Контекстная реклама для поставщика тренажеров: снизили стоимость лида на 37% и улучшили качество заявок

Привет! На связи Кирилл Сорокин. Я руковожу маркетинговым агентством Soroka Marketing и сегодня расскажу, как мы оптимизировали контекстную рекламу для поставщика спортивного оборудования и увеличили число квалифицированных лидов до 41%.

Компания PROFIFIT уже 13 лет занимается оснащением залов профессиональными тренажерами и другим спортивным оборудованием, является официальным поставщиком 58 брендов в России.

Клиент стал получать меньше заявок при неизменном бюджете. Проблему усугубляло то, что снизилось качество лидов. В мае 2023 года заказчик получал чуть меньше 200 лидов в месяц из контекстной рекламы, а с начала июня их количество начало падать, и через пару месяцев остановилось в районе ста.

CPL (стоимость лида) составляла 2727 руб. Клиент считал, что это слишком дорого. Он хотел снизить цену и вернуть количество заявок к весенним значениям.

Не менее важной болью было качество — приличная часть заявок были нецелевыми. Часто с рекламы приходили люди, которые планировали купить что-то бюджетное. Часть обращений и вовсе были спамными. Это нагружало отдел продаж, но не давало финансового результата.

Клиент хотел получать больше заявок от фитнес-клубов и других оптовых покупателей. Мы начали решать эти проблемы.

Квалифицированный лид — статус, который продавцы заказчика присваивают заявке после предварительного общения с покупателем и выяснения нужных параметров.

В случае с PROFIFIT «правильный покупатель» выглядит так:

Совместно с клиентом ввели параметр квалифицированного лида в CRM-систему и Roistat, чтобы видеть, по каким рекламным кампаниям приходят лучшие заявки.

Бизнес-процесс на стороне клиента пришлось немного изменить. Теперь менеджеры, после поступления заявки, созваниваются с клиентом и уточняют у него:

— что именно он хочет купить;

— в каком количестве;

— в какой срок.

То есть процесс обработки заявки изменился.

Раньше: после созвона менеджер оставлял информацию о клиенте в карточке заявки в CRM.

Сейчас: на основе ответов продавцы квалифицируют того или иного лида. Эти данные автоматически подтягиваются в ROIstat.

Эти изменения позволили собирать данные в автоматическом режиме, строить различные срезы данных, и делать выводы на основе качества, а не только количества лидов.

Нововведение позволило понимать, какие кампании и ключи приносят хорошие заявки, а какие только генерируют спам. Как только накопилась статистика по квалифицированным лидам, мы смогли перейти к оптимизации рекламных кампаний.

Реклама велась в кабинете больше 2 лет и за это время накопились немало данных для комплексного анализа.

Работая с различными срезами данных, мы выявили настройки, группы и ключевые слова, которые работали лучше всего. Нашли причины, по которым кампании теряли эффективность. Часто это происходило из-за того, что рекламный бюджет распределялся не на те группы слов и кампании, а решения принимались без учета качества заявок.

Теперь мы могли анализировать кампании, с которых приходили квалифицированные заявки. В итоге выявили целевые и нецелевые запросы в разных категориях и оставили только те, по которым приходили оптовые клиенты с хорошими чеками.

Например, отключили запрос «оборудовать школьный зал». На первый взгляд, он выглядит как оптовый, т.к. словоформа предполагает какую-то комплексную закупку оборудования для школы. Но по факту оказалось, что менеджеры тратят много времени на общение с учебными заведениями, а в итоге слышат «Извините, мы не укладываемся в бюджет». Время потрачено, а денег нет.

С другой стороны, мы оставили запрос «тренажеры для дома», если он включает название дорогого тренажера или производителя. Часто продажа даже одного профессионального тренажера приносит заказчику сумму в несколько сотен тысяч рублей. Эти деньги окупают стоимость заявки и работы отдела продаж, несмотря на то, что речь в данном случае не идет про оптовую продажу.

Так мы проанализировали все кампании. В итоге отключили связки, дававшие «пустые» лиды и усилили те, что работали качественно.

Мы разделили несколько групп с большим количеством ключевых фраз внутри на более мелкие и создали для них более релевантные объявления и креативы.

Так мы увеличили общий CTR — пользователи стали чаще кликать на объявления. Это снизило стоимость клика и лида.

Изначально использовались баннеры, на которых были изображены тренажеры в интерьере фитнес-зала, а в текстах фигурировала марка оборудования.

Оказалось, существуют фитнесы, в нейминге которых используется название производителя оборудования. В итоге люди не вчитывались в текст объявления и оставляли клиенту заявку, думая, что заказывают абонемент в фитнес-клуб. Это раздражало всех.

Мы поменяли креативы. Разместили на макете несколько тренажеров на однотонном фоне и немного изменили тексты. Это помогло снизить процент нецелевых заявок по абонементам, ведь такой визуал совсем не похож на стандартную рекламу фитнес-клубов.

Имея возможность анализировать кампании с точки зрения качества, мы смогли взглянуть на РСЯ-кампании с новой стороны. Неэффективные кампании с «пустыми» лидами отключили сразу.

Но обнаружилась другая проблема: РСЯ, приносившие качественные заявки, работали нестабильно и давали недостаточно лидов. Мы видели потенциал в этих кампаниях и решили поэкспериментировать со стратегиями.

Эксперимент 1. Запустили кампанию с оплатой за результат и ценой целевого действия 2000 руб. Такие условия давали мало кликов и заявок. Мы начали повышать цену действия с шагом в 500 руб., надеясь опытным путем найти «равновесную» цену. В итоге, мы дошли до 6000 руб. и остановили тест из-за неэффекивности.

Эксперимент 2. Далее решили пойти через А/B-тест автостртегий в рамках инструмента «эксперименты “Яндекса”».

Здесь мы оплачивали не конверсии, а клики. При этом кампания ориентировалась на стоимость целевого действия. Одна стратегия со средней ценой конверсии, вторая — с недельным бюджетом и несколькими целями. В итоге улучшили результаты, но недостаточно.

Последний эксперимент показал, что стратегия со средней ценой конверсии сработала лучше. Мы решили развить эту гипотезу, к тому же, «Яндекс» накопил предварительные данные и предложил поставить цену цели 5 598,9 руб.

По нашему опыту, фактическая стоимость конверсии часто ниже рекомендуемой. Особенно, если кампания обучится. Мы решили рискнуть и воспользовались рекомендацией.

В итоге, за первые два дня получили 3 заявки. А еще через несколько дней перевалили за 10 лидов. Это позволило кампании обучиться, стабилизировать поток заявок и снизить их стоимость аж до 1063,66 руб!

Нам оставалась только увеличить недельный бюджет. Освободившиеся ресурсы от отключенных неэффективных кампаний были как нельзя кстати.

В итоге средняя цена лида уменьшилась с 2 727 до 1 721 рубля. Благодаря этому мы, при неизменном бюджете, сильно увеличили количество заявок: со 109 до 253 лидов в месяц!

Выросло и качество — мы стали получать больше квалифицированных лидов. Если в июле получили 34 квалифицированных лида (посчитано вручную), то октябре пришло уже 88 качественных заявок.

Мы и дальше планируем увеличивать эффективность нашей рекламы и масштабировать результаты.