Как простаивающая фабрика мебели училась привлекать большие заказы: взломали алгоритмы «Я.Директа» и нашли в 2,5 раза больше премиальных клиентов без роста бюджета

Что делать, если в премиум-сегменте мало лидов и они дорогие? Как найти и заинтересовать VIP ЦА? У производителя элитной мебели не было заказов и фабрика простаивала. Оптимизировали рекламу по поведению на сайте и нарастили конверсии для обучения. Привлекли премиум-аудиторию, увеличили заказы в 2,5 раза, стоимость лида снизили с 24 760 ₽ до 7449 ₽

Привет! Мы, МАКО, агентство контекстной рекламы с оплатой за результат, делимся опытом увеличения количества лидов в премиум сегменте в 2,5 раза и снижения их стоимости в 3 раза. Учитесь на наших ошибках и применяйте проверенные методики на своих проектах!

К нам обратилась компания – изготовитель мебели премиум-класса по индивидуальным проектам, который также работает с дизайнерами.

Заказчик самостоятельно запускал рекламу. Заказов было мало и производство простаивало без работы. Поэтому стали искать подрядчика по контекстной рекламе, прочитали наш кейс и обратились к нам.

Мы проанализировали рекламные кампании заказчика и нашли критические ошибки.

Ошибка 1. Была включена настройка “расширенный геотаргетинг”. Реклама показывалась в нерелевантных регионах, что приводило к сливу бюджета. Клиент делает мебель на заказ и ограничен регионом, куда может выехать на замер.

Ошибка 2. Использование одинаковых объявлений для всех групп товаров снижало их эффективность. Например, по запросам и про шкаф-купе, и про стеновые панели, было одинаково безликое объявление "Мебель на заказ".

Ошибка 3. Отсутствие минус-слов приводило к показам по нерелевантным запросам. Например, показывалось объявление заказчика по запросу "купить готовую кухню + в Hoff".

Ошибка 4. Не проводилась отминусовка некачественных площадок в РСЯ. Большая часть рекламного бюджета сливалась на мобильные приложения, на которых отказность была 80-100%.

И самая главная ошибка в рекламе заключалась в отсутствии настроенной аналитики. Не было возможности отслеживать эффективность рекламных кампаний. Все эти ошибки были критическими и сливали рекламный бюджет без возможности анализа результатов с целью дальнейшей оптимизации.

Поэтому мы начали запускать контекстную рекламу заново по своему стандарту, учитывая прошлые результаты и особенность ниши.

На старте мы не просто запускаем все типы рекламных кампаний, которые подходят для данной тематики клиента, нам важно настроить аналитику оффлайн (звонки) и онлайн конверсий (заявки на сайте). Это дает возможность оценивать эффективность рекламных кампаний, мгновенно реагировать и оптимизировать их.

Настроили отслеживание эффективности рекламы для поиска точек роста в дальнейшем:

Обычно мы анализируем глубину просмотра, настраиваем в Метрике цели по времени, проведенном на сайте (1, 2, 4, 6, 8 минут.). Но у клиента был ондостраничный лендинг, поэтому мы отслеживали глубину скрола: 10%, 25%, 50%, 75%, 90%.

Собрали все премиум запросы мебель. Подробно проработали семантику для поисковых кампаний, сегментировали ее на группы по направлениям услуг:

Но так как по ним очень маленький охват, использовали и более широкие сегменты семантики, которые могут сконвертироваться благодаря хорошему сайту клиента:

Создали релевантные объявления под каждую группу запросов. Объявления сделали такими, чтобы они максимально отвечали на поисковые запросы пользователей.

Основываясь на нашем предыдущем опыте в похожих нишах, научили Яндекс продавать услугу, как товар. Обычно Товарную компанию используют для e-com (интернет магазинов), а в сфере услуг его используют реже.

Для Товарной кампании создали Фид вручную по нашему чек-листу. Фид — это файл с информацией о товарах и услугах. Директ анализирует файл и автоматически формирует объявления с товарными предложениями для показа на поиске.

Превращая услугу в товар, мы показываемся на тех позициях, на которых нет наших конкурентов. И поэтому получаем трафик по минимальной стоимости.

Мы сделали все по стандартам, но столкнулись с тем, что алгоритмам не хватало данных для обучения, они “затухали”. За первые 2 недели лидов получили мало – всего 4, и они были дорогие – 24 760 ₽ за одного.

При этом показатели контекстной рекламы были неплохие:

Собрав данные, стали думать, как исправить выявленные проблемы: низкого коэффициента конверсии на сайте, и нехватки количества данных для обучения алгоритмов. Решили начать с улучшения сайта, чтобы он был максимально подготовлен к дальнейшему перезапуску стратегий.

