Кейс: как системное ведение контекстной рекламы увеличило доход и снизило ДРР в сети медицинских клиник

Рассказывает Александр Поярков, интернет-маркетолог (джедай) в IT-Agency.

Когда рекламная кампания работает давно, кажется, что ничего нельзя улучшить. Все корректировки ставок протестированы, стоимость привлечения лида и пациента бьётся с экономикой, конверсия сайта держится на хорошем уровне. Однако клиент может пересчитать юнит-экономику и задать новые KPI по рекламе.

С такой ситуацией мы столкнулись с сетью клиник ЦМРТ. В этом кейсе мы рассказываем как перестраивали рекламу, чтобы дотянуться до обновленных KPI.

ЦМРТ — сеть клиник, которая специализируется на лечении позвоночника, суставов и нервной системы. Весь процесс лечения проходит комплексно: первичная консультация → диагностика → лечение → восстановление и реабилитация.

Клиники ЦМРТ расположены в Москве, Санкт-Петербурге и Великом Новгороде. В сеть входят 20 диагностических центров, восемь лечебных центров и один центр реабилитации.

ЦМРТ работает с IT-Agency с 2015 года.

IT-Agency помогает ЦМРТ приводить в клинику пациентов на МРТ и увеличивать доходность от интернет-рекламы. Для этого мы создали посадочную страницу, запустили рекламу, сделали отчётность до денег, построили процессы в контактном центре по обработке звонков.

Всего мы ведём 54 рекламные кампании для МРТ. Они разделяются по областям сканирования, плюс к ним добавлены кампании с гео-запросами (например, «мрт на петроградской») и общими запросами (например, «сделать мрт»).

В ЦМРТ пришел директор по цифровому развитию Глеб Никитин. Он пересчитал юнит-экономику по клиникам Москвы и Санкт-Петербурга, чтобы оценить прибыльность рекламы. После подсчёта появились задачи по каждому городу.

Мы тратим слишком много на привлечение пациентов. Это не дает желаемую прибыль. Снизьте стоимость лида и пациента, но не потеряйте в количестве.

Стоимость привлечения пациентов нас устраивает. Но некоторые кабинеты МРТ в клиниках загружены не на 100%. Увеличьте поток пациентов, не увеличивая стоимость привлечения.

Сделать это быстро и без ущерба для бизнеса было невозможно. Если в один момент увеличить трафик, ДРР снизится, а стоимость привлечения пациента будет невыгодной. Если быстро снизить стоимость трафика, просядет общее количество пациентов и клиники будут простаивать. Нам нужно было построить системную работу, которая бы постепенно улучшала показатели рекламы до новых KPI.

Реклама клиники уже работала хорошо. Мы показывались по всем запросам с МРТ, конверсия лендинга была высокая, была отчётность до денег.

У нас было ограничение, которое не давало улучшать рекламу дальше. Старая отчётность показывала доход только в разрезе кампаний. Этих данных было недостаточно — мы не понимали, что именно внутри кампаний приносит больше денег.

Для более точного управления рекламой нам нужно было видеть, какой доход приносит каждая фраза и объявление. И с опорой на эти данные можно было оптимизировать рекламу и тестировать гипотезы.

Перед оптимизацией мы собрали специальные отчёты до денег: по объявлениям, креативам и фразам. Отчёты получали данные из нескольких источников: рекламные площадки, коллтрекинг и 1С. Внутри отчёта данные связывались между собой, а на выходе мы видели, сколько денег приносит каждое объявление или фраза.

Узнать больше о подходе IT-Agency к отчётности можно в выступлении Всеволода Устинова.

В отчёте по фразам до денег мы оцениваем ДРР и доходность каждой фразы. Дальше перераспределяем бюджет внутри кампаний, чтобы откалибровать рекламу.

Для каждого города была своя тактика, потому что задачи были разные.

Москва: нужно улучшить рентабельность рекламы. Мы искали ключевые слова, по которым стоимость привлечения клиента слишком высокая. Дальше мы разбирались, почему она высокая: есть ли нецелевые запросы, релевантное ли объявление. Если с этим всё в норме, мы снижали ставку до рентабельного уровня.

Из-за снижения ставки у нас был риск просесть по трафику, лидам и пациентам. Чтобы снизить просадку, мы подбирали ключевые слова с низкой стоимостью привлечения пациента и небольшим объёмом трафика. По этим ключевым словам постепенно поднимали ставки, чтобы получить больше трафика.

Санкт-Петербург: нужно увеличить количество пациентов. Мы искали ключевые слова с низкой стоимостью привлечения пациента и небольшим объёмом трафика. По ним мы постепенно увеличивали ставки, чтобы получить больше пациентов.

Общая стоимость привлечения пациента росла. Чтобы удержать ДРР в целевых значениях мы искали ключевые слова с высоким ДРР и по ним снижали стоимость лида и пациента. В целом тактика работы похожа на московскую, но тут был акцент на росте количества пациентов.

Поиск: тестируем в объявлениях разные посылы и преимущества. В ротации участвуют 2–3 объявления. Худшее объявление по итогам месяца переносится в архив, новое добавляется.

Мы стараемся найти объявление, на которое будут чаще кликать. Его рейтинг будет расти, а стоимость клика падать. Так мы снижаем стоимость лида и пациента.

