Антикейс: Как получить 572 лида и 3 продажи – реклама суши в Instagram
Истории успеха рекламных агентств любят все. Особенно рассказывать. А как насчет истории провала? Откровенных аккаунтов деликатно бракуют.
«Дим, ты хочешь, чтобы конкуренты сплясали на поле твоего позора? Ведущий аккаунт-менеджер, а пытаешься распугать нам клиентов?».
Я согласен, успешные кейсы – это интересно. Иногда там попадаются классные фишки, о которых ты не знал, и которые можно попробовать. Но от антикейсов не меньше пользы! Можно подумать над способами решения проблемы и, главное, – избежать такого в своей практике.
С чего все началось
Недавно у нас в агентстве проходил конкурс на лучший кейс. Пока сотрудники демонстрировали результаты и получали похвалу от руководства, я решил рассказать о том, как не получилось. К тому же удачный кейс о работе с этим заказчиком мы уже публиковали.
В итоге, вместо восхищения за оригинальный подход, я получил отказ от публикации. Особенно категорично отреагировал наш PR-отдел.
К счастью, до драки дело не дошло. Мирные переговоры привели к соглашению: я получил «добро» на публикацию антикейса, а PR-отдел – компенсацию в виде позитивной концовки.
Клиент, о котором пойдет дальше речь – MYBOX. Это федеральная франчайзинговая сеть суши-маркетов, wok-кафе и доставки. Совместно с заказчиком мы протестировали рекламу в Instagram, пытаясь увеличить оборот и остаться в рамках целевого ROI. Рассказываю, что из этого вышло (или не вышло?).
Исходные данные
За 2 года работы с клиентом мы протестировали и охватили всю возможную семантику в Яндекс.Директ и Google Ads по доставке роллов в 105 городах России. Типы запросов, которые использовались:
- Бренд.
- Конкуренты.
- Доставка роллов.
- Доставка еды.
- Еда на день рождения.
- Агрегаторы
- Доставка пиццы
- Геолокация
Задача
Мы хотели увеличить оборот, оставаясь в рамках целевого ROI. Решили найти новую аудиторию в соцсетях и в качестве плейсмента выбрали площадку Instagram.
Предложили клиенту 3 варианта коммуникации с аудиторией.
- Таргетинг на базу тех, у кого больше 300 баллов лояльности и меньше одной покупки за последние 30 дней.
- Лидогенерация и последующая смс-рассылка.
- Трафик на сайт с оптимизацией по конверсиям.
Клиент выбрал варианты 2 и 3, так как хотел охватить новую аудиторию.
Настройка
Мы провели рекламную кампанию в 3-х городах:
- Орел;
- Саратов;
- Казань.
Таргетинги, которые мы использовали:
- Look-alike.
- Японская кухня и морепродукты.
- Еда и рестораны.
- Без Таргетингов.
Форматы, которые мы использовали:
- Баннер.
- Карусель.
Механика акции
Лидогенерация: стимулируем пользователя оставить контакт, чтобы получить промокод. Догоняем смс-рассылкой перед выходными – это более дешевая альтернатива ретаргетинга.
Трафик на сайт: стимулируем пользователя заказать сейчас и получить дополнительные 100 рублей к заказу от 1000.
Результаты по Лидогенерации
Статистика за период: 09.04.2019 – 16.04.2019
- Количество лидов – 572;
- CPL – 57,29 руб.;
- Без таргетингов – наиболее эффективный таргетинг.
- Японская кухня и морепродукты – наименее эффективный.
После сбора контактов клиент делал по полученной базе смс-рассылку с промокодом (раз в день) и повторную – перед выходными, с информацией о том, что до конца действия промокода осталось 2 дня.
Количество людей, которые воспользовались промокодом – 3.
Результаты по Трафику на сайт
Статистика за период: 19.04.2019 – 24.04.2019
- Количество транзакций – 18.
- CPO – 1327,73.
- Еда и рестораны – наиболее эффективный таргетинг.
- Без таргетингов – наименее эффективный.
После полученных результатов клиент отключил рекламу в Instagram, так и не протестировав таргетинг на базу тех, у кого остались баллы лояльности.
Выводы
- Один и тот же таргетинг в разных типах рекламных кампаний работает по-разному.
- Лидогенерация в соцсетях оказалась неэффективной. Возможно потому, что клиент получал промокод не вовремя, т.е. не сразу после отправки формы. А когда и получал – уже не хотел ничего заказывать.
- Трафик на сайт оказался низкоэффективным. Может быть, все из-за маленького периода для обучения стратегии и отсутствия тестов в креативах.
- В такой тематике соцсети обходятся дороже, чем контекст. Потому что пользователи находятся на разных этапах принятия решения о покупке.
- До сих пор думаю, что таргетинг на базу тех, у кого остались баллы лояльности, – перспективный формат, и его стоит когда-нибудь протестировать.
Хэппи-энд
Сеть нашего заказчика представлена в 90+ городах России с 300+ торговыми отделами и wok-кафе. Для каждого города и для каждого типа запросов создана отдельная рекламная кампания, в чем есть своя прелесть:
- Семантика проработана для каждого города отдельно в соответствии со спросом в конкретном регионе.
- Контроль эффективности в каждом городе.
- Можно вносить точечные изменения и тестировать гипотезы на отдельных выборках.
Одновременно мы сталкиваемся со сложностями:
- Недостаточное количество данных для принятия решений в отдельных сегментах/городах.
- Огромное количество данных усложняет управление и анализ.
- Мало показов из-за недостаточного спроса.
Возьмем в расчет и проблемы ретаргетинга:
- Клиент готов платить за повторные заказы не более 150 руб.
- За 13 месяцев работы мы ни разу не достигли желаемой стоимость заказа.
- Привлекать большое количество транзакций по такой цене казалось нам невозможным.
Наши планы и гипотезы:
- Подключить стратегию «средняя цена клика», что позволит участвовать в более дорогих аукционах. При этом средняя цена клика останется на том же уровне, что и при ручном управлении ставками.
- Объединить все города в одну РК, чтобы получить больше данных. Это позволит подключить автоматические стратегии назначения ставок. Сейчас во многих городах так сделать невозможно, так как недостаточно транзакций.
Что в итоге получилось
Результаты первой гипотезы:
При снижении цены клика на 33 копейки, мы получили больше переходов на 357 %.
Гипотеза подтвердилась. При такой стратегии мы участвовали в более дорогих аукционах, но так как система стремилась привести среднюю цену клика к заданному значению, СРС остался на уровне предыдущего месяца.
Результаты второй гипотезы:
При снижении СРО на 29 %, мы получили на 439 % больше транзакций.
Гипотеза снова подтвердилась. За счет объединения данных, мы избавились от городов с недостаточным количеством конверсий и теперь можем подключить стратегию «средняя цена конверсии». Правда, пока что не будем этого делать, так как текущими результатами довольны и мы, и клиент.
Надеюсь, вам пригодится мой и неудачный, и удачный опыт. Не зря же я воевал за честную публикацию. Что думаете по этому поводу? Делитесь в комментариях! ;)
Да, хэппи-энд действительно делает статью лучше :)