Клиент до нас работал с контекстной рекламой параллельно на старый сайт sushi-city24.ru и новый — tochka-vkusa.ru.
Средняя цена заявки составляла 500 руб. Но все заказы со старого сайта и все звонки не соотносились с источниками. Не было понятно, что работает эффективно, а какие инструменты и кампании не приносят результатов.
Чтобы понять, как оптимизировать расходы на рекламу, нужно видеть полную картину ее эффективности, поэтому предложили подключить Ройстат.
Сквозная аналитика необходима не всем доставкам еды.
При небольших бюджетах на начальном этапе можно ориентироваться на стоимость и количество заказов.
Сквозная нужна, когда бренд уже известен, ведется работа с повторными покупками и используется несколько каналов привлечения трафика. Она помогает собрать данные о продажах с учетом LTV клиентов. Что важно: чем известнее бренд и обширнее база, тем выше доля повторных покупок в обороте.
©Всеволод Беляев, руководитель отдела аналитики
Чтобы сквозная аналитика работала, сервис должен забрать данные о расходах из рекламных кабинетов, а данные о продажах — из CRM. Затем сопоставить одно с другим.
У клиента данные о заказах на сайте автоматически перебрасывались во Frontpad и дублировались в Битрикс24. Мы рассмотрели несколько вариантов интеграции:
Ройстат забирает данные из Frontpad. У Ройстата не было готовой интеграции, в поддержке сказали, что в данный момент настроить ее невозможно. Задачу написать интеграцию своими силами IT-отдел оценил в 40-50 часов.
Дорого и долго.
Ройстат забирает данные из Битрикс24. С Битрикс24 Ройстат интегрируется без проблем, но на этом хорошие новости заканчиваются. Frontpad заточен под общепит и отказываться от него нельзя, а вести клиентов параллельно там и в Битрикс24 — лишняя нагрузка на менеджеров.
Неоптимально с точки зрения процессов на стороне клиента.
Ройстат забирает данные с сайта. При таком формате интеграции мы не забираем из системы клиента данные о продажах. Но для доставок еды это приемлемо — в продажу не закрывается 1-3% заказов, этим можно пренебречь.
Ройстат — не единственное решение. Работать можно, например, с Alytics или Calltouch.
Боль в том, что хотя у всех сервисов есть готовые интеграции с популярными CRM-системами, для распространенных среди доставок R-Keeper, iiko и Frontpad готовых решений на конец 2021 нет даже в планах.
©Всеволод Беляев, руководитель отдела аналитики
Мы завершили первый этап настройки.
Что теперь умеет сквозная аналитика:
Что сквозная аналитика не умеет:
Обе проблемы можно решить при участии разработчиков на стороне сервисов, ведем переговоры.
Перестали вести трафик на два сайта
Сравнили эффективность рекламы параллельно на оба сайта с кампаниями только на новый сайт.
Использовали «шахматку» — грамотное чередование периодов сравнения.
Мы можем в понедельник показывать рекламу на оба сайта только в четные часы, а во вторник — только в нечетные. Так метод сводит на нет влияние на статистику внешних факторов. Подробно разбираем его в кейсе Реклама по брендовым запросам: нужно ли настраивать?
©Татьяна Пешкова, руководитель проекта
Кампании на оба сайта давали чуть больше заказов, но стоимость заказа была выше, а ROI хуже:
Отказались от работы с контекстом на два сайта параллельно и сразу вышли на положительный ROI по всем кампаниям. Сейчас второй сайт скрыт от индексации и используется только для работы с агрегаторами.
Поработали с брендом
Переводим аудиторию со старого сайта sushi-city24.ru на tochka-vkusa.ru. Для этого заменили посадочную страницу в кампаниях на поиске по брендовым запросам.
CTR снизился с 38% до 15%.
Аудитория восприняла объявления, как рекламу конкурента. Однако кампании продолжили работать, так как нам важно было постепенно отойти от использования старого сайта в рекламе.
Навели порядок в базовых настройках
С чем поработали:
Различные корректировки ставок используют все, но важно делать это исходя из особенностей бизнеса и конкурентной среды.
Мы, например, повышали ставки для зеленой зоны доставки (минимальное время) в период обеда и снижали для желтой (более длительное время доставки) в часы перед закрытием.
©Валерия Колупаева, специалист отдела контекстной рекламы
Интересное наблюдение — мы снизили ставки на 20% для смартфонов в Гугле и увеличили на 10% в Яндексе:
Если вы думаете, что Гугл — это в первую очередь недорогой мобильный трафик, все не совсем так. В каждом конкретном случае эту гипотезу нужно проверять.
После того как мы исправили мелкие ошибки и довели структуру рекламного аккаунта до ума, появились полезные выводы. Например, мы отключили кампании по ланчам, которые показывали низкий ROI, средства перераспределили на роллы.
Мы используем для аудитов Чек-лист юзабилити для доставок еды (вы можете скопировать документ и проверить, все ли хорошо на вашем сайте).
Какие доработки делали для клиента:
Некоторые предложения, такие как сортировка блюд по цене или добавление страницы с вакансиями для повышения доверия к компании, клиент не согласовал.
Сравниваем показатели год к году при аналогичном расходе бюджетов.
В Директе
В Гугл-эдс
Рост конверсии в заявку составил +2,2%.
Поведенческие характеристики при нашем ведении незначительно просели, но это неплохо. Время на сайте и глубина просмотров снизились, потому что мы ведем пользователей на релевантные страницы, что помогает быстрее найти товар и совершить заказ.
Стоимость клика и заказа снизилась значительно, а количество конверсий выросло — для этого клиент и обратился к нам, именно этих результатов он и хотел добиться.
В работе мы придерживались проверенной стратегии — для доставок работают инструменты, закрывающие мгновенный спрос, поэтому мы не распыляли бюджеты и не тестировали большое количество форматов. Вместо этого сосредоточились на проработке поисковых кампаний и сайта.
©Татьяна Пешкова, руководитель проекта
Наши планы по развитию проекта: