Маркетинг Mello
278

Улучшаем качество лидов в B2B: кейс ведения контекста для Кабель.РФ

Перед майскими праздниками 2017 года мы начинали работать с компанией «Кабель.РФ», осуществляющей поставку кабельно-проводниковой и электротехнической продукции по России и СНГ. У ребят уже была настроена контекстная рекламы, которую поддерживало другое агентство. Кампании работали неплохо, но клиенту хотелось снизить цену лида и получать больше хороших лидов, которые могут перерастать в большие продажи.

В закладки

Исходная ситуация: Почти три сотни рекламных кампаний в Яндекс.Директе с ценой лида около 260 руб. Рекламируемый товар – более 100 000 наименований кабеля и оборудования.

Цели: Увеличение количества обращений. Увеличение доли хороших обращений, когда лид переходит в сделку.

Решение: Разметка качества лидов + подключение оптимизатора.

***

В данном кейсе мы будем говорить только об одной части кампаний Яндекс.Директа (назовем их «первый пул»), с которыми мы начали работать; по понятным причинам информацию обо всех кампаниях мы не покажем. В заключение кейса будет немного относительных величин. В целом кампании первого пула отлично отражают динамику всего аккаунта Директа.

Этап 1. Анализ прежних РК клиента

За период с сентября 2016 по конец апреля 2017 удавалось получать примерно по 192 лида в месяц с CPL 259 руб. для кампаний первого пула Яндекс.Директа.

Как по мне, показатели очень хорошие, поэтому нам для теста и выделили эти кампании. Данные РК были скопированы на наш аккаунт, после чего мы настроили события в К50, назначающие ставки исходя из эффективности фраз, объявлений, кампаний. В сами кампании мы не стали вносить никаких изменений, так как на стороне клиента есть специалист по рекламе, который сам оформлял структуру аккаунта и кампании. Никаких замечаний с нашей стороны не было.

Этап 2. Первый запуск

После майских праздников начались показы первого пула перенесенных кампаний. Данные за 1 мая–30 июня.

Для сравнения, вот какие данные показывали эти же РК на старом аккаунте без оптимизации назначения ставок за 1 марта–30 апреля

Значительных изменений не произошло. Это уже было хорошо, ведь мы запускали старые кампании на новом аккаунте без статистики по ним, и оптимизатор в такой ситуации справился хорошо. Необходимо было время для набора данных, поэтому пока завершался май, мы вместе с клиентом внедрили систему оценки качества лидов и перенесли еще часть кампаний на наш аккаунт (но далее говорим все равно только о кампаниях первого пула). Теперь, если в отдел продаж поступал лид, сотрудники оценивали его по пятиуровневой шкале, и эти данные по качеству поступали в Google Analytics.

Этап 3. Разметка качества лидов

Вот какие результаты были у кампаний первого пула за 1 мая–30 июня.

К сожалению, для кампаний первого пула на старом аккаунте не вводилась система разметки лидов. Да и мы начали оптимизировать назначения ставок по размеченным лидам только с июля, поэтому можем посмотреть на все кампании Директа за май–июнь вместе с нашим первым пулом (ведь он условно работал также как и ранее) и взглянем на стоимость размеченного и обычного лида в них.

Так как мы вели только 1 пул кампаний, можно считать, что перед нами встала задача снижения CPL с 336 руб. до 200 руб., увеличения числа хороших (размеченных) лидов и снижения стоимости размеченного лида с 957 руб до 800 руб. С июля мы активно начали переносить оставшиеся РК на наш аккаунт и подключать события К50.

Если что, то размеченный лид мы определяли по такой формуле:

0.3*{LEADS: poor} + 0.7* {LEADS: fair} + {LEADS: good} +1.5* {LEADS: excellent}. Еще был самый низкий уровень лида, но такие лиды мы в формуле не учитывали. Обычно для разметки качества лида используют протокол передачи данных https://developers.google.com/analytics/devguides/collection/protocol/v1/ .

