Адрес
Минский р-н, Большое Стиклево
40/2, этаж 13, офис 131

Рекламная кампания интернет магазина аккумуляторов

Рекламная кампания интернет магазина аккумуляторов

Цели и задачи: 

  • Увеличение входящих обращений
  • Снижение стоимости обращений и их увеличение в рамках текущего бюджета

Период работы

сентябрь 2017 - по текущий момент.

Период оценки результата

январь-март 2018 года

БЛОК 1. Введение

Основными проблемами, с которыми столкнулась компания в процессе своего развития были:

  1. Высокая конкуренция на рынке.
  2. Наличие монополиста со сходным названием.
  3. Низкое количество входящих обращений.
  4. Отсутствие знания источника обращений.
  5. Не было понятно, что приносит результат - контекстная реклама или SEO-продвижение.
С высокой конкуренцией в контекстной рекламе и низким количеством обращений позволил бороться большой бюджет на клики, качественно настроенная реклама, а также постоянные работы по ее оптимизации. Монополиста со сходным названием можно было рассматривать как плюсом, так и минусом.

Все работы по развитию контекстной рекламы на данный момент выполняет рекламное агентство «АТИБ». С проектом работают специалисты по контекстной рекламе, веб- и бизнес-аналитик, ведущий специалист по работе с клиентами, разработчик, дизайнер.

Для решения поставленных задач был использован комплекс инструментов:

  1. Контекстная реклама Яндекс.Директ, Google AdWords;
  2. Счетчики веб-статистики Яндекс.Метрика и Google Analytics;
  3. Google Tag Manager;
  4. Сервис коллтрекинга - call-tracking.by
  5. Сервис импорта расходов OWOX BI;
  6. Сервис формирования отчетов Google Data Studio.

Почему это важно:

Данный комплекс работ был выбран не случайно. Каждый инструмент выполняет свою определенную функцию, ведь только в совокупности мы смогли получить максимально эффективный результат.

Контекстная реклама была необходима для быстрого увеличения потока входящих обращений, для повышения узнаваемости бренда и способствовала повышению лояльности к бренду клиента на рынке. На сайт был установлен Google Tag Manager для оптимизации работы со счетчиками и внедрением тегов с минимальным вмешательством в код сайта. Были настроены счетчики веб-статистики для наглядности получения результата, анализа проведенной работы, а также анализа данных динамического коллтрекинга, который, наконец, позволил клиенту увидеть объективную картину по текущей ситуации.

Ранее клиент не имел никакого представления о том, откуда приходят заявки - оффлайн, SEO-продвижение, контекстная реклама. Ничего не было разделено, бюджеты на разные каналы выделялись без какого-либо обоснования, что не давало возможности для их оптимизации.

БЛОК 2. Решение

1. Настройка систем веб-статистики

На сайт клиента был установлен Google Tag Manager. В него были перенесены основные теги с сайта, включая теги Яндекс.Метрики и Google Analytics. Настроены триггеры и теги для передачи событий в счетчики веб-статистики для последующей настройки целей.

В Яндекс.Метрике все цели были разделены на конверсионные и ретаргетинговые для удобства интерпретации данных, в Google Analytics аналогичным способом было выполнено разделение по представлениям на Макро- и Микроконверсии. В качестве конверсионных целей (макроконверсий) были определены:

  • Оформление заказа
  • Заказ обратного звонка
  • Заказ в 1 клик
  • После подключения коллтрекинга в метрику была добавлена цель для передачи данных по оффлайн событию «Звонок»

Была подключена электронная торговля, благодаря доработкам в коде сайта и настройкам в Google Tag Manager. Благодаря этому у нас появилась возможность проводить дополнительный анализ по продажам клиента с сайта, использовать сегменты данных по продажам.

Благодаря подключению электронной торговли также мы получили возможность через сегменты выделять аудитории, которые уже совершали заказ, а значит, являются платежеспособными и могут обратиться к клиенту еще раз, либо порекомендовать клиента своим знакомым. На основе этих данных будут собраны аудитории в сервисе Яндекс.Аудитории, которые будут использоваться в рекламе Яндекс.Директ в качестве условия для кампаний типа РСЯ и Медийные кампании, а также в качестве корректировок ставок для прочих типов рекламных кампаний.

