Заявки по 780 ? для строительной компании из Крыма

Заказчик«Новый Свет» проектирует, строит частные дома и коттеджи в Крыму. В 2016 году клиент запустил завод по производству стеновых блоков из полистиролбетонаЗадачаПриводить максимум заявок по цене меньше 1000?

У проекта есть две особенности. Подробности под спойлерами.

Первая — 5 сайтов и все 5 клиент хотел задействовать

Для нас и клиента это означало бы кратный рост трудозатрат на настройку, ведение рекламы и интерпретацию результатов.

Чтобы стоимость работ агентства не улетела в космос, договорились с клиентом, что в первые месяцы сократим число сайтов: оставим те, которые будут приводить больше лидов.

Вторая — для продвижения в Крыму можно использовать только Яндекс.Директ

В Google Ads таргетинг на Крым карается блокировкой аккаунта. На пресейле мы предлагали клиенту настроить объявления с таргетингом на Россию. Оказалось, они уже тестировали этот вариант и не получили качественных заявок.

Начало работ по проекту

В первые недели мы взялись параллельно за решение сразу трех важных задач. Сделали для вас мини-таймлайн, чтобы вы понимали хронологию работ:

Запуск базовых инструментов контекстной рекламы

Начали с кампаний на поиске в РСЯ

На старте клиент выделил на рекламу 100 000?. Нам нужно было показать результат и заслужить доверие заказчика, чтобы получить карт-бланш на развитие проекта и увеличение бюджетов.

В первую очередь решили сосредоточиться на таргетинге по ключевым фразам:

• При помощи текстовых объявлений на поиске и медийно-контекстного баннера (МКБ) нашли тех, кто уже интересуется услугами клиента и ищет их в Яндексе.
• При помощи текстово-графических объявлений в РСЯ нашли тех, кто посещал сайты по тематике клиента и тех, кто ранее искал услуги клиента в Яндексе. Технология РСЯ при таргетинге по ключам предполагает одновременный поиск этих аудиторий.

Скорректировали распределение бюджетов

Изначально распределили бюджет между поиском и РСЯ примерно поровну, а на МКБ заложили по остаточному принципу. В первую неделю получили такие результаты:

	Поиск	РСЯ	МКБ
Расход, ?	10926	11402	973
Заявки	5	7	0
Цена заявки, ?	2185	1629

Может показаться, что МКБ (сейчас инструмент называется «Баннер на поиске Яндекса») бесполезен, но это не так.  Расход на МКБ такой небольшой, потому что на него редко кликают. Сам Яндекс говорит, что этот баннер нужен скорее не для привлечения трафика, а для усиления рекламы на поиске и повышения узнаваемости бренда. МКБ и обычное текстовое объявление показываются одновременно, причем в результатах поиска может выводиться баннер только одного рекламодателя — это повышает вероятность перехода на сайт компании.  МКБ был для нас важен и, конечно, мы его не отключили.  Марина Алексеева, специалист отдела контекстной рекламы ©

Так как заявки с РСЯ были ощутимо дешевле, уже во вторую неделю мы скорректировали распределение бюджетов и сместили акценты на РСЯ. Это сработало — заявки с РСЯ стали в три раза дешевле:

	Поиск	РСЯ	МКБ
Расход, ?	10069	18829	626
Заявки	10	36	1
Цена заявки, ?	1007	523	626

Подключение баннеров в РСЯ

По опыту мы знали, что при продвижении компаний, которые занимаются малоэтажным строительством, важны баннеры. Дом — такой объект, который хочется воспринимать визуально.

В первый месяц мы работали без баннеров. Добавили их в начале второго отчетного периода. Оценка эффективности баннерной рекламы — отдельная интересная тема, расскажем про это чуть позже, в разделе про оптимизацию кампаний клиента.

 

Сравнение эффективности сайтов в Яндекс.Экспериментах

У клиента изначально был основной сайт nov-svet.ru, еще два дополнительных — ns92.ru и dom.nov-svet.ru, и два лендинга lp.ns92.ru и proekt.ns92.ru. На лендингах была только форма обратной связи. 

