Кейс: за месяц перенастроили Директ и в 2 раза снизили стоимость заявки для учебного центра

Как настроить кабинет так, чтобы реклама работала эффективно

Привет! Это агентство контекстной рекламы Adgasm.io. В июне 2024 года к нам обратился образовательный центр «РУНО». Клиент хотел перенастроить кабинет в Яндекс Директе: наладить цели и аналитику, чтобы понимать цену заявки на курс и количество продаж. Спойлер: мы сделали это, а ещё запустили новые рекламные кампании и уменьшили стоимость заявки в 2 раза за месяц совместной работы.

за месяц совместной работы. Рассказываем, как достигли результата.

«РУНО» — один из ведущих учебных центров непрерывного образования. С 2005 года компания добилась следующих показателей:

Ученики проходят курсы дистанционно. Ядро целевой аудитории — мужчины и женщины в возрасте 25–40 лет, желающие сменить профессию, повысить квалификацию или получить дополнительное образование. Также в ЦА попадают компании, которые хотят обучить персонал.

В сфере онлайн-образования есть свои особенности — например, более долгий цикл сделки и активные допродажи, которые происходят с помощью предварительных вебинаров.

Предварительно мы провели большую работу по аудиту рекламного кабинета и выделили моменты, которые нужно исправить:

Как кабинет работал до этого? Аналитика не была корректно настроена. В Яндекс Метрике отображалась только малая часть реальных клиентов. Например, была настроена цель «Посещение страницы оплаты», но не учитывались пользователи, которые звонят, пишут на почту, посещают офис или оставляют заявку в форме — без оплаты.

Без прозрачных данных рекламные кампании не обучались: алгоритмы Директа не понимали, кому показывать рекламу и что считается конверсией. Ситуация напоминала локомотив, который следует, но станция прибытия неизвестна.

Кроме того, клиент не мог отследить, сколько продаж и на какую сумму приходят именно с Директа, поскольку в CRM-системе не отражались источники лидов.

Клиент ориентировался на объём трафика, отказы и глубину просмотра. Заявки отображались в CRM, но без источника, поэтому эффективность кампаний приходилось определять «на ощупь»: количество заявок увеличилось — реклама работает хорошо; снизилось — значит, плохо.

Мы поставили задачу: настроить передачу данных по каждой важной макроконверсии, чтобы более прозрачно отслеживать эффект от рекламы и оптимизировать кампании. Они должны были обучаться генерировать обращения от клиентов, а не только наращивать объём трафика.

Начали создавать кампании, а параллельно налаживали аналитику, настраивали цели и готовили дашборд. Делимся шагами, с помощью которых решили задачи клиента.

Мы подготовили ТЗ на настройку электронной коммерции и отправили его клиенту. Цели в техническом задании были такими:

1. Ecommerce-покупка. После настройки в Яндекс Метрику стали передаваться данные по совершённым покупкам. Сейчас мы отслеживаем доход, который приносят разные направления курсов и канал Яндекс Директа в целом.

2. Добавление товара в корзину. Цель помогает посмотреть, на какую сумму пользователь добавил курсы в корзину, и анализировать корреляцию между добавлением в корзину и покупкой. Эта цель помогает определить, какие курсы интересны аудитории, и обучить рекламные кампании на старте, когда покупок и звонков мало.

Далее вместе с клиентом подключили коллтрекинг от Calltouch — с ним можно отслеживать источники входящих звонков.

Дополнительно в систему сквозной аналитики попадают все сделки: офлайн и онлайн. Инструмент позволяет собирать и анализировать информацию о действиях посетителей сайта: количество заказов, их среднюю стоимость, время до покупки и другие полезные данные.

Также подготовили аналитический дашборд по кампаниям и целям Директа.

Перед подготовкой кампаний собрали файл с главными УТП клиента и согласовали его. Далее написали тексты, заголовки и расширения для объявлений, а также собрали семантику по каждому направлению курсов.

