Продвижение доставки Додо в Москве: карты, деньги, рост дохода на 8659%
ЗаказчикЗаказчик: Додо Пицца — Международная сеть пиццерий.ЗадачаЦелью было кратное увеличение количества заказов онлайн при снижении стоимости целевого действия.
Вводная задача от заказчика, проблематика, цели
Когда в агентство «Блондинка.Ру» обратился клиент «Додо Пицца», мы знали, что ему предложить. У нас уже были кейсы по контекстной рекламе доставки еды, поэтому нам не составило труда выбрать эффективную стратегию и воплотить ее в жизнь. Проблемы начались позже, с ростом сети пиццерий и усилением конкуренции на рынке. Привычные инструменты больше не работали, нужно было искать новые, нетривиальные пути…
Описание реализации кейса и творческого пути по поиску оптимального решения
Для выполнения задачи мы сделали следующее:
- создали два аккаунта — первый для брендовых запросов, второй для остальных;
- собрали семантику: в аккаунт «Бренд» попали все ключевые фразы с упоминанием «Додо Пиццы»;, а в «Небренд» — запросы четырех типов: общие, целевые, промо и гео;
- проработали список минус-слов: в него вошли фразы с названиями улиц и районов, в которые не доставлялась пицца из продвигаемых ресторанов, а также слова, не приносящие конверсий («фото», «рецепты»);
- написали объявления для каждого ключевого слова, так как знали, что использование запроса в заголовках/текстах позволяет снизить СРА.
- отслеживали статусы ключевых слов и объединяли в группы низкочастотные запросы, по которым было мало показов;
- в коммуникациях делали акцент на вкусовых качествах пиццы: использовали прилагательные «сочная», «аппетитная», «горячая» и «вкусная»;
- добавляли акционные ротации: в период действия акций размещали дополнительные объявления с промокодами и описанием спецпредложений;
- для геозапросов включали название локации в заголовок;
- задействовали все возможности площадок: допссылки, расширения Google, уточнения, виртуальные визитки;
- настроили гиперлокальный таргетинг — определили зоны доставки каждой пиццерии в «Полигонах» Яндекса и создали сегменты аудитории из тех, кто проживает и работает в полученной области.
Итоги теста и «сарафанное радио»
За первый месяц CPA удалось снизить в 2 раза. В результате нам доверили продвижение 9 новых пиццерий, а немного позже добавили еще 16 ресторанов.
«Блондинка.Ру» заработала хорошую репутацию в «Додо», и к нам стали обращаться другие франчайзи. Число партнеров росло. Мы владели эффективной стратегией, по которой собирались продвигать и остальные рестораны. Однако выяснилось, что старые методы в новых условиях неэффективны.
Проблема перетекания заказов
Первое время мы пробовали вести кампании так, как привыкли партнеры и как умели мы сами: для каждого франчайзи отдельно. Это казалось логичным, ведь сети были не только разделены по гео, обслуживая разные территории доставки, но и отличались акционными предложениями, рекламными бюджетами и KPI.
Наши копирайтеры создавали объявления под каждого партнера; мы запускали и оптимизировали кампании, но вскоре столкнулись с явлением перетекания заказов. Суть проблемы в том, что пользователь мог перейти на общий сайт «Додо Пиццы» по объявлению от одной пиццерии и сделать заказ, который попадет в другую пиццерию. То есть расходы на рекламу оплачены одним юрлицом, а доход получен другим. Контролировать этот процесс мы на своей стороне не могли.
Есть несколько вариантов работы с распределенными клиентами:
- «общий котел». Обычно в подобной ситуации формируется единый рекламный бюджет: все партнеры скидываются в равных долях, и на полученную сумму запускается одна кампания. Это простой выход для агентства, но невыгодный для клиентов, ведь распределение заказов происходит неравномерно, и в итоге одни юрлица будут переплачивать, а другие получать «бесплатные» заказы. Поэтому мы от данного способа отказались;
- гиперлокальный таргетинг. Этот инструмент Яндекса как раз предназначен для разделения показов по точным местоположениям малого радиуса. Мы потратили немало ресурсов на создание полигонов, но, к сожалению, технология оказалась неэффективной, и проблема сохранилась;
- «Альянс» и постоплата. Наконец решение было найдено: нужно было объединить франшизы Москвы и Московской области в «Альянс», запустить на всех единую кампанию, а в конце месяца считать заказы, полученные каждой пиццерией, и таким способом определять, сколько должен за рекламу каждый партнер. В этой схеме выигрывали все: мы управляли общей РК, а франчайзи оплачивали только фактически полученные заказы, не переплачивая за рекламу, конверсии от которой ушли в другие пиццерии.
