Снизить предполагаемую стоимость лида на 60% и получить ROI выше 902%
ЗаказчикИнтернет-магазин «Мебель фабрик» осуществляет доставку по Беларуси и реализует современную мебель фабричного производства: гостиные, прихожие, спальни, детскую мебель и многое другое.ЗадачаУвеличить количество обращений клиентов из контекстной рекламы в 2 раза и снизить стоимость лида до 3,5$.
Прежде чем перейти к описанию, как мы добились такого результата работы контекстной рекламы, обозначим некоторые ОСОБЕННОСТИ проекта:
Со слов клиента, предыдущий подрядчик уделял мало внимания работе рекламных кампаний. В целом, клиент не был доволен его работой, т.к. стоимость привлечения одного лида превышала 5$, а количество лидов не превышало 200 в месяц.
По результатам аудита рекламных кампаний стало ясно, что предыдущий подрядчик не контролировал стоимость обращения, плохо проработал ключевые слова, рекламные кампании и объявления. Отсутствовали работы, направленные на оптимизацию рекламных кампаний.
Что мы решили? Настроить контекстную рекламу заново, чтобы увеличить количество конверсий и сделать цену обращения приемлемой для заказчика. Для клиента одним из условий является масштабирование бизнеса, т.е., продвижение новых групп товаров через контекстную рекламу.
Какая ЗАДАЧА была поставлена перед агенством?
Увеличить количество обращений клиентов из контекстной рекламы в 2 раза и снизить стоимость лида до 3,5$.
Что важно: лидом считался уникальный заказ, оформленный через корзину или отправленная форма «перезвонить мне». Другие действия на сайте, например, просмотр страницы контактов или клик по телефону, лидом не считались.
В результате, мы:
- Изучили основных конкурентов, их ценовую политику и УТП конкурентов как в Минске, так и в регионах. Провели анализ спроса и предложения по каждой рекламируемой группе товаров.
- Разработали стратегию продвижения и ценообразования по каждому рекламируемому направлению.
- Согласовали и утвердили бюджет по каждой рекламной кампании.
- Проанализировали целевую аудиторию. В ходе анализа и управления рекламными кампаниями составили общий конверсионный портрет покупателя.
В результате чего получили целевой портрет покупателя:
• Возраст: 25–34 года
• Пол: женский
• География: областные центры РБ
• Интересы: мебель, ремонт, книги, товары для дома, товары для детей
• Конверсии по времени суток: 10.00–15.00
• Устройства: смартфоны
5. Установили цели для отслеживания конверсионных событий на сайте, подключили электронную коммерцию.
6. Для отслеживания совершенных звонков подключили сервис call-tracking.by.
7. Проработали текущие рекламные кампании:
• Собрали и сгруппировали ключевые слова, затем добавили их в различных типах соответствия, с фиксаций стоп-слов и словоформ для последующей оценки их эффективности.
• Рекламные кампании разделили по типу (поиск, сети, ремаркетинг) и региону показа для эффективности работы и грамотного распределения бюджета.
• Уделили внимание качеству проработки и релевантности объявлений.
• Подкорректировали рекламные кампании на основе целевого портрета покупателя.
• Добавили все возможные расширения и дополнения.
8. Созданы различные сегменты пользователей для ремаркетинга с целью персонализировать рекламные объявления в зависимости от разделов сайта.
Задействовали такие условия, как:
• посетили определенный раздел сайта
• просмотрели более 3-х карточек товара
• добавили товар в корзину, но не купили
• перешли к оформлению заказа, но не купили
• перешли на базы CRM
Каждый сегмент разделили на подсегменты в зависимости от количества дней после последнего визита, учли поведенческие показатели (отказы, время на сайте, глубина просмотра и др.). В приоритете были пользователи, которые посещали сайт менее 3 дней назад, вместо тех, кто был на сайте более 15 дней назад.
9. Использовали инструмент Look-alike на базы CRM и на наиболее эффективные сегменты пользователей.
10. Для привлечения пользователей в сетях использовали адаптивные, графические и текстово-графические объявления.
