Кейс: разбираем бардак в аналитике

Как узнать, где водятся ваши лиды? Скучный ответ — с помощью аналитики выбираем каналы, где оказывается самая конверсионная аудитория. Рассказываю, как.

Вот пример, как мы с командой узнали об эффективных для клиента каналах, когда ушли от ручной аналитики к дашбордам.

Пример — у клиента разный товар для разной аудитории

Мы с Riverstart проводили рекламную кампанию для Leading Novator in Cosmetology — это ниша B2b, эксклюзивный поставщик косметологического оборудования.

У компании четыре вида аппаратов с разной сферой применения и разной стоимостью — от $3 000 до $40 000. Покупатели оборудования за $3 000 и за $40 000 — это разные люди, а значит им нужны разные УТП, реклама и каналы.

Например:

Кейс: разбираем бардак в аналитике

При этом до нас трафик закупали без четкой сегментации, а статистику по рекламе, заявкам и расходам заполняли вручную в Google Таблицах. Отсюда ошибки и невозможность что-либо автоматизировать.

Как навести порядок в аналитике

Мы стали налаживать сбор цифр со всех рекламных источников и делать аналитику более прозрачной, чтобы понимать, что действительно работает.

Что сделали:

  1. Обозначили позиционирование каждого оборудования и выделили УТП.
  2. Сегментировали кампании по оборудованиям, гео, теплоте запроса.
  3. Когда накопили данные, сегментировали по ROMI ключевых запросов, временному таргетингу и офферам.
  4. Собрали данные из сервисов веб-аналитики и коллтрекинга, перенесли их в BigQuery и визуализировали в виде понятных дашбордов с отчетами в Power BI.
  5. Отслеживали эффективность и меняли площадки, запросы и офферы, не выполняющие план.
Такая получилась схема
Такая получилась схема

Благодаря аналитике по сегментам мы сразу видели эффективность каждого канала вплоть до продажи: из каких рекламных кампаний люди просто оставляют заявку на сайте, из каких — квалифицируются в лидов, а позже покупают.

Итог — 3004 лида в сфере B2b за полгода. Количество заявок увеличили втрое. Каждый месяц снижали стоимость лида и в итоге уменьшили ее в 3,5 раза.

Кейс: разбираем бардак в аналитике

Здесь я чуть подробнее расписал, как анализировать ход компании и находить точки роста:

Задавайте вопросы в комментариях или обращайтесь в Телеграм. 🤘

33
11
Начать дискуссию