Как крупному дистрибьютору в 17,5 раз увеличить число лидов при отсутствии прямого спроса

Как привлекать клиентов в b2b, когда прямого спроса нет, предложение новое для рынка, а клиент хочет бурного роста. Рассказывает интернет-агентство ITECH.

Мы занимаемся продвижением одного из крупнейших дистрибьюторов, в ассортимент которого входит более миллиона товаров: от продуктов питания и косметики до бытовой техники и домашнего текстиля. Сеть компании насчитывает более 1500 поставщиков в России, странах СНГ, ближнего и дальнего зарубежья.

До обращения в ITECH клиент не занимался онлайн-продвижением. Задачей агентства стало привлекать минимум 10 новых производителей ежемесячно. Размер компаний значения не имел: это могли быть и крупные заводы, и самозанятые, выпускающие хендмейд-товары. Стоимость лидов на старте также не оговаривалась. Этот KPI ввели позже — на третий месяц размещения.

У проекта было несколько особенностей:

• На старте проекта предложение клиента было новым для рынка. Клиент давал возможность любому производителю, независимо от его размера и объема поставок, сосредоточиться исключительно на производстве. На себя клиент забирал все остальные задачи: логистику, упаковку товара, хранение на складе, размещение на онлайн-площадках, продажи и продвижение. Такой комплексный подход был в новинку, и нужно было понять, как лучше познакомить с ним аудиторию.

• Клиент мыслил очень масштабно. Если изначально работа велась всего по шести товарным категориям, то постепенно она стала охватывать новые товарные категории, что сказалось и на масштабе рекламных кампаний. Если на старте было было всего 16 рекламных кампаний в Яндексе и 18 в Google, то затем их число увеличилось до 386 в обеих системах, то есть более чем в 11 раз

• Прямой спрос в поиске был минимален. Это характерно для многих b2b-кампаний, а когда продукт новый, то спрос ничтожно мал. Чтобы его расширить, нужно привлечь трафик по околотематическим запросам.

• Не было понимания, какие околотематические запросы могут вводить пользователи, которые хотят продать свой товар. Они не были очевидными, поэтому приходилось постоянно искать новые идеи, проводить штурмы и тестировать гипотезы.

• На таком проекте не обойтись без активной рекламы в сетях (РСЯ и КМС). Однако при большом семантическом ядре легко мгновенно израсходовать бюджет, поэтому мало размещаться в сетях, нужно уметь виртуозно с ними работать.

Для продвижения клиента мы использовали Яндекс.Директ и Google Ads, причем давали рекламу как на поиске, так и в сетях. Из-за большого числа товарных категорий мы запустили 386 рекламных кампаний. Чтобы эффективно управлять таким числом кампаний, нужно было автоматизировать процесс. Мы выбрали систему автоматизации рекламы Marilyn, в которой было все, что требовалось для управления таким проектом. Можно было:

• запускать биддер для управления ставками в контексте и сетях (КМС и РСЯ);
• использовать готовые шаблоны правил оптимизации;
• отправить отчет специалисту по расписанию, а также визуализировать данные для клиента;
• автоматически проверять ссылки в объявлениях, делать UTM-разметку и кросс-минусовку.

Первое, что мы сделали — разработали новый сайт, на котором информация была удобно представлена и понятно структурирована. Однако проблема новых сайтов — полное отсутствие статистики. Ее только предстояло собрать.

На момент запуска рекламных кампаний уже было понятно, что ориентироваться на лиды и продажи при оптимизации кампаний нельзя. Даже заявок будет слишком мало, а о продажах можно сразу забыть — цикл сделки мог быть очень долгим — от трех месяцев до года. Значит, нужно использовать микроконверсии.

Чтобы пользователи могли контактировать с сайтом, сделали:

• Лид-магниты. Например, пользователи могли скачать чек-листы из серии «Готовы ли вы к продвижению на товарных площадках?», «Как понять, что ваш продукт пользуется спросом?».
• Квизы. Пользователь должен был пройти опрос, который заканчивался предложением о сотрудничестве.
• Формы заявок и форму обратного звонка. Например, «Хотите сотрудничать? Оставьте телефон, мы перезвоним».

Дальше настроили цели на любые взаимодействия пользователя с сайтом. Например, если человек кликал по форме или скачивал лид-магнит, это считалось микроконверсией. Также учитывались любые дальнейшие действия, которые приближали пользователя к оформлению заявки (например, пользователь заполнил форму, но не отправил). Это позволило сформировать воронку продаж и оптимизировать кампании в зависимости от «теплоты» пользователя.

Затем мы приступили к созданию кампаний и тестированию гипотез.

