Кейс по контекстной рекламе - Как мы увеличили средний чек сделки

Совместно работаем с 2018 года. Тогда компания обратилась к нам за разработкой сайта, а позже подала заявку на ведение контекстной рекламы в Яндекс Директ.

Достаточно долгое время все рекламные кампании клиента были сегментированы по максимальному принципу — одно ключевое слово — одна группа объявлений. На то время такая структура рекламных кампаний была оправданной и эффективной.

В начале 2021 года совместно с клиентом мы глобально оценили результаты рекламных кампаний, провели аналитику настроек и убедились в том, что подобный подход дробления не эффективен на сегодняшний день - многие ключевые запросы ушли в статус "мало показов", из-за чего периодически приходилось объединять схожие по смыслу ключевые запросы в одну группу, или использовать параметры в ссылках {param1} и {param2}, что вносило некий хаос в структуру рекламных кампаний. Было принято решение менять подход в работе, структуру рекламного аккаунта и кампаний.

Цель работы

Изменить структуру рекламного аккаунта и кампаний, сделав их более управляемыми. Настроить и запустить новые рекламные кампании с целью увеличения посещаемости сайта, роста количества конверсий.

Что получил клиент?

Рост закрываемости сделок и увеличение среднего чека сделки через три месяца после проведенной оптимизации.

Чтобы добиться таких результатов, мы начали работу с более детального изучения ниши клиента и его целевой аудитории. Это основополагающий этап в работе, от которого наполовину зависел успех наших дальнейших действий.

Компания «Комплект Сервис» реализует специфичный товар - трубопроводную арматуру, задвижки и пневмооборудование. Эта продукция необходима для сложных инженерных систем и сооружений. Основной покупатель – юридические лица, владельцы бизнесов, директора и менеджеры компаний, занимающиеся закупками.

Все сегменты ЦА объединены одной потребностью – купить подходящий товар в нужном объеме. Поскольку продукция специфичная, ЦА обращает внимание на ассортимент и преимущества продавца. Для ЦА в лице юридических лиц мы подготовили ценностные предложения:

- Доставка по всей РФ.

- Счет за 10 минут.

- Отгрузка в день оплаты.

- Работа по ЭДО.

- Склад в МО

- Предоставление чертежей dvg, rfa

- Гарантия 1,5 года

Мы подготовили список УТП по итогам изучения конкурентов в нише Заказчика. Так получилось собрать базовые УТП и дополнить их преимуществами компании “Комплект-Сервис”.

Гипотеза 1: делаем упор на самые продаваемые товары

Мы изучили прошлые рекламные кампании и сформировали гипотезу, что приоритетные кампании должны соответствовать приоритетным товарам. Популярные категории товаров составляют большую часть продаж Заказчика. Вместе с «продуктами-локомотивами» часто покупают остальные, необходимые для ремонта и строительства товары.

Одновременно мы спрогнозировали основную сложность этой гипотезы. Большому количеству заявок помешает высокая конкуренция на рынке. Мы проанализировали цены на похожие товары у конкурентов и собрали разнообразные УТП, чтобы сделать свои предложения более выгодными.

Забегая наперед, отметим, что гипотеза сработала: стратегия «товаров-локомотивов» дала отличные результаты по росту заявок. Позже мы расширили список рекламируемых категорий и включили в кампании более маржинальные запросы.

Гипотеза 2: объединяем часть рекламных кампаний, чтобы помочь системе правильно распределить дневной бюджет

Когда мы только приступили к работе, аккаунт клиента насчитывал более 300 рекламных кампаний, из-за чего управлять им было почти невозможно. Например, направление «Шиберные задвижки» было разбито на несколько кампаний: по диаметру, по давлению, по типу присоединения, по типу управления и т.д. Даже система Яндекс.Директ распределяла дневной бюджет не так, как того требовали настройки кампаний.

