Сань, как там дела с бочками спустя 2 года? За счет одной настройки в рекламных кампаниях Яндекс.Директ загрузили отдел продаж.
Исходные данные
Всю осень мы получали менее 100 лидов в месяц.
Настроены рекламные кампании в Яндекс.Директ и Google Ads. Крутили в основном поисковые кампании. РСЯ и КМС до этого плохо себя показали. Я решил, что нужно сделать нормальные баннеры всех доступных форматов и пульнуть в показы.
Вторым решением было внедрить ретаргетинговую коммуникацию. Она была разделена на этапы воронки и временные циклы. Главной задачей было двигать пользователей по воронке. Тех, кто был на главной, передвинуть на целевую страницу и дальше сконвертировать в лида.
На практике ретаргетинг неплохо показал себя.
В декабре после оптимизации удалось пробить потолок в 133 заявки с форм на сайте. Я не учитываю лиды с почты и обратного звонка.
Десигн
Как дизайн повлиял на результаты? Если честно, ХЗ. Потому что слишком много факторов, которые неочевидно повлияли на то, что заявок стало в 2 раза больше. Я думаю, все усилия в сумме окупились с лихвой.
CTR таких баннеров оказалась выше тех, что я делал самостоятельно. Важно понимать, что в текстово-графических объявлениях важен заголовок. Обычно он влияет на клик.
Вынужден добавить, что на декабрьских баннерах использовался триггер дефицита — это тоже могло повлиять на кликабельность. Продумывайте заранее текст при создании дизайна.
Январские каникулы
Полный тухляк. Менеджеры до суха выжимают всех лидов из базы в CRM. Заявок на всех менеджеров не хватает.
Некоторые заводы уже обанкротились. Ситуация накаляется до предела. Директор на совещании всем вставляет пистоны, а я понимаю, что не могу потерять любимого заказчика.
Поэтому я решаю, что пора применить новые знания Data Science. Я не бухаю и не тусуюсь, поэтому все новогодние каникулы изучал язык программирования Python и анализ данных.
Скачал огромную таблицу с данными. Сделал сводную и сохранил всё в Excel.
Получилась таблица со всеми ключами в группах, которые имели конверсии. Я взял три показателя: CTR, количество конверсий, стоимость конверсии.
Одно правильное действие
После этого я тупо сфокусировал всю рекламу на этих ключах. В РСЯ проделал тоже самое. Выставил ставки в ручном режиме. Но после изучения сводных таблиц в датафрейме — это формат в библиотеке Pandas в Python, я понял, что необходимо занять по этим ключам топовые позиции.
А в РСЯ добавить объявления с разными заголовками. Была еще гипотеза, но я её не буду раскрывать. В итоге я подумал: «Какая разница кто будет выставлять ставки? Делегирую это роботу».
И в это время выходят несколько новостей от Яндекс. Первая — в РСЯ можно гибко управлять показами на площадках, вторая — доступна стратегия «Оптимизация конверсий».
И если я нашел эти конверсионные ключи, то алгоритмы точно найдут все конверсионные связки. Данных для этого было достаточно. Вот и пусть сами ебутся с этими ставками, а я буду анализировать результаты.
Я перевел на новую стратегию поисковую кампанию и РСЯ. В Google сделал тоже самое — поставил оптимизацию на конверсии. Только там нет кампании КМС. Я как раз приберег её настройку на сладкое для курса по Google Ads.
В феврале получили 118 заявок с конверсией 2,44%.
Сравните ситуацию в Январе и Феврале.
Мы продолжаем масштабировать результат. Работаем уже три года с самого основания и запуска продукта на рынок. Задача: трансформировать малое предприятие в среднее и зарабатывать более 2 млрд рублей годовой выручки.
Выводы
Можно было сразу переключить на конверсии? Не так быстро, парень. Если вы только стартовали, вам придется набрать статистику: минимум 10 заявок за неделю. И затем можете переключить и задать недельный бюджет равный стоимости 20 конверсий.
У вас лид 1000 рублей, значит недельный бюджет равен 20 000 рублей. Можно не попасть с ценой лида, с сайтом, с объявлениями. Можно так проебаться, что мало не покажется. Смотреть на такое решение как на волшебную таблетку крайне глупо.
Я проверил эту гипотезу после тщательного анализа рекламных кампаний. Это значит, что я не просто отчёты в метрике посмотрел. Нет. Я выгрузил все доступные данные в Мастере отчётов и вертел ими целую неделю, чтобы увидеть разные зависимости показателей друг от друга.
На скрине вы можете увидеть, что там 23 columns = 23 столбца. После этого я понял, что алгоритм сможет увидеть и регионы, пол, возраст, места, ставки и декстопы. И сам всё оптимизирует, ему только в топку закидывай данные.
А помните как всё начиналось?
Думайте головой медленно — решения принимайте быстро. Обнял.
Если хотите обсудить свой проект — заполняйте анкету на сайте.
Комментарии: