Как мы вырастили доходы от доставки пиццы Додо в Москве на 8659%
В кейсах принято писать о том, какие в рекламном агентстве все умные и как здорово помогли клиенту. Но давайте начистоту: с крупными, требовательными, интересными клиентами легко не бывает. А «Додо Пицца» – как раз такой клиент. Это известный бренд с широкой франшизой, сеть из 602 пиццерий в 13 странах мира.
Скоро год, как performance-агентство «Блондинка.Ру» сотрудничает с «Додо», и нам есть чем поделиться. В этой истории много интересного: ошибки и промахи, гнев и отчаяние, гениальные озарения, кропотливый труд и, конечно, хеппи-энд. СРА снизилась более чем в 3 раза, доход вырос на 8 659%, а число ресторанов, ведение которых нам доверили, увеличилось с 4 до 162.
Начало. «Сочная горячая пицца по акции»
Сотрудничество началось с тестового периода. К нам обратилась маркетолог корпоративной сети «Додо Пицца» с предложением выстроить контекстную рекламу в Яндексе и Google для 4 московских пиццерий. Задачей клиента было снизить СРА и сравнить «Блондинку» с другим агентством.
У нас уже был опыт продвижения ресторанного бизнеса и сервисов доставки еды, в том числе пиццы. Поэтому мы знали, какие настройки позволят приводить как можно больше заказов по самой низкой цене.
Структура аккаунтов
Создали 2 аккаунта: один для запросов с указанием бренда («пицца додо»), второй для общих, небрендовых.
Ключевые запросы
Использовали 4 типа ключевых фраз:
- целевые («заказ пиццы»),
- акционные («промокод на пиццу»),
- общие («доставка еды»),
- с указанием гео («пицца на ВДНХ»).
В минус-слова добавили:
- неконверсионные запросы («рецепт», «фото»),
- запросы с неподходящим гео – с указанием района, где нет пиццерий «Додо» и куда не осуществляется доставка,
- ключевые фразы, которые не укладывались в KPI.
Группы объявлений
На старте мы придерживались принципа SKAg (Single Keyword AdGroup): на каждый запрос создавали отдельное объявление. Для релевантности вписывали ключевую фразу в заголовок и/или текст объявления, что позволило снизить стоимость клика.
После запуска, когда появилась первая статистика, перегруппировали запросы, чтобы избавиться от статуса «Мало показов».
«Вкусные» объявления
Создавали объявления двух типов: общие и промо.
- Для общих в заголовок вписывали ключевой запрос и по возможности УТП либо призыв к действию.
- Промо запускали в ротацию на время проведения акций.
Тексты сдабривали «вкусными» эпитетами: «сочная», «горячая», «аппетитная», «ароматная».
Не пренебрегали и расширениями: в допссылках рассказывали про спецпредложения, а в уточнениях охватили УТП, которые не вошли в заголовки и тексты объявлений.
Гиперлокальный таргетинг
С помощью «Полигонов» Яндекс.Аудиторий настроили гиперлокальный геотаргетинг:
- вокруг каждой пиццерии нарисовали зону ее доставки,
- создали по 2 сегмента пользователей: те, кто живет в полученной локации, и те, кто в ней работает,
- снимали скриншоты полигонов перед сохранением, так как после посмотреть их уже нельзя.
Итоги месяца: СРА ниже в 2 раза. +12 новых пиццерий
С тестом мы справились.
За первый месяц СРА снизилась вдвое. Клиент-франчайзи остался доволен и увеличил число пиццерий в нашем аккаунте до 9, а некоторое время спустя перевел к нам все свои 16 ресторанов.
Сложности, к которым мы не были готовы
Позже, когда внутри сети заработало «сарафанное радио», в агентство стали обращаться и другие франчайзи. Казалось бы, здорово, да?
Да, но такой рост означал и некоторые сложности. Особенность бизнеса «Додо» в том, что управление распределено на партнеров-франчайзи. Рекламное агентство работает не с одним подрядчиком – центральной организацией, а с каждым собственником напрямую.
При этом бизнесы всех франчайзи заметно отличаются:
- в разных ресторанах действуют разные акции;
- у всех франчайзи были свои бюджеты и KPI.
И если первый пункт просто увеличивал трудозатраты (нужно было прорабатывать отдельные объявления для каждого партнера, больше времени тратить на управление кампаниями), то по второму вопросу у нас не было опыта, и к его решению мы подошли неправильно.
Проблема 1. Перетекание заказов
Кто работал с распределенными клиентами, у которых много филиалов с разными юрлицами, тот поймет. Проблема заключалась в том, что по объявлению, оплаченному пиццерией «А», заказ мог уйти в пиццерию «Б». Контролировать перетекание заказов на своей стороне мы не могли.
