Снижение стоимости заявки на 32% для сети ресторанов «Империя Пиццы»

В статье специалисты E-Promo Афошкина Наталья и Куканова Евгения поделятся своим опытом ведения и оптимизации кампаний из сферы доставки еды. Расскажут о наиболее успешных стратегиях размещения, об использовании системы автоматизации контекстной рекламы для оптимизации рекламных кампаний и активного биддинга.

На момент начала работы с E-Promo сеть имела достаточное количество заказов. Но конкуренция в сфере доставки еды по Москве возросла, и клиент отметил сокращение своей доли на рынке. Необходимо было провести оптимизацию рекламных кампаний для снижения CPA, чтобы в рамках ограниченного бюджета получать большее количество заказов.

Перед формированием digital-стратегии размещения мы изучили особенности бизнес-ниши клиента, определили отличительные черты компании и выделили основные УТП. На основании этого анализа был сформирован медиа-микс и структура размещения.

“Империя пиццы” - крупная сеть доставки еды. Основу меню составляют пицца, суши и wok. Компания работает на рынке уже более 15 лет. Осуществляет круглосуточную доставку еды в течение часа в любую точку Москвы и в города ближайшего подмосковья: Одинцово, Жуковский, Люберцы, Раменское, Химки и т.д.

Все меню представлено на сайте, через который осуществляются заказы. Клиент разработал отдельные предложения для людей соблюдающих пост или придерживающихся вегетарианской диеты, также есть детское меню.

Цель размещения: увеличить количество заказов в рамках ограниченного бюджета

Более 40% трафика на сайт и заказов приводит контекстная реклама.

Большинство заказов клиент получает через сайт. Чтобы накопить необходимые для дальнейшей оптимизации данные и отслеживать конверсии на разных этапах воронки продаж, мы проверили настройки Яндекс.Метрики и Google Analytics. Настроили цели для отслеживания:

Первые две цели являются промежуточными, т.е. это этапы, которые необходимы для совершения конверсии. Их отслеживание позволяет найти “узкие места”, где посетители чаще бросают оформление заказа, а также сформировать более теплую аудиторию пользователей, у которых вероятность достижения цели выше.

Для сбора 100% статистики о совершенных заказах необходимо отслеживать не только оформление доставки на сайте, но и звонки. Зачастую для этого используется динамический коллтрекинг. Однако, у клиента была разработана собственная система аналитики на базе коллцентра.

Текущие рекламные кампании клиента приносили неплохой результат, однако чтобы еще больше увеличить количество заказов нужно было внести некоторые изменения, например расширить семантику.

Прежде чем начинать сбор ключевых слов, мы продумали новую структуру рекламных кампаний, удобную для анализа и управления.

Упор сделали на поисковые кампании, чтобы максимально охватить уже имеющийся спрос: брендовый, по брендам конкурентов и общий небрендовый спрос по заказу пиццы, суши на дом.

В сегменте доставки еды решения принимаются довольно быстро и пользователи легко переходят от одних брендов к другим. Именно поэтому важно прорабатывать как брендовые запросы, чтобы не отдавать часть трафика и заказов другим компаниям, так и конкурентные запросы, чтобы “переманить” на свой сайт поклонников других кафе и сервисов доставки.

Для повышения эффективности рекламных кампаний по брендам конкурентов, использовали повышающие корректировки ставок (RSLA) аудиторию пользователей, которые уже были на сайте и сделали заказ.

Для полного присутствия в выдаче Яндекса использовали медийно-контекстный баннер на поиске, красочно дополняющий обычные текстовые объявления. Баннер на поиске - слабокликабельный формат (CTR 0,3...0,4%), который позволяет повысить эффективность обычного поискового объявления. Визуализация товара подогревает аппетит пользователя и мотивирует его на больший заказ.

Мы также проработали запросы с указанием гео вокруг филиалов компании, чтобы показывать пользователям максимально релевантное предложение рядом с их местоположением.

В общей сложности было собрано более 5500 ключевых слов.