Тексты и заголовки делали индивидуально под каждый курс. Опирались на семантику в группе, чтобы сделать объявление более релевантным запросу. Например, указывали в текстах формат обучения (дистанционно или очно), наличие практики в программе «1С» для бухгалтеров и другие нюансы.

Кампании делили по направлениям и самым популярным курсам, например, по бухгалтерскому учёту, кадровому делу, логистике и работе в Excel. Остановились на поисковых кампаниях в формате текстово-графических объявлений. Также запустили две кампании в РСЯ: общую по всем направлениям и на ретаргетинг отдельных курсов.

У «РУНО» 187 курсов, и они регулярно обновляются — непросто учесть все нюансы. Но со стороны клиента работают профессионалы — они передали много нужной информации о проекте на старте. Это помогло нам лучше подготовить рекламные кампании.

По креативам тоже работали в связке: мы ставили ТЗ на баннеры для каждого направления, а клиент приходил с готовым результатом. В «РУНО» каждую неделю проходят акции по дистанционным курсам — с учётом этого регулярно обновляем тексты и креативы.

После настройки всей аналитики и ключевых целей поняли, что кампании нужно перенастроить, чтобы алгоритмы Директа успешно обучались. Изначально выбрали только одну цель «Заявка на курс» с ценностью 6 000 ₽, но кампании не набирали 20 конверсий в неделю для обучения. Тогда изменили стратегию на «Максимум конверсий с ограничением по ДРР».

Почему выбрали именно такую стратегию? Она позволяет оптимизироваться по нескольким целям и указывать их ценность — обозначать системе, достижение каких целей в большей степени влияет на наш доход. Мы задали трём заявкам цену 6 000 ₽, чтобы дать понять, что эти цели равнозначные и приоритетные. А цель с ценностью 70 ₽ не так важна, она промежуточная.

Цели можно условно разделить на два типа.

№1. Помогают кампаниям обучаться и работать эффективно, но не приносят прибыли бизнесу. К этому типу можно отнести цель «Посещение 5 страниц сайта».

№2. Приносят деньги бизнесу или ведут к этому, но обучить кампании на них сложно. Это цели «Оформление заказа», «Звонок» и не только.

Мы использовали цели и первого, и второго типа. Так получилось прийти к тому, что кампании набирают достаточно конверсий для обучения и генерируют прибыль для бизнеса.

После того как алгоритмы Яндекса обучились, мы стали снижать цену заявки. Вот как мы это сделали.

1. Оптимизировали кампании. Чистили неподходящие запросы в поиске, избавлялись от «мусорных» площадок в РСЯ. Провели аналитику по срезам аудиторий в кампаниях и добавили корректировки:

2. Распределили бюджет между более и менее эффективными кампаниями. Делали корректировки tCPA по целям в кампаниях — это снижало целевую стоимость макроцели.

3. Пересобрали кампанию на ретаргетинг. Оставили группы объявлений только по самым оплачиваемым курсам. С помощью акций подтолкнули клиентов, которые прошли пробный период или добавили курс в корзину, совершить покупку.

4. Тестировали новые гипотезы по корректировке посадочных страниц.

Изначально клиент не определял KPI по заявке, поскольку данных для анализа было слишком мало. Теперь мы знаем цифры и ставим KPI. Благодаря описанным выше действиям цена заявки снижается и сейчас мы успешно выполняем KPI . Не останавливаемся и продолжаем снижать стоимость.

Подписывайтесь на канал Мариам Оганесян, основательницы Adgasm.io, где она рассказывает о Яндекс Директе и жизни агентства.

Ещё несколько интересных статей:

Гайд: как создать дашборд для контекстной рекламы в Power BI

Кейс: увеличили доход мебельной фабрики в 2 раза без изменения ДРР

Кейс: как мы сделали ролик и снизили стоимость конверсий в 2,2 раза

Автор: Вагнер Алиса — Performance Manager Adgasm