Магия сквозной аналитики: продавал в убыток, а потом отключил половину рекламы и вырос втрое

Привет! Мы МАКО — агентство контекстной рекламы и продвижения на маркетплейсах с оплатой за результат. Продолжаем тему воронки продаж. В новом кейсе покажем, как оцифровать ее нижние уровни, которые клиент проходит после отправления заявки в отдел продаж. И расскажем, как эти данные помогли дистрибьютору теплого пола в 3 раза повысить продажи и в 8 раз снизить долю рекламных расходов.

Компания выполняет полный цикл услуг по проектированию, поставке и монтажу теплого пола. Работает с системами разных типов ― как водяными, так и электрическими. Как дистрибьютор и интегратор сотрудничает с большим пулом поставщиков, у которых закупает комплектующие и оборудование.

Аудитория включает как b2b, так и b2c-сегменты. Основные преимущества компании ― формирование комплексных предложений для оснащения объектов и качество услуг. Собственный отдел проектирования и монтажа позволяет выполнять заказы «под ключ» и давать гарантию на работы.

Компания запускала контекстную рекламу самостоятельно. Но заявки стоили 20 000 руб., ДРР достиг 56%, половина чеков были низкими. Рекламные расходы не окупались. Было непонятно, почему так происходит и где искать решение. Встал вопрос: имеет ли вообще смысл настраивать Яндекс Директ в этой тематике?

С такими мыслями руководители компании и обратились к нам.

Мы провели аудит рекламы и нашли критические ошибки:

— отсутствуют корректировки ставок;

— не отминусованы площадки в РСЯ, большой кусок рекламного бюджета съедают Яндекс Игры;

— выставлены цели с низкой ценой, которые только ломают логику алгоритмов;

— деньги тратятся на неэффективные форматы типа видео, а эффективные не масштабируют.

Быстро поняли, почему трудно просчитать эффективность рекламы: половина уровней воронки продаж были непрозрачны. Процессы в компании устроены так, что в CRM после получения заявки проходит еще четыре этапа:

1. Обработка лида

2. Согласование условий заказа

3. Выставление счета

4. Оплата

В таком «черном ящике» без коллтрекинга и интеграции с Яндекс Директом было почти невозможно определить, какие кампании реально приносят заказы, где теряются клиенты. Мы предложили внедрить сквозную аналитику, оцифровать все уровни воронки продаж при существующих настройках рекламы и уже после этого пересобрать кампании. 

Мы внедрили сервис сквозной аналитики CallTouch, интегрировали его с Яндекс Директом и CRM. Отделили заявки из рекламы от других источников ― SEO, маркетплейсов, офлайн-обращений. Теперь лиды из Директа попадали в CRM и CallTouch, а также отображались на интерактивном дашборде.

Как все стало работать:

1. Внутри CallTouch рекламным кампаниям присваиваются utm-метки. Каждая заявка помечается, источник можно проследить на следующих этапах.

2. При обращении в компанию в CRM создается сделка с контактами лида.

3. Менеджеры при дальнейшей работе проставляют статусы сделки. Их больше, чем этапов в воронке продаж («Взял в работу», «Отправил КП» и другие), нас интересуют не все.

4. Когда условия заказа согласованы, менеджер меняет статус сделки на «Выставлен счет» (на юридическое или физическое лицо). Это первый ключевой промежуточный этап в CRM, на который мы ориентируемся. Считаем конверсию каждой кампании из заявки в выставление счета.

1. Дальше нас интересует этап оплаты. Анализируем конверсию и видим, какой процент заявок конвертировался в покупку.

2. Считаем эффективность рекламы: сколько потратили и сколько заработали.

Примерно так статусы сделок отображаются на дашборде

Обнаружили, что многие лиды не доходят до стадии выставления счета по разным причинам:

— заявка потерялась,

— не устраивают сроки монтажа,

— нет технических возможностей для установки выбранной модели теплого пола, а менеджер не предлагает альтернативу,

— менеджер перезванивает клиенту и просит написать на почту без идентификатора, потому что якобы там заявка быстрее обработается.

К тому же оказалось, что лиды часто дублировались: на одного и того же клиента могли создать несколько сделок на разных этапах или по различным каналам связи, например, из письма на почту и из звонка. Менеджеры путались, статистика по рекламе искажалась.

Тогда мы предложили создать единую базу контактов: выгрузить телефоны и почтовые адреса клиентов из CRM и объединить с контактами из коллтрекинга. Это помогло наладить контроль над сделками: стало сразу видно, обратился в компанию новый лид или продолжается общение по уже созданному заказу.

Когда появились данные сквозной аналитики, мы дали рекомендации по более прозрачному ведению сделок в CRM:

— Связывать автоматически создаваемые Calltouch сделки в CRM с поступающими заказами.