Стандартное решение проблемы
Представьте клиента с несколькими точками в Москве, каждая из которых – отдельное юрлицо. Клиент запускает контекстную рекламу. Обычная схема такова: все точки скидываются поровну, и на полученный бюджет запускается общая рекламная кампания. Логично, не правда ли?
Как решали проблему мы
Стандартный подход показался нам некорректным: одни пиццерии более популярные, другие менее. Заказы с рекламы распределяются неравномерно, поэтому платить всем одинаково – несправедливо.
Нужно было разграничить показы объявлений, используя гиперлокальный таргетинг, чтобы приводить заказ именно в тот ресторан, который оплачивает данную рекламу. Мы ведь работали по такой схеме с первыми пиццериями; почему бы не экстраполировать этот опыт? – подумали мы и надолго засели за проработку полигонов.
К сожалению, инструмент не оправдал наших ожиданий. Гиперлокальный таргетинг в данных условиях не сработал. Проблема перетекания заказов не была решена.
Как надо было решать
В начале статьи мы обещали гениальные озарения – вот и настал их черед. Помучавшись с полигонами, мы придумали создать Альянс.
Слово Антону Хрипко, руководителю группы и автору идеи:
Мы предложили вот что: объединяем всю Москву и область, ведем общую рекламную кампанию с заранее согласованным общим бюджетом, в конце месяца выгружаем все заказы из Метрики и отдаем их в управляющую компанию. Данные прогоняются через CRM-систему, и становится понятным, какой заказ ушел в какую пиццерию.
Далее вычисляем средний СРО: делим общий бюджет на общее количество заказов. Умножаем средний СРО на число заказов в каждой пиццерии и понимаем, сколько она нам должна. В результате партнеры платят только за те заказы, которые к ним приходят, и не платят за рекламу, по которой заказ получила другая пиццерия.
На тот момент в агентстве размещалось 3 франшизы. Для осуществления задуманного нужно было объединить минимум треть всех ресторанов в Москве. Наше предложение по созданию Альянса решало проблему перетекания заказов – и избавляло клиента от большой головной боли.
К тому же, показатели по нашим кампаниям были стабильно высокими, среди франчайзи у нас сложилась хорошая репутация. Поэтому наше предложение приняли и отдали нам на ведение все пиццерии Москвы.
Когда мы создали Альянс, то были вынуждены перейти на постоплатную систему. Нюанс в том, что многие франчайзи «Додо» – это молодые юрлица, и работа с ними по постоплате для нас связана с понятным риском. Но лояльность к клиенту перевесила.
Проблема 2. Рост конкуренции
Параллельно с перетеканием заказов мы решали и проблему высокой конкуренции. По предыдущему опыту мы знали, что в онлайн-продажах пиццы лучше работает поиск, чем сети. Самым очевидным способом привлечь покупателей кажется использование в текстах промокодов и акций. Но на практике выгодные предложения сработают только на часть целевой аудитории.
Вот несколько типов ЦА, которые ищут онлайн-заказ пиццы:
- экономные. Гонятся за ценой. Если в выдаче будет несколько объявлений разных брендов, то эта аудитория перейдет по рекламе с указанием самой низкой цены;
- лояльные к бренду. Вводят брендовый запрос и переходят на сайт (неважно, по рекламе или ссылке из органической выдачи) и делают заказ;
- заинтересованные брендом. Слышали название «Додо Пицца», вводят в поиск брендовый запрос, но если не увидят ссылку на «Додо», легко перейдут по объявлению конкурента;
- скрупулезные. Планируют заказ заранее (например, хотят заказать пиццу в офис на свой день рождения) и долго выбирают, где заказать: сравнивают цены в разных пиццериях, выясняют тонкости доставки, собирают отзывы;
- голодные. Хотят поесть здесь и сейчас, поэтому вводят запрос и делают заказ, особо не глядя ни на цены, ни на бренд.
Чтобы охватить все виды аудитории, мы создавали по несколько разных объявлений на каждую группу запросов: с ценой и без, с акцией и без, с акцентом на разных УТП.
Система самостоятельно выбирает, какое объявление показать конкретному пользователю.
Отсюда вытекает еще один вывод, который мы хотели бы сделать намного раньше в работе с «Додо».
Дело техники
Система знает о своих пользователях гораздо больше, чем любой менеджер. В отличие от нас, ей известно, когда потенциальный покупатель готов совершить заказ. Это значит, что система способна выбрать максимально подходящий момент для показа рекламы.
Речь идет об автоматических стратегиях. И если в Google мы переводили партнеров на автостратегии сразу, как только это становилось возможным, то в Яндексе с переходом на автоматику мы затянули.
Мы слишком долго к этому шли. По опыту запусков автоматических стратегий на других проектах мы знали, что автостратегии Яндекса показывают себя не всегда хорошо. Поэтому переходить на них нужно аккуратно: проводить А/Б-тестирование, а затем внимательно следить за показателями. В итоге мы провели тест, перешли на автоматику – и она оказалась весьма эффективной. Нужно было сделать это раньше.
