ЗаказчикKalinkahaus строит экологичные, современные, энергоэффективные дома из клееного бруса по финским технологиям. Срок возведения — несколько месяцев.ЗадачаКлиент поставил перед нами задачу снизить стоимость заявки с контекстной рекламы. По его ощущениям на момент обращения к нам лид стоил около 1000 рублей. Мы успешно выполнили эту задачу в три шага.
География работы: Тюмень, ХМАО, Краснодар, Екатеринбург.
По ощущениям клиента лид стоил около 1000 рублей, но стоимость неточная:
- не было автоматического подсчета заявок,
- качество лидов не учитывалось.
3 шага и задача была успешно выполнена.
ШАГ 1. НАСТРОЙКА УЧЕТА ЛИДОВ
Чтобы снижать стоимость лида, нужно точно знать сколько стоят заявки и откуда они приходят.
Клиент устанавливал разные kpi в каждом регионе — рекламный бюджет в теории планировался на основе данных по лидам, а полных данных не было.
«На старте нам было известно общее количество лидов в CRM клиента. Также мы знали число и источник конверсий на сайте по данным целей в Яндекс.Метрике и Google Analytics. Коллтрекинга у клиента не было, а значит мы не могли связать поступающие звонки с источником трафика и построить общий отчет по лидам. Без решения этой проблемы мы не смогли бы справиться с задачей, но клиент пошел навстречу, и все получилось.» Марина Алексеева, специалист отдела контекстной рекламы, «Умный Маркетинг»
Сначала мы настроили сквозную аналитику в сервисе Roistat
Из рекламных кабинетов передавали в Roistat бюджеты, а из CRM клиента — данные по лидам. Любое обращение в компанию автоматически создавало в CRM новый лид с указанием источника.
Так мы начали собирать полные данные о заявках: сколько потратили на каждое объявление, сколько получили заявок и какова их стоимость.
Затем внедрили еженедельные отчеты внутри команды
Такой контроль позволил быстро корректировать расход в разных городах и оценивать влияние изменений в кампаниях на результат — управление стало гибче.
ШАГ 2. ПРИОРЕТИЗАЦИЯ ЗАЯВОК ПО «ТЕПЛОТЕ»
Не все обращения одинаково хороши. Укладываться в KPI нам нужно было за счет целевых клиентов, исключая тех, кому дорого или «просто спросить».
«У клиента много нецелевых обращений. Многие при поиске подрядчика на строительство дома обзванивают компании, чтобы сориентироваться по цене и только потом принимают решение, куда обратиться, а наш клиент определил для себя достаточно высокий ценовой сегмент.» Елена Осташева, руководитель проекта, «Умный Маркетинг»
Основных проблем было две:
- Нецелевые обращения, так называемый «отстой», отмеченные в CRM, не учитывались в статистике — количество лидов в CRM и Roistat не совпадало. Клиент не хотел, чтобы плохие заявки влияли на общее количество лидов и его восприятие эффективности рекламы.
- Целевые обращения попадали в отдел продаж без разделения по теплоте, в результате менеджеры могли «захлебнуться» в средних клиентах и упустить действительно хорошие заявки из-за высокой нагрузки.
Для начала мы выделили «отстой» в отдельную группу и отчет в Roistat
Теперь мы знали общее количество лидов и могли выявить те кампании и объявления, которые приносили нецелевые обращения.
Далее добавили сегментацию на уровне семантики
Разделили все запросы на группы: «горячие» — связанные с брусом, «теплые» — по деревянным домам, «холодные» — общие по строительству домов. Так мы получили возможность гибкого управления ставками и расходами клиента на рекламу.
И наконец создали отчеты в зависимости от теплоты лидов в CRM и Roistat
Заявки на строительство делятся на 3 вида: «горячие» — в ближайшее время, «теплые» — в ближайшие 1,5 года и «холодные» — нет участка под строительство, только планы.
Сейчас в любой момент можем отключить рекламу на группы с низким приоритетом, и не потерять горячую аудиторию. Тип лида по-прежнему определяет менеджер при первом контакте с клиентом.
Отчеты в Roistat теперь выглядят так:
Структура отчетов позволяет повышать ставки для кампаний, которые приносят больше целевых лидов, и снижать — для остальных.
ШАГ 3. ОПТИМИЗАЦИЯ РЕКЛАМНЫХ КАМПАНИЙ
Решая проблемы с оценкой качества заявок, мы не забыли и про стандартные работы по оптимизации рекламных кампаний клиента. Далее коротко расскажем про самое интересное.
Минусовали и минусуем запросы и площадки в КМС и РСЯ
Каждые 2 недели на основании данных Яндекс.Метрики выделяли нецелевые запросы и пополняли список минус-фраз.
Несколько раз переписали объявления
Мы собирали обратную связь от отдела продаж по некачественным лидам, старались снизить их количество добавляя в тексты объявлений ответы на основные возражения клиентов.
Что изменили:
- Вынесли УТП во второй заголовок вместо названия компании.
- В преимуществах указали важное: срок, гарантии и цену.
- В уточнениях указали количество готовых проектов, чтобы повысить доверие. Предположили, что Архангельским лесом можно пожертвовать, так как не каждый заказчик понимает, в чем его ценность.
В процессе выявили, что на качество заявок очень сильно влияет указанная в объявлении цена.
Изначально мы тестировали цены 1,4 млн рублей — это минимальная стоимость строительства «под крышу».
Было много нецелевых обращений от людей, которые хотели недорогой дом. Поменяли цены с 1,4 на 3,9 млн рублей и отсекли нецелевые заявки.
Изменили структуру аккаунта на основании данных по «теплоте» лидов
Использовали отчеты из предыдущего пункта, чтобы уменьшить количество нецелевых заявок и увеличить количество «горячих».
Проводили следующие работы:
- Ключи, которые приносили много хороших заявок, переносили в «горячие» кампании.
- Фразы, с которых поступало мало «теплых» и «горячих» лидов — в кампании с пониженным приоритетом.
- Отключали рекламу по фразам, которые не давали качественных конверсий.
Также для гибкого управления мы делили кампании по трем городам и нескольких видам домов. В итоге получили 44 рекламные кампании.
Корректировали ставки
Повышали ставки для кампаний, которые приносили больше всего заявок высокого качества.
Не забывали и про стандартные корректировки по характеристикам аудитории. Например, на 10% снижали ставки для пользователей мобильных устройств, поскольку получали в этом сегменте более дорогие заявки.
ЧТО В РЕЗУЛЬТАТЕ?
Работы продолжались с ноября по март. Бюджет менялся от месяца к месяцу, а тематика сезонная, поэтому для оценки эффективности мы использовали средние и относительные величины.
668? — средняя стоимость заявки за весь период
Из-за неполной аналитики на старте мы можем предположить, что снизили стоимость лида, но не можем сказать — насколько: может быть на 5%, а может на 35%.
1 433? — стоимость качественной заявки
56% → 24% — доля некачественных заявок снизилась в два раза за 4 месяца
На графике видно, что нам удалось сократить долю некачественных заявок:
Работа с Kalinkahaus — пример погружения агентства в процессы на стороне клиента
Наша работа была бы невозможна без доработок CRM, обратной связи по возражениям от менеджеров по продажам и по приоритетам от маркетолога клиента.
Клиент остался доволен нами, но принял решение дальше вести кампании своими силами, чтобы сократить издержки. Мы хорошо сработались, поэтому договорились возобновить сотрудничество, когда потребуется помощь извне.
Перейти на сайт
Полный текст статьи читайте на CMS Magazine
