Яндекс выпустил чек-лист для кампаний, чтобы они самостоятельно работали во время каникул

Яндекс выпустил чек-лист для кампаний, чтобы они самостоятельно работали во время каникул

Специалисты Яндекс.Рекламы разработали чек-листы, которые помогут проверить рекламные кампании перед новогодними праздниками. Это позволит сэкономить время на подготовке и обеспечить автономную работу.

Чтобы оптимизировать процесс подготовки кампаний, перед праздниками рекомендуется:

1. Проверить работу стабильных кампаний, которые приносят конверсии. Они должны продолжать функционировать.

2. Остановить неактуальные объявления и добавить актуальные.

3. Указать действующие акции и их сроки.

4. Настроить дату запуска кампаний, которые должны стартовать после Нового года.

5. Настроить товарные объявления и страницы каталога для каждой группы товаров.

6. Обновить текстово-графические объявления, включив в них детали предложения.

7. Проверить таргетинг по интересам и привычкам.

8. Проверить, что настроен офферный ретаргетинг для товарных объявлений и страниц каталога.

Чтобы обеспечить автономную работу кампаний во время праздников, перед каникулами необходимо убедиться в следующем:

1. Показы в праздничные дни включены.

2. Автоматические стратегии настроены.

3. Заявки и покупки на сайте обрабатываются корректно.

4. Передача данных в CRM настроена.

5. Уведомления для тех, кто оставит заявку на сайте, настроены — это особенно важно для тех, кто не планирует работать во время новогодних праздников.

6. Убедитесь, что счёт пополнен или подключены автоплатёж, отсрочка и овердрафт.

В Яндекс.Директе отметили, что 43% пользователей планируют совершать покупки во время распродаж. Чтобы не упустить эту аудиторию, необходимо заранее проверить все настройки.

В AppMetrica сообщили, что доход от приложений российских компаний, работающих в сфере электронной коммерции, увеличился на 57%

В 2024 году жители России стали активнее пользоваться мобильными приложениями для покупок. Особенно заметный рост наблюдался в сфере аптечного ритейла — выручка увеличилась в два раза.

Также выросла выручка приложений брендов в сегменте FoodRetail (на 86%), магазинов одежды, обуви и аксессуаров (на 80%) и мебели и DIY-товаров (на 76%). Уверенный рост показали и FMCG-ретейлеры (+26%) и бренды бытовой техники и электроники (+16%).

Активность пользователей также увеличилась. В частности, значительно выросло среднее ежемесячное число просмотров товаров на пользователя в приложениях аптек (+66%). На 35% увеличилась активность пользователей в приложениях брендов мебели и DIY-товаров и на 27% — в магазинах косметики и товаров для ухода за собой.

Кроме того, выросло и среднее число товаров в корзине потребителя. Например, в приложениях ресторанов и магазинов продуктов питания, а также брендов одежды, обуви и аксессуаров количество позиций увеличилось более чем на треть. В сервисах аптек корзина выросла на 32%, а в магазинах мебели и DIY-товаров — на 15%.

Некоторые категории показали не только рост количества покупок, но и увеличение частоты покупок по сравнению с предыдущим годом. Так, в 2024 году пользователи заходили в приложения магазинов косметики и средств для ухода на 33% чаще. А в приложения магазинов бытовой техники и электроники — на 23%.

Также увеличилось время, которое россияне проводят в приложениях e-commerce брендов. В магазинах бытовой техники и электроники показатель Time Spent вырос на 53%, в магазинах косметики — на 46%, мебели и DIY-товаров — на 38%, а в сервисах аптек — на 20%.

Показатель вовлечённости (Sticky Factor) также вырос. В сегменте бытовой техники и электроники он увеличился с 21% до 26%, в аптечном ритейле — с 16% до 19%, а в категории красоты и ухода за собой — с 18% до 21%. Это косвенно указывает на то, что покупатели формируют привычку регулярно совершать покупки через приложения.

«Аналитика становится ключевым инструментом для развития e-commerce приложений. Она позволяет изучить поведение пользователя на каждом этапе взаимодействия с брендом: от загрузки приложения до совершения покупки. Компании могут видеть, как растёт их активная аудитория, как пользователи взаимодействуют с приложениями и с разными разделами внутри. На основе этой информации они выявляют проблемные места в пути пользователя и улучшают его. Кроме того, данные используются для корректировки маркетинговой стратегии. Например, определяется оптимальный баланс между привлечением новых пользователей и реактивацией существующих. Также проводится сегментация аудитории для более персонализированного подхода в маркетинговых активностях», — комментирует Даниил Восторгов, руководитель платформы продуктовой аналитики и маркетинга AppMetrica.