Как магазин WB переводит рекламу из ручного контроля в управляемую систему
Публичный кейс показывает знакомый путь растущего селлера: много кампаний, разрозненная аналитика и ежедневная ручная работа со ставками. Цифры в кейсе не заявляются как универсальная гарантия, потому что результат зависит от категории, маржи, спроса и качества исходных кампаний.
Коротко по делу
В этом сценарии команда перестаёт смотреть только на общий ДРР. Расходы, кластеры, ставки и прибыльность SKU собираются в одном кабинете, поэтому решение по рекламе опирается на стоимость заказа, ROI, маржу товара и роль SKU в ассортименте.
Контекст
01
Подходит магазинам, где количество кампаний уже мешает ручному контролю.
02
Основной фокус — связать ДРР, стоимость заказа и прибыль по SKU.
03
Результат зависит от исходной структуры кампаний, маржи и спроса.
04
Обычно начинают с аудита кампаний и настройки правил по ставкам.
Проверяемые факты
01
AURUMSKYNET работает по API Wildberries и анализирует рекламные данные в едином интерфейсе.
02
Модуль рекламы связан со сквозной аналитикой, поэтому решения по ставкам можно проверять через прибыльность.
03
10 дней теста хватает, чтобы прогнать это на своих кампаниях.
До внедрения
- ДРР отслеживался на уровне аккаунта без связи с маржей отдельных SKU.
- Кластеры проверялись вручную и нерегулярно.
- Ставки менялись реактивно после перерасхода бюджета.
- Отчеты по рекламе и прибыли собирались в разных таблицах.
После настройки
- Кампании анализируются по расходам, заказам, ROI и стоимости заказа.
- Нерелевантные кластеры быстрее попадают в список на ограничение или отключение.
- Ставки управляются по заданным правилам и лимитам.
- Решения по масштабированию сверяются с прибылью и рентабельностью SKU.
Что начинаете контролировать
Запросить аудит ДРР и рекламных кампаний
Передайте кампании на первичный разбор и оцените потенциал автоматизации.
Перейти к заявке