Данные о товарах в аккаунте Google Analytics

Данные о товарах в аккаунте Яндекс.Метрика

2. Настройка контекстной рекламы

Были настроены рекламные кампании в рекламных системах Яндекс.Директ и Google AdWords.

Яндекс.Директ

  • Разработана структура рекламных кампаний. Были настроены следующие типы рекламных кампаний:
    1. Поисковые рекламные кампании;
      1. По маркам
      2. По моделям
      3. С общими запросами
    2. Рекламные кампании на тематические площадки (РСЯ);
      1. По индивидуальным аудиториям (настроенным через Яндекс.Аудитории)
      2. По контекстному таргетингу
    3. Ретаргетинг (разработаны и тестируются разнообразные сценарии ретаргетинга, согласованные с клиентом).
    4. Медийно-контекстный баннер
    5. Медийная кампания
  • Разработана собственная стратегия назначения ставок, которая в последующем была оттестирована. Корректировки по данной стратегии проводятся ежемесячно на основе данных статистики счетчиков веб-статистики Яндекс.Метрика и Google Analytics.
  • Используется собственное программное обеспечение для контроля над бюджетами и их последующим распределением.
  • Ведется ежемесячная работа по ведению рекламных кампаний:
    • Работа со ставками
    • Работа с площадками
    • Распределение бюджетов
    • Работа с ключевыми словами
    • Работа с аудиториями
    • И прочие не менее важные работы

Google AdWords

  • Разработана структура рекламных кампаний. Были настроены следующие типы рекламных кампаний
    1. Поисковые рекламные кампании;
      1. По маркам
      2. По моделям
      3. С общими запросами
    2. Рекламные кампании на тематические площадки (КМС);
      1. По индивидуальным аудиториям (настроенным через Аудитории Google Analytics)
      2. По контекстному таргетингу
      3. По тематикам
      4. По аудиториям
      5. По местам размещения, выбранным вручную
    3. Ретаргетинг (разработаны и тестируются разнообразные сценарии ретаргетинга, согласованные с клиентом)
    4. Медийная реклама (разработаны баннеры и настроена рекламная кампания)
  • Разработана собственная стратегия назначения ставок, которая в последующем была оттестирована. Корректировки по данной стратегии проводятся ежемесячно на основе данных статистики счетчиков веб-статистики Яндекс.Метрика и Google Analytics.
  • Используется собственное программное обеспечение для контроля над бюджетами и их последующим распределением.
  • Ведется ежемесячная работа по ведению рекламных кампаний:
    • Работа со ставками
    • Работа с площадками
    • Распределение бюджетов
    • Работа с ключевыми словами
    • Работа с аудиториями
    • И прочие не менее важные работы.

3. Подключение коллтрекинга

CallTracking был подключен в конце октября 2017 года. Период с ноября и декабрь 2017 года был выделен для сбора данных.

С Января 2018 года был проведен детальный анализ полученной информации,, на основе которого были сделаны определенные выводы, настроены бюджеты, проведены работы по улучшению хода рекламных кампаний.

Изначально в связи с дороговизной стоимости коллтрекинга в Беларуси клиентом было принято решение запускать коллтрекинг периодически.

Однако через некоторое время стало понятно, что периодических данных недостаточно, т.к. на работу рекламы клиента очень сильно влияет фактор сезонности и погодных условий. Было принято решение работать с коллтрекингом на постоянной основе.

Техническая часть

Настроена интеграция сервиса коллтрекинга с сервисами веб-статистики – Яндекс.Метрикой и Google Ads.

Настроены цели на получения звонка с динамического коллтрекинга, т.е. мы имеем возможность посмотреть звонки в разрезе рекламных систем, кампаний и даже ключевых слов. Единственным недостатком является задержка в получении данных в 1 день.

4. Анализ данных и корректировки

Благодаря настроенным счетчикам веб-статистики появилась возможность анализа эффективности хода рекламных кампаний. Был проведен следующий перечень работ:
  1. Анализ рекламных источников
    Проанализированы рекламные источники на предмет того, с какого из них поступает больше всего обращений, на основе полученных данных были перераспределены бюджеты в полььзу источника, который оказался наиболее конверсионным.
  2. Анализ рекламных кампаний
    В разрезе каждого источника был проведен анализ работы каждой рекламной кампании: количество обращений, стоимость обращения, коэффициент конверсий и другие финансовые показатели. На основе полученных данных было выполнено перераспределение бюджетов в пользу наиболее конверсионных рекламных кампаний. С менее конверсионными кампаниями началась работа по их улучшению.
  3. Анализ ключевых слов
    В разрезе каждой рекламной кампании был проведен анализ ключевых слов. На основе еженедельного анализа выполнялся подбор дополнительных минус-слов. Низкоэффективные и дорогие ключевые слова были выключены. Для высококонверсионных ключей были проведены манипуляции по увеличению количества получаемого с их помощью трафика.
  4. Анализ площадок
    Благодаря использованию корректной utm-разметке появилась возможность передачи данных по трафику с тематических площадок в Google Analytics. Появилась возможность анализа площадок в разрезе обращений. На основе этих данных были обнаружены площадки, на которые тратились большие бюджеты, но которые не приносили конверсий. Также были выявлены высококонверсионные площадки, с которых, например, в Google AdWords была возможность получить больше трафика.
  5. Сплит-тестирование объявлений
    С помощью utm-разметки была настроена схема проведения сплит-тестирования объявлений не в разрезе технических показателей рекламных систем, таких как стоимость клика, CTR, и т.д., а именно в разрезе финансовых показателей – количество и стоимость конверсий, коэффициент конверсий и пр. Каждые 2-4 недели проводится анализ и вносятся корректировки при необходимом количестве трафика.

5. Подготовка понятной и доступной отчетности

Для того, чтобы предоставить клиенту понятный и доступный для его понимания отчет использовались 2 сервиса – Google Analytics и Google Data Studio, каждый из которых имеет свои особенности и назначение.

В Google Analytics были созданы пользовательские отчеты, которые позволяют клиенту, маркетологам клиента и техническим специалистам, работающим с проектам получать необходимую информацию ежемесячно:

Отчет, используемый в дальнейшем программным обеспечением для перераспределения бюджета.

Данный отчет имеет следующую вложенность:

  • Источник или канал
    • Рекламная кампания
      • Ключевое слово
        • Целевая страница

Благодаря использованию сервиса Data Studio ежемесячно клиент имеет красивый и наглядный отчет по успехам хода его рекламных кампаний. Примеры внешнего вида отчета:

БЛОК 3. Результат

Работы по проекту ведутся постоянно, благодаря чему Вы видим существенный результат и рост. Для анализа результата был рассмотрен период с Января по Март 2018 года.

Увеличение количества звонков за исследуемый период.

Увеличение количества звонков за исследуемый период

Кривая динамики количества звонков

С Января по Март прирост количества звонков составил 204,5%, о чем свидетельствует график из Яндекс.Метрики.

Уменьшение стоимости обращения

Уменьшение стоимости обращения

Кривая динамики стоимости звонка

С Января по Март снижение стоимости звонка составило 60%, о чем свидетельствует график из Яндекс.Метрики.

БЛОК 4.Бонус

В связи с долгосрочной работой над проектом, специалисты рекламного агентства «АТИБ» начали собственную разработку программного обеспечения для управления бюджетами и ставками в данном проетке, а также с возможностью использовать данное ПО в проектах, также зависимых от ряда данных факторов.

В процессе работы была выявлена зависимость роста и спада обращений в зависимости от температурного режима. Были составлены графики зависимости.

Следует обратить внимание на то, что на этих графиках наблюдаются спады на нижнем графике, там подъем на верхнем. Когда температура снижалась, количество звонков росло. В последующем была выявлена закономерность и с аномальной жарой. Когда температура воздуха резко увеличивалась, также наблюдался рост обращений.

Разработка системы управления ставками и бюджетами основана на получении данных о температуре на 7 дней вперед, и соответствующими стратегиями увеличение/снижения ставок и бюджетов.

Релиз программы запланирован на декабрь 2018 года

Сайт находится в процессе разработки и наполнения.
При возникновении ошибок пишите в чат менеджеру.