10010 заявок по цене 146 рублей для детской киношколы с бюджетом на маркетинг 1,46 млн рублей

В ноябре 2019 года к нам обратился заказчик - детская киношкола Ералаш. Клиента не удовлетворяли результаты предыдущего подрядчика и высокая стоимость работ по ведению рекламных кампаний и групп в соцсетях.

Заказчик поставил следующую задачу: закрыть зимний набор на обучение в 17 городах России. Работать предстояло с платным трафиком в 4 каналах: Яндекс.Директ, Вконтакте, Facebook, Instagram.

Рекламу предстояло показывать 10 недель: с декабря по февраль. В процессе запуска увеличили срок до 12 недель.

Максимальная цена лида (заявка через форму Вконтакте, заявка на сайте): 200 рублей.

В отделе продаж на стороне клиента был установлен конечный KPI - не более 3000 рублей рекламного бюджета за заключенный и оплаченный договор. СPL в 200 рублей был рассчитан заказчиком исходя из конверсии лида в продажу, на основе опыта предыдущих запусков.

Дополнительной приятностью стало наличие статистики по прошлым запускам, которыми занимался другой подрядчик. Мы изучили статистику и получили ценную информацию: какая конверсия была по какому городу, какие объявления работали хорошо, какая была средняя стоимость заявки по каждому городу. Использовали эту информацию для выбора подходящих настроек рекламных кампаний.

У заказчика был многостраничный сайт. Для приёма трафика решили использовать страницу с контактами, а также формы заявок Вконтакте, которые были готовы с предыдущего запуска.

У заказчика была подключена CRM Битрикс. Клиент отказался выдавать доступы к CRM. Увы, так бывает. Сквозная аналитика отсутствовала, что доставило определённые неудобства в дальнейшем при подсчёте заявок и сведении данных в отчёт.

Бот WordPress перенаправлял данные по каждой заявке (город, имя, email, телефон, комментарии, UTM-метки, URL) из контактной формы напрямую в почтовый ящик.

Заявки из форм Вконтакте считали вручную.

Еженедельную отчётность по рекламным площадкам вели в отдельном файле Google Sheets.

На рекламный бюджет заказчик выделил: 1,46 млн рублей

Маркетолог заказчика распределила бюджет по 17 городам и 4 каналам. Распределение было неравномерным и основывалось на результатах прошлой рекламной кампании. Например, рекламу на Facebook было решено показывать только в 6 городах, тогда как Instagram - на все 17.

Бюджет был распределён по площадкам таким образом:

Вконтакте - 498000 руб.

Яндекс.Директ - 364000 руб.

Facebook - 176000 руб.

Instagram - 422000 руб.

Первые 3 недели мы занимались подготовкой запуска:

Совместно с маркетологом заказчика провели мозговой штурм, определились, какая нам нужна аудитория.

Спарсили аудитории в Таргетхантере для Вконтакте.

Собрали ключевые слова для Яндекс.Директа.

Разработали единый стандарт UTM-меток под весь проект.

Написали тексты объявлений (задачу по написанию текстов для промопостов взял заказчик, мы подготовили по этой задаче подробное техзадание).

Подготовили подробное техзадание для дизайнера заказчика на отрисовку рекламных креативов.

Загрузили рекламные креативы в кабинеты.

Загрузили аудитории из Таргетхантера в списки ретаргетинга Вконтакте.

Настроили отдельные рекламные кампании под каждый город.

Распределили бюджеты по каждому городу согласно медиаплану.

Задали ставки на рекламном аукционе.

Указали время работы рекламы под каждый часовой пояс (от Калининграда до Хабаровска), с 7 утра до часу ночи по местному времени.

Загрузили список минус-слов.

Для каждого объявления в каждом городе настроили Яндекс.Визитку с указанием названия компании, номера телефона, адреса.

...

Чтобы заранее ограничить перерасход бюджета, выставили в рекламном кабинете дневные лимиты по каждому городу. Минимальный дневной лимит, который можно было выставить в Яндексе для каждой рекламной кампании: 300 рублей. Соответственно, получилось минимум по 600 рублей на каждый город.

Всю работу по заливке рекламных кампаний вели через Директ.Коммандер, благодаря чему сэкономили немало времени на автоматизации рутинных операций на больших объёмах загружаемых данных.

...

В Яндекс.Директе настроили поисковые объявления, текстово-графические объявления и баннеры. Общее количество ключей - немного больше 200, учитывая вариации под гео.

Всего было настроено по 2 кампании на каждый город:

для показа в поиске Яндекса (текстовые объявления)

для показа в Рекламной Сети Яндекса (текстово-графические объявления).

Для показов на Поиске Яндекса выбрали стратегию:

Только на поиске, ручное управление ставками с оптимизацией.

