Увеличили количество заявок на доставку еды в условиях перегретого аукциона

ЗаказчикФедеральная сеть ресторанов Своя Компания.ЗадачаВ контекстной рекламе: ежемесячно выполнять план по лидам и снижать стоимость заявки. Также необходимо было настроить триггерные рассылки, чтобы подогревать подписчиков и стимулировать к заказу.

Города: Екатеринбург, Челябинск, Уфа.

Особенности проекта

1. Высокая конкуренция и перегретый аукцион в контекстной рекламе по запросам, связанным с доставкой еды, суши, роллов, пиццы и прочих горячих блюд.

2. На проекте мы не использовали витальные запросы (запросы с упоминанием бренда). Заказы с этих запросов ресторан собирал с органической выдачи.

Проделанные работы

Запустили рекламу на Поиске

1. Собрали семантику

Собрали ключевые фразы и разбили по группам. Мы получили 14 групп: суши, еда в офис, обеды, заказ еды и. т. д. Во фразах использовали транзакционные маркеры по типу «доставка», «заказать», «заказ» и фразы, связанные с доставкой «на дом», «домой», «в офис». Везде использовали название городов.

Таким образом мы получили запросы, которые приводят самую горячую аудиторию.

На старте мы попробовали запустить РК без названий городов — топонимов, но она сработала неэффективно. Так, в Челябинске на старте проекта кампания с топонимами приводила лиды по стоимости 190 рублей. А кампания без топонимов привела всего 1 лид за 1400 рублей. Поэтому кампанию без топонимов мы отключили и больше на проекте не использовали.

f08bccb711883ea7f6658df344856c46.png

 Объявление для запросов, связанных с доставкой еды.

2. Отсекли нецелевую аудиторию

Мы не хотели, чтобы наши объявления показывались нецелевой аудитории. Для этого мы настроили минус-слова. В минус-слова мы записали названия ресторанов и нецелевые запросы по типу «открыть доставку еды в Екб» и т. д. Также мы отсекли несовершеннолетнюю аудиторию, потому что по ним было много показов, но мало конверсий, и стоимость лида получалась высокой.

3. Установили время показа с 8:00 до 23:00

Изначально реклама была настроена на круглосуточный показ рекламы. Но статистика по конверсиям показала, что пользователи начинают делать предзаказы с 8 утра и заканчивают в одиннадцать вечера. Поэтому настроили время показа рекламы с 8:00 до 23:00.

4. Скорректировали ставки

На тех, кто уже совершил заказ в нашем ресторане, мы сделали корректировку ставки + 30%, так как эти пользователи с наибольшей вероятностью повторят заказ. 

Сделали корректировку минус 30% на всех мужчин, так как мужчины заказывали намного меньше, чем женщины, и конверсия по ним была дороже.

5. Настроили стратегии в Яндекс.Директ

Сначала мы запустили рекламу с ручной стратегией назначения ставок. Это необходимо для того, чтобы набрать статистику по кликам и конверсиям.

Спрос на доставку еды на Поиске высокий, поэтому статистику мы собрали быстро — за три дня. 

Далее мы включили автостратегию «Оптимизация конверсий».

Стратегия «Оптимизация конверсий» стремится увеличить долю кликов по тем объявлениям и ключевым фразам, которые чаще других приводят к целевому действию на сайте. При такой стратегии мы платили за клики.

Эта стратегия позволила нам удерживать и постепенно снижать плановую стоимость конверсии.

Через три месяца стоимость конверсии стала расти, и в ноябре мы решили перевести кампании на модель оплаты за результат.

На этом и на других проектах мы заметили, что автостратегии могут выгорать и стоимость лида начинает расти. Изменение стратегии помогает избежать этого.

За конверсию мы взяли достижение e-commerce цели «Заказ на сайте».

Эта стратегия позволила уже в ноябре снизить стоимость лида на 37%. Мы получили больше лидов при меньшем бюджете.

6. Анализировали и оптимизировали кампании, отключали неэффективные запросы

Из 14 групп мы в итоге оставили всего 7 групп.

2a2672ce15c9d2771539e1f273aadf4d.jpg

Самыми эффективными группами оказались те, что связаны с заказом еды и доставкой еды. Они расходовали ~ 90% рекламного бюджета и приносили самые дешевые лиды. Конверсия с этих объявлений составляла от 68 до 78%. Этому способствовала хорошая узнаваемость бренда «Своя Компания».

c356f710bcf89a39a1c3d8168f50cd4c.jpg

В Екатеринбурге эти группы давали лиды по 110 рублей без НДС в среднем:

672385593acd50fdfa81026e4c7fe1b0.jpg

Остальные группы приносили меньше трафика, а стоимость лида с них была дороже.

Например, стоимость лидов с запросов «заказ еды» была меньше в 2 раза, чем с запросов группы пицца или роллы. Мы связываем это с тем, что по запросам «пицца/роллы» люди ищут узкоспециализированную кухню.

Запустили рекламу на ретаргетинговую аудиторию в рекламной сети Яндекса (РСЯ)

d0368f2b1fb22e69730f6071782125f7.jpg

В октябре и ноябре мы запустили ретаргетинговые кампании в РСЯ. 

Показывали рекламу на площадках Яндекса тем пользователям, кто сделал заказ в ресторане более 10 дней назад. Таким образом мы вовремя напоминали пользователям о себе, и не тратили бюджет на тех, кто заказывает чаще, так как они совершат заказ и без рекламы.

РСЯ дала лиды по хорошей стоимости. В ноябре мы получили заявки по 160 рублей. За 2 месяца РСЯ принесло 25% дополнительных лидов. 

Результаты

1. Снизили стоимость лида из Яндекс. Директа до 229 при плановом CPL в 400 рублей.

5cc1ea9ff66cea86ced1ca323dd7d738.jpg

2. На второй месяц выполнили план по проекту и постоянно его перевыполняли.

752c21cbe35bd7cafbba1ceb73387151.jpg

3. Количество лидов выросло в 3 раза

6868b972741202b61650150fb218cb57.jpg

Email-маркетинг

Мы должны были решать следующие задачи:

  1. увеличивать базу подписчиков,

  2. настроить триггерные цепочки,

  3. подогревать подписчиков и стимулировать их к покупке.

У клиента на сайте уже был установлен сервис рассылки CarrotQuest.

При помощи cookie этот сервис получает данные о поведении пользователя из CRM или с сайта (имя, пол, возраст, время, когда был на сайте и как долго и т. д.). Эта информация помогает создавать персонализированные предложения пользователям.

Этапы

1. Собирали контакты новых посетителей сайта;

b817045c73da0747a32e01e5b3a0dfea.jpg

2. Настроили отправку Welcome-писем;

3. Настроили цепочку писем «возврат корзины»;

4fb01e9d735836b65c8c17d263d91132.jpg

4. Настроили отправку событийных писем (например, в день рождение) и писем с напоминанием, тем кто ранее совершал заказы;

5. Делали разовые рассылки большому количеству активных пользователей (например, рассказывали о заготовках и рассылали осенние спецпредложения).

Аналитика по рассылке

— В 5 раз увеличили количество отправленных сообщений

— Количество прочтений писем увеличилось в 2,8 раза, а количество перешедших по ссылкам увеличилось в 2,2 раза

Мы добились успеха в поставленных задачах, и ресторан начал получать дополнительные заказы.

Перейти на сайт

Полный текст статьи читайте на CMS Magazine