Кейс: как снизить среднюю стоимость лида с 1966 до 146 рублей в нише дополнительного детского образования

Владимир Колосов, частный специалист по интернет-рекламе, делится опытом ведения рекламной кампании для детской киношколы с миллионным бюджетом.

В ноябре 2019 года ко мне обратился заказчик - детская киношкола. Заказчик поставил передо мной следующую задачу: закрыть зимний набор на обучение в 17 городах России с максимальной ценой лида - 200 рублей. Работать предстояло с платным трафиком в 4 каналах: Яндекс.Директ, Вконтакте, Facebook, Instagram. Рекламу предстояло крутить 10 недель: с декабря по февраль.

В отделе продаж на стороне клиента был установлен ещё один KPI - не более 3000 рублей рекламного бюджета за заключённый и оплаченный договор. Так что СPL в 200 рублей был рассчитан заказчиком именно исходя из конверсии лида в продажу, на основе опыта предыдущих запусков.

На рекламный бюджет заказчик выделил 1,46 млн рублей.

Маркетолог заказчика распределил бюджет по 17 городам и 4 каналам. Распределение было неравномерным и зависело от результатов прошлой рекламной кампании. Например, рекламу на Facebook было решено крутить только на 6 городов, тогда как Instagram - на все 17.

Бюджет распределился таким образом:

У заказчика был многостраничный сайт. Для приёма трафика решили использовать страницу с контактами, а также формы заявок Вконтакте, которые уже были готовы с предыдущего запуска.

Сквозной аналитики не было, что доставило определённые неудобства в дальнейшем при подсчёте заявок и сведении данных в отчёт. Данные по каждой заявке собирались с сайта и отправлялись письмами на отдельный почтовый ящик. Заявки из форм Вконтакте пришлось считать вручную.

Дополнительной приятностью стало наличие статистики по прошлым запускам, которыми занимался другой подрядчик. Я изучил статистику и получил ценную информацию: какая конверсия была по какому городу, какие объявления работали хорошо, какая была средняя стоимость заявки по каждому городу.

Первые 3 недели я занимался подготовкой запуска:

В Яндекс.Директе я настроил поисковые объявления, текстово-графические объявления в РСЯ и баннеры. Общее количество ключей - немного больше 200, учитывая вариации под гео.

Всего было настроено по 2 кампании на каждый город:

Для показов на Поиске Яндекса я выбрал стратегию:

Для показов в Рекламной Сети Яндекса:

Загрузил список минус-слов.

Для каждого объявления в каждом городе настроил Яндекс.Визитку с указанием названия компании, номера телефона, адреса.

Чтобы заранее ограничить перерасход бюджета, я выставил в рекламном кабинете дневные лимиты по каждому городу. Минимальный дневной лимит, который можно выставить в Яндексе для каждой рекламной кампании: 300 рублей. Соответственно, получилось минимум по 600 рублей на каждый город.

Всю работу по заливке рекламных кампаний я провёл через Директ.Коммандер.

Примеры объявлений в Яндекс.Директ:

Для показов в социальных сетях мы решили сделать 2 варианта рекламных креативов до запуска, чтобы в процессе ведения больше не возвращаться к дизайну. Также запланировали А/В-тест по типам объявлений:

- и по типам аудитории:

Кампании я сегментировал по названию города, а также по типу контента, чтобы их было удобно тестировать, массово останавливать и запускать.

Примеры объявлений в Вконтакте:

Пример объявлений в Facebook:

Я изначально настоял на том, чтобы собирать в ходе ведения рекламной кампании как можно больше данных, чтобы можно было анализировать результаты и принимать тактические решения на ходу. UTM-меток получилось очень много. Под каждый тип объявления был задан свой параметр. Наши метки передавали следующую информацию:.

Для массового копирования и заливки кампаний Вконтакте я использовал сервис PostMonitor. Рекомендую сервис, хороший инструмент по автоматизации рутинных операций. Впрочем, одну задачу мне решить в PostMonitor всё равно не удалось. Рекламу Вконтакте на разные города требовалось запустить из-под разных сообществ, созданных специально под каждый город. Я обнаружил, что в процессе массового копирования объявлений в PostMonitor сообщество, из-под которого рекламируешься, поменять было нельзя. Отправил пожелания разработчикам сервиса. Ответили мне оперативно, что весьма порадовало. Написали, что включат мои предложения в список доработок.

Разработчики Вконтакте, конечно, внедрили за последние несколько лет немало приятностей, ускоряющих работу, но пока Facebook лично для меня выигрывает по функционалу. Работать в рекламном кабинете Facebook Ads с большими проектами для меня - одно удовольствие.

К слову сказать, подготовка рекламных кампаний для двух десятков городов оказалась весьма трудоёмким делом, которое потребовало много времени.

25 декабря мы решили запустить рекламу в Яндексе и Вконтакте на 2 города, чтобы протестировать работу рекламы и скорректировать возможные огрехи или недочёты, а 5 января - запустить всё остальное.

Настало 25 декабря. Поехали!

Статистику по первому запуску мы собирали около двух недель, сначала по двум городам и только в Яндексе и Вконтакте, а 5 января подключили оставшиеся города и каналы. Запуск пришёлся на последнюю неделю перед Новым годом и Новогодние каникулы.

