The post has been translated automatically. Original language: Russian
The Kaspi Marketing dashboard shows the expense for the day. The seller also makes decisions by the day: they spent so much today, and so much yesterday. The problem is that the buyer behaves differently at three in the morning and at eight in the evening, and the bid is the same all the time. Three days with the same daily cost may differ by half in the number of orders — and all the difference is hidden inside the day.
Three typical leaks
Overnight consumption. There are clicks at night: people scroll through the catalog before going to bed. At the same time, there are many times fewer orders — some of them will also be canceled in the morning. The rate at night is the same as in prime time, because no one will change it manually twice a day.
Early redemption of the daily limit. The daily budget is selected by lunchtime, and by the evening peak, the ads are no longer shown. It turns out that morning traffic pays, and evening traffic sells — only there is nothing left to show the evening buyer.
One bet "for all occasions". If the rate does not change during the day, you are simultaneously overpaying during weak hours and underpaying during strong hours. Daily averaging masks both: everything looks normal in the report.
None of the three leaks are visible in the daily report. All three are visible in hourly.
How do I get hourly data if they don't give it back?
There is no public API for managing Kaspi Marketing, and the account does not store any history. So, you need to create a story yourself. The principle is simple and does not require anything exotic.:
- A snapshot of the status once an hour. For each product and each store, we record the bid, position, expense, clicks, and impressions.
- Keeping. A regular relational database, one row = product × store × hour. No special storage is needed for this volume.
- Completeness control. This is the point that is most often forgotten. If one hour is missing from the store, the daily amounts for that day can no longer be compared with other days. You need to catch passes automatically and mark the day as incomplete, otherwise in a month you will be comparing the incomparable.
- Metrics on top. The share of expenses and the share of orders by the hour, the cost of the order by the hour, the distribution by day of the week.
Then it's either your own script or a ready—made service - the principle is the same: snapshot, storage, comparison. In the next step, there is a need for hourly campaign management.
What appears when the data is there
- Schedule bids by day of the week and by hour instead of one bid per day.
- Disabling weak clocks is usually the first and cheapest win, because it requires nothing but a solution.
- Campaign limits with a stop in case of overspending and notification to the responsible person.
- The answer to the question "at what hours does advertising really sell" is a number, not a feeling.
An important caveat
There is no universal rule like "always turn off at night". There are categories with overnight orders, and there are products that take a long time to choose and return to the card in the morning. The verification method is the same: a week with overnight impressions versus a week without, comparing by the cost of the order, not by the number of clicks. Three to four weeks of hourly history is the minimum at which such comparisons make sense at all.
You can start with the top 20 items by consumption. This is enough to see if you have a bias by the hour, and whether it is worth expanding the collection to the entire range.
Кабинет Kaspi Маркетинга показывает расход за день. Решения продавец принимает тоже по дням: сегодня потратили столько, вчера столько. Проблема в том, что покупатель ведёт себя по-разному в три часа ночи и в восемь вечера, а ставка всё это время стоит одна. Три дня с одинаковым дневным расходом могут отличаться по числу заказов вдвое — и вся разница спрятана внутри суток.
Три типовые утечки
Ночной расход. Клики ночью есть: люди листают каталог перед сном. Заказов при этом кратно меньше — часть из них ещё и отменится утром. Ставка ночью та же, что в прайм-тайм, потому что менять её вручную дважды в сутки никто не будет.
Ранний выкуп дневного лимита. Дневной бюджет выбирается к обеду, и к вечернему пику реклама уже не показывается. Получается, что платит утренний трафик, а продаёт вечерний — только показать вечернему покупателю уже нечего.
Одна ставка «на все случаи жизни». Если ставка не меняется в течение суток, вы одновременно переплачиваете в слабые часы и недоплачиваете в сильные. Усреднение по суткам маскирует и то, и другое: в отчёте всё выглядит нормально.
Ни одну из трёх утечек не видно в суточном отчёте. Все три видно в почасовом.
Как получить почасовые данные, если их не отдают
Публичного API для управления Kaspi Маркетингом нет, историю кабинет не хранит. Значит, историю нужно создавать самостоятельно. Принцип простой и не требует ничего экзотического:
- Снимок состояния раз в час. По каждому товару и каждому магазину фиксируем ставку, позицию, расход, клики, показы.
- Хранение. Обычная реляционная база, одна строка = товар × магазин × час. Никакого специального хранилища на этом объёме не нужно.
- Контроль полноты. Это пункт, который чаще всего забывают. Если по магазину пропал один час, суточные суммы за этот день уже нельзя сравнивать с другими днями. Пропуски надо ловить автоматически и помечать день как неполный, иначе через месяц вы будете сравнивать несравнимое.
- Метрики поверх. Доля расхода и доля заказов по часам, стоимость заказа в разрезе часа, распределение по дням недели.
Дальше это либо свой скрипт, либо готовый сервис — принцип один: снимок, хранение, сравнение. На следующем шаге возникает потребность в почасовом управлении кампаниями.
Что появляется, когда данные есть
- Расписание ставок по дням недели и часам вместо одной ставки на сутки.
- Отключение слабых часов — обычно первый и самый дешёвый выигрыш, потому что не требует ничего, кроме решения.
- Лимиты по кампаниям с остановкой при перерасходе и уведомлением ответственному.
- Ответ на вопрос «в какие часы реклама реально продаёт» цифрой, а не ощущением.
Важная оговорка
Никакого универсального правила вида «ночью отключать всегда» не существует. Есть категории с ночными заказами, есть товары, которые выбирают долго и возвращаются к карточке утром. Метод проверки один и тот же: неделя с ночными показами против недели без, сравнение по стоимости заказа, а не по числу кликов. Три-четыре недели почасовой истории — это минимум, на котором такие сравнения вообще имеют смысл.
Начать можно с топ-20 товаров по расходу. Этого достаточно, чтобы увидеть, есть ли у вас перекос по часам, и стоит ли разворачивать сбор на весь ассортимент.
Share