Прежде чем отключить остальные объявления, проверяем доходность. Так мы страхуемся от случаев, когда у объявления стоимость лида низкая, а стоимость привлечения пациентов высокая.

Сети: оцениваем креативы по тому же принципу, что и поисковые объявления. Ищем креатив с самой низкой стоимостью лида и пациента. Если стоимость высокая, меняем креатив.

Тесты посадочной страницы проводим двумя способами: либо через Google Optimize, либо подменяем контент через специальные параметры в ссылке.

Google Optimize. Делаем тест в этом сервисе, если нам достаточно данных по конверсии в лида или по микроконверсии. Результаты А/Б-теста можно сразу посмотреть в кабинете сервиса.

Специальный параметр в ссылке. Пользуемся этим способом, если нам нужно посмотреть результаты теста до продаж. По параметру в ссылке мы склеиваем данные из рекламной площадки, коллтрекинга и 1С. Так в отчёте мы можем посмотреть всю цепочку привлечения: от показов и кликов до продаж.

Пример ссылки с параметром: site.ru/?utm_source=yandex&utm_medium=cpc&utm_campaign=cid_{campaign_id}|cn_spb_y_pozvonochnik_poisk|&utm_content=forma-na-glavnom-ekrane&utm_term=ph_{phrase_id}|key_{keyword}

По результатам теста смотрим, как каждый вариант повлиял на бизнес-показатели: стоимость привлечения клиента, доход, ДРР.

К примеру, в одном из тестов мы показывали разные варианты экрана в мобильной версии сайта. У нас была гипотеза: если показать форму захвата на первом экране, человеку будет проще записаться на МРТ → конверсия в лида будет выше.

В результате у экрана с формой захвата конверсия в лида была выше → стоимость лида и привлечения пациента ниже → ДРР ниже.

Результаты тестов сохраняем в журнале гипотез. В нём мы пишем суть гипотезы и закрепляем аналитическую записку с результатом. Это помогает запоминать, какие гипотезы мы уже проверили, как именно они проверялись, и какой результат мы получили. Если команда на проекте поменяется, у неё уже будет список проверенных гипотез. Это поможет не проводить одни и те же тесты по второму кругу.

За полгода успели провести двенадцать А/Б-тестов: от разного написания акции до увеличения цены на МРТ.

Среднее количество лидов в месяц выросло на 7,3%. При этом стоимость лида снизилась: 500 ₽ → 429 ₽ (↓ -14%).

Снижение стоимости лида случилось за счёт пересчёта ставок, А/Б-тестов и постоянного тестирования объявлений.

Количество лидов выросло, потому что мы забирали бюджет у ключей с высокой стоимостью конверсии и отдавали его на ключи с низкой стоимостью конверсии. Выбирали ключи для масштабирования по объёму трафика.

Средний доход в месяц увеличился на 29%. ДРР снизился: 27,7% → 19,8%.

Среднее количество лидов в месяц выросло на 18,4%. При этом стоимость лида снизилась: 362 ₽ → 345 ₽ (↓ - 4,7%).

Средний доход в месяц увеличился на 16%. При этом ДРР остался прежним: 15,0% → 14,6%.

Нам удалось увеличить доход за счет повышения ставок по кампаниям и ключевым словам с низким ДРР. Чтобы во время масштабирования общий ДРР оставался на прежнем уровне, мы уменьшали ставки по кампаниям и фразам с высоким ДРР.

Лидов стали получать больше, доход вырос. Затраты на привлечение пациента остались прежними.

Среднее количество лидов в месяц выросло на 12,5%. При этом стоимость лида снизилась на 11%: 435 ₽ → 388 ₽.

Средний доход в месяц увеличился на 21,9%. ДРР снизился: 20,8% → 17,1%.

Клиент стал получать доход выше. При этом затраты на привлечение пациента сократились.

Мы не нашли какую-то секретную настройку в рекламных кабинетах и не использовали шаманскую методику ведения контекста. Результат дал системный подход к управлению рекламой на основе данных. С его помощью мы выстроили систему постепенных улучшений.

Если вы ведёте контекстную рекламу сами или с помощью подрядчиков, постройте чёткую систему улучшения рекламы. Она помогает постепенно развивать кампании и улучшать бизнес-показатели.

Вы сумели копнуть в рекламу и за счёт этого увеличить количество лидов, поднять выручку и улучшить рентабельность рекламы. На этом моменте вы меня покорили.

В IT-Agency классный подход к клиентам. Мы это на себе чувствуем. Вы глубоко погружены в наш бизнес и понимаете, за счёт чего мы хотим расти. Где-то вы берёте и развиваете нас своими руками, где-то мы развиваемся во время совместной работы, где-то вы подсвечиваете точки роста и мы растем сами. Это круто.

Глеб в Фейсбуке →

Оцениваю IT-Agency настолько положительно, что готов амбассадорить вас перед серьёзными брендами.

Вы скрупулёзно подходите к решению поставленных задач: умеете и практикуете нормальный кастдев, не боитесь задавать вопросы, вытягивать ответы, слышите комментарии, у вас прекрасный аккаунтинг.

Ишан в Фейсбуке →

Сейчас мы с клиентом работаем над углублением аналитики. ЦМРТ планирует сосредоточиться на привлечении пациентов с высоким LTV.

Наша задача — скорректировать рекламу так, чтобы акцент в привлечении был на аудиториях с потенциально высоким LTV. Мы будем искать способы: