Офтоп
Редакция vc.ru

Как привлечь целевых пользователей и узнать стоимость клиента в «Яндекс.Директе»

Менеджер проектов агентства интернет-маркетинга Convert Сергей Довганич рассказал ЦП о своем опыте контроля эффективности контекстной рекламы в «Яндекс.Директе» с помощью сервиса Universal Analytics.

Агентству удалось увеличить количество обращений от компаний для своего клиента-юридической фирмы и выяснить стоимость привлечения пользователя.

Задачи

Нашим заказчиком была юридическая фирма, а в этой сфере существует два типа клиентов: корпоративные (то есть компании) и физические лица. Если говорить о прибыли и времени жизни клиентов (CLV), то заработать на корпоративных клиентах можно в несколько раз больше. Задача заключалась как раз в том, чтобы привлечь наибольшее количество лидов (входящих заявок) от компаний.

Вторая проблема: 70% бюджета приходилось на привлечение физических лиц, которые бизнесу были неинтересны, а из-за ограниченного бюджета мы теряли долю корпоративных клиентов. Поэтому нужно было каким-то образом отсеять привлечение физических лиц.

Решение

Сегментировать аудиторию на уровне ключевых слов не получалось, поскольку все они были схожи. В качестве примера можно привести клининговый бизнес. Например, по ключевому слову «клининговая компания» может придти запрос как на уборку однокомнатной квартиры, так и на чистку фасада бизнес-центра.

Если смотреть на стоимость привлечения клиента (CPO), то она одинакова для двух типов лидов, но прибыль по ним разнится в десятки раз. Аналогичная ситуация произошла и с нашим кейсом: понять, откуда приходят корпоративные клиенты, было невозможно.

Как вариант, можно было проводить рекламные кампании в «Яндекс.Директе» по максимально вероятному количеству ключевых слов. Таким образом нам бы удалось охватить все запросы от физических лиц и не потерять запросы от корпоративных клиентов.

Однако при средней цене в 170 рублей за клик (напомню, что при курсе доллара в 32 рубля это составляло 5,3$) такой подход значительно снижал рентабельность. В итоге мы поставили перед собой следующие задачи:

  • Понять, с каких ключевых слов приходят физические лица, и отключить их.
  • Определить, откуда приходят корпоративные клиенты, и весь бюджет перераспределить на них.

Инструменты

  • API Google Docs;
  • Measurement Protocol.

Нам удалось измерить финансовую эффективность рекламных кампаний (именно по заработанным деньгам), а также получить возможность более гибкого управления «Яндекс.Директом».

Далее я расскажу о технической реализации решения.

Настройка дополнительных параметров в Universal Analytics

Нужная нам функция — это возможность добавлять пользовательские параметры, которая позволила получить информацию не только по количеству сеансов, показателю отказов и коэффициенту конверсий, но и по заданным нами значениям.
В данном случае мы добавили два показателя: компании и физлица.

Чтобы сделать это, необходимо зайти в настройки ресурса (вкладка «Администратор») и выбрать «Пользовательские определения» — «Пользовательские показатели».

После этого нужно добавить необходимые показатели. Теперь при составлении пользовательских отчетов нам доступна информация по типу клиентов.

Данные по добавленным столбцам в Universal Analytics пока не отображаются, поскольку их необходимо передавать из CRM-системы. Для этих целей можно использовать Measurement Protocol.

Передача данных с помощью Measurement Protocol

Measurement Protocol — это инструмент для отправки статистики в Google Analytics.

Данные передаются при помощи http-запроса. Это обычная ссылка следующего вида: http://www.google-analytics.com/collect?v=1&ni=1&t...

В рамках кейса мы отправили два события в зависимости от исхода сделки — «отказ» или «продажа» и два пользовательских параметра в зависимости от типа клиента — «физлицо» или «компания». Если рассмотреть POST-запрос выше, то он содержит информацию об успешной закрытой сделке от компании.

Пояснение

  • http://www.google-analytics.com/collect?v=1&ni=1 — версия протокола (всегда статична);
  • tid — ID-представление (код счетчика), в котором мы передаем значение;
  • cid — client id. Уникальный идентификатор пользователя, о котором передается информация (о том, как его получить, мы поговорим чуть позже);
  • t — тип передаваемого обращения (событие);
  • ec — категория события;
  • ea — действие по событию;
  • el — ярлык события;
  • cm2 — пользовательское значение, которое мы добавили (тип клиента — компания).

