Кейс: как успешно конкурировать с лидерами рынка?

Сегодня в нашей статье кейс о том, как успешно конкурировать с лидерами рынка, от нашего партнера — агенства интернет-маркетинга "Аналитика технологий и бизнеса".

Спойлер: Специалисты агентства прямо на наших глазах увеличили количество входящих обращений на 204,5%, при этом снизив их стоимость на 60%!

Обо всем по порядку расскажет Анна Саскевич.

Карточка компании:

Компания ООО "БатКонтактГрупп" появилась на рынке в 2010 году.
К моменту начала нашего сотрудничества в 2017 году ими уже была проведена огромная работа: налажены оффлайн продажи, разработан сайт, были выполнены работы по его оптимизации для поисковых систем, подключен Яндекс.Маркет.

Основным направлением деятельности компании является продажа аккумуляторов и аксессуаров.
Основными проблемами, с которыми столкнулась компания в процессе своего развития, были:

1. Высокая конкуренция на рынке
2. Наличие монополиста со схожим названием
3. Низкое количество входящих обращений
4. Отсутствие знания источника обращений
5. Было непонятно, что приносит результат — контекстная реклама илиSEO-продвижение

С высокой конкуренцией в контекстной рекламе и низким количеством обращений позволил бороться большой бюджет на клики, качественно настроенная реклама, а также постоянные работы по ее оптимизации.

Монополиста со схожим названием можно было рассматривать как плюсом, так и минусом.

Все работы по развитию контекстной рекламы на данный момент выполняет рекламное агентство «АТИБ». С проектом работают специалисты по контекстной рекламе, веб- и бизнес-аналитик, ведущий специалист по работе с клиентами, разработчик, дизайнер.

Цели и задачи:

1. Увеличение входящих обращений
2. Снижение стоимости обращений и их увеличение в рамках текущего бюджета

Первоначальной целью был рост входящих обращений. В самом начале работ у клиента не был настроен кол-трекинг, а т.к. основной поток обращений был через звонки, работа выполнялась практически вслепую. Приходилось оценивать поведенческие показатели, продажи через сайт.

После подключения кол-трекинга и сбора необходимых данных появилась задача следующего этапа — рост входящих обращений и снижение их стоимости.

Период работы с клиентом: сентябрь 2017 — по текущий момент.
Период оценки результата: январь — март 2018 года.

Для решения поставленных задач был использован комплекс инструментов:

1. Контекстная реклама Яндекс.Директ, Google AdWords
2. Счетчики веб-статистики Яндекс.Метрика, Google Analytics
3. Google Tag Manager
4. Сервис кол-трекинга — call-tracking.by
5. Сервис импорта расходов OWOX BI
6. Сервис формирования отчетов Google Data Studio

Почему это важно:

Такой комплекс работ был выбран не случайно. Каждый инструмент выполняет свою определенную функцию, ведь только в совокупности мы смогли получить максимально эффективный результат.
Контекстная реклама была необходима для быстрого увеличения потока входящих обращений, для повышения узнаваемости бренда и способствовала повышению лояльности к бренду клиента на рынке.
На сайт был установлен Google Tag Manager для оптимизации работы со счетчиками и внедрением тегов с минимальным вмешательством в код сайта.

Были настроены счетчики веб-статистики для наглядности получения результата, анализа проведенной работы, а также анализа данных динамического кол-трекинга, который, наконец, позволил клиенту увидеть объективную картину по текущей ситуации.

Ранее клиент не имел никакого представления о том, откуда приходят заявки — оффлайн, SEO-продвижение, контекстная реклама. Ничего не было разделено, бюджеты на разные каналы выделялись без какого-либо обоснования, что не давало возможности для их оптимизации.

На сайт клиента был установлен Google Tag Manager. В него были перенесены основные теги с сайта, включая теги Яндекс.Метрики и GoogleAnalytics. Настроены триггеры и теги для передачи событий в счетчики веб-статистики для последующей настройки целей.

