид. Но чтобы сделать более точные выводы, смотрим динамику последних лет — и видим, что с 2017 года количество бесплатного поискового трафика уменьшилось в ~4 раза:

Динамика трафика из органического поиска

Падение органического трафика указывает либо на падение спроса, либо на уменьшение доли клиентов на рынке. Еще одним сигналом, указывающим на снижение позиций бренда и падение объема заказов, являются прямые клики. График очень похож на тот, что описывает поисковый трафик:

Динамика прямых переходов на сайт

Следующим шагом является оценка динамики поиска бренда. Для этого мы используем Google Trends, который хранит данные за 10 лет, и Wordstat, который выдает информацию за 4 года:

Динамика в поиске бренда

Мы видим, что упоминания бренда с 2016 года сократились почти в 3 раза, и это коррелирует со снижением прямых кликов и органического трафика. Вам нужно проверить, как обстоят дела у ваших прямых конкурентов. Для этого мы собрали самые популярные сайты в органике по нашей тематике за последние 1,5 года.

Мы выделили из списка прямых конкурентов, посмотрели динамику спроса бренда на них и пришли к двум выводам:

1. Спрос на бренд покупателя снижается пропорционально снижению спроса на бренды конкурентов.

2. Спрос на бренд конкурента снижается прямо пропорционально снижению спроса на рынке — в целом влияние прямых конкурентов минимально.

Динамика запросов бренда по сравнению с конкурентами

Остается посмотреть, что происходит на рынке. Для этого изучаем запросы по термину «корзина»: в него входят поиски, которые в большинстве случаев связаны с нашей темой. Мы видим, что рынок упал в среднем в 2 раза с 2016 года.

Динамика поисковых фраз со словом «вагон»

Для справки: значение «100» на графике означает 100% — спрос был на пике популярности в 2016-2017 годах.

Чтобы наглядно показать взаимосвязь между изменениями рыночного спроса и посещаемостью сайта, графики были наложены друг на друга. В последние годы снижается спрос не только на бренды, но и на детские коляски в целом.

Наиболее очевидной причиной этого является снижение рождаемости. А по динамике рождаемости в России с 2015 года наблюдается заметное снижение:

Карта взята с сайта https://rosinfostat.ru/rozhdaemost/

Другая гипотеза – желание людей сэкономить и купить подержанную коляску. Поэтому мы изучили спрос на поиск «Коляски авито», как синоним словосочетания «бу коляски». Но здесь спрос упал в несколько раз:

Динамика спроса на бывшие в употреблении детские коляски

Падение спроса также дополнялось заполнением поисковой выдачи маркетплейсами. Мы проверили спрос в сегменте инвалидных колясок с помощью Google Trends и Wordstat по фразе «озоновые тележки» и на выходе получили следующие данные:

Аналогичная ситуация с Wildberries и другими. Для наглядности мы составили таблицу с составом органической выдачи по месяцам, где зеленым цветом выделены маркетплейсы и агрегаторы:

И за последние полгода Яндекс Маркет активно начал выходить на рынок через рекламную выдачу:

Чтобы было легче понять общую картину, мы свели все данные в единую таблицу:

Для наглядности мы также построили график с основными трендами:

Итого мы пришли к выводу, что рынок сокращается в объеме и одновременно увеличивается доля маркетплейсов и агрегаторов, что снижает конверсию, так как и без того небольшой спрос делится на большее количество игроков;

Несмотря на это, у заказчика есть десяток регионов присутствия и есть продажи, а также конкуренты, которые давно используют контекстную рекламу, и скорее всего для них это окупается - работать можно, а мы начали изучать рекламу кампании.

Анализ контекстной рекламы: кампаниями управляли в отрыве от бизнес-показателей

Помните, что доля рекламы в общем трафике составляет ~20%, из них 40% приходится на Яндекс Директ.