Второй пример: незакрытый лид от физического лица. Выглядит следующим образом: http://www.google-analytics.com/collect?v=1&ni=1&t...

Как менеджер узнает Client ID

В рамках проекта нас интересовали только те пользователи, которые оставляли заявку на обслуживание.

Сделать это они могли двумя способами:

  • по телефону;
  • через форму на лендинге.

Чтобы получить Client ID звонившего пользователя, мы использовали динамический колл-трекинг, а затем извлекли Client ID через API (так как технически динамический колл-трекинг для Universal Analytics также завязан на Client ID).

События следует настроить в качестве целей в Google Analytics, что позволит оценить рекламные кампании по успешно закрытым сделкам.

Чтобы проверить, насколько корректно передаются данные, достаточно зайти на страницу с отчетами в режиме реального времени в Google Analytics, а затем перейти по POST-запросу. Во вкладке события нужно проверить, зафиксировалось ли оно (если вы передаете событие).

Для отслеживания пользователей, которые заполняют формы обратной связи, мы использовали функцию JavaScript под названием get('ClientId'), которая активируется во время отправки формы обратной связи и вместе с контактной информацией, которую оставляет пользователь, импортирует данные в Google Docs.

Функция get('ClientId') выглядит следующим образом:
ga(function(tracker) {var clientId = tracker.get('clientId');});

Несколько полезных ссылок

Таким образом, вся контактная информация попадает в единую систему учета.

Мы сделали ее на базе Google Docs, но аналогичным способом можно получать и отправлять данные практически в любую CRM-систему.
В итоге получился следующий алгоритм:

  1. Все входящие лиды с сайта автоматически отправляются в Google Docs.
  2. Менеджер в Google Docs указывает, какой это тип клиента: корпоративный или физическое лицо.
  3. После этого генерируется ссылка для отправки в Universal Analytics.
  4. Далее данные, которые указывает менеджер, из Google Docs передаются в Universal Analytics.

Как итог — информация о стоимости привлечения клиентов доступна в Google Analytics:

На период начала работ (январь 2014 года) CPL (стоимость привлечения клиента) составила 2396,46 рублей. Процентное соотношение привлеченных юрлиц от общего числа заявок — 48%. К 1 марта 2015 года CPL составила 1052,47 рублей. Доля юрлиц была увеличена до 63%.

Заключение

Весь процесс реализации очень прост и заключается в том, чтобы получить Client ID и сгенерировать по заданному алгоритму POST-запрос.

По тому же принципу можно передавать информацию о чистой прибыли, что дает возможность оценивать рекламные кампании по ROMI. Это, однако, не всегда возможно в силу особенностей задач и принципа обработки данных, переданных по Measurement Protocol.

В идеале этот инструмент подходит рекламодателям с большим количеством входящих лидов, так как позволяет значительно повысить их качество.

0
30 комментариев
Популярные
По порядку
Написать комментарий...
Artem

Как только люди не извращаются, чтобы не ставить CRM.

ах да, и еще roistat.com

Ответить
3
Развернуть ветку

Комментарий удален

Развернуть ветку

Комментарий удален

Развернуть ветку

Комментарий удален

Развернуть ветку
Nikita Saitkulov

Интересный кейс. Спасибо.

Ответить
2
Развернуть ветку
Nıkıta Rvachev

Хороший кейс. С одной стороны просто, с другой стороны крутые возможности по анализу. Однако не ясно как решился вопрос "Понять, с каких ключевых слов приходят физические лица, и отключить их." если большинство ключевых слов как в гугле, так и в яндексе закрыты в аналитике?

Ответить
1
Развернуть ветку
Михаил Памнард

Закрыты поисковые запросы, а не ключевые слова.

Ответить
2
Развернуть ветку
Ренат Абясов

Сергей, отличная статья! Очень хорошо все разложили по полочкам. Только не понял зачем вы упомянули про доллар за 32 рубля. Ну да бог с ним.

А вопрос такой - сколько времени у вас заняла настройка всего процесса, включая обучение менеджера и согласования? И, если это не секрет, сколько стоит такая работа?

Ответить
1
Развернуть ветку
Сергей Довганич

Интеграция буквально 2-3 дня.
А обучение менеджеров, к сожалению, цикличный процесс :)

Ответить
1
Развернуть ветку
Максим Матвеев

Как я понял, мы всё равно весь трафик пытаемся прогонять через себя и ловя физиков, пытаемся понять их запросы и забанить их в директе.