Проанализировали поведение пользователей на сайте. При высоких показателей CTR и низких показателей отказов, CR был низким. То есть объявления пользователям нравились, они по ним кликали, сайт также отвечал их запросу, они оставались на сайте, но заявку не оставляли. Поэтому на цифрах убедили клиента внести правки на сайт.

Сайт клиента изначально был заточен на премиальную аудиторию. Дизайн передавал настроение эксклюзивности предложения, поэтому к визуальной составляющей сайта вопросов не было. Но пользователи не доходили до конечной цели — заказа. Мы проанализировали юзабилити сайта и путь пользователя, и внесли небольшие корректировки, чтобы сократить путь пользователя до конверсии:

Обновленный сайт сразу показал себя хорошо. Конверсия за вторую половину месяца увеличилась на 27% (CR был = 0,75%, стал = 0,95%), а стоимость лида с 24 760 ₽ снизилась до 17 363 ₽. Пока тестировался обновленный сайт, мы уже во всю решали главную проблему.

При обучении алгоритмов Яндекса в премиум сегменте, часто есть проблема нехватки количества макроконверсий (заказов или звонков) для эффективной работы автоматических стратегий. Алгоритмы Яндекса требуют в рамках 1 рекламной кампании минимум 10 макроконверсий в неделю для обучения, а при меньшем количестве данных они "затухают" и перестают показывать рекламу.

Для разгона рекламных кампаний и сбора данных при недостатке макроконверсий использовали оптимизацию за микроконверсии, которые указывали вначале в целях при настройке аналитики.

Мы анализировали поведение пользователей на сайте, чтобы найти взаимосвязь между изменением количества микроконверсий и макроконверсий. Если рост числа микроконверсий совпадал с ростом заказов – мы находили корреляцию и могли использовать эти данные для оптимизации рекламы.

В результате выявили две микроконверсии для Поиска и РСЯ, которые приводили к макроконверсиям в рамках проекта:

Таким образом, мы настроили Яндекс Директ так, чтобы он приводил на доработанный сайт пользователей, которые с большей вероятностью выполнят эти микроконверсии и в дальнейшем сделают заказ. По итогу, количество лидов за 2 месяца увеличилось на 45%, а стоимость снизилась до 13 129 р.

После того, как мы перевели кампании на оптимизации по микроконверсиям, данных стало больше для алгоритмов Яндекса, но не во всех кампаниях было по 10 микроконверсий для обучения. Поэтому мы решили протестировать следующую гипотезу: объединили несколько поисковых кампаний в Пакетную стратегию. Она используется для кампаний, которые приносят мало конверсий. Кампании остаются отдельными, но у них появляется общий рекламный бюджет, общие настройки стратегии. А яндекс начинает считать конверсии по всем этим кампаниям в сумме. Таким образом алгоритмы работают стабильнее и не “затухают”.

В Пакетную стратегию объединили 4 поисковых кампании:

И система начала считать конверсии не по каждой отдельной кампании, а в сумме по всем четырем.

Использовали стратегию “Максимум конверсий”, чтобы увеличить долю показов тем пользователям, которые чаще скорее всего выполнят целевое действие на сайте.

А в качестве конверсии указывали цель в Метрике - "Уникальные лиды".

По итогу, применение пакетной стратегии помогло увеличить количество лидов в 2 раза. А стоимость, CPL снизилась с 13 129 ₽ до 8 785 ₽.

Наступили новогодние праздники, и со второй половины декабря началась просадка по лидам. Данных для обучения автоматики было особенно мало в этот период, поэтому после окончания праздников начали реанимировать рекламные кампании, которые просели больше всего.

Товарная кампания и Мастер кампаний первоначально были настроены на оплату за клики. Но после новогодних праздников мы увидели, что алгоритмы в этих кампаниях стали больше трафика приводить из неэффективной РСЯ. Были показы, клики, но не лиды. Поэтому решили перенаправить алгоритмы на Товарную галерею и Поиск. В умных кампаниях Яндекса нет возможности отключить одну из площадок. Поэтому в Товарной кампании убрали креативы (рекламные баннеры) для показа в РСЯ, оставили только заголовки и текст к объявлениям.

Алгоритмы Яндекса увидели, что нет креативов, а значит нечего показывать в РСЯ. Поэтому объявления стали больше отображаться в Товарной галерее и Поиске.

Мастер кампаний сначала запускали полностью на автоматических настройках. Результата он не принес. Поэтому настроили кампанию по ключевым фразам, направляя алгоритмы куда нам нужно вручную.

До оптимизации за праздничный месяц в Мастере кампаний пришел 1 лид за месяц, после оптимизации за тот же период – 5. В Товарной кампании до оптимизации пришло 2 лида за месяц, после – 6.