Поскольку Яндекс Директ — важнейший рекламный канал в поиске и сети, мы анализируем данные из этой системы. Возьмем для исследования период с 2018 по 2019 год: статистику за более ранний период нельзя скачать по правилам Яндекс.Директа, до 2018 года данные по конверсиям не собирались, а данные по заказам доступны только за 2018-2019 годы. В целом по всем платным каналам прослеживается закономерность: в 2018 году охват резко увеличился, но в 2019-2020 годах трафик снова вернулся к низким показателям. Вероятно, платный трафик должен компенсировать снижение заказов из-за снижения органического трафика. И, судя по графику, посещаемость удалось сохранить, но вернуть выручку было некуда, потому что рекламу отключили. Нам нужно выяснить, что мы сделали, почему это не сработало и можем ли мы исправить ситуацию.

В первую очередь исключим каннибализацию трафика: если мы видим транзакции в отчетах, мы хотим быть уверены, что эти транзакции «честно» связаны с контекстной рекламой, а не «украдены» из поиска.

Есть простой способ проверить уровень каннибализации — построить график бесплатного и платного трафика. На графике ниже мы видим, что при отключении контекстной рекламы резких изменений в органическом поиске не происходит, то есть переполнения нет.

Карта трафика для платного и бесплатного трафика

График сделок по платному и бесплатному трафику

Считаем экономику проекта: сколько должны стоить заказ, лид и корзина

Строитель не понимает затрат на переоборудование, и есть подозрение, что предыдущие подрядчики не оценили экономику проекта. Поэтому в первую очередь выясняем, сколько должен стоить оплаченный заказ и промежуточные этапы на пути к нему с учетом текущих показателей конверсии, чтобы сравнить с реальными цифрами.

Но нужно делать поправку на офлайн, так как у клиента есть физические магазины в некоторых регионах, а среди посетителей интернет-магазина немало тех, кто предпочитает сразу после просмотра сайта перейти в офлайн-магазин, чтобы оценить товар вживую и купить. Для этого воспользуемся поправочным коэффициентом, на который будем дополнительно перемножать онлайн-заказы, чтобы получить их реальные цифры, учитываемые офлайн.

Для связи онлайн и оффлайн нам нужно событие на сайте, которое коррелирует с последующим посещением пользователями офлайн-магазина. В нашем случае посещение страницы с адресами и контактами магазинов, что логично, так как если пользователь посмотрит адрес магазина, то, скорее всего, попадет туда.

Заказчик имеет ок. 10 магазинов в разных регионах. По его словам, несколько точек посещают только пользователи интернет-магазина, так как точки не имеют проходного трафика и удалены от центра. Берем эти точки и сравниваем их трафик с трафиком страниц контактов в этих регионах, и видим, что каждые 3 посетителя страницы контактов посещают магазин — это 30%. Сравнение грубое, но наличие условной модели лучше, чем ее отсутствие.

Опустим подробные расчеты. Уточним только, что на каждый онлайн-заказ приходится 1,18 заказа в офлайн-магазине (итого — 2,18 заказа).

Интернет-магазин работает по всей России, но не во всех регионах есть офлайн-магазин, поэтому у нас будет 2 сегмента данных: без офлайна и с оффлайном, к последнему мы будем применять наш коэффициент 2,18, чтобы понять общее количество заказов, а не только онлайн

Расшифровка символов в таблице:
Стоимость — Затраты; Корзина - Корзины; CR_Cart - Корзины/клик; CPL - Расходы/Корзины; Заказы - Заказы через Веб-сайт; CR_Orders - заказы/клики; CPO – Затраты/Заказы

Проблема в том, что приведение к порядка 0,3% слишком мало и для качественного исследования нужно хотя бы 0,5%, потому что данные слишком тонко "размазаны" по большому количеству параметров. Поэтому мы будем рассчитывать не на заказы, а на добавления в корзину — и затраты на эту конверсию.

Точка окупаемости по словам клиента 2500 рублей за оплаченный заказ. Умножаем стоимость заказа на конверсию из корзины в заказы — и получаем максимальную стоимость корзины в 182 рубля.