Весь лендинг по строительству помещается на одном скриншоте.

Пять сайтов — это трудозатраты × 5. Чтобы показывать результат быстро, нужно успевать выдохнуть и подумать. От чего-то нужно было отказаться.

Мы не верили в простые лендинги, которые не рассказывают о компании и продукте, поэтому активно топили за то, чтобы от них отказаться, но клиент не был с нами согласен.   Мы начали искать метод, который должен бы наглядно показал, что мы правы.  Алина Зырянова, руководитель отдела контекстной рекламы ©

Начали думать, как собрать нужную статистику. Подобрали варианты:

• Запускать кампании поочередно на разные посадочные страницы. Долго, ведь собирать данные по каждому сайту нужно отдельно. Еще один минус — нельзя исключить сезонность. Результаты одной кампании могут быть лучше, потому что она велась в удачный период. 
• Делать сплит-тест.Трудоемко. Проблема со временем отпадает, но растут трудозатраты на настройку и расшифровку результатов. Нужно создать в одной группе несколько объявлений с разными посадочными и запустить их одновременно. 

При сплит-тестировании мы могли распределить аудиторию между сайтами только за счет чередования кампаний, а минимальный интервал настройки временного таргетинга у Яндекса — 1 час. То есть нам нужно было в первый час запускать кампанию 1, во второй — кампанию 2, в третий — кампанию 3, и так по кругу. Помимо этого нужно было чередовать показы по дням — в понедельник начинать с кампании 1, во вторник — с кампании 2 и так далее. Мы не могли позволить себе множить трудозатраты по проекту, поэтому решили искать другой путь и нашли. Марина Алексеева, специалист отдела контекстной рекламы©

• Тест в Яндекс.Экспериментах. Решает проблемы со временем и трудоемкостью. На нем и остановились.

Тестирование кампаний на разные сайты в Яндекс.Экспериментах

Яндекс.Эксперименты помогают безболезненно проверять гипотезы, связанные с настройками кампаний или изменениями на посадочных страницах.

Как это работает:

1. Нужно создать несколько идентичных кампаний, которые будут отличаться только тестируемым параметром. В нашем случае это были разные сайты.
2. На аккаунте, в котором настроены кампании, нужно создать Эксперимент в Аудиториях.
3. Далее нужно задать распределение трафика между кампаниями в Эксперименте.
4. И, наконец, привязать к эксперименту нужный счетчик Яндекс.Метрики.

Результаты можно оценить стандартными средствами Яндекс.Метрики:

 

Пример отчета:

Отчеты → Стандартные отчеты ? Источники ? Директ, эксперименты. 

Оказалось, что прав был клиент — простые лендинги, которые мы изначально брать отказывались и не верили что с них могут быть заявки, конвертируют в разы лучше, чем большие полноценные сайты.  По результатам теста мы убрали два неэффективных дополнительных сайта, оставили основной сайт и лендинги с формами. Как итог — всегда надо все тестировать. Алина Зырянова, руководитель отдела контекстной рекламы©

Сократили количество сайтов в работе с 5 до 3.

nov-svet.ru,  dom.nov-svet.ru,  ns92.ru,  lp.ns92.ru,  proekt.ns92.ru 

Стоит сказать, что для проведения «честного» эксперимента, конечно, необходимо проверять данные на статистическую значимость и любые выводы делать только после накопления достаточного количества целевых действий.  Яндекс рекомендует запускать Эксперименты по кампаниям, которые приносят не менее 200 конверсий в месяц, но далеко не каждый проект имеет достаточный объем трафика и лидов. Поэтому мы практикуем проведение экспериментов даже на тех проектах, где объем данных небольшой.  В Эксперименте по «Новому свету» мы собирали данные только по поиску в течение недели — их было очевидно меньше, чем рекомендует Яндекс. Однако часто даже на маленьком объеме данных можно заметить какие-то интересные тенденции или поведенческие особенности. Дмитрий Сокерин, джедай©

Настройка сквозной аналитики — что может пойти не так

Сразу скажем, что мы не смогли решить проблемы с коллтрекингом в Крыму и передачей заявок в AmoCRM клиента. 

