Кейс клиента Vitamin.tools: что делать, если резко сменили модель атрибуции в сложной нише

О сложностях в продвижении микрофинансовых компаний: про оценку по 8-му этапу воронки и неожиданную смену модели атрибуции. Рассказывает Илья Музыка, директор агентства Q-Leads и по совместительству клиент рекламной экосистемы Vitamin.tools, возвращающей до 18% от пополнения рекламы.

С одной стороны, сложные проекты классно продвигать, потому что зачастую у них большие бюджеты. С другой стороны — нередко такие продукты погружают в условия, которые побуждают искать новые решения. История с продвижением заказчика из сферы МФО как раз об этом.

Заказчик: микрофинансовая компания (МФК). Выдаёт займы офлайн и онлайн. Офисы по всей России.

Период работы: с декабря 2021 — по настоящее время.

Задачи:

Проблема. Заказчик использует несколько каналов для привлечения покупателей: контекстную рекламу, СЕО, Вебмастеров, рассылки и другие. Он знает, что, в среднем, пользователь делает два-три касания с продуктом до совершения целевого действия — получения онлайн-займа. Но из-за неполноценности аналитики и большого количества каналов трафика, заказчик не всегда может отследить эффективность источников. А именно влияние каждого из них на окончательное решение покупателя.

Как понять, какой источник больше всего повлиял на итоговое решение? В Яндекс Метрике есть «Модель атрибуции». С её помощью можно точнее просчитать значимость каждого источника и его влияние на эффективность привлечения в целом.

Модели атрибуции — это наборы правил, по которым система воспринимает значимость того или иного источника при совершении целевого действия.

За онлайн-займами обращаются совершенно разные пользователи: студенты, работяги, белые воротнички и другие. Как правило, это люди с доходом до 80 000 — 100 000 рублей в возрасте от 18 до 55 лет, которым не хватает денег до зарплаты или на какие-то значимые покупки вроде мебели.

В поисках решения они идут в Яндекс, вбивают запрос и видят рекламу микрофинансовой организации. Далее переходят по ссылке, просматривают условия, но не оставляют заявку. Через какое-то время пользователи попадают на тот же сайт, но уже через другой канал — СЕО. Регистрируются, но не подтверждают данные. В следующий раз им прилетает смс с акцией, после которой они возвращаются на сайт и оформляют займ на карту. Выходит, один и тот же пользователь взаимодействует с несколькими каналами трафика, но покупает только один раз.

Модели атрибуции помогают выделить тот самый, ключевой канал привлечения.

Есть несколько способов оценки эффективности рекламного канала:

В Яндекс Метрике есть все модели атрибуции кроме последней: U-Shape.

В этом проекте мы оценивали эффективность рекламной кампании по одной единственной метрике — выдаче займа.

Преимущество оценки по последнему этапу в том, что директолог может таргетироваться на более качественную аудиторию и получать больше конверсий. Так происходит потому, что Директ обучается на уже достигнутых целях и гораздо лучше находит нужную аудиторию.

Сложность оценки в том, что для получения результата важно проработать всю воронку. Настроить аналитику по каждому этапу, связать CRM-систему с рекламными кабинетами, настроить оптимизацию по оффлайн-конверсиям.

Изначально мы работали по восьмому этапу воронки, а предшествующие шаги использовали для дополнительного сбора информации о пользователях. Например, по шестому этапу — скорингу — мы ставили Директу цель «Прошли скоринг». Чтобы при настройке рекламных кампаний учесть пол, возраст и регион проживания этой аудитории. И отсечь людей, которым с высокой долей вероятности не одобрят микрозайм на карту.

Ещё отсекали регионы с низкой конверсией в онлайн-выдачу. Например, в процессе работы мы выяснили, что жителям Северного Кавказа привычнее и проще оформлять заём в офисе продаж, а не через смартфон. Поэтому мы отключили рекламу в этом регионе.

Рекламу настраивали, в первую очередь, на Поиске. А также в РСЯ. До апреля 2023 года стабильно получали выдачи по 3 000 рублей с Мастеров Кампаний с оплатой за конверсии, а именно за достижение цели «Выдача».

В то сказочное время всё было просто. Даже примитивно:

Ситуация в корне изменилась, когда Мастера Кампаний с оплатой за конверсию перестали давать нужный объём трафика и выдач. После очередного обновления Директа этот инструмент начал серьёзно сбоить, постепенно просаживался по трафику и буквально через месяц выдавал результат всего на 10% от необходимого количества выдач. Мы почти полностью отключили кампании с оплатой за конверсию, и начали тестировать большое количество различных кампаний с оплатой за клики.

Рекламные кампании по брендовым, целевым и околоцелевым запросам. Нам нужно было найти пользователей, которым нужен микрокредит на карту. Мы тестировали различные сегменты аудитории, чтобы получать достаточное количество Выдач и не выпадать из KPI.

Хорошо сработали поисковые кампании с:

Вообще, сегмент «плохая кредитная история» неплохо работал, что нас приятно удивило, поскольку у клиента довольно жёсткие требования к заемщикам среди других игроков рынка.

