Уральские авиалинии. Как приручить Яндекс.Директ и сделать больше, чем х2 по доходу и бронированиям.

КЛИЕНТ

«Уральские авиалинии» — один из крупнейших авиаперевозчиков России, стабильно входящий в топ-5 по объёму пассажирских перевозок. По итогам 2024 года компания перевезла 9 522 214 человек и выполнила 55 435 рейсов.

Мы сотрудничаем с декабря 2022 года.

ИСХОДНОЕ ПОЛОЖЕНИЕ И ПРОБЛЕМА

После 2022 года авиаотрасль и рекламный рынок столкнулись с множеством вызовов: давлением геополитических и экономических факторов, нестабильностью, фродом, ростом ставок и медиаинфляцией.

При этом, по данным Яндекса, почти 50% бронирований приходится на платформы-агрегаторы и сервисы банков — пользователей привлекает широкий выбор, кэшбэки и акции.

На этом фоне авиакомпании стремятся увеличить долю прямых онлайн-продаж через собственные каналы, снижая зависимость от агрегаторов (онлайн-агентов и метапоисковиков).

Продажа билетов через агрегаторы создаёт те же сложности, что и работа с маркетплейсами: высокие комиссии, зависимость от условий площадки, ограниченное влияние на пользовательский путь и доступ к данным.

Развитие собственных digital-каналов продаж является стратегическим направлением — способом снизить зависимость от внешних платформ и усилить контроль над клиентским опытом.

ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ

Клиент обратился к нам в процессе поиска нового подрядчика для работы с Яндекс.Директом на замену предыдущему. Критически важно было не потерять то, что уже настроено, и улучшить то, что можно улучшить.

ЦЕЛЬ

- осуществить плавный переход между подрядчиками и сделать Яндекс.Директ более прогнозируемым и прозрачным для заказчика;

- увеличить число покупок билетов через сайт;

- в долгосрочной перспективе – нарастить долю онлайн-продаж через свой сайт, снизив зависимость от агрегаторов.

ЗАДАЧИ

1. Маркетинговые:

- защитить бренд: обрабатывать брендовый спрос и не допускать перекупа брендового трафика конкурентами;

- привлечь новых клиентов: до этого почти вся реклама была брендовой;

- мотивировать аудиторию покупать во внутренних каналах, сохраняя трафик на сайт и долю прямых продаж в общем сплите.

2. Коммуникационные:

- раскрыть преимущества авиакомпании в рекламе;

- информировать о спецпредложениях и допуслугах.

3. Технические:

- оптимизировать и развивать структуру РК под изменяющиеся условия рынка и задачи;

- разработать механизм запуска новых РК, алгоритм их оптимизации и прогнозирования;

- увеличить число бронирований согласно плану и прогнозами при ограничении CPA.

Проектная стратегия опиралась на цели: рост дохода и бронирований при сохранении эффективности канала и ограниченном CPA. Мы исходили из поведения аудитории и задач бренда – увеличить долю прямых продаж с сайта.

Работы были разделены на три направления:

- переходные — мягкая смена подрядчика и поиск точек оптимизации текущих РК;

- регулярные — контроль, оптимизация, поддержание эффективности;

- периодические — тестирование гипотез, устранение проблем, планирование бюджета и прогнозирование результатов.

В рекламном кабинете заказчика почти сотня рекламных кампаний, большую часть которых мы готовили и запускали с нуля.

Но начали мы с реорганизации рекламного кабинета: выделили брендовые и небрендовые кампании, усилили фокус на привлечении новых пользователей и росте конверсии. 

В итоге пришли устоявшейся структуре рекламного аккаунта, но продолжаем тесты и пробуем новые инструменты, которые появляются в Яндекс.Директе.

Также разработали механизм запуска новых рекламных кампаний, алгоритм оптимизации и прогнозирования РК. 

Для систематизации и ускорения процессов, мы:

- создали таблицу учета РК с недельными бюджетами для контроля расходов,

- разработали инструмент генерации ключевых фраз по шаблону, позволяющий собирать 1500 запросов за пару минут,

- выработали единую логику формирования названия рекламных кампаний и UTM-меток, начали собирать эти данные в отдельной таблице,

- подготовили регламенты для быстрого запуска кампаний, описав все настройки и привлекая дополнительных специалистов.

Это обеспечило прозрачность, масштабируемость и ускорение запусков. На ускорение также повлияло использование нейросетей в дизайне.

Для производства креативов мы использовали микс: 

- концепции – совместно с заказчиком и ChatGPT;

- креативы – Midjourney, Stable Diffusion, DALL-E;

- видео – Luma, Runway Gen-2 (сейчас Gen-3);

- ресайзы и оформление баннеров — в Figma, вручную.

Отдельно про креативы для рекламных кампаний:

- Нейрокреативы дла Уральских авиалиний на dprofile: https://dprofile.ru/case/135778/neirokreativy-dlia-uralskix-avialinii 

- Нейросеть, нейросеть, покажи двигатель! Как мы создавали принты для мерча «Уральских авиалиний» в Midjourney и SD: https://promo.jetstyle.ru/ai-merch-ural-airlines/

- Бархатные нейрокреативы в Stable Diffusion: как добиваться точного результата от нейросетей: https://vc.ru/design/909127-barhatnye-neirokreativy-v-stable-diffusion-kak-dobivatsya-tochnogo-rezultata-ot-neirosetei-keis-uralskih-avialinii

Мы построили систему аналитики и отчетности, которая позволяет видеть вклад каждой кампании.

