Как получать заявки на кредит с контекстной рекламы по 333 рубля

Заказчик
Банк «Первомайский». Объект продвижения: Потребительские кредиты, кредитные карты, дебетовые карты, рефинансирование (кредитные и дебетовые продукты банка «Первомайский».
Задача
Увеличить количество целевых заявок на кредитные продукты банка с контекстной рекламы в рамках заданного бюджета.

KPI: Количество целевых лидов (звонки и заявки), снижение СPO

Каналы и инструменты: Яндекс.Директ, Рекламная сеть Яндекса, Ретаргетинг, Яндекс.Аудитории

Рассматриваемый период: октябрь 2018

Используемые ГЕО: Краснодарский край

Работы, благодаря которым был достигнут результат:

Основная целевая семантика:

Все рекламные кампании были созданы с нуля. При настройке мы использовали как целевые, так и околотематические запросы. Для удобства целевые разбили на четыре категории: брендовые, запросы по конкурентам, общие ключевые слова и конверсионные ключи (их мы выделяли в отдельную рекламную кампанию, которая имела приоритет по ставкам на аукционе). 

Примеры объявлений:

Потребительские кредиты

 

Кредитные карты

Дебетовые карты

Рефинансирование

Рекламная кампания в контекстно-медийной сети:

Так как нам необходимо было усилить продажу потребительских кредитов, мы подготовили статичные и анимированные баннеры в фирменном стиле клиента. По ним запустили отдельные рекламные кампании.

Примеры анимированных баннеров:

Примеры статичных баннеров:

Ремаркетинг:

Запуск большого количества кампаний в РСЯ привел к высокому показателю СРО. Для его снижения запустили автоматическую стратегию «Целевая цена за конверсию». Назначили целевую цену за заявку в Яндекс.Директ. Использовали текстово-графические объявления. В качестве визуалов мы дополнительно выбрали те изображения, которые закрывают конкретные потребности потенциальных клиентов. Составили список «больших» событий в жизни каждого человека: свадьба, ремонт, отпуск, покупка автомобиля. Запустили запустили по ним отдельные рекламные кампании.

Примеры:

 

Стратегия работы:

С учётом нашего опыта продвижения банковских услуг мы составили следующую структуру кампаний:

  • Поисковые кампании по продуктам (на ПК), которые закрывают горячий спрос: Потребительские кредиты, Рефинансирование, Кредитные карты, Дебетовые карты.
  • Поисковые кампании по продуктам (отдельный подход к коммуникации с пользователями мобильных устройств), которые закрывают горячий спрос на мобильных устройствах.
  • Поиск и РСЯ - брендовые запросы (все ключи с «Банк Первомайский»).
  • РСЯ по продуктам.
  • Поиск и РСЯ по конкурентам (схожие по банковским услугам).
  • РСЯ по околотематическим ключевым словам (кредит на обучение, кредит на свадьбу, кредит на ремонт, кредит на отпуск, кредит на жильё, кредит под залог машины/жилья).
  • РСЯ по сегментам Яндекс Метрики (клиент предоставил базу телефонных номеров клиентов, которые интересовались услугами)

Эта структура являлась основой рекламной кампании в контексте. Горячие запросы были закрыты поиском, отложенный спрос – через РСЯ. Аудиторию конкурентов отработали также через РСЯ, возвращали аудиторию тех, кто был на сайте, но не оставил заявку – через ремаркетинг.

Дополнительные технические настройки:

  • Собирали look-alike аудитории на основе телефонных номеров тех клиентов, кому выдали кредит. На них установили повышающие корректировки, а также нашли максимально похожую аудиторию в Яндекс и запустили по ним рекламную кампанию.
  • Локационные запросы дальнего круга (собрали список популярных мест на карте, выделили полигоны и отработали их в отдельной кампании, которая имела приоритет по ставкам на аукционе).
  • Ключи, которые приносили конверсию, выносились в отдельные рекламные кампании (данная РК имела приоритет по ставкам на аукционе).
  • Когда было собранное достаточное количество конверсий, была запущена автоматическая стратегия «Целевая цена за конверсию», которая позволила получить максимум конверсий по заданной нами цене.

Результаты:

Автоматическая стратегия «Целевая цена за конверсию» в Яндекс Директ к середине месяца достигла пика эффективности. За пару недель активной работы кампаний в РСЯ, система хорошо обучилась и помогала приводить заявки по наименьшей цене в рамках кампании.

Средний CTR по кампаниям = 4,54%. Достигнуто рекордное количество заявок за все время размещения — 318 обращений. Стоимость 1 заявки по кредитному продукту в Яндекс составила 333 рубля. СРО снизили на 25% от первоначальной цены заявки клиента на входе.

Таким образом, можно заметить что автоматические рекламные кампании работают не хуже ручных в определенных нишах. Нужно пробовать и тестировать, каждый раз данный подход ведет к наиболее эффективному выбору стратегии показов в Яндексе в той или иной нише, за что клиент в последствии благодарен и готов продолжать сотрудничество в долгосрочной перспективе. 

 


Перейти на сайт

В карточку агентства

Письмо автору кейса

Пользуйтесь реальным опытом в IT и следите за успехами потенциальных подрядчиков и конкурентов
Подпишитесь на рассылку
Читайте также
Кейсы по теме#Контекстная реклама