Почему мы все равно решили взяться за задачу? Все просто — в малоэтажном строительстве нужно не только считать заявки, но и оценивать их качество.

Пример распространенного сценария: Человек звонит в компанию, узнает, из какого материала ему лучше строить, приценивается. Где-то полгода думает, готов ли он строиться. Если готов, еще полгода копит деньги или планирует финансы. Если экономика сошлась, возвращается на рынок и начинает искать исполнителя. Технически, такой звонок — не лид. Некачественных заявок в общей массе может быть 50%, а то и больше, но стратегические решения по кампаниям нужно принимать на основании данных о тех лидах, которые потенциально могут привести к продаже. И тут не обойтись без сквозной аналитики и CRM. Маргарита Соломинина, руководитель проекта©

Под спойлерами ниже рассказываем о возникших проблемах и попытках с ними разобраться.

Ни один сервис коллтрекинга не предоставляет крымских номеров

Подключать российские номера — не выход, потому что роуминг. Это неудобно для клиентов. 

Мы договорились о покупке крымских номеров напрямую у МТС. Из «большой четверки» в Крыму хоть как-то работают только они. 

Беда пришла со стороны Roistat. Их менеджеры сказали, что нет технической возможности использовать номера МТС. https://prnt.sc/obxsoz  

Планом Б был сервис PhoneTrack. Он скрывает часть номера таким образом, чтобы нужно было кликнуть по нему для просмотра и совершения звонка. Таким образом мы получаем целевое действие, которое можно считать и связывать с источником трафика.

Вот так это выглядит:

Сначала клиент согласовал нам подключение PhoneTrack. А через 1,5 недели изменил решение, предполагая, что скрытие номера может раздражать потенциальных покупателей. 

Был еще план С — промокоды от Ройстата. Сервис работает таким образом: на сайте отображается номер визита, который хранится в cookie roistat_visit. С его помощью можно соотнести визит клиента на сайт с его звонком. Для этого менеджер должен запросить у клиента промокод в ходе разговора и внести в специальное поле:

План С тоже не сработал: клиент не согласовал его из-за опасений, что это усложнит работу менеджеров.

Не все движки позволяют передавать в CRM заявки через форму на сайте

Основной сайт клиента сделан на Битриксе, который можно интегрировать с популярными CRM и системами веб-аналитики. Мы без проблем настроили передачу заявок с этого сайта в AmoCRM.

С лендингами возникла проблема, к которой мы не были готовы. Все они сделаны на малоизвестном конструкторе Ex-In, а для него готовой интеграции у AmoCRM нет. 

Варианты решения: самостоятельно написать интеграцию или перенести сайты на дружественный CRM движок.

Первый вариант плох: сайт на неизвестном конструкторе сложно доработать или интегрировать с CRM, системой веб-аналитики. Перенести лендинг проще. Мы предложили клиенту переехать на конструктор Тильда, который можно без проблем интегрировать с Amo. На момент публикации кейса этот вопрос обсуждается. 

Подключили Roistat на 25% мощности

Решили работать с теми данными, которые можем собрать. Дополнительно настроили сквозную аналитику: она пригодится и на будущее.

Сейчас заявки с отметкой об источнике попадают в AmoCRM автоматически, через форму с основного сайта. Все звонки и заявки с лендингов менеджеры заносят в CRM руками, без указания источника.

В категорию «сделки, созданные самостоятельно» в Roistat«е попадут 80–90% обращений:

 

Мы надеемся договориться с клиентом и решить проблему с лендингами. Ситуация с коллтрекингом в Крыму по-прежнему туманна.

Оптимизация кампаний с использованием данных CRM

Разделили заявки по теплоте в AmoCRM 

Вот как это работает:

Менеджер клиента отмечает в Amo мусорные, холодные, теплые и горячие лиды — в зависимости от готовности клиента заказать услугу. Общая сумма холодных, теплых и горячих заявок обозначается как «заявки в работе».

