За три месяца увеличили количество обращений в медицинский центр на 46%

Заказчик

многопрофильный медицинский центр (не можем написать название — мы под NDA) с двадцатью направлениями, своим стационаром и диагностическим отделением.

Задача

увеличить обращения в диагностику и хирургию. Эти направления связаны между собой и приносят клиенту основной доход, но реклама по ним не приносила результата: клиент год увеличивал рекламный бюджет,

Особенности работы с рекламой в медицине

Основная сложность рекламы в медицине — большой объем данных. Клиники предлагают много услуг: диагностика, анализы, операции, консультации, при этом у каждой услуги разный средний чек. Еще нужно учитывать загрузку специалистов, проходимость клиники, поэтому в работе с медицинской сферой очень важна качественная аналитика.

Аналитика поможет отследить много параметров, например, количество пациентов на каждом направлении, стоимость привлечения пациента, средний чек. Эти данные нужны, чтобы правильно спланировать рекламные бюджеты, организовать нужную загрузку клиники и приводить пациентов на каждую услугу с оптимальной долей рекламных расходов (ДРР).

Аналитика в медицине чаще всего строится на основе Яндекс.Метрики и коллтрекинга. Коллтрекинг отслеживает количество звонков, но не показывает их качество и являются ли они целевыми. Чтобы узнать это, мы настраиваем связь Яндекс.Метрики, коллтрекинга и медицинской информационной системы (МИС).

Старт работ и детальный аудит

Перед запуском работ мы проверили настройки аналитики, статистику и настройки прошлых рекламных кампаний. Нашли проблемы, которые мешали клиенту развиваться — ошибки в настройках аналитики и контекстной рекламы. 

Плохо настроена аналитика:

1. Клиент работал с коллтрекингом Comagic и сервисами веб-аналитики Яндекс Метрика и Google Analytics. В Comagic 30% трафика не была привязана к источнику — аналитика и коллтрекинг были настроены некорректно и часть заявок из CRM терялась.
2. Клиенты часто звонили в клинику несколько раз: уточнить адрес, получить результаты анализов, записаться на повторный прием. Но все звонки отображались как первичные. 
3. Не было разделения на органику и платный трафик, поэтому источники смешивались.
4. В CRM не было тегов по статусу пациентов — первичное или повторное обращение, переход в стационар.
5. На сайте не учитывались промежуточные конверсии, например, читал ли пользователь информацию о врачах, смотрел ли фотографии клиники. Это важно, потому что такая информация позволит показывать каждому посетителю подходящие креативы, делать сайт интереснее и удобнее для него. 

Проблемы с контекстной рекламой:

1. Вся семантика была собрана в одной группе, например, медицинский центр, врач и бренд были в одной кампании. При этом конверсия по каждому направлению была разная, дорогие запросы перетягивали бюджет на себя, а по дешевым запросам клиент переставал показываться, средняя стоимость привлечения росла. 
2. Номера в виртуальных визитках Яндекс Директа были прямые. Поэтому звонки из них не фиксировались коллтрекингом и не попадали в статистику конверсий по рекламной кампании. 
3. В рекламных кампаниях со стратегией «Оптимизация конверсий» была установлена оптимизация по конверсии, которая не достигалась. Стратегия не обучалась и работала неэффективно из-за того, что данных о конверсиях было мало.
4. В некоторых рекламных кампаниях не было дополнительных ссылок, которые повышают качество объявления. Из-за этого снижается CTR, а за ним — количество кликов и конверсий. 
5. Не было корректировок по аудиториям, системной работы с чисткой ключей и площадок, семантики. Из-за этого конверсия рекламного трафика снижалась, а часть бюджета расходовалась на нецелевую аудиторию. 

Что мы сделали

Аналитика. Увеличили пул динамических номеров — теперь подменных номеров хватает на все сеансы и мы собираем корректную статистику по звонкам. Добавили динамическую подмену номеров, чтобы звонки привязывались к каждой сессии. Ещё выделили статические номера для медицинских агрегаторов DocDoc и Zoon. А свои визитки со статическими номерами добавили в отдельные кампании. Разделили отслеживание органического трафика и платных каналов, начали тегировать этап обращения и настроили повторную фиксацию визитов. 

Так мы собрали больше данных для анализа, чтобы оптимизировать рекламные кампании, видеть все источники заявок и статистику обращений, по каким запросам и где произошло снижение количества заявок. Уменьшили количество заявок по неопределенным источникам и смогли оперативно реагировать на снижение количества обращений.

Как уменьшалось количество заявок по неопределенным источникам

Контекст. Чтобы управлять бюджетом на уровне услуг, оптимизировать затраты на рекламу и сделать управление загрузкой врачей и отделений более гибким, мы перегруппировали кампании: одно направление – одна кампания. 

Сделали отдельные кампании на диагностику, хирургию и специалистов

Мы проанализировали предыдущий опыт в разрезе каждого направления и на основе этих данных скорректировали бюджет, основной упор делали на диагностику и хирургию. В визитку каждой рекламной кампании добавили отдельный номер, чтобы отслеживать корреляцию звонков и позиции показа. 

Теперь есть данные по звонкам к каждой визитке

Расширили семантическое ядро, заполнили все части объявлений в кампаниях и проанализировали расход по площадкам и ключам – неэффективные отключили. Так мы собрали дополнительные целевые запросы, по которым клиент не показывался, это помогло улучшить качество аудитории и повысить конверсию. Работа с контекстной рекламой должна быть системной, а не разовой, поэтому дальше мы начали оптимизацию.

Оптимизация рекламных кампаний. Вся аналитика строилась на финальных обращениях и сделках; мы проанализировали рекламные кампании в разрезе ключевых запросов, устройств, демографии, площадок и медицинского направления. Снизили или отключилили ставки для дорогого и нецелевого сегмента по всем срезам.

Важно оценивать вклад каждого источника с помощью ассоциированных конверсий. Одни рекламные кампании работают на первое взаимодействие, другие подводят к финальному решению и заявке — мы оценивали вклад каждого канала на пути пользователя (многоканальные последовательности). 

Первый столбец показывает общее количество конверсий по последнему клику, второй — количество ассоциированных конверсий. Если не оценивать их, можно потерять в учете по кампании до 200 обращений

На основе всех этих данных мы корректировали бюджет и ставки в рекламных кампаниях, отключали неэффективные кампании и запросы. 

Что получилось 

За первые три месяца работы мы полностью настроили аналитику и стали отслеживать обращения из всех источников. Это помогло увеличить количество обращений на 46%, а количество сделок на 11%. 

Сводный отчет, в котором видно прирост обращений и сделок за три месяца