Контекстная реклама для поставщика тренажеров: снизили стоимость лида на 37% и улучшили качество заявок
Привет! На связи Кирилл Сорокин. Я руковожу маркетинговым агентством Soroka Marketing и сегодня расскажу, как мы оптимизировали контекстную рекламу для поставщика спортивного оборудования и увеличили число квалифицированных лидов до 41%.
Клиент — PROFIFIT
Компания PROFIFIT уже 13 лет занимается оснащением залов профессиональными тренажерами и другим спортивным оборудованием, является официальным поставщиком 58 брендов в России.
Проблема на старте: падает количество и качество лидов
Клиент стал получать меньше заявок при неизменном бюджете. Проблему усугубляло то, что снизилось качество лидов. В мае 2023 года заказчик получал чуть меньше 200 лидов в месяц из контекстной рекламы, а с начала июня их количество начало падать, и через пару месяцев остановилось в районе ста.
CPL (стоимость лида) составляла 2727 руб. Клиент считал, что это слишком дорого. Он хотел снизить цену и вернуть количество заявок к весенним значениям.
Не менее важной болью было качество — приличная часть заявок были нецелевыми. Часто с рекламы приходили люди, которые планировали купить что-то бюджетное. Часть обращений и вовсе были спамными. Это нагружало отдел продаж, но не давало финансового результата.
Клиент хотел получать больше заявок от фитнес-клубов и других оптовых покупателей. Мы начали решать эти проблемы.
Шаг 1: ввели понятие квалифицированного лида
Квалифицированный лид — статус, который продавцы заказчика присваивают заявке после предварительного общения с покупателем и выяснения нужных параметров.
В случае с PROFIFIT «правильный покупатель» выглядит так:
- Ищет тренажеры для спортзала в своей компании, фитнес-клубе или большом домашнем зале.
- Покупает оптом, а не берет одну недорогую позицию.
- Планирует купить в ближайшее время, а не через год. Обычно в этой сфере долгий цикл сделки — фигурируют большие суммы, решаются вопросы поставок. Клиент же хотел привлечь больше «горячих» заявок.
- Клиент B2B, либо B2C, но c чеком от 100 тыс. руб.
Совместно с клиентом ввели параметр квалифицированного лида в CRM-систему и Roistat, чтобы видеть, по каким рекламным кампаниям приходят лучшие заявки.
Бизнес-процесс на стороне клиента пришлось немного изменить. Теперь менеджеры, после поступления заявки, созваниваются с клиентом и уточняют у него:
— что именно он хочет купить;
— в каком количестве;
— в какой срок.
То есть процесс обработки заявки изменился.
Раньше: после созвона менеджер оставлял информацию о клиенте в карточке заявки в CRM.
Сейчас: на основе ответов продавцы квалифицируют того или иного лида. Эти данные автоматически подтягиваются в ROIstat.
Эти изменения позволили собирать данные в автоматическом режиме, строить различные срезы данных, и делать выводы на основе качества, а не только количества лидов.
Нововведение позволило понимать, какие кампании и ключи приносят хорошие заявки, а какие только генерируют спам. Как только накопилась статистика по квалифицированным лидам, мы смогли перейти к оптимизации рекламных кампаний.
Шаг 2: оптимизировали кампании, опираясь на статистику
Реклама велась в кабинете больше 2 лет и за это время накопились немало данных для комплексного анализа.
Работая с различными срезами данных, мы выявили настройки, группы и ключевые слова, которые работали лучше всего. Нашли причины, по которым кампании теряли эффективность. Часто это происходило из-за того, что рекламный бюджет распределялся не на те группы слов и кампании, а решения принимались без учета качества заявок.
Теперь мы могли анализировать кампании, с которых приходили квалифицированные заявки. В итоге выявили целевые и нецелевые запросы в разных категориях и оставили только те, по которым приходили оптовые клиенты с хорошими чеками.
Например, отключили запрос «оборудовать школьный зал». На первый взгляд, он выглядит как оптовый, т.к. словоформа предполагает какую-то комплексную закупку оборудования для школы. Но по факту оказалось, что менеджеры тратят много времени на общение с учебными заведениями, а в итоге слышат «Извините, мы не укладываемся в бюджет». Время потрачено, а денег нет.
С другой стороны, мы оставили запрос «тренажеры для дома», если он включает название дорогого тренажера или производителя. Часто продажа даже одного профессионального тренажера приносит заказчику сумму в несколько сотен тысяч рублей. Эти деньги окупают стоимость заявки и работы отдела продаж, несмотря на то, что речь в данном случае не идет про оптовую продажу.
Так мы проанализировали все кампании. В итоге отключили связки, дававшие «пустые» лиды и усилили те, что работали качественно.
Шаг 3: усилили кластеризацию РСЯ
Мы разделили несколько групп с большим количеством ключевых фраз внутри на более мелкие и создали для них более релевантные объявления и креативы.
Так мы увеличили общий CTR — пользователи стали чаще кликать на объявления. Это снизило стоимость клика и лида.