Преимущества использования автостратегий:
- для клиента – больше конверсий по меньшей стоимости. Рассмотрим на примере: допустим, при ручном управлении мы делаем корректировку ставок по времени суток. В соответствии с настройками в 2 часа ночи наши объявления будут показываться на невыгодных позициях, или показов не будет совсем. Но при автостратегии система может показать рекламу тому пользователю, кто, по ее данным, склонен к покупке, и даже повысить ставку, побороться за него, если имеются данные, что пользователь совершит заказ;
- для агентства – на 15% меньше трудозатрат*. Процесс ручного управления кампаниями выглядит примерно так: собираем статистику, анализируем сегменты в Метрике, делаем выводы, корректируем настройки РК; затем мониторим показатели, на основании которых возвращаем или снова корректируем настройки… Это непрерывный процесс, отнимающий много времени и сил, не говоря уже о вероятности ошибки. Автоматика снимает нагрузку с менеджеров: мы просто следим за параметрами кампаний. (*Это значение удалось вычислить благодаря системе «Битрикс24», которая используется в агентстве для рабочего учета времени).
Сейчас у большинства франшиз запущены автостратегии. Почему не у всех? Потому что еще не везде накоплено достаточно статистики. Автостратегии можно запускать и с нуля, в новых кампаниях, но в этом случае не получится спрогнозировать, как они сработают. Наш стандарт – начинаем вести кампании с ручной стратегии, а потом переключаемся на авто.
«Нормально делай – нормально будет»
Кейс с «Додо Пиццей» показывает, что «Блондинка.Ру» умеет растить бизнес в онлайне. Мы не боимся нестандартных решений. Вникаем в бизнес-задачи. Знаем: каждый клиент уникален, поэтому не стремимся слепо копировать опыт работы с другими партнерами из той же ниши.
На текущий момент в аккаунте «Блондинки.Ру» несколько десятков юрлиц, более 100 пиццерий. С нами работают все рестораны Москвы, есть партнеры и из других регионов.
За 10 месяцев СРО снизилась в более чем в 3 раза, доход вырос на 8 659%. Количество транзакций выросло на 26 746%, ДРР упал в 3,25 раза.
И еще один (самый важный!) критерий оценки нашей работы – это уровень удовлетворенности клиента. Поэтому пусть последнее слово останется за «Додо».
Привет, меня зовут Виктор. В управляющей компании «Додо Пицца» я отвечаю за эффективность работы пиццерий в Москве. Изначально в работе с агентством мне было важно «просто стартовать»: избавиться от десятков маленьких рекламных кампаний, которые, это было очевидно, неэффективны при работе с Москвой.
С «Блондинкой.Ру» «просто стартовать» быстро превратилось в «работать на результат». Антон и его команда помогли нам создать справедливую рекламу, которая работает. Ведь, согласитесь, можно придумать очень красивую схему на бумаге, которая на деле окажется нереализуемой. В «Блондинке.Ру» нам предложили действительно эффективный подход. Сейчас мы планируем новые каналы и ресурсы на их внедрение. Спасибо за работу!
Меня зовут Марго, и я отвечаю за сеть из 26 розничных пиццерий Додо. Именно с нашей франшизы началось сотрудничество «Додо Пиццы» с «Блондинкой.Ру».
Раньше все партнеры вели контекстную рекламу раздельно. У всех были разные настройки кампаний, в объявлениях – разные предложения для клиентов.
Менеджеры «Блондинки.Ру» объяснили нам, как в разы повысить эффективность рекламы. Они предложили объединиться в Альянс и настраивать РК на весь город, без разбивки на множество маленьких полигонов. После запуска ребята постоянно оптимизировали кампании – и в результате мы получали самых ценных клиентов, которые среди огромного количества конкурентов по общим запросам выбирали нас!
В настоящий момент мы тестируем новые каналы: видео и UAC, а также продолжаем оптимизировать текущие РК.
Отличный кейс! Да и название классное ;)
Реально крутой кейс! Молодцы ребята!
Хорошая работа и хороший пример! Есть над чем поработать
8659% это в 86 раз, то есть они продавали 10 пицц, а после стали продавать 860?
Немного не так:
1) В статье речь не о заказах, а о доходе.
2) Не в 86 раз, а немного больше, если быть точным, то в 87,59 раз
3) Речь о доходе полученных благодаря нашим рекламным кампаниям
4) В первом месяце заказов было не 10)
Но общий смысл вы правильно уловили, заказов и дохода стало намного больше, чем было.
скорее речь идёт про суммирование эффектов: снижение CPO за счёт оптимизации рекламы и увеличение продаж за счёт охвата по ключам/сегментам.
ребята молодцы, как только замаячили проблемы для ресторанного бизнеса, они сразу объявили о том, что снижают порог чека для доставки.