Портим сайт и привлекаем в 3 раза больше оптовиков: убираем корзину, оптимизируемся по email, платим за микроконверсии

Снизили стоимость привлечения оптовых заказов вдвое, убрав с сайта корзину. Нашли в контекстной рекламе идеальное сочетание из 8 микроконверсий и масштабировали оптовые продажи подшипников в 3 раза. Запустили товарные кампании с оптимизацией по email и привлекли 100+ заявок от крупных заказчиков.

Привет! Мы — МАКО — агентство контекстной рекламы с оплатой за результат.

Этот кейс посвящен сложной нише — оптовым продажам подшипников. Будет полезен тем, кто работает с В2В аудиторией и интернет-магазинам.

В рекламе для оптовиков, всегда встает вопрос: как привлекать только В2В аудиторию и исключать розничных покупателей? Оптовые и розничные пользователи используют в поисковиках одни и те же ключевые запросы. И только немногие прибавляют к ним слова, типа: «оптом», «опт», «поставщик» или «купить оптом». Частотность таких запросов крайне мала, поэтому сегментации семантики не достаточно для отсеивания розничных покупателей. Нужно обучать алгоритмы Яндекс Директа приводить целевую аудиторию при помощи детально настроенной аналитики.

Полгода назад к нам обратился крупный дистрибьютор известных подшипниковых брендов «Беринг сток», которого впечатлил один из наших кейсов по его тематике.

Клиента не устраивал подход предыдущего подрядчика по контексту. Мы провели аудит и обнаружили несколько критических ошибок в рекламе и аналитике. В Метрике цели были настроены не на все этапы воронки продаж, и не всегда корректно.

Сайт тоже вызывал претензии. Он не был нацелен на свою основную аудиторию - оптовых покупателей. Был сделан в формате обычного интернет-магазина: с корзиной и возможностью выбрать только один подшипник. Не хватало информации об оптовых закупках и, в целом, для В2В аудитории площадка была непонятна и неудобна.

В итоге, больше половины пользователей, которые приходили по рекламе на сайт, были розничными покупателями и хотели купить только 1-2 подшипника. 50% рекламного бюджета сливалось на нецелевую аудиторию, а имеющиеся лиды были дорогими.

Заказчик ждал немедленного результата — лидов и продаж. Значительно переделывать сайт времени не было, поэтому мы исправили только самые критические ошибки, мешающие конвертировать пользователей в клиентов. Сделать это удалось достаточно быстро, без трудоемких исследований с кастдевами, благодаря нашему опыту работы в В2В тематиках.

4 критические ошибки, которые мы исправили на сайте:

1. Изменили позиционирование на главной странице, чтобы отсечь нецелевую аудиторию — написали, что компания работает только с юридическими лицами

2. Убрали с сайта корзину — сделали сайт неудобным для розничных покупателей, которым привычнее положить товар в корзину и не общаться с менеджером.

3. Добавили CTA (Call to Action -- «призыв к действию») «Подберем подшипник» в каждую карточку товара. Дали возможность В2В аудитории в удобной форме задавать вопросы по поставке подшипников.

4. Упростили форму заявки: отказались от обязательной регистрации и необходимости перехода в личный кабинет для оформления заявки; убрали множество полей и оставили только обязательные.

В рекламе другого нашего клиента интернет-магазина подшипников PodTrade лучше всего себя показали динамический поиск и смарт-баннеры - это кампании, которые работают на основе фида. Поэтому на старте мы решили сделать ставку на кампании по фидам, в первую очередь на товарные кампании, которые сочетают в себе оба формата (динамический поиск и смарт-баннеры), но при этом еще и являются «умным» типом кампаний, который максимально автоматизирован.

Как мы запускали кампании:

1. Выгрузили товары из CRM и создали фид. Чтобы объявления были более релевантными, доработали параметры товаров по нашему чек-листу для фида (которым поделимся в конце статьи).Как выглядят объявления, если фид просто тянет информацию с сайта и не доработан? А вот как:

Мы рекомендуем перед загрузкой фида не просто убедится в том, что фид формируется и соответствует требованиям Яндекса. А детально проверять и дорабатывать наиболее значимые параметры. Например:

2. Запустили 2 товарных кампании, по фиду, с автотаргетингом и оптимизацией по микроконверсиям.

