Кейс Glasspower: как ведение контекстной рекламы снизило ДРР и увеличило оборот фабрики стекол в пять с половиной раз

Рассказывает Юрий Шемчук. Статья написана с разрешения клиента.

Результаты коротко

  • провели аудит: оценили компанию, её нишу и конкурентов;

  • составили портрет клиента;
  • разработали несколько посадочных;

  • настроили и масштабировали рекламные кампании;
  • внедрили сквозную аналитику Roistat и amoCRM;
  • внедрили веб-аналитику;

  • вывели Glasspower из двадцатки в тройку лучших игроков ниши.

Кто клиент и чем занимается

В конце 2018-го года к нам, в агентство Simtu, обратился знакомый — владелец стекольной фабрики Glasspower Мурат Бориев. До этого мы уже работали с Муратом над другим проектом.

Его фирма производила на заводе в Подмосковье стеклянные фартуки, их ещё называют скинали, и предоставляла услуги по их дизайну и установке напрямую клиентам: тем, кто обновлял кухонные гарнитуры или въезжал в новостройки и обставлял квартиру. Эта ниша с конкурентностью чуть выше средней.

Как мы помогли Glasspower?

Мы сделали им интернет-маркетинг под ключ. На старте разработали посадочную страницу. Потом, когда изучили аудиторию и продукт более детально, сегментировали общую посадочную на несколько целевых страничек, используя принцип гиперсегментации.

Одновременно запустили сквозную аналитику Roistat и amoCRM, проинтегрировав её с сайтами. Исходя из этого, начали разрабатывать стратегию продвижения в интернете и выстраивать воронку продаж. Запустили рекламные кампании, настроили лидогенерацию и привели стоимость лида к оптимальным показателям.

Произвели анализ целевой аудитории, создали карту продукта и портрет клиента

Для начала мы составили карту продукта из более чем 30-ти характеристик и карту портрета целевой аудитории. В последней мы расписали пять портретов наших потенциальных клиентов и, исходя из этих характеристик, приступили к выстраиванию стратегии продвижения в интернете.

Мы определили более 30 особенностей продукта: от технических характеристик и сертификатов до эмоционального состояния клиента после покупки нового фартука.

Портрет аудитории составили пять персонажей: двое мужчин и три женщины. Каждый иллюстрировал свою категорию клиентов. Так наши менеджеры по трафику понимали, каким образом анализировать полученную информацию и строить рекламные кампании.

Посмотрите — это Екатерина. Она обсудила с мужем вариант скинали, и он его одобрил. Сейчас Екатерина ищет фирму, чтобы прицениться и понять, смогут ли они потянуть покупку?

Также мы провели семантический анализ запросов, изучили факторы принятия решения о покупке: ключевые и второстепенные. Запустили Яндекс.Директ на поиск, директ в РСЯ, Google Ads и Target.

Мы отобразили, как влияет на решение о заказе и установке фартуков стоимость и скорость их изготовления, а также вывели дополнительные факторы: одобрение супруга или замеры в выходные дни и использовали их для продвижения.

После перевода фабрики в Simtu, мы провели аудит и приступили к работе. За полтора года у нас число лидов выросло в 7 раз, а оборот компании вырос примерно в 5,5 раз. Стоимость лида при этом подешевела в 2 раза*.

Отзыв клиента Simtu владельца компании Glasspower Мурата Бориева

* По условиям NDA мы не публикуем реальные показатели без согласования с клиентом. Мы показываем реальные цифры там, где нам их разрешили указать, иначе — указываем относительные значения.

Что мы имели на старте?

На старте у ребят были две настроенные рекламные кампании. Отдел продаж собирал заявки просто на электронную на почту фирмы или по телефону. Нам нужно было выстроить маркетинг под ключ или простыми словами определить болевые точки компании, выяснить, где проседает конверсия и лидген, а потом настроить их и поднять. С этим и приступили к работе.

