сфера

ФК «Спартак» — один из самых известных и титулованных футбольных клубов России, основанный в 1922 году. У клуба миллионы болельщиков по всей стране и за её пределами, а официальный интернет‑магазин предлагает широкий ассортимент фирменной одежды, аксессуаров и сувениров с клубной символикой, объединяя фанатов в едином сообществе.

Несмотря на сильный бренд, маркетинг работал несистемно: не была настроена аналитика, рекламные кампании запускались хаотично, а значительная часть бюджета расходовалась неэффективно.

ФК «Спартак» - официальный интернет-магазин, специализирующийся на продаже фирменной спортивной одежды, аксессуаров, сувениров и клубной атрибутики. Площадка активно работает с болельщиками и фан-сообществами по всей России и за ее пределами.

store.spartak

цель

Россия

геопозиция

от 2 000 ₽ до 15 000 ₽

стоимость

E-commerce

Увеличить продажи, снизить CPL, настроить сквозную аналитику и повысить конверсию по воронке e‑commerce

услуги

Контекстная реклама, таргетированная реклама, веб-аналитика

период

Июль 2022 – Декабрь 2022

Наша задача состояла в том, чтобы вывести интернет‑магазин ФК «Спартак» на новый уровень: увеличить онлайн‑продажи, заметно снизить CPL и внедрить сквозную аналитику. Мы стремились не просто настроить рекламу, а построить прозрачную воронку, от клика до покупки, и обеспечить масштабирование кампаний при сохранении высокой рентабельности.

← все кейсы

Отсутствие настроенной сквозной аналитики.

Ключевая проблема - данные о продажах, действиях пользователей и расходах на рекламу не связывались между собой. Не было ни корректно настроенного Google Analytics, ни Tag Manager, ни системы, которая позволяла бы видеть полный путь клиента - от клика до покупки.

Проблемы с фидом и ремаркетингом

Фид товаров был устаревшим, что мешало запуску динамического ремаркетинга и персонализированной рекламы. Пользователи не видели товары, которые их интересовали, а реклама теряла релевантность. Это снижало вовлеченность и затрудняло возврат аудитории на сайт.

Недостаточная сегментация и отсутствие стратегии

Аудитория не была сегментирована: не выделялись лояльные покупатели, «брошенные корзины» и новые пользователи. Поведенческие паттерны не учитывались, а рекламная стратегия не выстраивалась системно.
В итоге терялись возможности персонализированного подхода и оптимизации бюджета под ключевые сегменты.

Неэффективность рекламных кампаний

Рекламные кампании запускались хаотично и без оценки эффективности. Цели и события не отслеживались, поэтому не было понимания, какие каналы и креативы работают, а какие просто сливают бюджет.

E-comm

спорт

B2C

Снизить стоимость привлеченного заказа (CPL)

Внедрить систему сквозной аналитики и выстроить прозрачную воронку - от клика до покупки

Повысить объем онлайн-продаж интернет-магазина

Масштабировать кампании с сохранением ROMI

Как мы перезапустили маркетинг «ФК Спартак»: 72% роста продаж и -54% CPL

Name: Pride Marketing
Address: Ленинградский проспект, д.36, стр.11, БК «Арена Парк», SOK Рыбаков Тауэр, Москва, 125167, RU
Telephone: +7 495 665 84 81
Price range: $$

Что такое ФК «Спартак» и почему они доверили нам маркетинг своего e‑commerce

О компании

Основные задачи и ключевые проблемы проекта

Задачи продвижения

Проблемы

Кампании запускались без стратегического подхода - гипотезы не тестировались, структура аккаунтов была неэффективной, высокая стоимость заказов по брендовым кампаниям сочеталась с низкой конверсией по общим.

Одной из ключевых проблем оказалось отсутствие прозрачной аналитики: данные о продажах, расходах и действиях пользователей не связывались между собой. Это не позволяло оценивать эффективность каналов, управлять ставками, корректно сегментировать аудиторию и запускать ремаркетинг.

Не были настроены цели и события в Google Analytics, отсутствовал Google Tag Manager: пользовательские действия на сайте не отслеживались.

Дополнительно в ходе аудита были зафиксированы следующие критические точки:

На старте мы провели комплексный аудит сайта store.spartak.com и рекламных аккаунтов.

Цель - выявить технические ограничения и маркетинговые узкие места, мешающие эффективно управлять трафиком и продажами.

В рекламных системах отсутствовали ecommerce-события, не работала сквозная аналитика, данные о заказах не связывались с каналами трафика.

Фид товаров был устаревшим, что мешало запуску динамического ремаркетинга и персонализированных офферов.

Не велся учет расходов по каналам, отсутствовал импорт данных из рекламных кабинетов: нельзя было посчитать CPL и ROMI.