Классические поиск, РСЯ и ретаргетинг тоже запустили, но на минимальных бюджетах, так как результаты по ним исторически были плохими и у клиента, и у другого нашего заказчика в этой же тематике. На поиске слишком перегрет аукцион, клики дорогие, а поэтому и стоимость лида очень высокая.

По итогам первого месяца работы мы получили почти столько же лидов, сколько раньше было у клиента, но стоимость лида у нас получилась в 2 раза дешевле.

Обычно мы осторожно обучаем автоматику. Сначала получаем приемлемые результаты, а потом постепенно их масштабируем. Но в этот раз мы пошли нестандартным путем: сразу запустили умные кампании (Мастер кампаний и Торговую кампанию). Стали оптимизировать их по микроконверсиям.

Таким образом, мы дали свободу действий автоматике, не ограничивая ее рамками ключевых запросов, или корректировок по аудитории. Но при этом платили за микроконверсии. Почему не стали платить за конечные действия - лиды? На старте таких конверсий обычно немного. Поэтому, чтобы ускорить процесс обучения, сразу дали системе более часто совершаемые действия на сайте - микроконверсии.

Выбрали микроконверсии для оптимизации

При работе с автостартегиями, и особенно с “умными кампаниями” Яндекса такими как Товарная и Мастер кампаний, самое важное - это дать правильные сигналы алгоритмам для обучения. И тут основная работа и гипотезы направлены на то, чтобы выбрать правильную цель для оптимизации, чтобы ИИ приводил нужную целевую аудиторию, которая будет не просто приходить на сайт и совершать какие-то действия, я совершать покупки, причем именно оптом. Поэтому мы протестировали много разных гипотез, оптимизировали кампании на разные этапы воронки продаж, на разные микроконверсии.

Микроконверсии, которые тестировали:

Микроконверсии выше по воронке продаж, поэтому таких конверсий больше, а значит алгоритмы Яндекса быстрее обучаться, получив больше данных.

При выборе микроконверсии важно выбрать ту цель для оптимизации, которая лучше коррелируется в продажу. Причем часто бывает, что ближайшая к макро цели микро цель (открытие формы заказа) хуже коррелирует в продажу, чем более широкая, микро цель (например, просмотр 5 страниц).

Провели много экспериментов с разными целями и пришли к выводам:

Стали получать больше крупных заказов

Обращения приходили разными способами, кто-то оставлял заявку на сайте, кто-то звонил, кто-то писал письмо на email. Анализируя качество заявок мы заметили, что самые крупные заказы приходят на email. Поэтому мы решили воспользоваться этим, чтобы увеличить долю крупных заказов и в целом увеличить средний чек. Для этого мы запустили еще одну товарную кампанию, но уже с оптимизацией по отправке email. И получили дополнительно 173 лида в месяц, большую часть из которых составили заказы с высоким средним чеком.

Масштабировали самые успешные кампании

Самыми успешными на этом проекте оказались товарные кампании, они с самого начала и до сих пор приносят около 80% всех лидов.

Во всех остальных типах кампаний (поиск, РСЯ, динамический поиск, смарт-баннеры, ретаргетинг) мы пробовали разные гипотезы. Они приносили результат с переменным успехом, но небольшой объем заявок, около 20% от общего объема. Поэтому можем с уверенностью сказать, что на данном проекте нам удалось добиться за полгода трехкратного роста заявок только за счет планомерного тестирования гипотез для обучения товарных кампаний, из которых мы смогли выжать максимум.

Если вы планируете запустить или усилить В2В направление для своего интернет-магазина, мы можем бесплатно провести аудит вашей рекламы и сайта; разработать стратегию продвижения и прогноз по росту заявок в ваш отдел продаж.

Другие наши статьи по рекламе для аудитории В2В:

Вкалывают роботы. Как привлечь в 8 раз больше В2В-клиентов для транспортной компании с помощью автотаргетинга

Отказались от Я.Метрики и увеличили доход интернет-магазина на 30% при ДРР 9%

Как интернет-магазин БАД увеличивал LTV: запустил B2B-направление и продал в 5 раз больше, чем планировал