— Переименовать цель «Покупка» во «Взят в работу». Выяснилось, что под покупкой подразумевалась не оплата заказа, а получение заявки, которую еще надо обработать.

— Редактировать новую созданную сделку: не оставлять пустой, а вносить данные о клиенте и ходе переговоров с ним.

— Отмечать все источники заявок (например, продажи на маркетплейсах долгое время шли в категории «Без источника»).

— Уделять внимание отложенным продажам. Нередко расчеты по теплому полу для проекта заказывает один специалист, а покупку совершает уже другой, когда дошло до монтажа. Контакты могут быть разными, но по возможности стоит проследить источник сделки.

За четыре месяца конверсия в выставление счета выросла с 22% до 31%, а в оплату заказа ― почти в 2 раза, с 23% до 40%.

Синяя линия CR1 ― это конверсия в выставление счета, красная CR2 ― в оплату

Мы пересобрали рекламу, взяли за основу товарную кампанию и Мастер кампаний, как было до нас. Но теперь сквозная аналитика позволяла отслеживать эффективность рекламы до самой оплаты.

Здесь ждал неприятный сюрприз. Некоторые кампании вроде бы прекрасно работали и приводили много лидов, но эти лиды потом:

— не конвертировались в сделку (50 заявок и ни одной оплаты),

— покупали на низкий чек (например, только нагревательный кабель вместо монтажа теплого пола под ключ).

Бюджет на эти кампании резко сократили. Мастер кампаний отключили совсем: он приводил много дешевого трафика, включая ботов. Переплачивали за коллтрекинг, а лиды из этого источника редко доходили до оплаты.

Какие инструменты показали свою эффективность:

1. Товарная галерея через ЕПК.

Оттуда приходило лишь 15% всех заявок, зато они в 3 раза чаще конвертировались в продажу. Возможно, потому, что там сразу видно картинку и цену товаров. Мы увеличили бюджеты на товарную галерею в ЕПК и сократили на остальные форматы.

2. Пакетная стратегия.

Мы взяли ключевую цель «Выставлен счет» и по ней оптимизировали 4 кампании в пакетной стратегии.

Что еще изменили:

— Ввели оптимизацию по новой цели ― сумма чека от 20 000 рублей.

— Добавили в Директ данные о квалифицированных лидах, которые прошли все этапы и оплатили счет.

Продажи выросли на 50%.

На многих страницах сайта были длинные тексты без смысловых акцентов и иллюстраций, которые не способствовали продажам. Еще на этапе аудита мы рекомендовали доработать юзабилити и контент для повышения конверсионности:

— структурировать тексты,

— добавить фото и видео,

— внедрить подробный калькулятор для самостоятельных расчетов,

— добавить блоки для сбора первичных лидов ― лотерею подарков или скидку за регистрацию.

Сначала клиент не последовал нашим рекомендациям, но после анализа результатов появился дополнительный аргумент в пользу доработок. Обнаружилось, что часто на почту приходят заявки от проектировщиков, которым нужно подобрать теплый пол под готовый проект. А на сайте для этой аудитории ничего не было. Мы предложили создать для нее отдельную посадочную страницу.

После доработок конверсия сайта выросла в 2 раза. 

Мы продолжали искать приемы для продажи более дорогих товаров и комплекса услуг. Эксперимент с сегментацией аудитории по полу и возрасту оказался неудачным. Выяснили, что больше заявок приходит от мужчин, чем от женщин. Раздробили рекламу на сегменты по полу и возрасту. На тех, кто покупает чаще, установили повышающие корректировки.

Корректировка в одной из кампаний: ориентируемся на мужчин 25-34 и 45-54 лет

Количество заявок выросло, стоимость лида стала падать. Казалось бы, все хорошо, надо усиливать эти сегменты. Но сквозная аналитика показала, что такие кампании дают достаточно слабые и нестабильные продажи ― переход на этап «Выставлен счет» всего 13-17%. Мы перевели эти кампании в оплату за конверсии, чтобы уменьшить долю непредсказуемости.

Решили поработать с товарными группами: сократили число дешевых товаров, тех же нагревательных кабелей, а другие категории раздробили на более мелкие. Например, в группе электрических полов выделили разновидности:

— кабельные,

— пленочные,

— с нагревательными матами,

— повышенной мощности,

— с подключением к «умному дому».

Второй тест сработал ― в таких кампаниях переход на этап «Выставлен счет» увеличился в среднем до 32%.

Подключение сквозной аналитики позволило проследить всю воронку продаж до покупки и собрать данные о целевых клиентах.

Всего за 5 месяцев продажи выросли в 3 раза, а доля рекламных расходов снизилась до рекордных 7%.

Появилось больше заказов с высоким чеком ― по некоторым кампаниям тратим на рекламу 17 000 руб. в месяц, а приходит один клиент и покупает на 400 000 рублей.