Теперь мы можем качественно оценить эффективность старых кампаний.

Эффективность и проблемы кампаний в регионах, где есть магазины

На диаграмме ниже - расходы и CPL (стоимость корзины), красная горизонтальная линия на уровне 200 рублей за корзину определяет порог погашения.

Мы видим, что первые три квартала реклама работала «в плюс», но начиная с 4-го квартала экономика ушла «в минус» из-за повышения CPL до 400 руб.

В первую очередь проверим сезонность, так как гипотеза совершенно на поверхности. Может низкий сезон начался, цены никто не контролировал и поэтому CPL повысился. Согласно историческим данным Wordstat, пик сезона приходится на весну, а минимум — на октябрь, что примерно соответствует нашему случаю. Но спрос в 4 квартале по сравнению с 3 кварталом меняется на 10-15% и наш CPL вырос более чем в два раза. Получается, что влияние сезонности минимально, хотя и присутствует.

Причины ищем далее в данных за 3 и 4 квартал 2018 года. В ходе обзора красным цветом были выделены кампании, существенно повлиявшие на рост CPL в этот период:

Если посмотреть динамику этих кампаний по кварталам в сумме, то мы увидим рост затрат на 300%, а CPL на ~250%:

Но основное негативное влияние на рекламу в целом оказала кампания Новый_Поиск_Магазин_Вагоны_Мск. В 3-4 кварталах 2018 г и 1 квартале 2019 г на него приходилось более 70% всех расходов и CPL по нему превышал максимальное значение более чем в 4 раза.

Есть и другие кампании, повлиявшие на рост CPL в рассматриваемый период, но их влияние незначительно, поэтому подробно на них останавливаться не будем.

Детально изучив кампанию «Новый_Поиск_Магазин_Коляски_Мск», мы обнаружили, что больших отклонений в CTR и CR не было, но цена за клик была в два раза выше средней:

Кампания работала в рамках автоматической стратегии «Оптимизация кликов». И хотя, по нашему опыту, этот тип автостратегии не лучший вариант для использования, он может эффективно работать при правильных настройках.

Проверив настройки автоматической стратегии, мы обнаружили, что они постоянно меняются.

Обратите внимание: Почему рекламный бюджет слит, а клиентов не прибавилось?.

В течение шести месяцев мы ежемесячно увеличивали максимальную цену за клик и еженедельный бюджет.

Вероятно, никто не считал KPI или они были рассчитаны неправильно. Поэтому кампания управлялась в отрыве от бизнес-показателей. Чтобы эффективно управлять своими ставками, вам необходимо рассчитывать их на основе стоимости добавления в корзину и отслеживать, как изменения влияют на другие цели.

По нашему опыту, лучше использовать целевую цену за конверсию или стратегию оптимизации рентабельности инвестиций. В общем, нюансов в настройке автостратегии много, и если вам интересно почитать о том, как правильно запускать автостратегии и за счет них повышать эффективность АС на 15-30%, рекомендуем прочитать статью об этом в нашем блоге.

После отключения рекламы во втором квартале 2019 года он был перезапущен в третьем квартале с другим подрядчиком. Об этом можно судить по измененным названиям Республики Казахстан. И если раньше наибольшая доля расходов приходилась на поиск, то в 3-4 кварталах 2019 года доля РСЯ составила ~57%:

Невооруженным взглядом видно, что заказов на странице нет. Вероятно, это связано с тем, что заказы были сделаны в оффлайне, но даже если фактическое количество заказов больше нуля, вряд ли эти акции окупятся при такой стоимости корзины. Помните, что максимально допустимая стоимость добавления в корзину составляет 180 рублей. А при средней цене 301 рубль реклама работала «в минус».

В динамике кампаний в сетях CPC постепенно увеличивался — можно увидеть небольшую зависимость увеличения CPL и CPC от снижения количества кликов:

В первую очередь мы виним в этом ручное увеличение ставок за клик. Но, возможно, дело кроется в сайтах, поэтому рассмотрим их подробнее. Стоимость добавления в корзину стабильно ниже по всем кампаниям, и стоило вычистить неэффективные сайты, но в первую очередь стоило отключить сайты Яндекса: стоимость для них ~43%.