В процессе открутки тестового бюджета лиды получались чересчур дорогими. Их стоимость колебалась в рамках 200-2000 рублей. Например, 30 декабря из Яндекс.Директа мы получили 5 лидов по 200 рублей каждый, а 31 декабря вообще ни одного.

Средняя цена клика в Яндекс.Директе с 1 по 2 неделю упала с 15,13 до 9,33 рубля, тогда как средняя стоимость заявки выросла в 3 раза: в первую неделю (с 25 по 29 декабря) согласно статистике она составила 1006,15 р. Во вторую неделю (с 30 декабря по 5 января) уже 1966,84 р.

В конце декабря/начале января заказчик инициировал переезд проекта в Битрикс. После Нового года письма с заявками перестали приходить ко мне на почту, что сделало процесс подсчёта CPL ещё более неудобным: мне приходилось запрашивать у заказчика скриншоты с данными по заявкам. Около половины ключевых слов, которые приносили заявки, Битрикс распознать не смог.

9 января мы временно остановили рекламу, и я углубился в аналитику с целью найти способ оптимизировать расходы и выйти на требуемый KPI в 200 рублей за заявку.

В результате анализа выяснилось много интересного.

Из самых критичных моментов, негативно повлиявших на конверсию, мне виделся именно сайт, который медленно работал и имел плохое юзабилити.

Я расписал подробное техзадание для программиста по улучшению юзабилити, но решил сперва поинтересоваться, есть ли у него уже готовая посадочная страница, чтобы перенаправить туда трафик. Времени у нас было в обрез, а доработки сильно тормозили процесс. В условиях жёстких дедлайнов всегда приходится, в первую очередь, оперировать тем, что имеешь. У заказчика уже имелся лендинг, который быстренько доработали. Мы запустили рекламу на лендинг, и конверсия тут же подскочила вверх. В первые дни повторного запуска получили такой шквал заявок, что отдел продаж перестал справляться с их обработкой.

Была ещё гипотеза, что часть заявок не попадает в CRM из-за некорректной интеграции с сайтом, но мы её проверили, и она оказалась несостоятельной.

Плюсом я попросил заказчика вновь подключить отправку писем с заявками для удобства подсчёта CPL, поскольку прямых доступов в Битрикс мне так и не предоставили. :)

Напомню, что все данные по каждому лиду, учитывая UTM, высылались ботом из контактной формы WordPress на почтовый ящик.

Чтобы была возможность быстро свести данные по каждой метке UTM, посчитать количество заявок и их среднюю стоимость, предстояло решить следующую задачу:

Я установил почтовый клиент Mozilla Thunderbird. Подключился к почте и выгрузил все данные писем в CSV: Клик ПКМ > Сохранить выделенные сообщения > Таблица CSV.

Письма были очень тяжёлые, так что я выгружал их поэтапно, примерно по 2000 писем в одну таблицу. Если пробовал больше, то почтовый клиент начинал тупить и зависал на середине операции.

У меня получилось две Excel-таблицы, которые я свёл в одну. Теперь при помощи фильтра по UTM я мог определить количество заявок по конкретному каналу, например, сколько принёс Facebook. Да, таким способом можно быстро отфильтровать данные по UTM, но отфильтровать по датам уже сложнее. Для расчёта CPL в разрезе конкретного периода (например, первого месяца), потребовалось использовать команду Найти: последовательно проверять все нужные даты и вручную складывать данные по этим датам. В макросах и программировании я, к сожалению, не силён. Возможно, можно было отфильтровать данные более простым способом. Если кто решил подобную задачу макросом или как-то ещё, пожалуйста, поделитесь в комментариях, буду благодарен.

Таким образом, я смог вычислить количество заявок по каждому каналу. Данные по расходам я скопировал из рекламных кабинетов в Excel вручную и применил простую формулу расчёта CPL. Задача была решена.

Реклама приносила лиды в скорректированном режиме до конца февраля. Мы продлили её работу ещё на неделю, чтобы компенсировать простой в январе.

Средняя стоимость лида упала по отдельным городам до 81 рубля. В целом CPL держался в диапазоне 80-220 рублей (сильно зависело от города). В отдельные периоды мы получали лиды даже по 60-70 рублей. Вконтакте заявок было сильно больше, и они получились дешевле, потому что мы собирали их сразу в форму, минуя сайт. Чем меньше звеньев в цепочке - тем выше конверсия.

Всего за 10 недель работы рекламной кампании мы получили:

Итого мы потратили на рекламу 1460000 рублей и получили 10010 лидов со средней стоимостью лида - 146 рублей. В KPI уложились! Думаю, поработали весьма продуктивно, учитывая, что вначале мы дико не укладывались в план.

Какие можно сделать выводы?

Не стоит недооценивать силу аналитических методов. Собирайте как можно больше данных. Систематизируйте, автоматизируйте, анализируйте, и будет вам и вашим заказчикам счастье. Не забывайте, что помимо рекламы стоит работать и над сайтом. Не бойтесь ставить смелые гипотезы и проверять их. В этом и состоит работа интернет-маркетолога.

Чего мне не хватало в этом кейсе?

Сквозной аналитики и возможности быстрого подсчёта CPL... Заказчик, у которого грамотно настроена аналитика и корректно собираются все данные, дорогого стоит.

Высоких вам конверсий!

P.S. Жду ваших комментариев! Можете писать в Телеграм. :)