Если в двух словах, то это HTTP-запросы к серверу Analytics с параметрами, отражающими сессию пользователя. Доступно и на русском о протоколе написано в блоге Ивана Иванова.

Что дальше? На стороне клиента, как правило, есть CRM-система, в которой и отмечают все лиды. Обычно в этих системах можно ставить разные ярлыки для лидов, например, «отказ», «бюджет до 20к», «большая сделка» – все что угодно. Так клиент у себя размечает качество лида. Также в CRM-системах обычно есть доступ к API или вебхукам. На этом этапе мы призываем программиста и просим его написать скрипт, который будет передавать данные о качестве лида из CRM в Analytics с помощью протокола передачи данных через API или вебхук. Подробная инструкция была в одной из наших статей.

Этап 4. Запуск и перенос остальных РК

К августу все кампании были переведены уже к нам, и что же вышло?

Для большей точности сравним подобные временные периоды без майских праздников 15 мая–2 июля и 3 июля–20 августа

Всего за 7 недель оптимизации по размеченному лиду удалось увеличить число лидов почти в 2 раза, снизить стоимость за обычный и размеченный лида почти в 2 раза. Пожалуй, это даже лучше, чем то, на что мы рассчитывали.

Примерно с августа мы занялись ведением кампаний и в AdWords. Посмотрите на два периода до оптимизации и после: 5 июня–30 июля и 31 июля–24 сентября:

Результаты не такие внушительные, как в Директе, но размеченных лидов стало больше, и по цене они полностью удовлетворяют клиента. Сказать про AdWords больше мы не можем по просьбе клиента, извините =)

Этап 5. Подведение итогов

Вернемся к первому пулу. Ранее у клиента за период с сентября 2016 по конец апреля 2017 удавалось получать примерно по 192 лида в месяц с CPL 259 руб. для Яндекс.Директа. Теперь же, за период с июля 2017 по ноябрь 2017, эти кампании работают значительно лучше:

Для этих РК первого пула клиент имеет с Директа примерно по 582 лида в месяц с CPL 177 руб. Вдобавок теперь все видят, сколько было качественных лидов – примерно по 240 в месяц с CPL 431 руб.

Таким образом за время работы мы решили основную задачу по всему Директу со следующим результатом: увеличили среднемесячное число лидов в 2,5 раза, снизив стоимость лида в 2,4 раза. И с таким же соотношением за время работ изменились и CPL размеченных лидов вместе с количеством.

Данный кейс отлично показывает возможную эффективность оптимизаторов на большом количестве данных.

Небольшое дополнение

Если вам интересно, как проводились настройки в К50, то читайте дальше.

1. В аккаунте сервиса были подключены кабинеты AdWords, Директа и Google Analytics.

2. В Analytics заранее нужно настроить все интересующие вас цели, и при подключении GA в К50 выбрать импорт нужных.

3. Создаете новое событие.

4. Задаете название, расписание, выбираете рекламную систему.

5. Создаете правило с нужными условиями и действиями.

К примеру в условии правила можете поставить следующее выражение: коэффициент конверсии кампании больше 0 и число кликов кампании больше 200; выполнить действие «Установка ставки на поиск» – текущую ставку умножить на 2.

В нашем случае мы создавали несколько правил для разных срезов аккаунта: уровень фраз, объявлений, кампаний, аккаунта. И на каждом срезе проверяли были конверсии или нет, число кликов было больше заданного или нет, и в зависимости от ветви в этом дереве назначали ставку на поиске по выведенной формуле; для каждого проекта может быть своя ставка. Вы можете брать текущее число транзакций для фразы (кампании...) умножать на ставку входу в спецразмещение, умножать на ДРР – все, что захотите. Расчетную ставку мы ограничивали максимальным и минимальным порогом, которые ранее создали в разделе настраиваемых метрик.