На мой взгляд, очевиднее первым этапом отсеивать именно текстом объявления, аля текст объявления: Для юр.лиц - клининговая компания. Соответсвенно снижаем CTR (физики в разы меньше кликнут), повышаем цену клика, но по факту выигрываем с ценой лида.

При заходе на сайт дерзким алертом спрашиваем физическое лицо или юридическое. (другие формулировки+дизайн) и если юр.лицо - то отмечаем его для ретаргетинга (пока он не сделал заказ).

Ответить
1
Развернуть ветку
Сергей Довганич

Пробовали, Максим.

В теории мы тоже так думали, но по факту ничего не поменялось.
А том числе и доля привлеченных клиентов.

Точнее данные менялись, но в пределах погрешности.

Ответить
1
Развернуть ветку
Евгений Гринкевич

Спасибо! А уточните пожалуйста, как вы решили поставленные задачи. Не разобрался немного, где видно, как из директа идут юрлица, а как физлица по одинаковым запросам и как был перераспределен бюджет. Или речь только о том, как посчитать стоимость юрлица и физлица по факту?

Ответить
0
Развернуть ветку
Михаил Памнард

По каждому отдельному запросу становится видно долю юрлиз и физлиц (приходится потратиться пока набегает статистика). Дальше бюджет перераспределяется в пользу запросов где интересующая доля выше.

Ответить
4
Развернуть ветку
Евгений Гринкевич

Так понятно, спасибо!

Ответить
0
Развернуть ветку
Сергей Довганич

Да, Михаил всё верно говорит :)

Ответить
0
Развернуть ветку
Владимир Шумов

Или так же в зависимости от услуги? К примеру на услугу по юр. лицам вешается отдельный виртуальный номер и соответственно если клиент пришел с тайкой-то фразы и воспользовался таким-то номер, то это "юрик".
Так?
Но тогда получается трафик для сбора статистики должен идти на какие-то общие страницы. Грубо говоря - на главную. Что бы понять действительно какова доля с этого запроса, юриков, а какова доля физиков. И наиболее интересные запросы сразу уже направлять на страницу где должны конвертироваться юрики. А это время и деньги...

Ответить
0
Развернуть ветку
Сергей Довганич

Есть еще динамический calltracking, он работаем с привязкой к client id. Потом через API (сервисов colltrackinga) мы импортируем номер телефона, время звонка, и client id звонившего человека в CRM.

Далее менеджеры указывают, что это за человек и отправляют данные в Universal Analytics.

Ответить
3
Развернуть ветку
Владимир Шумов

Понятно. Спасибо.

Ответить
0
Развернуть ветку
Den Yurkov

какой компанией пользуетесь? У меня calltouch и сейчас столкнулся с тем, что по большому количеству звонков при отправке данных из CRM присваивается источник direct/none , хотя cid забирается у calltouch корректно. Даже не знаю, в чем проблема. Сталкивались с таким(не определен источник)?

Ответить
0
Развернуть ветку
Mikhail Evdokimovskiy

Интересно мнение автора касательно RTB систем. Насколько это актуально для специфического бизнеса. Ведь BigData предоставляет все метрики и типы пользователь, среди которых можно вычленить ЮрЛица, а CPO будет гораздо ниже. Не?

Ответить
0
Развернуть ветку
Сергей Довганич

RTB системы работают по принципу сегментации пользователей на основании их поведения, демографические данные, прочее.
А рассмотренный мною способ - это анализ трафика, который мы уже получили на сайт (не важно его источник).
Т.е., данный способ может помочь понять на сколько качественный трафик вы получаете с RTB.

Ответить
1
Развернуть ветку
Mikhail Evdokimovskiy

Ok.

Ответить
0
Развернуть ветку
Александр Петрушков

Имхо, слишком изощренный способ.

Проще и эффективнее фильтровать траффик на этапе перехода. Фактически сделать 2 типа объявлений и 2 сайта (либо 2 итерации одного сайта) и распределять траффик на этой основе.

Тогда и конверсия будет выше, и прибыль на каждый вложенный $$$ больше.

Ответить
0
Развернуть ветку
Сергей Довганич

В этом и заключалась трудность, что по одному и тому же ключевому слову приходили два типа клиентов.
Просто с одних ключевых слов больше, а с других - меньше.