Этапы работы

Первичный аудит проекта

Структура аккаунта Google Analytics

Важно отметить, что мы создали новую структуру аккаунта Google Analytics, которая выглядела так: 1 аккаунт, 1 ресурс.

В таком формате клиенту удобнее пользоваться данными аналитики и не путаться между данными из разных аккаунтов.

Чтобы связать рекламные расходы с действиями пользователей и заказами, мы подключили OWOX BI и настроили необходимые потоки данных, что позволило нам импортировать затраты из рекламных систем напрямую в Google Analytics.

установки сервисов сбора статистики (Google Analytics, Яндекс.Метрика)
настройки целей
установки и настройки пикселей
настройки расширенной электронной торговли

Все события начали передаваться в Google Analytics, так как мы создали новый Google Analytics аккаунт с корректной структурой и установили его в Google Tag Manager.

После аудита стало ясно, что основной проблемой является отсутствие корректно настроенной аналитики. Без нее невозможно было оценивать эффективность каналов, управлять бюджетами и масштабировать рекламу. Поэтому первым шагом
на этапе внедрения стал запуск сквозной аналитики с фокусом на отслеживание действий пользователей, заказов и расходов по каналам.

Мы начали с внедрения Google Tag Manager на все страницы сайта. В нашем случае GTM пригодился для:

Мы не убирали старые счетчики из кода сайтов, так как в них были исторические данные за прошлые периоды, которых мы не хотели лишаться.

“

Пример отчета по продаже билетов и абонементов

Пример отчета с общей статистикой по проектам и разбивкой по целям

OWOX BI: интеграция рекламных расходов в Google Analytics

Параллельно мы разработали кастомные отчеты для анализа эффективности.
Они включали срезы по сегментам аудитории, устройствам, географии, UTM-меткам, источникам трафика и этапам воронки. Это обеспечило прозрачность на всех уровнях маркетинга: от кампании до конкретного товара.

В результате клиент получил не просто аналитику, а полноценную систему принятия решений, в которую стекаются данные из всех ключевых точек: сайта, рекламы и CRM.

Настройка сквозной системы аналитики

Мы начали с полного обновления семантического ядра. Были выделены ключевые кластеры:

Для показа товарных объявлений в РСЯ мы использовали смарт-баннеры, автоматически подбирающие релевантные товары под интересы пользователей.
Что это дало:

Автоматизированный показ карточек товаров с актуальными ценами и ссылками
Персонализацию: баннер «учитывает» интересы пользователя и формирует выдачу индивидуально
Возможность эффективно догонять тех, кто уже был на сайте, но не совершил покупку

Первым шагом в работе с контекстной рекламой в Google Ads стала оптимизация существующих поисковых кампаний. Мы провели анализ текущих ключевых запросов, оценили структуру рекламных объявлений и выявили точки роста. На основании этого пересобрали семантику, усилили объявления и перераспределили бюджет между наиболее эффективными группами.

Для усиления эффективности поисковых кампаний и возврата заинтересованных пользователей мы задействовали RLSA (Remarketing Lists for Search Ads).
Этот инструмент позволяет адаптировать поисковую рекламу под «теплую» аудиторию - тех, кто уже взаимодействовал с сайтом.

Благодаря этому подходу мы получили более высокую конверсию за счет точной настройки объявлений и ставок под конкретные сегменты аудитории:

Использовали корректно настроенный товарный фид
Показ товаров, которые пользователь смотрел на сайте
Точные ставки по ключам

Чтобы дополнительно охватить пользователей, которые еще не взаимодействовали
с брендом напрямую, мы запустили кампании в КМС с адаптивными объявлениями. Такой формат позволил привлечь внимание более широкой аудитории на ранних этапах воронки продаж и сформировать спрос. В качестве настроек использовали:

Поисковые запросы из прошлых кампаний
Особая аудитория - пользователи, интересующиеся товарами конкурентов и схожими продуктами

Чтобы вернуть пользователей, проявивших интерес к товару, но не завершивших покупку, мы подключили динамический ремаркетинг. Такой формат позволил персонализировать рекламу и напомнить клиенту именно о тех позициях, которые
он просматривал на сайте. Это увеличивает шансы на возврат пользователя
и завершение покупки. В настройке мы учли:

Использовали корректно настроенный товарный фид
Показ товаров, которые пользователь смотрел на сайте

Особенность: конкуренты в момент запуска таких форматов не использовали,
что дало нам преимущество по охвату.