Путь системного улучшения рекламы

Начало работы с трафиком

Что попробовали в первую очередь? Мы запустили рекламные кампании в Яндес.Директ на поиске, в РСЯ и Google Ads на поиске, а также протестили Facebook и таргет в Инстаграм. Подробнее расскажу в разделе «Как разделили трафик по каналам».

Ещё мы внедрили сквозную аналитику Roistat и amoCRM: поставили-настроили и проинтегрировали её со всеми посадочными, чтобы «видеть» пользователя с того момента, как он кликнул по рекламе фартука до момента продажи — когда на этот фартук ему выставили счет.

Внедрили Google Analytics, Яндекс.Метрику, Google Tag Manager для отслеживания микроконверсии и передачи этих данных в Google Analytics, а также использовали Google Optimize для проведения A/B-тестов.

Как разделились лиды по каналам

80% лидов мы собирали с поиска в Яндексе и Google. Они там были максимально горячие. Что это значит? Это значит, у клиента кухня либо уже стояла, либо он хотел ставить её в ближайшее время и занимался выбором фартука. А вот из Facebook и Instagram шли очень холодные заявки, и мы от этих каналов отказались.

Красным помечены «горячие» каналы, «синим» — холодные. Цифры на скриншоте здесь и далее условные.

Яндекс.РСЯ давал смешанную аудиторию клиентов: часть из них уже была готова к покупке часть — приценивалась. Распределение таких пользователей было 70 на 30, то есть 70% давали холодные заявки, у которых не было кухни или которые только приценивались, и лишь 30% были готовы к покупке.

Как разделились лиды по статусам

Горячие пользователи — это те, у которых кухня уже стояла, и они искали фартук для покупки чтобы «вот-вот поставить на днях». Холодные — те, у кого кухонный гарнитур не был установлен или находился в процессе изготовления. Либо клиенты только планировали его ставить: разрабатывали дизайн кухонного гарнитура или только об этом думали. То есть кухни у человека по факту не было, и замерщика вызывать на объект не было смысла — это было стоп-фактором.

С Facebook и Instagram сыпались холодные лиды, у которых не было кухонного гарнитура, и чтобы вы понимали, из 100 таких лидов конверсия составляла около 10%. А из горячих заявок — 45%: то есть 45 клиентов были готовы вызвать инженера-сметчика на замер фартука.

Как вы понимаете, нам было выгодно приводить больше горячих заявок — цена одна и та же, а рентабельность и юнит-экономика совершенно разная.

С Facebook и Instagram приходили лиды, но у них был самый низкий CR, эти каналы были нам невыгодны, и мы не тратили на них бюджет. Горячие лиды были эффективнее в 4,5 раза, и мы сконцентрировали внимание на них.

Горячие лиды приходили с Директ и Google Ads на поиске. Яндекс.РСЯ давал 30% горячих и 70% холодных, поэтому мы «подкрутили» кампанию в следующих пропорциях: 80% трафика шло с поиска, а 20% — получали с РСЯ.

Воронка продаж

Когда мы выстроили сквозную аналитику, то увидели три ключевые этапа воронки:

  1. SQL-заявка или квалифицированный лид — клиенту нужен фартук на кухню;

  2. замер — клиент даёт согласие на замер;
  3. продажа.

Проанализировав эти три этапа, мы увидели, что от клиентов, у которых нет кухни, пришло 100 квалифицированных лидов, но до замера дошли только 10.

Проанализировав воронку, мы решили делать упор исключительно на горячих пользователях, которые шли с Яндекс-поиск и Гугл-поиск. Несмотря на сокращение количества заявок, конверсия стала выше.

К проекту приступили в декабре 2018-го, накануне нового года, и с февраля 2019-го стали его развивать. Через пару месяцев, когда поняли, что самые «жаркие» лиды идут в основном из поиска, сделали упор на нем.

Также мы внедрили сегментацию, то есть распределили все ключевые фразы на семантические группы: «фартуки под ключ», «скинали», «панели», «фасады», «экраны», «панно», «плита», «стеновые панели для кухни»… Мы разбили всю семантику по этим сегментам и каждую семантическую группу запускали на свою посадочную страницу.

