Специфика бизнеса и контекст проекта

Oriflame — это гигант бьюти-индустрии с огромным ассортиментом: от уходовой и декоративной косметики до парфюмерии и линейки товаров для здоровья Wellness. Бренд работает по гибридной модели — развивает классические прямые продажи и параллельно качает полноценный интернет-магазин.

На российском рынке сложилась интересная ситуация. Имя бренда знают практически все, но бешеного массового спроса «в лоб» нет. Для контекстной рекламы это задает свои правила игры: привлекать абсолютно холодную аудиторию дорого и сложно, зато пользователи, которые уже знакомы с брендом, кликают по объявлениям с высокой конверсией.

Главная сложность продвижения заключалась в каталоге. Когда у вас сотни товарных позиций (SKU) в абсолютно разных ценовых категориях, запустить одну общую кампанию — значит гарантированно слить бюджет. Каждому сегменту товаров и разным по теплоте клиентам нужны свои уникальные связки.

Мы разделили тактику: на Поиске продвигали конкретные категории-драйверы, а в ретаргетинге и смарт-баннерах дожимали пользователей индивидуальными подборками — показывали именно те баночки и продукты, которые они уже рассматривали на сайте.

Какую задачу решали и на какие KPI ориентировались

Перед нами стояла амбициозная цель: превратить Яндекс Директ из вспомогательного источника трафика в главный канал продаж компании. При этом руководство установило жесткий потолок по расходам с полной прозрачностью окупаемости.

Основным маркером эффективности стал не размер рекламного бюджета, а строго контролируемый ДРР (доля рекламных расходов). По условиям проекта, каждый вложенный в рекламу рубль должен был приносить минимум 20 рублей чистой выручки. Любые хаотичные тесты в стиле «а давайте попробуем» полностью исключались.

Поиск решения: почему именно Директ?

Мы сделали ставку на Яндекс Директ как на единую экосистему. Он позволяет закрыть всю воронку продаж в рамках одного рекламного кабинета: собирать холодный охват, обрабатывать горячий спрос и дожимать сомневающихся. Для крупного интернет-магазина это идеальный вариант, помогающий сфокусировать бюджет и не распыляться по мелким площадкам.

Сегментация аудитории: глубже, чем просто «женщины 25–55»

Формально наша аудитория — это женщины в возрасте от 25 до 55 лет. Но на практике это слишком размытая группа. Мы отказались от стандартного соцдема и разделили пользователей по их поведению и явным намерениям на три ключевых сегмента:

• Преданные фанаты (Лояльные покупатели). Они отлично знают бренд, ищут конкретные любимые продукты или приходят за регулярной повторной покупкой. Для них мы настроили короткий путь к сделке через брендовый поиск и точечный ретаргетинг.
• Рациональные покупатели (Smart Beauty). Это женщины, которые ищут премиальное качество ухода, но не готовы переплачивать за громкое имя люксовых брендов. Здесь мы сделали акцент на инновационную серию NovAge, натуральные компоненты в составе и очевидную выгоду.
• Новая (холодная) аудитория. Люди, которые ищут решение конкретной точечной проблемы, например: «как увлажнить кожу зимой», «какие витамины пропить весной» или «стойкий тональный крем». Их мы перехватывали категорийными кампаниями, предлагая точный ответ на их поисковый запрос.

Переход на автоматизацию и умные стратегии

Главный переломный момент кейса — полный отказ от ручного управления ставками. Мы перевели кампании на автостратегии с оптимизацией по ДРР и оплатой за конкретные целевые действия (конверсии). Директ списывал деньги только тогда, когда пользователь совершал покупку.

На флагманскую кампанию выделили солидный недельный лимит — 750 000 ₽. Искусственный интеллект Яндекса самостоятельно оценивал каждого пользователя на аукционе в режиме реального времени. Если вероятность покупки была высокой, алгоритм поднимал ставку, если сомнительной — снижал. Параллельно мы обучали систему с помощью look-alike аудиторий (LAL), загружая данные о реальных покупателях.

Такой подход дал отличные базовые метрики: средняя стоимость клика (CPC) составила всего 6,71 ₽ при огромном объеме в 85 255 целевых переходов на сайт.

Жесткие правила распределения рекламных потоков

Контроль эффективности был ежедневным. Мы внедрили простую и прозрачную систему бюджетирования, защищающую проект от кассовых разрывов:

• Если кампания показывает ДРР ниже 5% — мы оперативно увеличиваем ей лимиты и даем больше свободы.
• Если тестовая кампания уходит за рамки ДРР в 15–20% — она мгновенно останавливается или отправляется на полную переработку.
• Все освободившиеся деньги от нерентабельных тестов перенаправляются в кампании-«локомотивы», которые стабильно генерят прибыль.

Чего нам удалось достичь: цифры и факты

Установленные клиентом KPI были не просто выполнены, а значительно перевыполнены по всем фронтам.

Умный алгоритм как главный драйвер продаж

Кампания, настроенная на автоматическую оптимизацию ДРР, стала основным двигателем всего проекта. При плановом ограничении ДРР в 5%, робот удержал его на отметке 2,81%. Эта кампания принесла интернет-магазину 11,4 млн ₽ выручки — а это 77% от общего результата компании за отчетный период. Этот результат наглядно доказал: правильно обученный алгоритм управляет ставками на больших массивах данных точнее и эффективнее, чем любой директолог вручную.

Где зарыты точки роста для масштабирования

В ходе анализа мы обнаружили перспективное направление — кампанию, нацеленную на расширение охвата. Сейчас ее ДРР держится на уровне 5,65%, при этом выделенный на нее бюджет расходуется не полностью. Наш следующий логичный шаг — планомерно поднимать лимиты для этой кампании и отслеживать показатели в динамике.

Главные выводы для крупного e-commerce

По итогам проекта можно выделить три фундаментальных правила, которые сработали у нас и гарантированно принесут результат любому большому интернет-магазину:

В текущей воронке продаж есть четкая зона роста — это кампания с ДРР 5,65% и свободным запасом бюджета. Мы переходим к этапу агрессивного масштабирования: финансовая модель проекта полностью подтверждает, что экономика выдержит этот рост и принесет еще больше чистой прибыли.