DPO (динамические поисковые объявления) стали важным элементом стратегии: они автоматически создавались на основе содержимого сайта или товарного фида. Это позволило:

Охватывать низкочастотные запросы и длинные хвосты (которые могли не попасть в основное семантическое ядро)
Экономить время на ручную проработку объявлений
Поддерживать актуальность объявлений даже при изменениях на сайте

Чтобы увеличить охват и привлечь дополнительный трафик, мы подключили нестандартные форматы рекламных кампаний, такие как видеодополнения, товарные объявления и автоматические стратегии.

Эти форматы стали логичным дополнением к уже работающим поисковым
и РСЯ-кампаниям, усилив их эффективность. Такой подход позволил протестировать новые точки контакта с аудиторией, привлечь пользователей на разных этапах воронки и снизить нагрузку на основные кампании за счет более дешевых касаний.

После внедрения сквозной аналитики мы получили прозрачные данные по каналам
и точкам роста, что позволило перейти к оптимизации рекламных кампаний.

В первую очередь внимание было уделено контекстной рекламе, так как именно она уже приносила ощутимый трафик, но работала неэффективно из-за отсутствия точной структуры, автоматизации и учета показателей.

Мы начали с полной ревизии кампаний в Яндекс.Директ и Google Ads, чтобы превратить разрозненные настройки в единую стратегию с прогнозируемыми результатами.

Пересбор семантики и переработка структуры кампаний

Динамические поисковые объявления (DPO)

Визуальные баннеры усиливали бренд, вызывали узнаваемость
Форматы использовались для показа как текущим клиентам,
так и look-alike аудиториям
Повышенная кликабельность за счет визуального контента

После настройки брендовых и товарных кампаний в Яндекс.Директ, мы приступили к оптимизации и масштабированию контекстной рекламы в Google Ads. Платформа открывала дополнительные возможности за счет автоматизации, гибких форматов объявлений и более широкого охвата, особенно за пределами России.

Также были запущены РСЯ-кампании с графическими баннерами, ориентированные на теплую аудиторию. Использовался геотаргетинг (например, по стадиону «Открытие Арена» и музею Спартака), а также интересы болельщиков клуба.

Основные особенности:

Работа началась с глубокой сегментации, обновления семантики и подключения динамических форматов.

Кампании в РСЯ с баннерами и картинками

Кампании со смарт-баннерами

Общие и категорийные запросы: «футбольный магазин», «магазин фанатской одежды», «подарок болельщику»

Запросы по конкурентам: «shop.atributika.ru», «soccershop.ru» (использовались для перехвата аудитории)

Товарные запросы: «шарф болельщика Спартак», «атрибутика ФК Спартак», «черная футболка Спартак»

Брендовые запросы: «купить футболку Спартак», «магазин Спартак», «shop.spartak.com»

RLSA-кампании

КМС (контекстно-медийная сеть)

Динамический ремаркетинг

Пример разработанных креативов

Использовали брендовую семантику: купить атрибутику Спартак, магазин Spartak, магазин футболок Спартак и др.
Настроили расширения и уточнения для увеличения кликабельности
Сегментировали по регионам (основной трафик - Москва
и МО)

Пример разработанного баннера в Google Ads

Для возврата заинтересованных пользователей мы задействовали классический ремаркетинг с баннерной рекламой.

Основной задачей было напомнить о предложении тем, кто уже проявил интерес, но не совершил целевого действия на сайте. Мы протестировали несколько типов аудиторий, чтобы охватить разные сценарии поведения и повысить шансы
на повторный заход

Показы на аудитории из общего предложения
Optimized List - на базе Google Ads
Smart-аудитории - на базе Google Analytics

Ремаркетинг

Пример размещения поисковых объявлений по конкурентам

Подключение новых форматов кампаний

Настройка контекстной рекламы в Яндекс.Директ

Настройка контекстной рекламы в Google Ads

Динамический ремаркетинг

Динамический ремаркетинг

Основная задача: не только привлечь новую аудиторию, но и вернуть пользователей, которые уже взаимодействовали с сайтом - смотрели карточки товаров, добавляли в корзину, но не завершили покупку.

Что именно мы делали:

MyTarget и Hybrid.ai

VK (ВКонтакте)

Meta (Facebook* и Instagram*)

Посетители сайта (сбор с помощью пикселя Facebook*)
Пользователи из CRM - сегментированные по активности
Аудитории вовлечения (лайки, комментарии, сохранения публикаций)
Подписчики страницы и их друзья

Форматы объявлений

Мы протестировали все ключевые форматы: объявления с изображением, карусели, видео, Stories.

*Facebook/Instagram - проект Meta, деятельность которой запрещена на территории РФ

Пример использования рекламные сети myTarget и hybrid.ai

Пример разработанного креатива для Facebook* и Instagram*

В Facebook* и Instagram* мы активно применяли ремаркетинг по нескольким типам аудиторий:

Для дополнительного охвата и возврата пользователей мы запустили рекламные кампании в ВКонтакте, задействовав как стандартный, так
и динамический ремаркетинг.