Запустили рекламные кампании в сети. РК по ключевым словам напоминали об Империи Пиццы тем, кто интересовался доставкой еды в целом, а ремаркетинг работал на возвращение аудитории, не завершившей оформление заказа, и позволил увеличить LTV текущих клиентов.

Через некоторое время мы проанализировали, с каких устройств приходили посетители с рекламы и увидели, что более половины из них посещали сайт со смартфонов. Тогда решили кроме сайта продвигать еще и мобильное приложение клиента. В приложение направили самую лояльную мобильную аудиторию - брендовый трафик, при этом поставили максимальные отрицательные корректировки ставок на мобильные устройства в обычных рекламных кампаниях, чтобы не перетягивать трафик из приложения на сайт.

После сбора семантики и группировки приступили к написанию объявлений для новых рекламных кампаний. Формировали их на основе УПТ, которые выделили ранее после тщательного анализа клиента:

От качества проработки текстов зависит не только их привлекательность для потребителей, но и списываемая цена клика. Для высокой оценки качества объявления рекламными системами необходимо использовать максимальное количество символов, добавлять все доступные расширения.

Например, при отсутствии некоторых расширений в Яндексе, вы не сможете занять наиболее высокие позиции при любой, даже самой высокой ставке, так как ваше объявление не будет подходить под трафарет размещения. Таким образом базовым требованием для получения максимального количества трафика на поиске является тщательная проработка объявлений.

Какой подход мы использовали при написании текстов для поисковых рекламных кампаний:

Отдельно прорабатывали тексты мобильных объявлений. Формировали их по тем же принципам, но с некоторыми корректировками:

Тексты в сети формировали иначе. Здесь релевантность заголовков отходит на второй план, нужно привлечь внимание пользователей среди множества других объявлений на площадках. Для сети мы старались писать более креативные тексты, использовали в заголовках вопросы, добавляли привлекательные картинки. Изображения важно добавлять в разных форматах, чтобы увеличить охват, показываясь на максимальном количестве релевантных площадок.

Рынок доставки еды в Москве высококонкурентный. Количество игроков стремительно увеличивается: наряду с ресторанами за потребителей конкурируют различные сервисы-агрегаторы: Яндекс.Еда, Delivery club и похожие.

Особенностью рынка является то, что покупатели легко переходят от одного бренда к другому, легко меняют категорию товара. В условиях такой динамичной конкуренции использовать только ручную оптимизацию рекламных кампаний малоэффективно.

Чтобы автоматизировать управление рекламными кампаниями, уменьшить вероятность человеческих ошибок и освободить время специалистов для оптимизации, подключили систему автоматизации контекстной рекламы Alytics.

Мы выбрали Alytics по нескольким причинам:

1.Простой и удобный интерфейс подключения Alytics к рекламным кампаниям Яндекс.Директа и Google Ads, а также к счетчику Google Analytics.

2. У Alytics очень гибкая система биддинга для Яндекс.Директа. Она позволяет существенно снижать цену клика, которая в свою очередь способствует снижению CPA. Кроме того, биддинг удобно встроен в отчеты со статистикой по заказам и CPA, что повышает удобство использования.

3.Встроенная система автоматических правил для оптимизации кампаний под продажи и/или CPA, которая может работать параллельно с биддином. Это позволяет достичь синергетического эффекта: биддер снижает цену клика, автоматические правила распределяют рекламный бюджет между ключевыми словами, в зависимости от их конверсии и CPA. Таким образом, удается достичь наилучшего CPA рекламных кампаний.

Опыт клиента и наши наблюдения в сфере доставки еды говорят о том, что по конверсионным запросам важно показывать объявления в спецразмещении, так как эффективность рекламы резко снижается, если объявление находится в гарантированных показах.

Для удержания позиций необходимо не только высокое качество объявлений, но и ставка, достаточная для входа в спецразмещение. Для этого приходится либо устанавливать завышенные ставки - из-за чего растет цена клика, а значит, это приводит к неэффективному расходу бюджета, либо автоматически выставлять их для каждого аукциона по определенным правилам.