6. После создания всех нужных правил добавляем кампании, к которым должны применяться правила и сохраняем событие.

7. Проверяем отчеты в К50 о выполнении событий.

В отчете сравниваем старые и новые ставки и делаем вывод, устраивают нас созданные правила или нет.

Еще больше статей и кейсов читайте в блоге Mello

Материал опубликован пользователем. Нажмите кнопку «Написать», чтобы поделиться мнением или рассказать о своём проекте.

Написать
{ "author_name": "Mello", "author_type": "self", "tags": [], "comments": 0, "likes": 1, "favorites": 17, "is_advertisement": false, "subsite_label": "marketing", "id": 77237, "is_wide": false, "is_ugc": true, "date": "Mon, 29 Jul 2019 12:59:23 +0300" }
{ "id": 77237, "author_id": 295562, "diff_limit": 1000, "urls": {"diff":"\/comments\/77237\/get","add":"\/comments\/77237\/add","edit":"\/comments\/edit","remove":"\/admin\/comments\/remove","pin":"\/admin\/comments\/pin","get4edit":"\/comments\/get4edit","complain":"\/comments\/complain","load_more":"\/comments\/loading\/77237"}, "attach_limit": 2, "max_comment_text_length": 5000, "subsite_id": 199113, "last_count_and_date": null }
Комментариев нет

Популярные

По порядку

0
{ "page_type": "article" }

Прямой эфир

[ { "id": 1, "label": "100%×150_Branding_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox_method": "createAdaptive", "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "ezfl" } } }, { "id": 2, "label": "1200х400", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "ezfn" } } }, { "id": 3, "label": "240х200 _ТГБ_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fizc" } } }, { "id": 4, "label": "240х200_mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "flbq" } } }, { "id": 5, "label": "300x500_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "ezfk" } } }, { "id": 6, "label": "1180х250_Interpool_баннер над комментариями_Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "h", "ps": "bugf", "p2": "ffyh" } } }, { "id": 7, "label": "Article Footer 100%_desktop_mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fjxb" } } }, { "id": 8, "label": "Fullscreen Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fjoh" } } }, { "id": 9, "label": "Fullscreen Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fjog" } } }, { "id": 10, "disable": true, "label": "Native Partner Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "clmf", "p2": "fmyb" } } }, { "id": 11, "disable": true, "label": "Native Partner Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "clmf", "p2": "fmyc" } } }, { "id": 12, "label": "Кнопка в шапке", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "bscsh", "p2": "fdhx" } } }, { "id": 13, "label": "DM InPage Video PartnerCode", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox_method": "createAdaptive", "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "h", "ps": "bugf", "p2": "flvn" } } }, { "id": 14, "label": "Yandex context video banner", "provider": "yandex", "yandex": { "block_id": "VI-223676-0", "render_to": "inpage_VI-223676-0-1104503429", "adfox_url": "//ads.adfox.ru/228129/getCode?pp=h&ps=bugf&p2=fpjw&puid1=&puid2=&puid3=&puid4=&puid8=&puid9=&puid10=&puid21=&puid22=&puid31=&puid32=&puid33=&fmt=1&dl={REFERER}&pr=" } }, { "id": 15, "label": "Плашка на главной", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "byudx", "p2": "ftjf" } } }, { "id": 16, "label": "Кнопка в шапке мобайл", "provider": "adfox", "adaptive": [ "tablet", "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "byzqf", "p2": "ftwx" } } }, { "id": 17, "label": "Stratum Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fzvb" } } }, { "id": 18, "label": "Stratum Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "tablet", "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fzvc" } } }, { "id": 19, "label": "Тизер на главной", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "cbltd", "p2": "gazs" } } } ]
Нейронная сеть научилась читать стихи
голосом Пастернака и смотреть в окно на осень
Подписаться на push-уведомления
{ "page_type": "default" }