Шаг 4: избавились от «спамных лидов» с помощью новых баннеров
Изначально использовались баннеры, на которых были изображены тренажеры в интерьере фитнес-зала, а в текстах фигурировала марка оборудования.
Оказалось, существуют фитнесы, в нейминге которых используется название производителя оборудования. В итоге люди не вчитывались в текст объявления и оставляли клиенту заявку, думая, что заказывают абонемент в фитнес-клуб. Это раздражало всех.
Мы поменяли креативы. Разместили на макете несколько тренажеров на однотонном фоне и немного изменили тексты. Это помогло снизить процент нецелевых заявок по абонементам, ведь такой визуал совсем не похож на стандартную рекламу фитнес-клубов.
Шаг 5: высвободившиеся деньги из поисковых кампаний направили в РСЯ
Имея возможность анализировать кампании с точки зрения качества, мы смогли взглянуть на РСЯ-кампании с новой стороны. Неэффективные кампании с «пустыми» лидами отключили сразу.
Но обнаружилась другая проблема: РСЯ, приносившие качественные заявки, работали нестабильно и давали недостаточно лидов. Мы видели потенциал в этих кампаниях и решили поэкспериментировать со стратегиями.
Эксперимент 1. Запустили кампанию с оплатой за результат и ценой целевого действия 2000 руб. Такие условия давали мало кликов и заявок. Мы начали повышать цену действия с шагом в 500 руб., надеясь опытным путем найти «равновесную» цену. В итоге, мы дошли до 6000 руб. и остановили тест из-за неэффекивности.
Эксперимент 2. Далее решили пойти через А/B-тест автостртегий в рамках инструмента «эксперименты “Яндекса”».
Здесь мы оплачивали не конверсии, а клики. При этом кампания ориентировалась на стоимость целевого действия. Одна стратегия со средней ценой конверсии, вторая — с недельным бюджетом и несколькими целями. В итоге улучшили результаты, но недостаточно.
Последний эксперимент показал, что стратегия со средней ценой конверсии сработала лучше. Мы решили развить эту гипотезу, к тому же, «Яндекс» накопил предварительные данные и предложил поставить цену цели 5 598,9 руб.
По нашему опыту, фактическая стоимость конверсии часто ниже рекомендуемой. Особенно, если кампания обучится. Мы решили рискнуть и воспользовались рекомендацией.
В итоге, за первые два дня получили 3 заявки. А еще через несколько дней перевалили за 10 лидов. Это позволило кампании обучиться, стабилизировать поток заявок и снизить их стоимость аж до 1063,66 руб!
Нам оставалась только увеличить недельный бюджет. Освободившиеся ресурсы от отключенных неэффективных кампаний были как нельзя кстати.
Результат: снизили цену лида и повысили качество заявок
В итоге средняя цена лида уменьшилась с 2 727 до 1 721 рубля. Благодаря этому мы, при неизменном бюджете, сильно увеличили количество заявок: со 109 до 253 лидов в месяц!
Выросло и качество — мы стали получать больше квалифицированных лидов. Если в июле получили 34 квалифицированных лида (посчитано вручную), то октябре пришло уже 88 качественных заявок.
Мы и дальше планируем увеличивать эффективность нашей рекламы и масштабировать результаты.
Интересный кейс. А как вы думаете, почему количество лидов так резко начало снижаться?
На наш взгляд, сработало несколько факторов: из-за отсутствия сущности квалифицированного лида, принимались неверные решения в рамках оптимизации, в результате автостратегии "зацепились" не за тот портрет лида, что был нужен, и в итоге из-за большого количества нецелевых лидов, ряд компаний был отключен. Также были внешние факторы: наступление низкого сезона, рост курса валют и т.д. - все это в совокупности дало такой эффект.
Необычная ситуация 🤔
Спасибо за ответ
Интересные шаги и результаты, которые можно достичь. Даже я, далекий от маркетинга, понял, какие изменения вы внесли и как они помогли
спасибо за положительную оценку нашей работы!
Как всегда чётко и системно! Спасибо за опыт!
Ценно, что известные в отрасли люди тебя читают) всегда пожалуйста!
А вы передавали данные из CRM в метрику или аудитории? Или только определяли кампании с хорошими лидами и их оптимизировали?
А еще как долго трестировались стратегии с оплатой за клики по нескольким целям? Цели микро или макро были? (У вас просто написано, что ее вы остановили, а когда она побежала, когда поставили ее на одну макро цель с оплатой за клики?)
Комментарий удален автором поста
Мы пытались настроить передачу квалифицированных заявок из Roistat в метрику, но сделать это не удалось технически так как статусы по заявкам нельзя передать как цель в метрику, поэтому мы оптимизировали компании вручную по качеству заявок в самом Roistat.
Мы ранее проводили тесты с оптимизацией на несколько целей и они у нас показывали результаты заметно хуже чем с оптимизацией по одной, поэтому по данному клиенту компаний по нескольким целям у запущено не было. На счет оптимизации по микро целям: тоже запускали несколько тестов, но именно по этому клиенту это не дало хороших результатов.