Как мы привлекли 1500+ покупок для Столплит через Яндекс Директ

Когда у клиента крупный мебельный онлайн-магазин с десятками товарных категорий, цель рекламной кампании выходит за пределы простого привлечения установок. Здесь важны реальные продажи, а значит, стандартные подходы быстро теряют актуальность. Мы провели серию тестов, изучили поведение пользователей в приложении и собрали рабочую связку: сегментация, точечные ключевые слова и источник трафика, который стабильно давал нужное качество. Рассказываем, как мы вместе с клиентом пришли к 1500+ покупкам и нашли путь к масштабируемому росту.

О клиенте

Столплит — один из крупнейших российских производителей и ритейлеров мебели. Компания работает более 25 лет, имеет широкую линейку товаров для дома: кухни, гостиные, спальни, мягкая мебель, а также дачные и бытовые товары. Продукция продается как в офлайн-магазинах по всей России, так и через собственное мобильное приложение и интернет-магазин. В приложении — каталог из 20+ категорий, регулярные акции и удобная система заказа с доставкой. Основной фокус — доступная мебель с быстрой доставкой и возможностью кастомизации.

Задача

Клиент поставил задачу масштабировать трафик и привлечь новых клиентов с акцентом на покупки. Основная цель рекламных кампаний — не просто установки, а реальное увеличение продаж.

ГЕО: РФ 

Источники: AppNext, Mintegral, Xiaomi, Bigo, Kayzen, Яндекс Директ

Платформы:  iOS, Android 

Период работы, описанный в кейсе: апрель 2024 года - апрель 2025 года 

Поиск оптимального канала

С самого начала мы понимали: чтобы найти рабочую модель, придется протестировать несколько источников. Изначально в приоритете у клиента были Appnext и Яндекс, но мы предложили расширить пул — добавили Mintegral, Xiaomi, Bigo и Kayzen. Все тесты проводились с учетом финального CPA, показателей retention и общей воронки от установки до покупки.

Что протестировали:

1. Mintegral и Bigo — показали большой объём трафика, но слабую глубину взаимодействия с продуктом. Протестировали более 10 видео и статичных креативов в разных форматах закупки (CPI, CPM, CPE, Target ROAS). Конверсии не дотягивали до приемлемых значений.
2. Xiaomi — маленький объем и практически полное отсутствие конверсий. Источник не подошел по профилю аудитории.
3. Kayzen — хороший объем, но слишком высокая стоимость привлечения.
4. Appnext — показывал отличные результаты первые 6–8 месяцев, но позже эффективность снизилась: аудитория «выгорела», экономическая модель стала неустойчивой.

В итоге, после глубокого анализа ретеншена, воронки и цен за покупку, фокус полностью сместился на Яндекс Директ.

Что сработало

1. Использовали аналитику Яндекса по категории «Мебель»

Внутренние исследования Яндекса (Q4’2024) позволили нам понять, какие именно сценарии покупки и товарные категории сейчас наиболее перспективны:

1. Топ-5 категорий: мягкая мебель (+334%), кровати, посудомоечные машины, рабочие поверхности, мебель для прихожих.
2. Каждый 5-й покупатель обновляет мебель после переезда. А 60% покупателей недвижимости находятся на раннем этапе выбора жилья — сегмент новосёлов оказался особенно перспективным. 
3. 19% покупателей покупают мебель для дачи. Особенно в сезон — весной и летом. 

На основе этих данных мы сегментировали кампании по категориям и жизненным ситуациям: запускали отдельные РК на «мебель для новоселов», «обустройство дачи», «диваны со скидкой», «шкафы под узкие прихожие». 

2. Настроили структуру кампаний по ключам и сегментам

Каждая категория — это отдельная логика:

1. Для диванов: ключи «угловой диван со скидкой», «доставка дивана в СПб»
2. Для дачных товаров: «мебель для дачи летом», «шезлонги купить недорого»
3. Для новоселов: «обустройство студии», «мебель в маленькую квартиру»

Всего в кампаниях использовалось 500+ ключевых слов. Мы регулярно чистили нерелевантные запросы, усиливали те, что стабильно приносили конверсии, и постоянно оптимизировали как действующие ключи, так и эффективность автотаргетинга. Чтобы охватить максимум реальных пользовательских сценариев — от прямого запроса до косвенного интереса — мы задействовали разные категории автотаргетинга:

1. Целевые запросы — приводят аудиторию, готовую к действию прямо сейчас (например, столплит шкаф купить)
2. Узкие запросы — помогают снизить конкуренцию и привлечь более заинтересованную аудиторию (например: угловая кухня столплит Кантри, шкаф-купе столплит Лофт)
3. Широкие запросы — привлекают большой объем трафика (например: купить мебель недорого, мебель для дома, мебель в гостиную)
4. Сопутствующие запросы — привлекают людей, которые могут быть потенциальными клиентами, но пока не думают о покупке (например: доставка мебели недорого, сборка мебели на дому)
5. Альтернативные запросы — перехватывают аудиторию конкурентов или предлагают аналогичный продукт (например: аналоги кухни икеа, мебель как у Hoff)

А также упоминание брендов в запросах на Поиске:

1. Запросы с упоминанием вашего бренда — люди, которые ищут ваш бренд, уже знакомы с ним и, вероятно, готовы совершить покупку (например: столплит, мебель столплит отзывы)
2. Запросы с упоминанием брендов конкурентов — перехват аудитории конкурентов (например: икеа мебель для спальни, мебель Hoff акции)
3. Запросы без упоминания вашего бренда или брендов конкурентов — широкий охват и возможность привлечь новую аудиторию, которая ещё не осознаёт, что существует ваш продукт или бренд (например: бюджетная кухня на заказ, мебель эконом класса)

Есть такое понятие как “горячие ключи”: это те, которые вводят люди, готовые к покупке. Они уже знают, что хотят, и ищут, где быстрее и выгоднее это получить. Примеры:

ГОРЯЧИЕ КЛЮЧИ (высокий спрос, близки к покупке)

Также есть “теплые ключи” - нацелены на тех, кто еще не готов к покупке, но активно интересуются темой. Они изучают дизайн, сравнивают, вдохновляются.

ТЕПЛЫЕ КЛЮЧИ (исследование, интерес без покупки)

Мы придерживались стратегии запускать рекламу на горячие, параллельно с теплыми, чтобы не терять тех, кто еще «думает».

3. Тестировали креативы и адаптировали к сезону

Мы перепробовали всё, что могло зацепить пользователя: универсальные креативы, акционные предложения, подборки по категориям и товары с ценами прямо на баннере. Под каждый вариант подбирали заголовки и тексты, тестили формулировки, миксовали акценты. Лучшую отдачу дали акции на конкретные категории — именно они цепляли взгляд и мотивировали к действию. Клиент был в деле: регулярно присылал списки топовых товаров, и мы тут же адаптировали креативы под них.

У обоих креативов CRT 15% и 10% CR в покупку

Что заходило лучше всего:

— статичные баннеры с четким оффером («Скидка 40% — только до конца недели»);

— карусели с упором на быструю доставку и легкую сборку;

— креативы под сезоны и праздники (Новый год, 8 марта, дача);

— видео с демонстрацией товара «вживую».

4. Использовали ретаргетинг и сопровождение на длинном пути к покупке

Согласно данным Яндекса, путь к покупке в категории «Мебель» занимает в среднем 21 день и включает ~9 поисковых запросов. Мы учли это и выстроили полноценную цепочку догоняющих касаний. Усилили медийную часть в РСЯ, подключили ПромоСтраницы, ретаргетинг и креативы для тех, кто добавил товар в избранное, но так и не решился на покупку. В результате собрали воронку, которая не теряла пользователей на длинной дистанции и постепенно доводила их до оформления заказа.

Итоги за год:

— 34 000 установок приложения

— 1500+ подтвержденных покупок

— CPA строго в рамках KPI

— Лучшая связка по эффективности

— Поиск + РСЯ

Работа с аудиторией тоже была точечной:Мы не ограничивались только контекстом — добавили социально-демографический и геотаргетинг (страна, города), учитывали поведенческие привычки и интересы пользователей — как долгосрочные (поисковая история, посещения сайтов), так и краткосрочные (реакции на акции, сезонные всплески). Плюс активно работали с look-alike аудиториями на основе данных о тех, кто уже совершал действия в приложении.

Средний портрет покупателя, который к нам приходил:Женщина (70%), возраст 35–44 (30%), чаще всего — из Москвы (20%). Именно под таких пользователей мы и выстраивали рекламную механику.

Почему это сработало

Яндекс дал не просто трафик, а понятного, прогнозируемого пользователя: с поисковыми запросами, историей интереса и возможностью сегментировать по поведению. Мы построили рекламную стратегию на реальных данных о том, кто, когда, где и зачем ищет мебель, используя в том числе внутренние исследования Яндекса. Это позволило точно попадать в потребности аудитории и уверенно доводить до покупки.

В MobX мы не просто запускаем рекламу — мы выстраиваем работающие воронки. Хотите такую же под свой продукт? Пишите на partner@mobx.agency  — соберём стратегию под ваши цели.