Как настроить рекламу финансовых услуг при множестве ограничений: кейс о работе с банком «Пойдём!»

Агентство Mello сотрудничает с АО КБ «Пойдём!» с июня 2019 года. У банка есть региональные отделения ─ дирекции. Настройка рекламы стала сложной задачей не только из-за специфики банковской сферы, но и по другим причинам. В кейсе рассказываем о том, с чем мы столкнулись и как решали проблемы.

Клиент: Коммерческий банк «Пойдём!», который специализируется на потребительском кредитовании.

Задача: Выстроить понятную структуру рекламных аккаунтов, эффективно перераспределить средства внутри дирекций, создать систему менеджмента ставок, выполнять поставленные KPI.

Большинство данных по проекту находятся под NDA (договор о неразглашении данных), поэтому не можем рассказать о работе предыдущего подрядчика и ситуации до начала сотрудничества с командой Mello.

Начнем с задач, которые перед нами поставил заказчик:

Прежде всего мы разделили работу над проектом на два крупных блока:

Дальше определили приоритетность выполнения задач по времени, чтобы не браться за все и сразу, и составили для проекта упрощенную диаграмму Ганта. Ниже представлен один из вариантов таблицы. В дальнейшем мы ее редактировали, исходя из поступающих задач, собственных идей и анализа результатов.

Такая диаграмма удобна для планирования задач на крупных проектах и позволяет клиенту увидеть стратегию запуска.

Многие рекламодатели, чтобы скрыть направление рекламы от конкурентов, шифруют таргеты в некий набор символов, но для нас важнее читаемость. В обозначении ранее настроенных и новых кампаний мы стали использовать названия с префиксами.

Пример:

Как видно из примеров префиксов, основные триггеры, по которым сегментированы рекламные кампании ─ это:

В результате получилась удобная структура аккаунта. А чтобы не было путаницы, сделали шпаргалку со старыми и новыми названиями кампаний.

Описание нашей работы в таблицах ниже.

Для этого мы подключили платформу К50, которая работает с Google Adwords и Яндекс.Директ. Система давно зарекомендовала себя на крупных проектах с бюджетом от 1 млн рублей в месяц.

К50 использует наработанную стратегию, основанную на CPL. Причем это не конкретная цифра, а диапазон цен ─ сколько заказчик готов платить за каждого привлеченного клиента. Платформа оценивает эффективность каждого ключевого слова, заданного CPL и на основании этого автоматически каждый день обновляет ставки. В результате дневной бюджет распределяется равномерно и не бывает перерасходован.

Наши первые шаги были довольно стандартными и не решали всех поставленных задач. Поэтому команда Mello приступила к разработке специальных решений.

Основная сложность в настройке рекламы банка «Пойдем!» ─ у каждой региональной дирекции свой бюджет, который делится еще и по рекламным инструментам. При этом перед нами стояла задача ─ один аккаунт для всех дирекций, что в разы усложняет работу с оптимизацией.

Наши действия в заданных условиях:

Объединили в один 15 аккаунтов:

На последнем шаге собрали информацию в таблицу наполнения дирекций. В упрощенном виде она выглядит так:

Красным выделены отсутствующие рекламные кампании. Это резерв для увеличения охвата и, возможно, получения недорогих заявок на кредиты.

У нашего заказчика 15 дирекций, у каждой свой бюджет и по 4 рекламные площадки. Необходимо было тратить деньги равномерно в течение месяца и получить максимальный профит с каждого инструмента.

Для решения такой задачи при помощи дополнения Google Analytics для Google Spreadsheet создали дашборд, в котором учитываются:

В таблице есть визуально понятный триггер ─ простое правило выделения ячеек, которое дает сигнал о срочной редактуре бюджетов / ставок.

Для оптимизации работы, контроля расходов и эффективности рекламных кампаний мы использовали пулинг. Подробнее об этом инструменте читайте в нашем кейсе.

Пулинг позволяет выставлять ставки для всех кампаний усредненно. При этом какие-то из них работают лучше, какие-то хуже. Тут приходит простое и интуитивное решение: там, где стоимость лида дорогая, надо снижать ставки, а в тех случаях, когда дешевая ─ повышать.

Становится понятно, что нужны разные пулинги. Взаимосвязь строится между рекламной кампанией и пулингом исходя из ее эффективности.

Уровни пулинга:

Также мы создали и использовали вспомогательное событие, которое выставляло ставки, ориентируясь на эффективность ключей в абсолютных цифрах:

Это значит, что в пулинге шла работа и на установление оптимальных ставок, и на докручивание эффективности рекламных кампаний, исходя уже из других метрик. На проекте было разработано несколько таких правил, например:

В таргетированной рекламе в социальных сетях была путаница. Для того чтобы избежать этой проблемы, был создан справочник UTM-меток для проекта. С ним стало удобнее строить отчеты в Google Analytics по названиям и наблюдать за ситуацией. В справочнике кластеры зашифрованы в понятные UTM-метки, которые добавляются в рекламу, что позволяет отследить, где они использовались. Пример:

Нам было нужно внутри каждой дирекции эффективно распределять средства между каналами рекламы (myTarget, VK, Яндекс.Директ и Google Аds), ориентируясь на их эффективность.

Для этого мы разработали формулу распределения средств, которая учитывает общую ситуацию по дирекции и эффективность каналов, после чего добавляет бюджет или снижает его.

Нам было важно агрегировать статистику по рекламным каналам в одном месте. Основным инструментом стал Google Analytics, так как именно там клиент наравне с нами мониторил результаты ведения рекламных кампаний и делал различные срезы для внутренней отчетности.

В тематике банковских и финансовых продуктов очень важно соблюдать правила оформления баннеров, которые очень часто ошибочно отклоняются системой. А основная проблема, с которой мы столкнулись ─ добавление на баннеры УТП и дисклеймера, размер которого, по мнению модерации, всегда был маленьким и нечитаемым, поэтому наши наработки отклоняли.

Для внутренней отчетности клиенту нужны были срезы по количеству трафика, лидам и расходу бюджета на уровне городов и сел. Мы столкнулись с неточностями аналитических систем по определению местоположения кликов и сеансов. Например, по мнению Яндекс.Директа, клик был сделан пользователем из Волгограда, а Google Analytics приписывал этот сеанс Волжскому.

Большинство трудностей были ожидаемы, некоторые из них не решаемы и мы системно с ними боремся. На проекте отличный менеджмент, плюс грамотное распределение важности и срочности задач, поэтому, несмотря на сложности, нам удалось достичь таких результатов:

Ситуация на проекте стабильная и понятна клиенту. За счет гибкости инструментов цена за лид приемлемая, но ее можно качественно менять, главное, делать это неударными темпами.

Самое сложное в этом проекте ─ менеджмент аккаунта и удержание баланса между расходом и эффективностью. Так как мы основываемся на принципе тестирования гипотез: запускаем тесты, оставляем удачные и отсекаем неудавшиеся ─ это позволяет нам не уходить в слепое прогнозирование, а работать непосредственно с полученным результатом, масштабировать и культивировать его. Хотя мы сотрудничаем с банком «Пойдем!» 9 месяцев, есть еще масса гипотез, которые ждут реализации.

Наши концепции и принципы помогли структурировать подходы к большому проекту, добиться прозрачного и эффективного менеджмента. А максимальное погружение руководителя группы интернет-маркетинга АО КБ «Пойдём!» в совместную работу повлияло на стремительное развитие проекта.

Автор: Роман Евстафьев, ведущий специалист по контекстной рекламе в Mello