Клиент выдвинул гипотезу, что по таким запросам надо размещать объявления как можно выше, чтобы максимальное число потенциальных клиентов их увидело.

Прямой спрос — это запросы из серии «У меня есть продукция, как ее продать?». Понятно, что подобных запросов в нише клиента мало, но они есть.

Чтобы удерживать объявления на нужных позициях, удобно использовать бид-менеджер: он автоматически повышает ставку, если конкуренция растет, и снижает, если падает, позволяя получать максимум трафика и не переплачивать за него.

Агентство использовало систему автоматизации рекламы, которая позволяет управлять ставками в контексте, соцсетях и маркетплейсах. Хотя биддер отработал хорошо, гипотеза не подтвердилась. Трафика на сайт шло мало, а микроконверсий набралось всего несколько десятков, чего было, конечно, недостаточно.

Стратегию сменили и настроили оптимизацию по микроконверсиям.

Прямого спроса не хватало, и нужно было добавлять околотематические запросы. Понять, какие запросы вводят производители, которые хотят отдать товар на реализацию, довольно сложно. В результате мозговых штурмов с командой и клиентом мы выдвинули ряд гипотез:

• Чтобы сделать продукцию, производитель должен сначала закупить для нее сырье. Например, производитель штор может искать «покупку ткани оптом». Соответственно, можно показать ему рекламу со следующим посылом: «Когда сделаешь свой продукт, приходи к нам, мы его реализуем». Звучит логично, но закупать ткань могли ателье, которым не нужна дистрибьюция, и производители, у которых уже налажен сбыт.
• Производители могли искать альтернативные решения, изучая, как им самостоятельно разместиться на маркетплейсах. Их можно было перехватывать по запросам: «Какие условия размещения на Ozon», «Можно ли самозанятым размещаться на Wildberries» и т. д.
• Можно было брать очень широкие запросы из серии «Как масштабировать бизнес».

Чем больше было гипотез, тем сильнее разрасталось семантическое ядро. Дело усугублялось и тем, что клиент расширял перечень категорий. Если на старте использовалось около 1000 ключевых слов, то во время работы их стало больше 12 000. Рекламных кампаний при этом было 386. Управлять таким объемом в ручном режиме невозможно, поэтому мы использовали «Управление ставками» от Marilyn.

Изначально кампании оптимизировались по микроконверсиям, а с четвертого месяца работы, когда накопилось больше данных, ввели ограничение по CPL. Причем сделали градацию в зависимости от предполагаемого объема поставок. Для ИП и самозанятых установили небольшой CPL, для среднего бизнеса — побольше, максимальный — для крупных поставщиков.

Все идеи, о которых говорили выше, использовались для рекламы в сетях (КМС и РСЯ). Было создано множество креативов.

Система автоматизации и сотрудники агентства отлично дополнили друг друга. Пока специалисты занимались сложными и творческими задачами: разрабатывали стратегию, придумывали гипотезы и создавали креативы — система автоматизации следила за тем, чтобы реклама работала эффективно.

Благодаря автоматизации можно перебрать большой пул гипотез и оставить только эффективные. Тестирование показало, что на поиске лучше работают более узкие запросы из серии «Как размещаться на маркетплейсе», а в сетях более широкие, связанные с покупкой сырья для производства.

Сотрудники агентства настроили шаблон отчета, куда подгружались актуальные данные из рекламных кабинетов и систем аналитики, и настроили расписание отправки отчета на почту специалиста.

Сводные отчеты стали особенно востребованы, когда мы расширили семантику, и трафик стал сильно расти. Однажды возникла ситуация, когда одна из кампаний за день израсходовала несколько десятков тысяч рублей без какого-либо эффекта. Анализ показал, что в течение 15 минут было произведено 5000 кликов — действовали явно боты. Чтобы таких ситуаций не повторялось, стали формировать отчеты каждый час и мониторить ситуацию, отключая кампании, если они подвергались нашествию ботов. Это помогло сохранить бюджет клиента и продолжить рекламироваться.

По результатам работы клиенту высылали подробные отчеты, но позже выяснилось, что ему важны лишь сводные показатели по проекту. Именно их мы и направили клиенту.

За первый квартал количество лидов увеличилось в 3,5 раза (161 квалифицированный лид), а через полгода выросло еще в пять раз — мы получили 506 лидов. За полтора года работы ежемесячное число лидов увеличилось в 17,5 раз (813 лидов в месяц). Клиент доволен результатами и хочет масштабироваться дальше.

Кроме того, нам удалось существенно оптимизировать трудозатраты. Благодаря автоматизации управления ставками у команды появилось дополнительно 28 часов в месяц. Это время направили на поиск новых точек роста, работу с семантикой и креативами.