Как выжить без грамотной аналитики в нише с высокой конкуренцией? С трудом. Делимся кейсом, как настроили локальному ресторану контекст и помогли привлечь клиентов.
Tapir Group на связи! С 2015 года продвигаем бренды и делаем бизнес эффективнее.
С кем работали
Panam — ресторан в Обнинске с доставкой еды на дом. Прежде чем прийти к нам, клиент работал со специалистами из топового агентства, но продуктивного сотрудничества не вышло: количество заказов только сокращалось.
По итогу к нам обратились с критическим положением по контексту и дополнительными ограничениями: использование брендовой семантики на минимальном бюджете. Клиент считал, что брендовый трафик придет в любом случае и без рекламы.
Брендовый трафик — трафик, полученный из переходов по запросам, в которых есть название бренда (Например: вместо «ноутбук для работы» пользователь вбивает в строку конкретную модель и фирму)
Начало работы: небольшие трудности
Хотя их мы не боимся. Перед нами стояла задача: улучшить результаты по рекламным кампаниям для доставки пиццы.
Какие вводные:
- небольшой город (~130 000 человек) с высокой конкуренцией (среди конкурентов федеральные сети);
- высокий средний чек;
- отсутствие акций;
- отсутствие качественной аналитики (нет ecomm-аналитики).
Первый месяц
Клиенту нужен был оперативный старт, поэтому мы решили сохранить актуальную аналитику и дорабатывать её в процессе.
Что сделали:
- Стандартные поисковые рекламные кампании на приоритетные направления (доставка пиццы и суши) по релевантной семантике;
- Мастера кампаний с оплатой за конверсию по направлениям для расширения охвата;
- Несколько тестовых кампаний с семантикой конкурентов, широкой семантикой (доставка еды)
- Ремаркетинг и LAL.
- Для сетей и поиска отрисовали несколько вариантов очень простых, но понятных баннеров в фирменном стиле.
Первый результат
За первый месяц при том же бюджете показатели выросли в 5,4 раза.
Второй месяц
Во втором месяце мы улучшили свой результат, получив дополнительные 727 конверсий при том же бюджете. Как это получилось? Мы оптимизировали рекламные кампании и договорились с клиентом о необходимости расширения присутствия объявлений по брендовой семантике.
С помощью брендовой семантики можно настроить контекстную рекламу по ключам, содержащим маркеры бренда (самое простое - название этого бренда, название товаров/услуг/моделей).
Подключение ecomm-аналитики
Следующим шагом необходимо было подключить отчеты по электронной коммерции, чтобы видеть все важные показатели (доход, средний чек, ДРР).
Появилось подозрение, что конверсия «заказ» учитывает заказы не на 100%: часть конверсий задваивалась. Это подтвердилось при сравнении статистики из CRM и статистики Яндекс Метрики: в некоторые недели общее количество чеков из CRM было меньше общего количества конверсий из Яндекс Метрики по всем источникам.
Мы заранее предполагали, что после смены KPI (с обычной js-цели «Заказы» на количество покупок в отчетах электронной коммерции), мы можем просесть по результату по статистике, так как учет будет уже вестись только по фактическим покупкам.
В первый месяц учета данных по заказам из ecomm-отчетов мы увидели падение почти вдвое, однако наличие всех важных показателей (заказы, доход, средний чек, ДРР) позволило выработать план на ближайшее время для улучшения результата.
Пятый месяц
Через три месяца после настройки корректной ecomm-аналитики мы начали учитывать данные по фактическим заказам, а не по конверсиям. И еще через два — нам удалось удерживать ДРР не выше 8% (в месяцы с большим количеством выходных/праздничных дней ДРР был 5-6%, в остальные 7-8%).
Тесты и оптимизация: не все так гладко
Как известно, взлета без падения не бывает. Рассказываем, какие выводы мы сделали и какие ошибки не рекомендуем повторять.
1. Периоды распродаж.
Тяжелее всего было в месяц «Черных пятниц» — ноябрь. Клиент отказывался от внедрения акционных предложений, тогда как другие конкуренты сыпали на покупателей миллион различных предложений.
В итоге ноябрь стал для рекламных кампаний самым неудачным месяцем. Мы просели на ~20% в количестве заказов, а доля рекламных расходов (ДРР) увеличилась до 11%.
2. Масштабирование ОЗК при ограниченном гео.
Мы планировали масштабировать кампании и начали с тех, которые работали на автостратегиях с оплатой за конверсию (заказ). На этот момент кампании уже не «вырабатывали» установленный недельный бюджет, поэтому мы стали аккуратно повышать стоимость конверсии, прогнозируя, что так сможем привлечь их большее количество.
Но это не сработало. По результатам теста мы поняли, что количество не изменилось, только выросла их стоимость. Т.е. в рамках довольного ограниченного гео автостратегия с заданными настройками уже выкупала все доступные конверсии. Тест был неудачным, по итогу все настройки откатили до исходных.
Вместо вывода
За такие цифры спасибо планомерной работе и анализу ошибок. Аналитика в свою очередь помогла докрутить рекламные компании на основе данных по эффективности.
Не знаете, как настроить контекстную рекламу? Заполняйте бриф на нашем сайте — сформируем запрос и дойдем до результата вместе. А еще подписывайтесь на telegram-канал нашего СЕО — Александра Эрнезакса. Внутри про маркетинг, digital и 13-летний менеджерский опыт.
Комментарий удален модератором