Для показов в Рекламной Сети Яндекса выбрали стратегию:

Только в сетях, ручное управление ставками с оптимизацией.

...

Для показов в социальных сетях мы решили сделать 2 варианта рекламных креативов до запуска, чтобы в процессе ведения больше не возвращаться к дизайну. Также запланировали А/В-тест по типам объявлений:

промопосты-лонгриды,

короткие промопосты с картинкой,

промопосты с видео,

сторис,

и по типам аудитории:

родители с детьми, активные участники интернет-магазинов детских товаров (Facebook/Instagram),

аудитории родителей, собранные в Таргетхантере, и аудитории по интересам (Вконтакте).

Кампании сегментировали по названию города, а также по типу контента, чтобы их было удобно тестировать, массово останавливать и запускать.

...

Мы изначально настояли на том, чтобы собирать в ходе ведения рекламной кампании как можно больше данных, чтобы можно было анализировать результаты и принимать тактические решения на ходу. UTM-меток получилось очень много. Под каждый тип объявления был задан свой параметр. Наши метки передавали следующую информацию:.

тип источника (Яндекс, Вконтакте, Facebook, Instagram),

название кампании, которое содержало аббревиатуру города, дату запуска и тип канала трафика,

тип контента (промопосты-лонгриды, короткие промопосты с картинкой, промопосты с видео, сторис, баннеры),

тип аудитории.

Для массового копирования и заливки кампаний Вконтакте использовали PostMonitor. Рекомендуем сервис, это хороший инструмент по автоматизации рутинных операций.

Впрочем, одну задачу решить в PostMonitor не удалось. Рекламу Вконтакте на разные города клиент просил запускать из-под разных сообществ, созданных специально под каждый город.

Мы обнаружили, что в процессе массового копирования объявлений в PostMonitor сообщество, из-под которого рекламируешься, поменять было нельзя, так что дальше копировали вручную. Отправили пожелания разработчикам сервиса. Ответили нам оперативно, что весьма порадовало. Поддержка сервиса ответила, что их команда разработки включит наши предложения в список доработок.

...

Подготовка рекламных кампаний для 17 городов оказалась весьма трудоёмким делом, которое потребовало много времени.

25 декабря мы решили запустить рекламу в Яндексе и Вконтакте на 2 города, чтобы протестировать работу рекламы и скорректировать возможные огрехи или недочёты, а 5 января - запустить всё остальное.

Статистику по первому запуску мы собирали около двух недель, сначала по двум городам и только в Яндексе и Вконтакте, а 5 января подключили оставшиеся города и каналы. Запуск пришёлся на последнюю неделю перед Новым годом и Новогодние каникулы.

В процессе открутки тестового бюджета лиды получались чересчур дорогими. Их стоимость колебалась в рамках 200-2000 рублей. Например, 30 декабря из Яндекс.Директа мы получили 5 лидов по 200 рублей каждый, а 31 декабря вообще ни одного.

Средняя цена клика в Яндекс.Директе с 1 по 2 неделю упала с 15,13 до 9,33 рубля, тогда как средняя стоимость заявки выросла в 3 раза: в первую неделю (с 25 по 29 декабря) согласно статистике она составила 1006,15 р. Во вторую неделю (с 30 декабря по 5 января) уже 1966,84 р.

В конце декабря/начале января заказчик инициировал переезд проекта в Битрикс. После Нового года письма с заявками перестали приходить нам на почту, что сделало процесс подсчёта CPL ещё более неудобным: нам приходилось запрашивать у заказчика скриншоты с данными по заявкам. Около половины ключевых слов, информацию по которым отдавала реклама, Битрикс распознать не смог.

...

9 января мы временно остановили всю рекламу, и мы углубились в аналитику с целью найти способ оптимизировать расходы и выйти на требуемый KPI в 200 рублей за заявку.

В результате анализа выяснилось много интересного.

Женщины реагировали на нашу рекламу в 3 раза лучше, поэтому было решено остановить рекламу на мужскую аудиторию и показываться только на женщин.

Больше всего заявок Вконтакте дал формат "короткий текст + видео + кнопка" с аудиторией по интересам: женщины с детьми 7-12 лет. Получили среднюю цену заявки 335,15 рублей, что было сильно ниже показателя из Яндекс.Директа, но всё равно дороже KPI в 200 рублей. Мы скорректировали текст и формат объявлений: добавили эмоджи, триггерные элементы текста выделили большими буквами и добавили кнопку "Записаться". Перераспределили бюджеты на этот тип объявлений.

...

С 25 по 28 декабря на одном из городов протестировали с небольшим бюджетом конверсию в зависимости от режима показов. Реклама крутилась с 7 утра до 1 ч ночи без выходных. В результате выяснилось, что заявки приходят преимущественно в вечерние часы, когда люди едут с работы домой и могут уделить время интернет-сёрфингу. Режим показов был скорректирован: с 17 ч до 1 ч ночи без выходных. Мы исходили из соображений, что рекламный бюджет на каждый город ограничен и логично показывать рекламу в то время, когда больше всего вероятность получить заявки.