Эффективность и проблемы кампаний в регионах, где нет магазинов

На эту группу кампаний пришлось ~28% всего рекламного бюджета и сгенерировано ~18% всех заказов: Здесь разрешенная стоимость корзины чуть ниже - 120 руб. Однако CPL на все акции составляет от 150 до 450 рублей.

Еще одна особенность в регионах, где нет офлайн-магазинов, — конверсия в заказы ниже в 4 раза: 0,1% против 0,4%. Условия доставки обычно влияют на конверсию в регионах, так как всегда найдется локальный конкурент или крупный агрегатор/маркетплейс, предлагающий более выгодные условия или имеющий офлайн-точку. А в дальнейшем эту гипотезу можно проверить с помощью A/B-теста. Одной аудитории показывать текущие условия доставки, другой - более привлекательные условия.

Динамический ретаргетинг — единственная кампания, работающая в плюс

С финансовой точки зрения динамический ретаргетинг сработал в плюс, ведь стоимость заказа ниже разрешенных 2500 рублей:

Однако эта кампания могла быть более эффективной. Сравнив настройки и фактические показатели, мы обнаружили, что реальная стоимость цели в 2,5 раза выше: 1236 рублей на экране с данными против 500 рублей, указанных в настройках.

Это происходит, когда не хватает конверсий для обучения автостратегии. В среднем было 10 конверсий в месяц, но нужно хотя бы 50-60. И поэтому правильнее было бы использовать подцель с достаточным количеством конверсий — например, добавить в корзину.

При правильных настройках эффективность динамического ремаркетинга будет выше на 15-30%, т.е мы получили бы не 57 заказов, а, например, 77. Также стоит учитывать, что настройки цены за клик и лимита недельного бюджета также снижают эффективность кампании, и по факту вы можете получить более 80-90 заказов.

Общие выводы и планы по оптимизации

Вместе с органическим трафиком снижается количество заказов и доход. В целом на рынке наблюдается спад из-за того, что сложно конкурировать с маркетплейсами. И единственный способ поддерживать доход — покупать трафик. В первые 9 месяцев после запуска реклама работает в плюс, но из-за изолированного от бизнес-показателей управления кампанией экономика «скатывается». Перезагрузка не помогает, те же ошибки.

Теоретически, если вы перезапустите кампании, но сделаете правильные настройки и правильно ими управляете, вы можете вернуться к рефандингу. Чтобы понять, насколько это возможно, мы оценили рыночный потенциал наиболее важных запросов RF.

Так как мы ограничены во времени в рамках бесплатного аудита, прогноз был сделан без проработки ключевых слов в высокочастотных запросах. Например, они взяли запрос «купить коляску» и уменьшили количество кликов на 30%, чтобы учесть вложенные фразы, которые не являются целевыми.

Прогноз рассчитан с помощью инструмента «Прогноз бюджета» Яндекса без учета потенциала динамических кампаний и других инструментов электронной коммерции. И разделили его на три части, чтобы не смешивать сегменты «Это магазин» и «Нет магазина» друг с другом. А еще вынесли Москву и Московскую область, чтобы не искажать данные. Прогноз строился с учетом текущей конверсии сайта.

• прогноз по регионам, где есть магазины, с учетом поправочного коэффициента;

• прогноз по Москве и области, CPO на грани — для начала стоит запускать кампании с наиболее оптимальными показателями;

• прогноз для регионов, где нет магазинов с отрицательной экономикой.

В итоге, без учета динамических акций, можно получить ~300 заказов от Яндекса и Гугла (регионы, где есть магазины и МСК), по цене ~2000 руб. Потенциал рынка есть и нужно тестировать поисковые и сетевые кампании с правильными настройками автоматических стратегий. Узким местом текущих кампаний явно является стратегия управления ставками: неправильная стратегия, неправильные настройки и управление в отрыве от CPI привели к отрицательной экономике.