На практике такое дробление кампаний мы посчитали излишним и малоэффективным. Ранее мы выполнили анализ и сегментацию ЦА, благодаря чему нашли основные сегменты аудитории и их потребности. Выстраивать логику рекламных кампаний нужно было только в соответствии с особенностями поведения аудитории и структурой сайта.

Чтобы помочь системе контекстной рекламы правильно распределять бюджет между кампаниями, мы укрупнили структуру аккаунта. Все кампании относящиеся к одному виду товара, мы объединили в одну кампанию. Внутри кампании сделали группы объявлений – по типу присоединения, типу управления, давлению, диаметру и т.д. Таким образом, сократили количество рекламных кампаний в три раза. Такое объединение рекламных кампаний помогло системе Яндекс.Директ распределять дневной бюджет так, как это нужно было нам. Следовательно, и показы объявлений нормализовались. Для Заказчика это означает, что его рекламные объявления стали показываться более стабильно и равномерно в течение дня, что позволило охватить больше потенциальных покупателей.

Гипотеза 3: часть пользователей ищут товары по артикулам

По итогам анализа ЦА и данных по поисковым запросам в Яндекс.Директе, мы выяснили, что часть пользователей ищет товары по артикулам, но в нашем случае для показа объявлений система побдирала более широкий брендовый запрос, что являлось менее релевантным. В нише Заказчика товары сложные и специфичные. Людям проще вбить в поисковую строку артикул, чем прописывать полное название и модель.

В тестовом режиме для одного из направлений мы проработали все варианты написания артикульных запросов, включая искусственно созданные запросы. Переписали объявления, сгруппировав запросы по смыслу. Для каждого артикула написали релевантные объявления с указанием артикула в заголовке объявления. В качестве целевого URL указали ссылку на конкретную карточку товара на сайте.

Детальная проработка артикульных запросов и показ по ним максимально релевантных объявлений позволил нам увеличить кликабельность объявлений на поиске и снизить показатель отказов. В дальнейшем это помогло оптимизировать расходы на рекламу.

Для запуска рекламной кампании мы подготовили несколько тысяч ключевых запросов и сотни минус-слов. Отсекли все нецелевые запросы, не связанные с бизнесом клиента. Большинство минус-слов касалось брендов и товаров, которых нет в ассортименте у Заказчика и не являются конкурентами в ценовом сегменте или по характеристикам. Дополнительно из кампании исключили с помощью минус-слов информационные ключи, вроде «пневмопривод зачем нужен», «задвижки шиберные это» и так далее.

Все собранные ключи использовали и для рекламных сетей Яндекса. Мы намеренно не использовали автотаргетинг в рекламной сети Яндекса, так как ранее он неэффективно себя показал в тематике клиента - приводил не целевых пользователей, которым нужна была “бытовая” запорная арматура.

Кампании в РСЯ настроили с оплатной за конверсию, так как прошлый опыт размещения в РСЯ показал не эффективный результат - конверсия лидов в сделки была очень низкой, а стоимость лида превышала среднюю стоимость лида на поиске.

Для прогрева аудитории, которой интересны услуги, настроили параметры ретаргетинга. Для этого собрали сегмент Яндекс.Метрики для запуска рекламной кампании: “Были на на сайте, но не оставили заявку и не позвонили”.

Сделали похожие сегменты аудитории (Look-a-like), чтобы расширить имеющийся пласт ЦА. Логика простая: чем больше мы получим целевых пользователей, тем больше будет заявок и продаж. Размещение на походую аудиторию проводим в РСЯ также с оплатой за конверсию

Перед разработкой креативов мы разработали несколько УТП об отличительных особенностях нашего клиента:

- Доставка по всей РФ.

- Счет за 10 минут.

- Отгрузка в день оплаты.

- Работа по ЭДО.

- Склад в МО

- и прочее.

На основе разработанных УТП подготовили объявления. В большинство креативов для поисковой рекламы в заголовок поместили название и модель товара, а также основное УТП – ”Доставка по всей России”.