В Яндекс.Метрике все цели были разделены на конверсионные и ретаргетинговые для удобства интерпретации данных, в Google Analytics аналогичным способом было выполнено разделение по представлениям на Макро- и Микроконверсии. В качестве конверсионных целей (макроконверсий) были определены:

• Оформление заказа
• Заказ обратного звонка
• Заказ в 1 клик
• Звонок (после подключения кол-трекинга)

Благодаря доработкам в коде сайта и настройкам в Google Tag Manager была подключена электронная торговля. Из-за чего у нас появилась возможность проводить дополнительный анализ по продажам клиента с сайта, использовать сегменты данных по продажам.

Благодаря подключению электронной торговли мы также получили возможность через сегменты выделять аудитории, которые уже совершали заказ, а, значит, являются платежеспособными и могут обратиться к клиенту еще раз, либо порекомендовать клиента своим знакомым.

На основе этих данных будут собраны аудитории в сервисе Яндекс.Аудитории, которые будут использоваться в рекламе Яндекс.Директ в качестве условия для кампаний типа РСЯ и Медийные кампании, а также в качестве корректировок ставок для прочих типов рекламных кампаний.

Данные о товарах в аккаунте Google Analytics

Были настроены рекламные кампании в рекламных системах Яндекс.Директ и Google AdWords.

Яндекс.Директ

1) Разработана структура рекламных кампаний. Были настроены следующие типы рекламных кампаний:

Поисковые рекламные кампании:

• - по маркам
• - по моделям
• - с общими запросами

Рекламные кампании на тематические площадки (РСЯ):

• - по индивидуальным аудиториям (настроенным через Яндекс.Аудитории)
• - по контекстному таргетингу

Ретаргетинг (разработаны и тестируются разнообразные сценарии ретаргетинга, согласованные с клиентом)

• Медийно-контекстный баннер
• Медийная кампания

2) Разработана собственная стратегия назначения ставок, которая в последующем была оттестирована. Корректировки по данной стратегии проводятся ежемесячно на основе данных статистики счетчиков веб-статистики Яндекс.Метрика и GoogleAnalytics.

3) Используется собственное программное обеспечение для контроля над бюджетами и их последующим распределением.

4) Ведется ежемесячная работа по ведению рекламных кампаний:

• со ставками
• с площадками
• распределение бюджетов
• с ключевыми словами
• с аудиториями
• и прочее не менее важное

Google AdWords

1) Разработана структура рекламных кампаний. Были настроены следующие типы рекламных кампаний:
Поисковые рекламные кампании:

• - по маркам
• - по моделям
• - с общими запросами

Рекламные кампании на тематические площадки (КМС):

• - по индивидуальным аудиториям (настроенным через Аудитории Google Analytics)
• - по контекстному таргетингу
• - по тематикам
• - по аудиториям
• - по местам размещения, выбранным вручную

Ретаргетинг (разработаны и тестируются разнообразные сценарии ретаргетинга, согласованные с клиентом)

• Медийная реклама (разработаны баннеры и настроена рекламная кампания)

Дальнейшие шаги 2—4 идентичны шагам 2—4, описанным выше в настройках Яндекс.Директа.

Кол-трекинг был подключен в конце октября 2017 года. Период с ноября и декабрь 2017 года был выделен для сбора данных.

С января 2018 года был проведен детальный анализ полученной информации,на основе которого были сделаны определенные выводы, настроены бюджеты, проведены работы по улучшению хода рекламных кампаний.

Изначально, в связи с высокой стоимостью кол-трекинга в Беларуси клиентом было принято решение запускать кол-трекинг периодически по схеме:

Получение данных статистики —> Пауза —> Их анализ, проведение корректировок —> Повторный запуск кол-трекинга

Однако через некоторое время стало понятно, что периодических данных недостаточно, т.к. на работу рекламы клиента очень сильно влияет фактор сезонности и погодных условий. Было принято решение работать с кол-трекингом на постоянной основе.

Также при подключении кол-трекинга была настроена его интеграция с сервисами веб-статистики — Яндекс.Метрикой и Google Analytics, что позволило добавить цели на получения звонка с динамического кол-трекинга. Т.е. у нас появилась возможность посмотреть звонки в разрезе рекламных систем, кампаний и даже ключевых слов. Единственным недостатком является задержка в получении данных в 1 день.

Базовый принцип работы статического кол-трекинга

Благодаря настроенным счетчикам веб-статистики появилась возможность анализа эффективности хода рекламных кампаний. Был проведен следующий перечень работ:

А. Анализ рекламных источников
Проанализированы рекламные источники на предмет того, с какого из них поступает больше всего обращений. На основе полученных данных были перераспределены бюджеты в пользу источника, который оказался наиболее конверсионным.

