- Заказчик
- Kalinkahaus строит экологичные, современные, энергоэффективные дома из клееного бруса по финским технологиям. Срок возведения — несколько месяцев.
- Задача
- Клиент поставил перед нами задачу снизить стоимость заявки с контекстной рекламы. По его ощущениям на момент обращения к нам лид стоил около 1000 рублей. Мы успешно выполнили эту задачу в три шага.
География работы: Тюмень, ХМАО, Краснодар, Екатеринбург.
По ощущениям клиента лид стоил около 1000 рублей, но стоимость неточная:
- не было автоматического подсчета заявок,
- качество лидов не учитывалось.
3 шага и задача была успешно выполнена.
ШАГ 1. НАСТРОЙКА УЧЕТА ЛИДОВ
Чтобы снижать стоимость лида, нужно точно знать сколько стоят заявки и откуда они приходят.
Клиент устанавливал разные kpi в каждом регионе — рекламный бюджет в теории планировался на основе данных по лидам, а полных данных не было.
На старте нам было известно общее количество лидов в CRM клиента. Также мы знали число и источник конверсий на сайте по данным целей в Яндекс.Метрике и Google Analytics. Коллтрекинга у клиента не было, а значит мы не могли связать поступающие звонки с источником трафика и построить общий отчет по лидам. Без решения этой проблемы мы не смогли бы справиться с задачей, но клиент пошел навстречу, и все получилось.
© Марина Алексеева, специалист отдела контекстной рекламы, «Умный маркетинг»
Сначала мы настроили сквозную аналитику в сервисе Roistat
Из рекламных кабинетов передавали в Roistat бюджеты, а из CRM клиента — данные по лидам. Любое обращение в компанию автоматически создавало в CRM новый лид с указанием источника.
Так мы начали собирать полные данные о заявках: сколько потратили на каждое объявление, сколько получили заявок и какова их стоимость.
Затем внедрили еженедельные отчеты внутри команды
Такой контроль позволил быстро корректировать расход в разных городах и оценивать влияние изменений в кампаниях на результат — управление стало гибче.
ШАГ 2. ПРИОРЕТИЗАЦИЯ ЗАЯВОК ПО «ТЕПЛОТЕ»
Не все обращения одинаково хороши. Укладываться в KPI нам нужно было за счет целевых клиентов, исключая тех, кому дорого или «просто спросить».
У клиента много нецелевых обращений. Многие при поиске подрядчика на строительство дома обзванивают компании, чтобы сориентироваться по цене и только потом принимают решение, куда обратиться, а наш клиент определил для себя достаточно высокий ценовой сегмент.
© Елена Осташева, руководитель проекта, «Умный маркетинг»
Основных проблем было две:
- Нецелевые обращения, так называемый «отстой», отмеченные в CRM, не учитывались в статистике — количество лидов в CRM и Roistat не совпадало. Клиент не хотел, чтобы плохие заявки влияли на общее количество лидов и его восприятие эффективности рекламы.
- Целевые обращения попадали в отдел продаж без разделения по теплоте, в результате менеджеры могли «захлебнуться» в средних клиентах и упустить действительно хорошие заявки из-за высокой нагрузки.
Для начала мы выделили «отстой» в отдельную группу и отчет в Roistat
Теперь мы знали общее количество лидов и могли выявить те кампании и объявления, которые приносили нецелевые обращения.
Далее добавили сегментацию на уровне семантики
Разделили все запросы на группы: «горячие» — связанные с брусом, «теплые» — по деревянным домам, «холодные» — общие по строительству домов. Так мы получили возможность гибкого управления ставками и расходами клиента на рекламу.
И наконец создали отчеты в зависимости от теплоты лидов в CRM и Roistat
Заявки на строительство делятся на 3 вида: «горячие» — в ближайшее время, «теплые» — в ближайшие 1,5 года и «холодные» — нет участка под строительство, только планы.
Сейчас в любой момент можем отключить рекламу на группы с низким приоритетом, и не потерять горячую аудиторию. Тип лида по-прежнему определяет менеджер при первом контакте с клиентом.
Отчеты в Roistat теперь выглядят так:
Структура отчетов позволяет повышать ставки для кампаний, которые приносят больше целевых лидов, и снижать — для остальных.
ШАГ 3. ОПТИМИЗАЦИЯ РЕКЛАМНЫХ КАМПАНИЙ
Решая проблемы с оценкой качества заявок, мы не забыли и про стандартные работы по оптимизации рекламных кампаний клиента. Далее коротко расскажем про самое интересное.
Минусовали и минусуем запросы и площадки в КМС и РСЯ
Каждые 2 недели на основании данных Яндекс.Метрики выделяли нецелевые запросы и пополняли список минус-фраз.
Несколько раз переписали объявления
Мы собирали обратную связь от отдела продаж по некачественным лидам, старались снизить их количество добавляя в тексты объявлений ответы на основные возражения клиентов.
Что изменили:
- Вынесли УТП во второй заголовок вместо названия компании.
- В преимуществах указали важное: срок, гарантии и цену.
- В уточнениях указали количество готовых проектов, чтобы повысить доверие. Предположили, что Архангельским лесом можно пожертвовать, так как не каждый заказчик понимает, в чем его ценность.
В процессе выявили, что на качество заявок очень сильно влияет указанная в объявлении цена.
Изначально мы тестировали цены 1,4 млн рублей — это минимальная стоимость строительства «под крышу».
Было много нецелевых обращений от людей, которые хотели недорогой дом. Поменяли цены с 1,4 на 3,9 млн рублей и отсекли нецелевые заявки.
Изменили структуру аккаунта на основании данных по «теплоте» лидов
Использовали отчеты из предыдущего пункта, чтобы уменьшить количество нецелевых заявок и увеличить количество «горячих».
Проводили следующие работы:
- Ключи, которые приносили много хороших заявок, переносили в «горячие» кампании.
- Фразы, с которых поступало мало «теплых» и «горячих» лидов — в кампании с пониженным приоритетом.
- Отключали рекламу по фразам, которые не давали качественных конверсий.
Также для гибкого управления мы делили кампании по трем городам и нескольких видам домов. В итоге получили 44 рекламные кампании.
Корректировали ставки
Повышали ставки для кампаний, которые приносили больше всего заявок высокого качества.
Не забывали и про стандартные корректировки по характеристикам аудитории. Например, на 10% снижали ставки для пользователей мобильных устройств, поскольку получали в этом сегменте более дорогие заявки.
ЧТО В РЕЗУЛЬТАТЕ?
Работы продолжались с ноября по март. Бюджет менялся от месяца к месяцу, а тематика сезонная, поэтому для оценки эффективности мы использовали средние и относительные величины.
668 ? — средняя стоимость заявки за весь период
Из-за неполной аналитики на старте мы можем предположить, что снизили стоимость лида, но не можем сказать — насколько: может быть на 5%, а может на 35%.
1 433 ? — стоимость качественной заявки
56% ? 24% — доля некачественных заявок снизилась в два раза за 4 месяца
На графике видно, что нам удалось сократить долю некачественных заявок:
Работа с Kalinkahaus — пример погружения агентства в процессы на стороне клиента
Наша работа была бы невозможна без доработок CRM, обратной связи по возражениям от менеджеров по продажам и по приоритетам от маркетолога клиента.
Клиент остался доволен нами, но принял решение дальше вести кампании своими силами, чтобы сократить издержки. Мы хорошо сработались, поэтому договорились возобновить сотрудничество, когда потребуется помощь извне.