Подготовили поисковые объявления для отсечения нецелевой аудитории – посетителей с низкой платежеспособностью. В текст креатива добавили указание минимальной стоимости заказа в размере 20 000 рублей. Так мы проверили гипотезу, что указание минимальной цены поможет отсечь нецелевую аудиторию и привлечь более платежеспособных посетителей на сайт.

Добавили картинки двух размеров в объявления кампаний в рекламной сети Яндекса, получив тем самым множество форматов текстово-графических объявлений.

Изучив статистику по прошлому периоду размещения, мы заметили ключевые слова, которые стабильно приносят конверсии. При этом не по всем из этих ключей было много трафика. Мы решили настроить систему управления ставками в К50 со следующей логикой:

- Находим ключи, по которым в течение трех месяцев фиксируется стабильное количество обращений.

- Обращения должны быть по средней стоимости, которая не превышает установленный KPI.

- Для таких слов устанавливаем ставки для показа объявлений на верхних позициях, не превышающие заданного среднего значения.

Мы предполагали, что такая логика позволит нам получать больше трафика по конверсионным ключевым словам и, как следствие, больше обращений.

Для более детального анализа рекламного размещения и понимания маржинальности каждой ключевой фразы, мы разработали систему сквозной аналитики на базе Power BI специально под задачи клиента. Благодаря системе сквозной аналитики уже через несколько месяцев работы мы поняли, что необходимо увеличить период оценки конверсионности ключа для стратегии назначения ставок. Для низкочастотных запросов периода в 3 месяца оказалось недостаточно.

Для оценки результатов рекламных кампаний мы использовали систему сквозной аналитики на базе Power BI, которую разработали ранее для нужд клиента.

Для построения системы сквозной аналитики мы использовали данные из систем аналитики – Метрики и Google Analytics, а также данные по расходам с рекламных площадок Яндекс.Директ и Google Ads. Для отслеживания действий пользователей на сайте настроили цели на все формы и чат, а также подключили коллтрекинг от CallTouch и email-трекинг от Alfa-Track для отслеживания звонков и писем. Дополнительно изучали данные по лидам, сделкам и выручке из CRM клиента. Для получения данных из CRM провели интеграцию с системной сквозной аналитики.

У нас получилось создать систему сквозной аналитики, заточенную под все нужды клиента: отслеживание показателей по всем источникам трафика, включая данные по лидам, сделкам и выручке.

Внесенные в рекламный аккаунт изменения нужны были для роста количества обращений. Но мы не достигли цели по увеличению количества обращений - обращений не стало больше, хотя показатели в рекламном кабинете немного изменились в лучшую сторону:

- CTR весной 2021 года не превышал 13%, но в июне вырос до 16,39%.

- Средняя позиция показа объявления и средняя позиция клика выросли.

- Процент отказов сократился с 37% до 27% за три месяца – с апреля по июнь.

- Глубина просмотра выросла с 1,22 до 1,32 страниц.

Показов и трафика стало меньше. Сократился рекламный расход и выросла средняя цена клика. Все это является логичным следствием переработки кампаний – мы расширили список минус-слов, поменяли стратегию назначения ставок и избавились от нецелевого трафика.

Общая статистика по поиску и сети:

Статистика по поиску:

Одновременно мы наблюдали в статистике, что лидов стало вдвое меньше, и обходиться они стали дороже. Но в нашем случае лиды – не самый важный показатель. Мы избавились от нецелевого трафика, а потому оставшиеся лиды стали лучше конвертироваться в сделки.

Если заглянуть в отчет сквозной аналитики, то мы увидим рост закрываемости сделок на 5,25% и увеличение среднего чека закрытой сделки всего за три месяца – с апреля по июнь. Это хорошая цифра для бизнеса Заказчика:

Март-апрель:

66 сделок

7,58% – закрываемость сделок.

Средний чек сделки – 93 568 рублей.

Май-июнь:

39 сделок

12,82% – закрываемость сделок.

Средний чек сделки – 248 974 рубля.