Реклама в сторис набрала высокий CTR, но лидов не дала. Решено было её отключить совсем.

Помимо манипуляций с рекламой мы решили заодно проверить, насколько сайт влияет на конверсию. И это было верное направление мысли. Мы измерили скорость работы сайта заказчика в сервисе https://developers.google.com/speed/pagespeed/insights/. Получили неожиданные результаты: десктопная версия сайта набрала всего 7 баллов из 100, а мобильная – 0 из 100.

Юзабилити сайта было из рук вон. Мы просмотрели визиты в Вебвизоре и увидели, как один пользователь не мог целую минуту справиться с капчей, а другой пользователь не мог попасть, куда хотел, он кликал по ссылке в подвале сайта на группу Вконтакте, но ссылка не работала.

...

Из самых критичных моментов, негативно повлиявших на конверсию, нам виделся именно сайт, который медленно работал и имел плохое юзабилити.

Мы расписали подробное техзадание для программиста по улучшению юзабилити, но решили сперва поинтересоваться, есть ли у клиента уже готовая посадочная страница, чтобы перенаправить туда трафик. Времени у нас было в обрез, а доработки сильно тормозили процесс. В условиях жёстких дедлайнов всегда приходится, в первую очередь, оперировать тем, что имеешь. У заказчика уже имелся лендинг, который быстренько доработали. Мы запустили рекламу на лендинг, и конверсия тут же подскочила вверх. В первые дни повторного запуска получили такой шквал заявок, что отдел продаж перестал справляться с их обработкой.

Была ещё гипотеза, что часть заявок не попадает в CRM из-за некорректной интеграции с сайтом. Мы её проверили, и она оказалась несостоятельной.

Плюсом попросили заказчика вновь подключить отправку писем с заявками для удобства подсчёта CPL, поскольку прямых доступов в Битрикс нам, увы, не предоставили.

CPL (Cost Per Lead) – это средняя стоимость лида.

Напомним, что все данные по каждому лиду, учитывая UTM, высылались ботом из контактной формы WordPress на почтовый ящик.

Чтобы была возможность быстро свести данные по каждой метке UTM, посчитать количество заявок и их среднюю стоимость, предстояло решить следующую задачу:

выгрузить все данные писем из почты в Excel,

свести в Excel данные по расходам из рекламных кабинетов с данными из почты.

Мы использовали почтовый клиент Mozilla Thunderbird и аддон ImportExportTools.

Подключились к почте и выгрузили все данные писем в CSV: Клик ПКМ > Сохранить выделенные сообщения > Таблица CSV.

...

Письма были очень тяжёлые, так что выгружали их поэтапно, примерно по 2000 писем в одну таблицу. Если пробовали больше, то почтовый клиент начинал тупить и зависал на середине операции.

У нас получилось две Excel-таблицы, которые мы свели в одну. Теперь при помощи фильтра по UTM мы могли определить количество заявок по конкретному каналу, например, сколько заявок и по какой цене принёс Facebook. Этим способом можно быстро отфильтровать данные по UTM в разрезе всей рекламной кампании, но скрупулёзная фильтрация данных, например, в разрезе каждой недели потребует много ручной работы. Поэтому настоятельно рекомендуем каждому клиенту подключать сквозную аналитику.

Для расчёта CPL в разрезе конкретного периода (например, первого месяца), мы пользовались командой Найти: последовательно проверяли все нужные даты и вручную складывали данные по этим датам.

Таким образом, смогли вычислить количество заявок по каждому каналу.

Данные по расходам мы скопировали из рекламных кабинетов в Excel вручную и применили простую формулу расчёта CPL. Задача была решена.

Реклама приносила лиды в скорректированном режиме до конца февраля. Мы продлили её работу ещё на 2 недели, чтобы компенсировать простой в январе.

Средняя стоимость лида упала по отдельным городам до 81 рубля. В целом CPL держался в диапазоне 80-220 рублей (сильно зависело от города). В отдельные периоды мы получали лиды даже по 60-70 рублей. Вконтакте побил рекорд по количеству заявок, и они получились дешевле, потому что мы собирали их сразу в форму, минуя сайт. Чем меньше звеньев в цепочке - тем выше конверсия.

Всего за 12 недель работы рекламной кампании мы получили:

2387 заявок из Instagram,

308 заявок из Facebook,

6504 заявки из Вконтакте,

811 заявок из Яндекс.Директ.

Итого мы потратили на рекламу 1460000 рублей и получили 10010 лидов со средней стоимостью лида - 146 рублей.