Основной механизм выглядел следующим образом: при помощи пикселя VK мы собирали аудиторию всех посетителей сайта, а затем показывали им персонализированные объявления с товарами, которые они ранее просматривали. Такой подход позволял повторно вовлекать заинтересованных пользователей и значительно повышать конверсию.

Для дополнительного охвата использовались рекламные
сети myTarget и hybrid.ai.

Эти каналы позволяли показывать рекламу пользователям в Одноклассниках, ВКонтакте, на Mail.ru, а также на сайтах-партнерах. Особенно хорошо здесь сработал динамический ремаркетинг: баннеры подтягивали именно те товары, которые пользователь смотрел ранее.

Для дополнительного охвата использовались рекламные сети myTarget и hybrid.ai. Эти каналы позволяли показывать рекламу пользователям в Одноклассниках, ВКонтакте, на Mail.ru, а также на сайтах-партнерах. Особенно хорошо здесь сработал динамический ремаркетинг: баннеры подтягивали именно те товары, которые пользователь смотрел ранее.

Работа с аудиториями

Для повышения точности таргетинга были выделены и задействованы ключевые сегменты:

Подписчики сообщества ФК «Спартак» - уже знакомые с брендом и лояльные пользователи
Look-alike аудитории - пользователи, схожие по поведению с нашими текущими покупателями, собранные на основе поведенческих паттернов

Такой подход обеспечил высокую релевантность объявлений и позволил
не только возвращать теплый трафик, но и расширять охват за счет качественно подобранной новой аудитории.

название товара
актуальную цену
прямую ссылку на карточку товара

Мы подключили динамический формат, в котором каждому пользователю показывались именно те товары, которые он ранее просматривал на сайте.

Объявления содержали:

Чтобы протестировать разные сценарии взаимодействия, мы использовали несколько рекламных форматов:

Стандартные баннеры с изображением конкретного товара и призывом к действию
Карусели с несколькими позициями товаров - для демонстрации ассортимента
Нативные блоки, органично встроенные в ленту новостей, - для менее навязчивого взаимодействия с аудиторией

Также подключили динамический ремаркетинг, при котором пользователю показываются именно те товары, которые он ранее просматривал, но не купил.
Форматы автоматически подтягивают название товара, цену и бренд - это повышает релевантность и увеличивает вероятность покупки.

Мы использовали как стандартные форматы, так и динамический ремаркетинг, что позволило повысить релевантность рекламы и увеличить конверсию.

Параллельно с контекстной рекламой мы запустили масштабную работу с таргетированной рекламой в социальных сетях.

Таргетированная реклама

Основные выводы

CPL снизился на 54%, с 870 ₽ до 398 ₽
CR вырос в 2,3 раза, с 0,9% до 2,1%
Стоимость покупки (CAC) уменьшилась на 41%
Доля повторных заказов увеличилась на 38%
Суммарный рост продаж по сравнению с базовым периодом составил +72%
ROI по проекту превысил 240%

Все эти гипотезы легли в основу масштабирования, что позволило добиться следующих результатов за 6 месяцев работы:

Дополнительно клиент получил работающую сквозную аналитику, прозрачные отчеты, стабильный поток заказов из контекстной и таргетированной рекламы, а также основу для дальнейшего масштабирования.

После внедрения сквозной аналитики, настройки рекламных систем и оптимизации структуры кампаний мы перешли к активному тестированию. Проверяли различные форматы, аудитории, офферы и посадочные страницы. Наилучшие результаты показали кампании с каруселями товаров, персонализированными офферами

и срочными акциями - они давали максимальную вовлеченность и минимальный CPL.

Какие результаты мы получили

Форматы «карусель», «динамический ремаркетинг» и «смарт-баннеры» дали в среднем на 25% больше заказов по сравнению с классическими объявлениями.

Посадочные страницы с акциями и четко выраженной выгодой (скидки, лимитированные коллекции) повышали конверсию до 4,3%.

Поведенческий ремаркетинг на пользователей, бросивших корзину или просмотревших товары, стабильно показывал высокий CR.

Все работы были реализованы в срок, и положительная динамика проявилась уже в первые месяцы

Результаты

Рост конверсии на посадочных страницах

+2,3 раза

Рост объема продаж по сравнению
с базовым периодом

+ 72%

Снижение стоимости лида (СPL)

– 54%

Хотите такие же результаты?

Заполняйте форму и мы свяжемся с вами, проконсультируем по всем вопросам. Гарантируем погружение в проект, разберёмся с вашими целями и сформируем грамотное решение.

Pride.marketing