Проблема высокой конкуренции
Доставка пиццы в Москве — рынок с высокой конкуренцией. Недостаточно просто вписать ключевой запрос с заголовок и упомянуть акцию. Нужно искать подход к целевой аудитории и показывать подходящее конкретному пользователю объявление в правильный момент. Но как узнать, кто скрывается за запросом «доставка пиццы», и какая коммуникация ему больше подойдет?
На помощь приходят автоматические стратегии. Используя информацию о каждом пользователе, опираясь на его поведение и предпочтения, система сама определяет, какое объявление ему показать. Нашей задачей было обеспечить системе выбор: создать несколько вариантов объявлений, рассчитанных на разные группы целевой аудитории.
Так, для категории лояльных пользователей наличие контекстной рекламы в поиске неважно: они вводят название бренда и переходят на сайт по объявлению или ссылке из органической выдачи.
«Экономные» обращают внимание на цену и, вероятнее всего, выберут то предложение, которое покажется им наиболее выгодным. Чтобы заинтересовать эту группу аудитории, нужно рассказать про привлекательные предложения, предложить промокод.
«Именинники» планируют большой заказ на компанию друзей или коллег, для вечеринки или корпоратива, поэтому начинают выбирать пиццерию заранее, подробно изучая условия доставки, цены и отзывы.
«Голодные» готовы сделать заказ прямо сейчас, и для них не играет большой роли ни бренд, ни стоимость.
Исходя из потребностей каждой группы, мы создавали объявления с разными акцентами, а система выбирала, кому какую рекламу показать.
Автостратегия — это не только выбор наиболее выигрышного объявления. Предполагая высокую вероятность конверсии, система может повысить ставку и побороться за пользователя, склонного совершить заказ. Таким образом, автоматическое управление позволяет получать больше заказов за меньшие деньги.
Но и здесь есть нюанс. По опыту мы знаем, что автостратегии Яндекса эффективны не в 100% случаев. Поэтому в вопросе выбора стратегии мы придерживаемся следующего алгоритма:
- начинаем с ручного управления, собираем статистику;
- затем проводим А/Б-тестирование, по результатам которого принимаем решение о переходе на автоматику;
- после перехода внимательно следим за показателями, контролируя работу алгоритмов.
В кампаниях «Додо» автостратегии показали высокие результаты, и большинство франшиз было переведено на автоматическое управление. Это снизило СРА, а рабочей группе сэкономило около 15% времени.
Результаты сотрудничества
— расширение сотрудничества с 4 до 100+ пиццерий,
— снижение CPO в 3,42 раза,
— рост дохода составил 8 659%,
— число онлайн-заказов пиццы увеличилось на 26 746%,
— доля рекламных расходов (ДРР) понизилась в 3,25 раза.
Антон Хрипко, руководитель группы, Блондинка.Ру
«Мы вели 3 франшизы, когда придумали «Альянс», но для реализации схемы необходимо было объединить хотя бы 30% московских ресторанов. Мы вышли с предложением к клиенту, и он его одобрил, ведь «Альянс» был выгоден для всех, а мы успели зарекомендовать себя с лучшей стороны.»
Маргарита Кудрявцева, маркетолог корпоративной сети, Додо Пицца
«Благодаря команде «Блондинке» мы получали заказы с общих запросов. Эти клиенты выбирали нас из огромного числа конкурентов! Сейчас мы продолжаем оптимизации текущих кампаний и тестируем новые каналы: видео и UAC.»
Заключение
За год «Блондинка.Ру» значительно расширила партнерство с «Додо». К осени 2020 г. мы отвечаем за продвижение всех столичных ресторанов и нескольких региональных франшиз, также продвинули новую пиццу с помощью видеорекламы и даже написали об этом еще один кейс.
Перейти на сайт
Полный текст статьи читайте на CMS Magazine