Второй вариант позволяет занимать желаемые позиции в спецразмещении, при этом значительно экономит рекламный бюджет. Из всех возможных стратегий автоматического биддинга от Alytics для Яндекса мы выбрали “Удержание объема трафика расширенное”. Это недавно появившаяся стратегия, которая обращается к прогнозным значениям объема трафика по ключевому слову в Яндекс.Директе.

Настройки могут выглядеть так:

Этот тип биддинга позволил нам настроить целевой объем трафика, который мы хотим получать, при этом указать, сколько мы готовы за него платить. В стратегии мы использовали ограничение не по ставке (bid), а по списываемой цене клика (срс). Благодаря биддингу уже за первый месяц использования Alytics нам удалось добиться снижения СРС на 30%.

Биддинг дал нам возможность выкупать желаемое количество трафика по более низкой цене. Дальше необходимо было оптимизировать рекламные кампании по СРО. Так как кампаний и ключевых слов много, делать это вручную – затруднительно. Автоправила Alytics позволяют гибко настраивать выполнение действий при соблюдении условий, которые выставил специалист.

Мы решили протестировать одну из классических стратегий и настроили автоправила на уровне ключевых слов, повышая/понижая ставки на них в зависимости от их эффективности.

Правила выполнялись раз в неделю, при этом система проверяла статистику по ключевым словам за последние 30 дней.

Также в автоправилах есть возможность настроить уведомления об их выполнении на почту. Это позволяет нам следить за тем, какие ключевые слова из каких кампаний подвергаются изменениям.

Автоправила - нечто среднее между ручной оптимизацией и автоматическими стратегиями площадок, основанными на искусственном интеллекте. С одной стороны, они производят изменения в фоновом режиме, не требуя участия специалиста. С другой - настройкой правил занимается специалист, а значит все изменения в кампаниях будут продуманными и предусмотренными. Они позволяют экспериментировать, тестировать различные стратегии, добиваясь большей эффективности рекламы.

Несмотря на активное применение автоматизации, часть оптимизации кампаний необходимо было выполнять вручную: мы регулярно чистили неэффективные площадки в сети и поисковые запросы, расширяя список минус-слов.

Также мы проанализировали посетителей сайта и внедрили корректировки ставок.

Корректировки ставок по возрасту

Анализ данных Яндекс.Метрики показал, что в Яндекс.Директе наиболее конверсионной аудиторией являются посетители сайта в возрасте от 18 до 34 лет. Покупатели в рамках этой аудитории в 50% случаев возвращаются за повторными заказами, поэтому на них мы поставили повышающую корректировку ставок.

С помощью Google Analytics мы проанализировали аудиторию, приходящую с рекламы в Google. Наиболее конверсионной также оказалась аудитория с 18 до 34 лет, поэтому на них выставили повышающую корректировку 10-15%.

Корректировки ставок по времени суток

По данным Яндекс.Метрики конверсионность трафика с 4 до 7 утра резко падает - на этот период мы внедрили понижающую корректировку ставок.

Мы анализировали статистику по пользователям и в других разрезах: мужчины и женщины, посетители с ПК и с мобильных устройств и др, но значимой разницы для выставления корректировок ставок не обнаружили.

Благодаря смене структуры рекламных кампаний, повышению качества объявлений, внедрению корректировок ставок и использованию системы автоматизации Alytics мы снизили итоговый СРО по двум площадкам на 32%: с 390 до 265 рублей, с декабря 2017 по июль 2018 года.

В Яндекс.Директе, где мы проводили тестирование биддинга и автоматических правил, результаты еще лучше: СРО снизился на 37% с 583 до 367 рублей.

В основном колебания СРО происходили из-за сезонности спроса. В месяцы, когда есть длинные выходные и праздники (январь, март, май), количество конверсий в сфере доставки еды обычно увеличивается, а СРО снижается. Однако тренд на снижение стоимости заказа отчетливо виден на графике.

В процессе оптимизации расходы на рекламные кампании снижались, благодаря чему высвободилась часть средств на тестирование других каналов и развитие бизнеса клиента. При этом, несмотря на уменьшение бюджета на 40%, нам удалось сохранить среднее количество заказов с рекламы на прежнем уровне.