Ответить
1
Развернуть ветку
Krazilek

Я так понял в зависимости от заполнения формы связи.. Инструментарий норм - можно определить по каким запросам идут юрики и вбухать бюджет.

Ответить
0
Развернуть ветку
Sergiy Lemeshkin

А формировать ссылку можно только в GoogleDocs или можно более приятный интерфейс запилить в html+javascript? Какие данные там синхронизируются и как даются?

Ответить
0
Развернуть ветку
Сергей Довганич

Генерировать можно где угодно.
Это не принципиально.

Главное импортировать client id.

Доступные параметры:
https://developers.google.com/analytics/devguides/collection/protocol/v1/parameters?hl=ru

Кроме того, доступны кастомные показатели и параметры.

Ответить
0
Развернуть ветку
Владимир Шумов

Не понял как вы поступали со звонками.
Ну то есть если с формы я так понимаю при заполнении заявки пользователь сам себя идентифицировал или к примеру идентификация проходила в зависимости от заказываемой услуге, то как со звонками?

Ответить
0
Развернуть ветку
Рома Василенко

Не проще CPA партнерками пользоваться?

Ответить
0
Развернуть ветку
Ренат Абясов

Партнерки далеко не всегда выход.
И даже работая с партнерками не вижу смысла отдавать те ключевики в контекстной рекламе, которые проще, эффективнее, безопаснее отработать со специализированным агентством. Тем более здесь не Rocket Science, а простое и красивое решение. Надо только голову включить.

Ответить
0
Развернуть ветку
Дмитрий Пелипас

А где почитать как отправлять заявки в гугл докс?

Ответить
0
Развернуть ветку
Ренат Абясов

Покопайте в эту сторону http://habrahabr.ru/post/202452/

Ответить
0
Развернуть ветку
Андрей Бабиков

К вопросу о статистике :) Статистическое описание прихода градо-троицкого собора: http://chevo.su/?p=2470 журнал "ренбургские епархиальные ведомости", 1874-й год.

Ответить
–1
Развернуть ветку
Читать все 30 комментариев
«Купи сейчас, плати потом»: новая классика или мимолетная мода

Сервис рассрочек рассказывает о новом финтех-тренде.

Как выпустить заменитель соли на Boomstarter.ru и попасть в список Forbes

Сёстры из Астрахани запустили на Boomstarter.ru продажи нового продукта — зеленой соли. После этого их продукцию начали продавать в сетевых магазинах, а само бизнес-начинение журнал Forbes включил в список лучших стартапов.

«Комитет» объявил о планах продать сервис коротких видео Coub Статьи редакции

Компания, владеющая vc.ru, dtf.ru и tjournal.ru, планирует в ближайшее время найти нового владельца для проекта, сообщил на своей странице в Facebook сооснователь «Комитета» Влад Цыплухин.

Роскомнадзор потребовал от Tor удалить «запрещённую информацию» — в случае отказа сеть заблокируют Статьи редакции

«Запрещённые» данные находятся на странице, где рассказывается о проекте.

Мощные сервисы для быстрого машинного обучения: от GPU SuperCloud до суперкомпьютера

В последние три года мы видим рост спроса на технологии искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения. Они проникли практически во все сферы нашей жизни, начиная от различных колл-центров и городских систем видеонаблюдения, заканчивая системами медицинского скрининга и диагностики заболеваний. Даже для оплаты проезда в столичной подземке…

А я написал бота, который задолбает вас

Дисклеймер 1. Да, я знаю, что по канону сначала задолбаться должен был я и только потом решить вопрос с помощью бота. Но почему-то я не задолбался, поэтому сделал все в обратном порядке — написал бота, который задолбает меня.

Новый дизайн «Секрета фирмы» учтёт пользовательские сценарии потребления и поиска контента

О трендах бизнеса и экономики можно прочесть коротко и ясно в удобных форматах

Как слабоумие и отвага, доширак и донорство крови помогли нам сделать платформу для ИИ-роботов и поднять раунд 50 млн

Tomoru.ru — платформа для создания умных голосовых роботов для бизнеса. Мы начинали как AR/VR-студия, а теперь создаем цифровых помощников для СберМаркета, Skillbox и других клиентов. Бизнес может собрать себе робота сам или заказать готового у сертифицированных партнеров Tomoru.

Как сделать работу компаний и фрилансеров удобной

С помощью сервиса «Рокет Ворк».

null