Как мы использовали базовую информацию о пользователях, чтобы увеличить продажи

Заказчик

Поставщик фурнитуры для дверей и мебели, работающий преимущественно b2b – оптом. География продаж – вся Россия.

Задача

Оптимизация рекламных кампаний Яндекс Директ с целью улучшить ключевые показатели эффективности при фиксированном бюджете 36 000 руб. в месяц.

Рассказываем, как с помощью стандартной аналитики Яндекс Директ и Метрики подняли вдвое количество звонков. Что делали: сегментировали аудиторию сайта заказчика, используя всего три ключевых признака – возраст, пол и тип устройства – но зато вдоль и поперёк. Вычислили, кто чаще кликает по рекламе, а кто звонит и покупает и с каких устройств. Потом вносили соответствующие корректировки в настройки рекламных кампаний. Кстати, мы обкатали этот метод уже на 9 проектах – сработало везде.

Решение

• Фокус внимания мы сосредоточили на анализе целевой аудитории (ЦА) наших рекламных кампаний. Несколько раз сегментировали её по половозрастным признакам и по типам устройств, а затем сделали выводы, о том, какие группы пользователей с большей вероятностью становятся покупателями.
• Ко всем рекламным кампаниям (РК) мы добавили «Промоакции» – это дополнительно подключаемая функция в Директе, чтобы выделить объявление, если в нём есть информация о скидке или спецпредложении*.
• Мы также выполнили классические шаги для оптимизации РК, в частности, запросили у клиента новые качественные изображения для объявлений и баннеров. Не все, но заметную долю визуалов обновили.
• Наконец, мы также скорректировали цели в Яндекс Метрике.

* – Согласно аналитическим исследованиям Яндекса 2022 года, интерес пользователей к скидкам и акциям вырос. Спецпредложения являются важным фактором для более чем 50% аудитории. Стоимость товара важна для 74% опрошенных, скидки – для 66%.

1. Сравнение разных сегментов ЦА

Мы провели ряд сравнений трафика с разбивкой на сегменты по половозрастным характеристикам и типу устройства.

Естественный поисковый трафик (слева) VS переходы с рекламы (справа)

Аудитория сайта в целом – преимущественно мужчины 25-55+ лет. Среди них самая многочисленная группа – это 35-44 года. Кроме того, стоит отметить, что в рекламном трафике доля женщин больше, чем на поиске.

Заходы с компьютеров (слева) VS посещения с планшетов и смартфонов (справа)

По полу и возрасту здесь нет значимых отличий. Ключевая особенность этого среза в том, что общий объём мобильного трафика – почти 70%. А если поставить фильтр на переходы с рекламы, то выходит, что с Яндекс Директ мобильных посетителей почти в 5 раз больше, чем десктопных.

Это очень значимый фактор и беспрекословное основание для того, чтобы качественно прокачать мобильную версию сайта (которая у клиента реализована не лучшим образом). К сожалению, на момент написания кейса мы не дождались согласования работ по мобильной версии, поэтому пока вопрос остаётся в режиме ожидания.

Пришедшие с рекламы и совершившие звонок: с компьютеров (слева) VS с планшетов/смартфонов (справа)

Тут начинается самое интересное. Имея данные подключенного к кампании коллтрекинга, мы отобрали для анализа только тех пользователей, которые пришли на сайт с рекламы и по итогу позвонили в компанию. Разбили для сравнения по типам устройств.

Что видим: более 60% звонков от посетителей десктопной версии сайта – это мужчины 25-44 года. Вся женская аудитория с ПК – менее 10%. А вот с мобильных звонки поступают довольно активно и от женщин тоже, самый крупный сегмент по полу и возрасту – женщины 25-34 лет.

Пришедшие с рекламы и отправившие заявку через сайт: с компьютеров (слева) VS с планшетов/смартфонов (справа)

То, что с мобильных чаще звонят, чем заполняют онлайн-формы, неудивительно. Но в нашем случае заполнения форм с мобильных нет совсем. Хотя формы есть. И это ещё один аргумент за проработку мобильной версии сайта или адаптивной вёрстки.

Что касается ПК, самые конверсионные сегменты: мужчины 35-44, мужчины 55+ и женщины 25-34 года.

2. Корректировка ставок

Проанализировав ЦА в различных срезах по полу и возрасту, мы пришли к выводу, что женская аудитория до 24 лет, а также от 55 и старше – это балласт для нашей рекламной кампании. Поэтому следующим шагом мы внесли понижающие корректировки на показы в Рекламной сети Яндекса (РСЯ) -100% для этих групп, исключив их из ЦА.

3. Перераспределение бюджета

На старте Директ у клиента работал с классическим распределением рекламного бюджета: поровну на поиск и РСЯ. Но проанализировав статистику за последний квартал, мы поняли, что поисковая РК давала конверсий и больше, и дешевле. На этом основании мы изменили распределение бюджета, отдав 70% в пользу рекламы на поиске, 30% – оставили на РСЯ.

4. Правильные цели для успешного обучения РК

РК настроена на конверсии. В этом случае критично важно прописать правильные цели. Однако не всегда получается сделать это сразу – указав в качестве целевых конверсий непосредственно конечные – звонки и отправку формы заказа. Потому что если будет слишком мало достижений, рекламная кампания не сможет обучиться.

В связи с этим, мы приняли решение действовать пошагово. Введение промежуточной цели «Просмотр трёх страниц» помогло в процессе первоначального обучения. А после того как стратегия набрала достаточную статистику, мы исключили эту цель. На данный момент набор целей РК выглядит следующим образом.

Результат

По истечении месяца после изменений в целях, стратегии и ЦА мы сравнили показатели рекламных кампании с аналогичным предшествующим периодом.

При общем спаде трафика на 23% у нас выросло число значимых конверсий:

• Звонки +8;
• Отправка формы заказа +4;
• Клик по кнопке добавить в корзину +64;
• Клик по email +18.

Стоимость звонка (показатель CPA – cost per action) снизилась вдвое:

• В мае – 1189 руб. с НДС;
• В июне – 563 руб. с НДС.

Инструменты

• Яндекс Директ;
• Яндекс Метрика;
• Коллтрекинг Callibri.

Выводы и рекомендации

Базовая сегментация целевой аудитории, безусловно, важна для создания релевантных креативов, текстов рекламных объявлений и других видов маркетинговой активности. Это понимают и используют почти все. Куда реже проводится глубокая аналитика с учётом поведенческих факторов, когда определяется корреляция социально-демографических признаков пользователей и потенциал их дальнейших намерений к покупке товаров или услуг.

Анализируя аудиторию в Яндекс Метрике и статистику Директа, мы можем увидеть, например, что на рекламу определённого товара чаще кликают женщины. Но если копнуть глубже, вполне может оказаться, что мужчины хоть и реже кликают, но куда чаще в итоге совершают покупку. Добавим возраст, сегментацию по устройствам и в итоге можно прийти к очень подробным и неожиданным открытиям о своей целевой аудитории. А скорректированная и оптимизированная на основе такой аналитики рекламная кампания в разы выигрывает по эффективности и рентабельности.

Исполнитель

Интернет-агентство Dextra