Учитывая полученную информацию и наш опыт работы с другими e-commerce проектами, мы составили план работы с KPI на первые три месяца. Сложно прогнозировать на более длительный период, учитывая, сколько переменных и факторов влияет на результат.

1. За первые три месяца мы планировали выйти на 70-125 заказов с бюджетом ~150 000 рублей по регионам присутствия и в Москве.

2. Не запускайте рекламу в регионах, где нет магазинов: велик риск, что она не окупится из-за низкой конверсии.

3. В первой итерации мы используем динамические кампании, так как они с большей вероятностью будут работать лучше, чем классические кампании, и даже с меньшими ресурсами.

Тестовый запуск в феврале-марте 2021

В агентстве активно работает около 40 проектов, 35 из них — интернет-магазины. В большинстве случаев 50% их доходов приходится на автоматизированные рекламные кампании на основе каналов.

Запускать такие кампании проще и быстрее, чем классические на поиске или в сетях. Вот почему мы решили начать с автоматических кампаний в этом проекте:

• Смарт-баннеры в Яндексе;

• Динамический ремаркетинг в Google Ads;

• Гугл покупки.

Запускать в рекламу сразу весь объем сырья нет смысла — мы выбрали самые прибыльные сегменты: 30% товаров, приносящих основной доход. Из этих же товаров мы создали страницы категорий для общих вопросов, таких как «коляска 3 в 1» или «роскошная коляска», так как помимо фид-шопинга мы решили запустить классические поисковые рекламные кампании.

Смарт-баннеры Яндекс

Этот формат рекламы позволяет показывать посетителям веб-сайта товары, которые они просмотрели или добавили в корзину. Они выглядят как карточки товаров.

Не так давно Яндекс запустил функцию, которая помимо посетителей карточек товаров и корзин показывает рекламу и схожей с ними аудитории, но, по нашим исследованиям, на данный момент она работает плохо.

Кампании были запущены в Москве со стратегией максимизации кликов по заданной ставке — «максимальное количество кликов за 20 рублей». В начале работы это лучшее решение, чтобы «размазать» кампании, получить конверсии и только потом переходить на стратегию оптимизации конверсии. В нашем случае «максимальная корзина 200 рублей».

После запуска мы линейно повышали ставки за клик каждые несколько дней, чтобы получить больше кликов и посмотреть на окупаемость. Мы закупались методом перебора, чтобы найти оптимальную ставку за клик и уложиться в максимальную стоимость корзины в 200 рублей. Таким образом, мы минимизируем риск «потери» бюджета.

Через 5 недель у нас было 44 добавления в корзину, 5 лидов и 0 продаж. Решили отключить смарт-баннеры, так как цена корзины в 2 раза выше разрешенных 200 руб.

Мы снизили ставки для мобильных устройств, где цена корзины была в 2 раза выше средней, урезали ставки для мужской аудитории, отключили неэффективные показы страниц... Но желаемых показателей мы так и не достигли.

Клиент предложил протестировать регионы, где раньше наблюдалась высокая конверсия. Смотрели спрос - всего дадут 5% от Москвы, так что даже тестировать не стали.

Кампании Google Shopping

Важно уточнить, что из двух типов кампаний — обычной и умной — первой мы запускаем обычную, в которой можно управлять ставками по товарным группам и урезать ключевые слова. И только если он окажется эффективным, параллельно запускаем умную торговую кампанию на его основе.

Объявления в кампаниях Google Shopping появляются в поиске и сетях по ключевым словам, созданным в основном из заголовков фидов.

Кампании запускались по тем же принципам, что и Смарт-баннеры в Яндексе: линейное повышение ставок и отслеживание цены корзины. Несмотря на релевантные поиски, ситуация была похожей: ноль продаж, мало лидов и около десятка корзин.

Поиск Яндекс Директ

После тестирования предыдущих инструментов мы решили запустить кампании как можно более узко для конкретных марок и моделей, чтобы исключить ненужные переменные в виде автоматических кампаний и посмотреть, как чистый трафик не окупается на самых продаваемых моделях.

Клиент был не против. Во-первых, он увидел хорошие показатели пользовательского поведения: глубина серфинга, время на сайте и т д. Во-вторых, тестирование стоило 10 000 рублей, и лучше исключить все варианты и закрыть вопрос, чем оставаться в неопределенности.

Но у нас и здесь не было продаж, только несколько добавлений в корзину. При этом мы заметили, что релевантные пользователи по целевому поиску переходят на страницы товаров с ценами на рынке, но конверсий не было.

Где мы просчитались и как можно было этого избежать

При средней стоимости наших услуг для клиента 35 000 рублей в месяц мы вкладываем в некоторой степени время наших специалистов в проекты в начале сотрудничества. А чтобы тщательно оценить перспективы на входе, мы проводим аудит и баллизацию проектов по собственным критериям.

С одной стороны, все макрофакторы указывали на то, что коэффициент конверсии снизился в 2 раза, а рынок сократился на 50%. С другой стороны, был период 9 месяцев, когда компании работали стабильно, а значит, расплатились за заказчика. И мы подумали, что если сбалансировать экономику, устранить все слабые места и использовать все инструменты, то сможем добиться оптимальной производительности.

На самом деле было сделано гораздо больше, чем просто запуск перечисленных выше кампаний: на исследования было потрачено всего 60 человеко-часов. Еще 5 часов — это время работы тимлида, 14 часов работы с анализами и 37 часов работы с рекламными кампаниями.

В данном случае мы взвесили риск и деньги — и вписались в проект. Мы исходили из того, что у заказчика есть сеть магазинов, он грамотный и ответственный человек – если нам удастся добиться окупаемости рекламных кампаний, мы получим стабильного клиента.

Тем более, что было несколько точек роста, и, честно говоря, мы неплохо погрузились в проект, и нам хотелось идти «в бой»:

• Ранее не использовались автоматические инструменты, имеющие принципиально иной механизм работы: смарт-баннеры, торговые кампании, динамический ретаргетинг.

• В нынешних кампаниях были принципиальные недостатки, где рекламные кампании даже в хороших рыночных условиях работали бы в ноль или в минус.

• Стоимость тестирования составляет 50-100 тысяч рублей вместе с вознаграждением агентства, которое соотносится с текущим доходом и риском клиента.

Учитывая, что мы провели не одно исследование рынка и конкурентов — и влияние внешних факторов на лицо, мы все же вписались в проект. Поверили в себя, пошли в сторону рынка - и сгорели.

Это хороший урок. Это не стоило нам столько, сколько попытки строителя с разными подрядчиками. Но выводы таковы, что несмотря на правильные настройки кампании, тщательную работу с ключевыми словами и хорошее качество трафика, экономика проекта не сходится и вряд ли сойдется без глобальных изменений на уровне бизнеса.

Напишите вопросы и предложения о том, как вы можете справиться с подобными ситуациями.

В качестве контраста рекомендуем ознакомиться с кейсом интернет-магазина запчастей. Там за год мы подняли доход с 250 до 1250 т.р., примерно таким же подходом, как описано здесь.

Подписывайтесь на наш Telegram-канал: там мы анонсируем новые кейсы и делимся подробностями, которые не поместились на Пикабу.

[min]БизнесКоммерцияМаркетингЭлектронная коммерцияЯндекс ДиректКонтекстная рекламаКонтекстологGoogle РекламаLongpost 0 Feelings

Больше интересных статей здесь: Бизнес.

Источник статьи: Кейс в ecommerce: как распознать падение рынка и перестать сливать бюджет на контекстную рекламу.

• Кто в тендерах участвовал, тот в цирке не смеётся. Бег по граблям чтения документации к закупке
• Как я вышел на маркетплейсы со здоровьесберегающей мебелью и как изменились продажи с 2021 года