Кейс продвижения магазина одежды

Бренд — производитель женской одежды среднего ценового сегмента (платья, трикотаж, костюмы). Ассортимент — около 480 SKU. Продавал на собственном сайте, имел два офлайн-магазина, выход на маркетплейсы рассматривал как дополнительный канал. На старте:

• рейтинг карточек <4,5
• CTR 0,9 %
• возвраты — 27 %.

Продажи — около 1,2 млн в месяц, месячный складской оборот 4 млн рублей.

Этап 1. Аудит структуры ассортимента

Провели анализ карточек и категории. Выяснилось, что 40 % позиций в ассортименте не имели продаж более 60 дней. Создали матрицу по маржинальности и оборачиваемости.

• 180 SKU с низкой маржой и низкой оборачиваемостью — сняты с продвижения.
• 20 SKU с потенциалом — переписаны карточки, добавлены фото и таблицы размеров.
• Обновили фид и характеристики, в том числе исправлено более 600 ошибок, влияющих на ранжирование.

Этап 2. Оптимизация рекламы

Рекламу разделили на три группы: тест, масштаб, удержание.

• Запустили CPC-кампании на 80 ключевых SKU с CTR >1,5 %.
• CPA включили только после накопления 300+ кликов на карточку.
• Визуалы обновили каждые 10 дней, ставки корректировали по ROI.
• Подключили внешнюю рекламу через VK Ads и Яндекс, чтобы поднять органику на WB.

Через 30 дней CTR вырос до 2,3 %, конверсия — с 1,1 до 1,9 %, цена клика снизилась на 18 %.

Этап 3. Аналитика и BI

Все данные (WB, Ozon, реклама, логистика, CRM) собрали в Power BI.

• Юнит-экономику пересчитали по каждому SKU.
• Карточки с отрицательной маржей — исключены из продвижения.
• Рекламные расходы перераспределены следующим образом: фокус на топ-30 SKU с ROI >180 %.
• Сформирован прогноз продаж по неделям, учтена сезонность.

Результат через 3 месяца

Рост обеспечен не за счет увеличения бюджета, а за счет системного управления ассортиментом, юнит-экономикой и рекламой по данным. На четвертый месяц бренд перешел на CPA-модель по топовым SKU, а бюджет на неэффективные позиции сократился на 38 %.