Благодаря тому, что каждая семантическая группа шла на свою посадочную страницу, у нас и CTR и конверсия были максимальными. Логика клиента была не нарушена, ассоциативный ряд у человека не ломался, и он спокойно делал заказ.

Биддер

Ещё мы подключили биддер — это программа, помогающая управлять ставками в контекстной рекламе на поиске. С её помощью мы контролировали и меняли ставки в объявлениях Яндекс.Директ не вручную, а автоматически. Проанализировав с каких позиций к нам идут самые дешевые лиды, выяснили, что с первой позиции спецразмещения идут лиды в 2-3 раза дороже чем со второго, третьего или четвертого места.

Смотрите, стоимость первой позиции 2 783 рубля — это в 3 раза дороже второго и третьего размещения!

Конверсия со второго и третьего места была 10-12%, а конверсия с первого — 4-5%, то есть в два раза ниже, но с ценой клика на 20% дороже, и лид, соответственно, получался в 2-2,5 раза дороже.

Мы подключили биддер и стали показывать рекламу на вторых, третьих и четвертых местах, снизив тем самым стоимость лида. В результате уменьшилась стоимость клика, конверсия осталась на уровне 10-12%, а лид стоил до 1 000 рублей.

Как менялась стратегия продвижения с изменениями алгоритмов рекламных систем

Осенью 2020 года Яндекс внедрил автостратегию с оплатой за конверсию, и мы начали тестировать стратегии. Результаты тестирования оказались неоднозначными, потому что на поиске наши стратегии при существующей гиперсегментации обучались плохо и не «заходили».

Из-за гиперсегментации автостратегия не обучается и «сдыхает».

В РСЯ автостратегии давали хороший результат, и нам удалось их «разогнать», но помните в чем особенность РСЯ? Оттуда шло 70% холодных лидов (я рассказывал об этом в разделе «Начало работы с трафиком»). Получалось, что при помощи автостратегии мы собирали с РСЯ массу холодных лидов, которые дальше плохо закрывались, — замерщика почти никто не вызывал. Поэтому от автостратегий на РСЯ мы не то чтобы отказались — мы их использовали, но не «давали волю»: выделяя всего лишь 20-25% от бюджета, который имели на продвижение.

Автоматические стратегии

Постепенно мы заметили, что стабильность поисковых рекламных кампаний в Яндекс.Директ стала ухудшаться. С чем это связано, выяснить нам так и не удалось. Возможно, изменились алгоритмы, но было понятно, что с этим нужно что-то делать.

Начали «копать» в сторону автостратегии с тем, чтобы перейти на них. Что для этого сделали? Мы собрали в одну рекламную кампанию всю семантику, которая у нас была. Например «фартуки для кухни» в первой, в другой — «скинали», в третьей — «стеновые панели» и так далее. Каждая группа вела на свою посадочную страницу.

Мы разбили семантику по группам: в каждой группе получили одну рекламную кампанию и в каждой группе — отдельный семантический кластер.

Это позволило в одной рекламной кампании набрать нужное количество семантики, достаточное для обучения алгоритмов Яндекса. Кампания стала обучаться и постепенно начала давать лиды по нужной нам цене.

После проекта компании в Simtu, мы провели аудит и приступили к работе. На старте выручка была 250 000 рублей, а за 1,5 года выросли в семь раз, до 2 000 000 рублей в месяц. С точки зрения лидогенерации мы достигли нужных показателей и сейчас работаем с отделом продаж для повышения конверсии.

Мурат Бориев, владелец компании Glasspower

Результаты работы

Нашей заслугой, помимо роста финансовых метрик, стал и рост самой фабрики: на данный момент Glasspower — это три цеха и 40 сотрудников, которые работают в течение всего года без зимнего и весеннего простоя.

Отзыв клиента Simtu от владельца фабрики Glasspower Мурата Бориева смотрите на видео ниже.

Традиционно, отзыв и рекомендации были частью нашего договора.

0
Комментарии
-3 комментариев
Раскрывать всегда