С помощью отчёта по статусам лидов после первого месяца увидели проблемы в прохождении этапа «Квалифицирован». Далеко не все заявки с сайта были целевыми. Цель, которую преследовал пользователь, оставляя заявку, определяет менеджер после созвона с ним. Если всё ок — заявка переходит в «Квалифицирован», в противном случае — нет.
Руслан, отличный кейс. А как именно вы оптимизировали рекламу на основе событий в Б24? На основе целей в метрике / GA?
Спасибо за оценку, Павел! Насчет оптимизации есть ответ покороче и подлиннее)
События из Б24 передаются в системы аналитики (GA и Метрика) как конверсии, соответственно привязываются к определенному клику по рекламным объявлениям или посещению сайта. Далее специалист видит эти конверсии в нашей BI системе, может делать выводы и план работ на основе рекомендаций по изменению CPC. Все данные стандартизированы и поступают в сервис ежедневно.
Если хочется узнать подробнее, как это происходит:
1. Albato фиксирует движение сделок в Б24, и передает изменения в системы аналитики.
2. Благодаря тому, что в CRM системе у каждой сделки есть параметры CLIENTID и YCLID, которые приходят с сайта вместе с контактами пользователя, Яндекс.Метрика связывает событие-конверсию из Б24 с идентификатором посетителя.
3. У каждого посетителя есть куча параметров (все что имеется в Метрике). По умолчанию Метрика связана с рекламным кабинетом Директа, поэтому и события в ней отражаются в отчетах Директа и привязаны к каждому клику благодаря метке YCLID.
4. Наш сервис собирает полный датасет из рекламных кабинетов Директа, обрабатывает данные и представляет в удобном виде с рекомендациями по изменению показателя cpc.
5. Специалист по рекламе проходит по всем экранам, у него есть возможность быстро провалиться внутрь каждого среза. Например, видя что по кампании А стоимость конверсии "квалификация в б24" выше необходимой, он в один клик может провалиться внутрь этой кампании и увидеть как распределился результат по срезу "пол/возраст". Такой алгоритм относится к любому отчету, которых в нашей системе около 23. Количество мы увеличиваем раз в месяц, находя новые возможности в обогащении данных: crm, коллтрекинги, обработка датасетов из директа, семантический разбор ключевых фраз и объявлений...
6. По итогу специалист собирает список корректировок и тестирует их в течении отчетного периода, что сказывается на стоимости конверсии - она снижается.
7. Аналогичным образом происходит поиск точек для роста и масштабирования. Срезы, где конверсия стоит сильно ниже, специалист масштабирует и увеличивает расход по ним.
Ребята. Давайте с вашим кейсом в наш конкурс) https://albato.ru/konkurs