После просадочных месяцев к февралю общее количество лидов повысилось на 75%. А стоимость лида снизилась с 12 179 ₽ до 9 849 ₽.

В поисках точек роста, начали искать новые источники премиальной аудитории. Яндекс дает возможность таргетинга на разные ЦА. И мы решили протестировать разные инструменты, чтобы найти именно тех пользователей, которые нам интересны.

1. Сделали настройку на определенные группы платежеспособности аудитории в рекламном кабинете.

В настройках РК можно указать приоритет по уровню платежеспособности. Выделяется 4 сегмента:

Дали приоритет на 1% и 2-5% самой платежеспособной аудитории. И сделали понижающую корректировку на 6-10%. Но это не дало никакого результата. Возможно, это происходит потому, что платежеспособная аудитория может делегировать задачу с ремонтом подрядчикам. И дизайнер, подбирающий мебель своему клиенту, может не входить в аудиторию самой платежеспособной аудитории России.

Настройка с корректировками по платежеспособности:

2. Попробовали выйти на нужную ЦА с помощью геолокации в Яндекс аудитории:

В Яндекс Аудиториях мы рисовали полигон – четко ограниченные области на карте, где может находиться премиальная аудитория. Настроились на следующие локации:

Скриншот с примером полигонов:

И далее использовали повышающие корректировки на данные сегменты аудитории в Поисковой кампании и РСЯ.

3. Загрузили базу данных дизайнеров в Яндекс Аудитории, которую нам предоставил клиент. На основе этого сегмента создали Look-a-like аудиторию и делали повышающие корректировки на неё в РСЯ.Система находила пользователей, которые по поведенческим признакам похожи на загруженную аудиторию, и показывала нашу рекламу.

После подключения полигона и создания Look-a-like аудитории количество лидов увеличилось на 28%.

В поиске идей повышения конверсии сайта, способов сбора и сегментации аудитории – решили протестировать Квиз.

Продумали свою структуру в зависимости от направлений на сайте и интересов самого клиента. Внедрили в кнопку, с которой больше всего приходило заявок. Изначально там была форма. Направлений много, а кнопка одна, поэтому создали такую структуру квиза и путь клиента, который приводит к необходимой цели.

Квиз получился в несколько этапов.

Сначала узнаем, какой сегмент отправляет заявку:

Далее узнаем на какой стадии находится заказчик, выявляем потребности:

И потом пользователь выбирает категорию, которая есть на сайте:

Для мотивированная заполнения в конце предлагали скидки, бонусы, подарки:

После мы собрали аудиторию тех, кто не закончил прохождение квиза. И возвращали их на сайт за счет повышающих корректировок для этой аудитории в поисковых кампаниях. А тех, кто прошел квиз до конца, но в итоге не стал покупателем, возвращали с помощью ретаргетинга, предлагая дополнительную скидку. По итогу работы квиза, конверсии увеличились на 30%, а стоимость лида снизилась с 9 921 ₽ до 7 449 ₽.

Кейс демонстрирует, что даже в узкой нише премиум сегмента, где лиды малочисленные и дорогие, – контекстная реклама может стать эффективным инструментом. За счет работы с сайтом, настройки детальной аналитики, а также постоянного тестирования гипотез в Контекстной рекламе.

За 10 месяцев работы мы увеличили количество лидов в 2,5 раза, а стоимость лида (CPL) снизили: с 17 363 ₽ до 7 449 ₽, то есть в 3 раза.

Кейс компании демонстрирует, что даже в премиум сегменте контекстная реклама может быть эффективной при правильной настройке и оптимизации. Если у вас есть вопросы по работе рекламы, приходите к нам за подробным аудитом. Выявим ошибки и направим алгоритмы в нужном направлении.

Если вы хотите масштабировать продажи в e-commerce, закажите за 0 р. наш глубокий аудит контекстной рекламы.

Чем это будет полезно?

Делимся опытом нестандартных решений в контекстной рекламе в других статьях:

Что лучше для b2b: контекстная реклама или «сарафан»? Как типография сливала рекламный бюджет, а потом переделала сайт и привлекла 20+ крупных заказчиков

Почему реклама плохо продвигает ваши услуги? Ошибка №3: не учитывалось разное поведение B2C аудитории на поиске и в РСЯ, на мобильных и на десктопах

Как расти, если целевая аудитория закончилась? Маркетплейс БАД iTAB исчерпал весь спрос, а потом научился конвертировать холодную аудиторию в покупателей и вырос в 3 раза

Маркетолог против умных кампаний «Я.Директа». Как после трех факапов в 2 раза увеличить продажи матрасов и на 30% повысить рентабельность