Эта информация подгружается в Roistat:

Мы анализируем статистику и принимаем решения, например:  

• На поиске выносим фразы, которые приносят горячие и теплые лиды, в отдельные кампании и повышаем для них ставки.
• Если какие-то фразы или кампании приносят мусорные заявки — отключаем их.
• Если есть фразы или кампании, которые приводят больше холодных лидов, думаем над оффером вместе с клиентом. 

Я бы хотела кратко объяснить нашу классификацию лидов по теплоте на примерах: мусорная заявка — клиента интересует строительство дома из материала, с которым «Новый свет» не работает; холодная заявка — клиент уточнил примерную цену и сказал, что пока обдумывает строительство на следующий год; теплая заявка — клиент планирует строиться в этом сезоне и сравнивает предложения нескольких компаний; горячая заявка — клиент настроен на сотрудничество и запросил детальную смету, чтобы принять окончательное решение. Маргарита Соломинина, руководитель проекта©

Статистика с таким делением заявок за вторую неделю декабря 2019:

Полная картина продаж помогла бы нам больше конвертировать горячих лидов, правильно распределять бюджет на рекламные кампании с учетом загруженности производства.

Выбрали лучшие изображения для текстово-графических объявлений в РСЯ

В октябре приняли решение разделить кампании в РСЯ по формату креативов. Так мы смогли отдельно оценивать эффективность баннерной рекламы и текстового-графических объявлений (ТГО).

Это было логично, потому что разные форматы решали разные задачи: ТГО больше про конверсию, а баннеры — про узнаваемость компании.

С помощью Яндекс.Экспериментов мы сравнили конверсию объявлений с изображением проектов, смоделированных на компьютере, и объявлений с фотографиями реальных объектов клиента.

Объявление с использованием компьютерной модели:

Объявление с фото реального объекта:

Разделили трафик между вариантами изображений и за месяц получили в РСЯ такой результат по газобетону:

	Изображение проекта	Реальное фото объекта
Расход, ?	25 381	32 622
Клики	2 614	3 607
Цена клика, ?	9,7	9
Заявки в работе	35	36
Цена заявки в работе, ?	725	906

По фото реального объекта мы получили больше кликов по меньшей цене. Однако эффективность варианта с изображением проекта оказалась выше: заявки в работе стоили дешевле. Решили отказаться от использования реальных фотографий в креативах.

Перенесли баннеры в медийку, чтобы считать post-view конверсии в Яндекс.Метрике для этого типа рекламы 

Подробно про учет post-view и оценку влияния баннеров мы рассказали в отдельном материале. Здесь дадим краткую выжимку.

Только когда мы выделили баннеры в РСЯ в отдельные кампании, их низкая эффективность стала бросаться в глаза:

	Баннеры в РСЯ	Все кампании
Расход, ?	8 739	165 526
Заявки	5	185
Цена заявки, ?	1 748	894

Статистика за октябрь

Баннеры не давали прямой конверсии, но хорошо работали на узнаваемость компании. Поэтому отключать их не стали. Оставалось только посчитать конверсию тех лидов, которые уже видели баннер.

Использовали Яндекс.Метрику для медийной рекламы. Инструмент вышел в открытую бета-версию 6 декабря 2019 года, и мы сразу взялись за тестирование, потому что в нем был доступен учет post-view конверсий.

Как проходил тест:

1. Перенесли кампании из РСЯ в медику, так как Метрика интегрируется только с ней.
2. Подключили Яндекс.Метрику для медийной рекламы. 
3. Протестировали медийные кампании по трем группам ключевых фраз: «каменные дома», «проектирование», «дома без указания материала».

К концу декабря получили данные:

Результаты за 8 месяцев
Медийная реклама участвовала в 60 конверсиях, что доказывает ее эффективность.

С февраля 2020 года мы укладываемся в KPI клиента и приводим заявки дешевле 1000?. Количество заявок и стоимость колеблются, так как зимой в тематике малоэтажного строительства сезонный спад.

Перейти на сайт

Полный текст статьи читайте на CMS Magazine