В итоге мы получили следующую структуру рекламных аккаунтов в Google Ads и Яндекс.Директ:
За рассматриваемый период были получены следующие результаты:
a) в Яндекс.Директ
- Показы (поиск / сети): 960 857 (133 385 / 827 472)
- Клики (поиск / сети): 33 878 (12 423 / 21 455)
- CTR (поиск / сети): 3,53% (9,31% / 2,59%)
- Расход (поиск / сети): 3720,17 BYN (3172,04 / 548,13)
- Ср. цена клика (поиск / сети): 0,11 BYN (0,26 / 0,03)
b) в Google Ads
- Показы (поиск / сети): 192 136 (44 629 /147 507)
- Клики (поиск / сети): 13 186 (12 154 / 1 032)
- CTR (поиск / сети): 6,86% (27,23% / 0,7%)
- Расход (поиск / сети): 2 204,15 USD (2 092,36 / 111,79)
- Ср. цена клика (поиск / сети): 0,17 USD (0,17 / 0,11)
c) Call-tracking
- Количество звонков: 3 830
- Количество уникальных звонков: 1 632
- Ср. число звонков в день: 42,56
- Ср. длительность звонка: 81,43 сек.
d) Яндекс.Метрика
- Количество покупок: 143
- Ср. чек: 162,61 BYN
- Количество запросов «Перезвонить мне»: 70
Итоговый результат
В результате ведения контекстной рекламы за 3 месяца получены следующие результаты:
Расход
- Расход в Яндекс.Директ: 3 720,17 BYN или 1 488,07 USD (Примечание: ср. курс 1$ = 2,5 BYN)
- Расход в Google Ads: 2 204,15 USD
Конверсии
- Количество звонков: 3 830
- Количество уникальных звонков: 1 632
- Количество оформленных заказов через сайт: 143
- Количество запросов «перезвоните мне»: 70
Показатели ценообразования
- Средняя цена клика (CPC): 0,08$
- Средняя цена за 1000 показов (CPM): 3,2$
- Средняя цена за лид (CPL): 2$
Показатели эффективности контекстной рекламы
Со слов клиента, средний процент конверсии из звонка в покупку составляет 25%.
• Количество покупок по уникальным звонкам: (1632+70)*25% = 426
• Количество оформленных заказов через сайт: 143
• Ср. чек (e-commerce): 162,61 BYN или 65,04 USD
• ROI = (доход от вложений — размер вложений) / размер вложений * 100% = 902,32%
• CPS (стоимость 1 оплаченного заказа с рекламных источников) = размер вложений / количество покупок= 6,49 USD
Подведем итоги?
За время рассматриваемого периода были протестированы различные стратегии продвижения и гипотезы для получения максимального результата, а именно:
- Сегментировали целевую аудиторию вплоть до того, с каких брендов мобильных устройств и браузеров пользователь заходит на сайт и совершает конверсию.
- Запустили отдельные рекламные кампании (РК) со своими ставками в ночное время. В утреннее время увеличивали приоритет показов для РК по условиям ремаркетинга.
- Тестировали различные варианты рекламных объявлений как на поиске, так и в сетях. На основе более эффективных объявлений строили новые объявления, а неэффективные отключались.
- Создали сегменты похожих пользователей (Look-alike) на основе готовых сегментов и баз CRM.
- Использовали таргетинг только на наиболее конверсионные площадки в КМС.
- Оптимизировали РК под конверсионные стратегии назначения ставок.
В результате проделанной работы были достигнуты следующие РЕЗУЛЬТАТЫ:
- Снижена средняя стоимость привлечения уникального лида c 5$ до 2$, или на 60%.
- Увеличено среднее количество уникальных лидов в месяц с 200 до 615, или на 307,5%.
- Эффективность контекстной рекламы (ROI) составляет 902,32%
- В конечном итоге клиент получает достаточное количество целевых лидов для дальнейшей обработки по приемлемой цене.
В дальнейшем планируется использование новых форматов рекламы (DSA, поисковой ремаркетинг, баннер на поиске и др.), таргетинг на новые аудитории и использование новых креативов.
Надеемся этот кейс оказался полезным и интересным для вас!
Полный текст статьи читайте на CMS Magazine