Рекламные кампании по интересам, названиям конкурентов и агрегаторам МФОшек давали очень много целевого трафика и дешёвые клики.

На рынке микрофинансовых организаций очень большой % трафика идёт с названий брендов участников рынка. И прелесть в том, что конкурентный трафик стоит гораздо дешевле, чем общий трафик («микрозайм на карту» и т.д.) из-за менее разогретого аукциона. Но есть нюанс. Между основными игроками рынка, в число которых входят крупнейшие МФО, есть негласный запрет на рекламу по запросам конкурентов. Нарушать его нельзя. Но благо, есть огромное количество конкурентов, по которым запрета нет.

Поисковые кампании по названиям конкурентов тоже хорошо сработали и давали много трафика и выдач по приемлемой цене. Но это касается именно Поисковой части Мастеров кампаний с оплатой за клики. РСЯ работало крайне неэффективно.

В попытках давать побольше дешевого трафика мы запускали Мастера кампаний, настроенные на, так называемые, полуфейковые цели. Но и эти кампании почти перестали работать осенью 2023 года. Как это работало: в Директе мы указывали цель — какое-то редко достижимое действие. Например, посещение страницы «Контакты» одного из малопопулярных офисов. В настройках Мастеров кампаний с оплатой за конверсию указывали стоимость такой цели в 5 000-15 000 рублей. Мастер кампаний давал трафик, но, разумеется, не достигал этой редкой цели. Но зато побочным результатом этого трафика становились выдачи, которые, по факту, мы получали бесплатно с помощью такой небольшой хитрости.

Ближе к сентябрю 2023 года эффективность и этих рекламных кампаний стала снижаться. Сейчас мы уже не работаем с полуфейковыми целями.

Также по просьбе заказчика пробовали рекламироваться на сайтах с эротическим контентом в РСЯ, но этот эксперимент не сработал. Открутив 100 000 рублей, мы отключили кампанию. Пришло много дешёвого, но нецелевого трафика. Дело в том, что показы идут только на 4 площадках: мобильной и десктопной версии сайтов video.yandex.ru и image.yandex.ru. Трафик стоит по 5-10 рублей, но его качество оставляет желать лучшего. Впрочем, это касается только МФО. Точно есть ниши, где такой трафик будет более целевым.

Контекстная реклама — это только один из каналов трафика, который использует заказчик. И при оценке эффективности по последнему значимому переходу, он переплачивал за каналы, реально не оказывающие влияния на решение покупателя. Изменив модель атрибуции, заказчик хотел более эффективно распределять рекламный бюджет и снижать затраты на менее значимые каналы привлечения трафика.

Проблема в том, что при смене модели атрибуции, у нас полетела вся экономика. Те кампании, которые давали приемлемый результат в рамках KPI при модели атрибуции «Последний значимый переход», — при переходе на другую модель атрибуции выпадали из приемлемых KPI.

При работе с атрибуцией по последнему значимому переходу мы получали онлайн-выдачи по 3 000 рублей. Но при смене атрибуции по первому источнику те же выдачи стали стоить уже 3 700 рублей.

После перехода на атрибуцию по первому источнику, стоимость выдачи сильно возросла, особенно в небрендовых кампаниях. Если раньше мы получали, в среднем, 1 000 выдач по 3 000 рублей, то после смены модели атрибуции — их количество сократилось до 600-700, а стоимость выросла до 5 000 рублей, что выше установленных KPI.

Чтобы выполнить задачу по новой модели атрибуции, мы оптимизировали кампании по полу, возрасту, географии и платежеспособности. Отключали сегменты и кампании, которые дают онлайн-выдачи по цене выше KPI. И, конечно, тестировали новые гипотезы.

Постепенно мы отключили все небрендовые кампании. Оставили только бренд и запустили поисковую компанию на автостратегии с оптимизацией конверсии по двум целям. Одну цель выставили на получение регистраций, вторую — на выдачи. Благодаря второй цели кампании обучались по восьмому этапу воронки, чтобы система понимала, кого искать.

Также для теста и по договорённости с заказчиком мы создали 40 ручных поисковых кампаний с разбивкой по регионам и типам операционных систем. Отдельно лили трафик на десктопы, Android и iOS. Дело в том, что Android и iOS в связке с фильтром по платежеспособности работают по-разному. iOS на платёжеспособности от 1% до 10% всегда даёт плохой результат. Android же на платёжеспособности 1-10% всегда работает отлично. Не только в этой нише.

Такое разделение аудиторий позволяло получать результат в рамках KPI.

В итоге после теста мы отключили и ручные поисковые кампании, так как эффективность их была ниже, чем у кампании на автоматической стратегии.

Статистика из нашего внутреннего отчёта:

Эксперт — Илья Музыка, директор агентства Q-Leads.

TG | VK | Cайт

Реклама. ООО "Феникс-маркетинг" ИНН: 7725812838 ERID: 2SDnjdpyAaN