Для оценки эффективности подключили и настроили модуль Ecommerce в Яндекс.Метрике, рассчитываются серч-, визит- и таргет-лифты. Создали дашборды в Yandex DataLens для гибкого анализа: группировка РК, сравнение атрибуций, статистика в динамике.

Отчеты заметно меняли по мере роста проекта. Мы начинали со стандартных отчетов (затраты, клики, CTR, CPC, CPA, конверсии). Со временем они расширились и стали включать:

- Ecommerce-данные (доход, ДРР, средний чек) помогли точнее масштабировать кампании;

- изменения в РК — добавили в отчет, чтобы оценивать их влияние на статистику; 

- группировка кампаний — отчет стал трехуровневым:

1. общая динамика по каналу и трем ключевым группам РК,

2. детальная статистика по кампаниям в группах,

3. отдельные РК, не вписывающиеся в основную структуру (например, не на авиабилеты, а для набора бортпроводников).

Кроме того: 

- на первом уровне отчета добавили не просто динамику затрат и целевых действий, а процентное изменение затрат и количества бронирований;  

- после года работы появилась таблица “прошлый год – план – факт” для наглядного сравнения данных.

В процессе работы мы постоянно развивали и дорабатывали систему анализа и эффективности, попутно обогащая исходные данные дополнительными. Одним из таких инструментов стал дашборд с аналитикой поискового спроса, идеи из которого команда Яндекса позднее взяла для внутреннего использования.

Дашборд с аналитикой поискового спроса по тематике, график построен на открытых данных Yandex Wordstat

Одно из ключевых решений — собственный подход к анализу атрибуций. 

Мы сравнивали ключевые показатели кампаний в разных атрибуциях, учитывая цели и таргетинг и сделали следующие выводы по своей работе:

- верхнеуровнево по всему каналу (или по всем РК вместе) стоит смотреть статистику в какой-то одной модели атрибуции (мы смотрим атрибуцию «Последний значимый переход»);

- для кампаний на привлечение новых пользователей важно учитывать модель «Первый переход»;

- в атрибуции «Последний значимый переход» часть конверсий терялась, что могло искажать реальную эффективность некоторых кампаний.

Продемонстрируем на примере.

Ниже представлен график, на котором видно разницу в количестве покупок в зависимости от выбранной модели атрибуции:

Как следствие в зависимости от модели каждой компании будет атрибуцировано разное количество конверсий, что повлияет на значение CPA. В результате одна и та же кампания будет иметь “хороший” показатель в одной модели и “плохой” в другой. 

За счет использования разных моделей атрибуции, мы понимаем на каком этапе пользовательского пути работает кампания и избегаем ошибочного отключения эффективных РК.

Мы не покажем реальных цифр, но по цветовому кодированию это наглядно видно:

В начале нашего сотрудничества прогнозы строились на 1 месяц вперед — мы рассчитывали визиты и целевые действия при разных бюджетах, опираясь на сезонность, средние значения стоимости за визит (CPVisit) и CPA за последний квартал. Просчитывали три сценария: позитивный, сдержанный и негативный.

Затем нужно было спрогнозировать показатели и бюджет на 2024 год.

Мы взяли данные :

- по расходам на Яндекс Директ за 2023 год,

- скорректировали CPVisit и CPA с учетом медиаинфляции и сезонности,

- а также учли запуск новых направлений и инструментов.

На финальном согласовании распределили бюджеты по кампаниям, добавили средний чек и доход. По итогам 2024 года стоит отметить, что в некоторые месяцы мы очень точно попадали в наш план, а в некоторые перевыполняли его.

Для бюджета на 2025 год мы учли больше данных, включая емкость ниши и бренда, BI-аналитику и влияние медийной рекламы.

Помимо технических настроек, аналитики и отчетности, важно было наладить коммуникацию между тремя командами: JetStyle, Уральские авиалинии и Яндекс. Каждый вносит свой вклад:

- мы запускаем РК, анализируем эффективность, тестируем гипотезы, прогнозируем и помогаем команде Уральских авиалиний взаимодействовать с другими отделами;

- Уральские авиалинии ставят задачи, контролируют результаты, делятся внутренними данными и аналитикой;

- Яндекс дает рекомендации по настройке РК, решает технические проблемы, готовит квартальную аналитику и отчеты.

Взаимодействие выстроено эффективно — все команды работают сообща и подключаются в нужные моменты.

В результате мы превратили Яндекс.Директ в управляемый инструмент и добились следующих изменений в 2024 году по сравнению с 2023:

1. Сегмент «новые пользователи»:

- число бронирований выросло в 2,5 раза,

*снижения с августа – это естественное сезонное колебание спроса в данной тематике

- доход увеличился в 3,5 раза,

*снижения с августа – это естественное сезонное колебание спроса в данной тематике

- рекламный бюджет на сегмент удвоен, при этом:

— ДРР снизилась на 2%,

— CPA снизился на 30%,

— CR выросла на 0,5%.

2. В целом по каналу Яндекс.Директ:

- количество бронирований увеличилось на 10%,

- доход увеличился на 16%.

3. По данным отраслевой аналитики:

Наши кампании — как брендовые, так и небрендовые — стабильно показывают результаты лучше, чем средние значения в нише авиабилетов:

- средний CPA ниже,

- конверсия выше.

Внедрение нейросетей ускорило производство в 3–5 раз: мы тестируем больше гипотез, создаем больше визуалов и делаем это быстрее, без потери качества.

Как итог – клиент получает больше дохода, видит реальную эффективность кампаний и может гибко управлять бюджетами.

Мы продолжаем сотрудничество и подключаем новые каналы – обязательно поделимся результатами в дальнейшем!