Б. Анализ рекламных кампаний
В разрезе каждого источника был проведен анализ работы каждой рекламной кампании: количество обращений, стоимость обращения, коэффициент конверсий и другие финансовые показатели. На основе полученных данных было выполнено перераспределение бюджетов в пользу наиболее конверсионных рекламных кампаний.С менее конверсионными кампаниями началась работа по их улучшению.

В. Анализ ключевых слов
В разрезе каждой рекламной кампании был проведен анализ ключевых слов. На основе еженедельного анализа выполнялся подбор дополнительных минус-слов. Низкоэффективные и дорогие ключевые слова были выключены. Для высококонверсионных ключей были проведены манипуляции по увеличению количества получаемого с их помощью трафика.

Г. Анализ площадок
Благодаря использованию корректной utm-разметки появилась возможность передачи данных по трафику с тематических площадок в Google Analytics, а также анализа площадок в разрезе обращений. На основе этих данных были обнаружены площадки, на которые тратились большие бюджеты, но которые не приносили конверсий. Также были выявлены высококонверсионные площадки, с которых,например, в Google AdWords была возможность получить больше трафика.

Д. Сплит-тестирование объявлений
С помощью utm-разметки была настроена схема проведения сплит-тестирования объявлений не в разрезе технических показателей рекламных систем, таких как стоимость клика, CTR, и т.д., а именно в разрезе финансовых показателей —количество и стоимость конверсий, коэффициент конверсий и пр. Каждые 2—4 недели проводится анализ и вносятся корректировки при необходимом количестве трафика.

Е. Подготовка понятной и доступной отчетности
Для того чтобы предоставить клиенту понятный и доступный для его понимания отчет использовались 2 сервиса: Google Analytics и Google Data Studio, каждый из которых имеет свои особенности и назначение.
В Google Analytics были созданы пользовательские отчеты, которые позволяют клиенту, маркетологам клиента и техническим специалистам, работающим с проектам получать необходимую информацию ежемесячно.

Отчет, используемый в дальнейшем программным обеспечением для перераспределения бюджета

Данный отчет имеет следующую вложенность:
Источник или канал—> Рекламная кампания —> Ключевое слово— > Целевая страница

Благодаря использованию сервиса Data Studio ежемесячно клиент имеет красивый и наглядный отчет по успехам хода его рекламных кампаний.

Отчет, используемый в дальнейшем программным обеспечением для перераспределения бюджета

Работы по проекту ведутся постоянно, благодаря чему мы видим существенный результат и рост. Для анализа результата был рассмотрен период с января по март 2018 года:

1) Увеличение количества звонков за исследуемый период:
Кривая динамики количества звонков

С января по март прирост количества звонков составил 204,5%, о чем свидетельствует график из Яндекс.Метрики.

2) Уменьшение стоимости обращения:
Кривая динамики стоимости звонка

С января по март снижение стоимости звонка составило 60%, о чем свидетельствует график из Яндекс.Метрики.

В связи с долгосрочной работой над проектом специалисты рекламного агентства «АТИБ» начали собственную разработку программного обеспечения для управления бюджетами и ставками в данном проекте, а также с возможностью использовать разработанное ПО в других проектах, зависимых от ряда схожих факторов.

В процессе работы была выявлена зависимость роста и спада обращений в зависимости от температурного режима. Были составлены графики зависимости.

Следует обратить внимание на то, что на этих графиках наблюдаются спады на нижнем графике и подъемы на верхнем. Когда температура снижалась, количество звонков росло. В последующем была выявлена закономерность и с аномальной жарой. Когда температура воздуха резко увеличивалась, также наблюдался рост обращений.

Разработка системы управления ставками и бюджетами основана на получении данных о температуре на 7 дней вперед, и соответствующими стратегиями увеличение/снижения ставок и бюджетов.
Релиз программы запланирован на декабрь 2018 года.

P.S. Спасибо коллегам из рекламного агентства «АТИБ» за такой развернутый кейс :) Надеемся, он убедил вас, что работать над рекламой нужно не по принципу "Итаааак, сойдет!", а вдумчиво и опираясь на цифры.