Алкоголь нельзя продавать онлайн напрямую. Маркетплейсы забирают трафик. Как конкурировать с Ozon и WB за внимание пользователя?
Витрина с ценами от всех магазинов города. Пользователь сравнивает, выбирает лучшую цену, едет в магазин. Ретаргетинг на тех, кто смотрел товар, но не заказал. Сегментация по категориям: вино, виски, коньяк, крепкий алкоголь.
Разберем ваш проект на цифрах: текущие кампании, прогноз CPL, план запуска.
Контекст
LUDING - крупная алкогольная компания, один из ключевых игроков российского рынка. Задача - не онлайн-продажи (в РФ они запрещены), а привлечение трафика в офлайн-магазины через витрину с ценами. Модель: человек заходит, видит где дешевле, приезжает и покупает.
Я работал с LUDING еще в in-house команде до основания WEBNOSTRA, и этот опыт стал базой агентства. После основания WEBNOSTRA LUDING стал первым крупным клиентом - отношения 2.5+ года.
Что было сделано
Стартовая инфраструктура. Витрина с каталогом 15,000+ SKU, автообновление цен из 1С магазинов, гео-фильтр по городам. Настроили сквозную аналитику: посещение витрины → переход в магазин → покупка → списание средств.
Сегментация трафика. Разбили каталог на 6 больших категорий: вино, виски, коньяк, водка/ром, пиво, шампанское. Каждая категория - своя воронка с своей экономикой. Вино дает LTV в 2.5 раза выше виски (частая покупка), поэтому на вино лили больше бюджета на ретаргетинг.
Масштабирование и оптимизация. Запустили поиск по брендовым и категорийным запросам, РСЯ на готовых к покупке, ретаргетинг на тех кто смотрел, но не дошел до магазина. Офлайн-конверсии: каждая покупка в магазине привязывалась к user_id через программу лояльности.
Результат за 2.5 года
- 47.4М₽ рекламного бюджета суммарно
- 36,500 заказов через атрибуцию от клика до покупки
- CPO 1,299₽ средний, последние 6 месяцев - ниже 1,000₽
- 210М₽ выручки в офлайне, атрибутированной на рекламу
- ROAS 4.4x - на каждый рубль бюджета 4.4₽ выручки
Что сработало
Постоянная итерация сегментации. Не «запустили и забыли», а раз в квартал пересматривали: какие категории дают больше LTV, какие города стали дороже, какие креативы выгорели.
Сквозная аналитика с офлайн-конверсиями. Без нее алгоритмы Яндекса оптимизировались бы на клики и переходы в магазин, но не на реальные покупки. Передача офлайн-конверсий позволила обучить систему на реальный бизнес-результат.
Долгосрочность отношений. 2.5 года - это не просто «длинный контракт», это накопленные данные. Алгоритмы Яндекса знают аудиторию LUDING так глубоко, что новые кампании выходят на нужные показатели в разы быстрее, чем у стартового клиента.
Как подойти к похожей задаче в вашем бизнесе
Результаты относятся к указанному периоду и условиям этого проекта. План для вашей компании начинается с продукта, рынка, бюджета и данных о продажах.