Кейс: снижаем стоимость клика в контексте
Рассказываем, как мы увеличили CTR объявлений на 27%, а стоимость клика снизили в 2 раза.
Больше интересных материалов по теме — в нашем спецпроекте «Digital в недвижимости»
На дворе была середина 2014-го года. Полномасштабный кризис еще не вошел в основную стадию, но у застройщиков уже начали падать продажи, а затраты на привлечение клиентов выросли.
При этом застройщикам, как и всегда, нужно было, чтобы их квартиры смотрели как можно больше людей, а целевой звонок стоил как можно меньше.
При работе с жилым комплексом «Пятницкие кварталы» нам удалось повысить конверсию из заявок в просмотры на 30% и снизить стоимость звонка на 20%. Расскажем, как у нас это получилось, потому что сегодня, в условиях очередного кризисного витка, этот кейс не менее актуален, чем полтора года назад.
Начало работы: проблема с одинаковыми УТП
Сначала мы изучили рынок. Торговые предложения многочисленных конкурентов в сегменте эконом-жилья практически не отличались от характеристик нашего объекта:
- Новостройка;
- Монолит-кирпич;
- Ближайшее Подмосковье;
- 15 минут транспортом до метро;
- Ипотека от крупнейших банков («Сбербанк», ВТБ24 и т. д.).
В такой ситуации четкой отстройки не получалось, поэтому мы решили собрать больше информации.
Под маской покупателя менеджер проекта посетил и объект клиента, и объекты ближайших застройщиков. Мы начали ежемесячно мониторить объявления конкурентов, динамику их продаж и рекламные акции.
Также мы стали фиксировать любые изменения интереса целевой аудитории к нашему проекту и его основным конкурентам. Данные получали с помощью мониторинга запросов в «Яндекс» и Google.
Разделяли по интересу к объектам-конкурентам и отдельно — по интересу к локации, способу покупки и т. п. Такой анализ можно проводить вручную (то есть, заполнять таблицы и строить графики) но, конечно, лучше использовать автоматизированные системы управления рекламными кампаниями. Мы пользуемся собственной разработкой.
В результате мы немало узнали и придумали рабочую тактику.
Разделяй и властвуй
Мы использовали собранную информацию и максимально сегментировали аудиторию: по полу, возрасту, интересам, географии и сотням других параметров. Всего получилось более 500 рабочих микросегментов.
В этой таблице каждый столбец — это группа признаков, по которым проводилась сегментация аудитория
Далее представлен результат проведенной сегментации ремаркетинга в Google: видна разница в размере аудитории, конверсии, отказах.
Так мы смогли доносить персонализированные предложения для каждого сегмента целевой аудитории и выделиться на фоне стандартных объявлений других жилых комплексов.
Например, люди, ищущие жилой комплекс поближе к метро, стали активнее отзываться на такое объявление:
Интересное наблюдение: хотя мы отслеживали интерес клиентов к определенным локациям (N километров в радиусе), в объявлениях лучше работала понятная характеристика «10 минут до метро», а не «8 километров до метро». Когда мы поменяли баннеры, цена обращения (заявки на просмотр) снизилась на 17%.
Результаты кампании
CTR новых объявлений по сравнению со старыми вырос на 27%, а стоимость клика снизилась в 2 раза.
Конверсию в звонки удалось повысить на 29% с помощью сервиса CallbackHunter. Не в последнюю очередь благодаря его встроенной аналитике мы смогли понять, из каких источников на сайт приходили самые «теплые» контакты и направляли бюджеты на эти конверсионные площадки.
На росте конверсии сказалось и среднее время обратного звонка менеджера клиенту: после интеграции с CallbackHunter оно сократилось с 1,5 часов до 26 секунд.
Какой опыт мы вынесли из этого кейса
Немного сложно дать какие-то общие рекомендации, так как те или иные действия по оптимизации рекламной кампании чаще всего зависят от проекта — где-то работают одни вещи, где-то другие.
Но, тем не менее, в этом кейсе мы опирались на методику, построенную на двух простых принципах:
1. «Бритва Оккама» (если из двух вариантов с большей вероятностью сработает более простой — скорее всего, это и есть правильный вариант). То есть, можно было придумать какую-то очень хитрую стратегию, а можно было просто углубиться в проработку рекламной кампании чуть больше, чем конкуренты — что мы и сделали.
2. «Разделяй и властвуй» — собственно, принцип сегментации, который описан выше.
Мы опробовали эту методику на других проектах и продолжаем ее использовать.
Больше интересных материалов по теме — в нашем спецпроекте «Digital в недвижимости»
Мнение редакции может не совпадать с мнением автора. Ваши статьи присылайте нам на 42@cossa.ru. А наши требования к ним — вот тут.
10 минут - это более говорящая информация. Главное, чтобы рекламодатель не имел ввиду "10 минут на вертолете, если вы Владимир Путин, и 2 часа на авто, если нет"
Конечно это не разовая работа для клиента - долгосрочная РК с продуманной стратегией. Одна из идей, которой хотели поделиться, это детальная сегментация. Именно она дает возможность "отправить" соответствующий сегменту рекламный посыл.
Например, если посетитель был на сайте, но по каким-то причинам не дошел до страница с Инфраструктурой, то через ремаркетинг/ретаргетинг мы его возвращаем на нее с указанием УТП по инфраструктуре. "Продавливаем" )) дальше по воронке.
СВН не рекламируем - они и "сами с усами". Он помог в данном конкретном случаем своей аналитикой и облегчил коммуникацию "занятых" секретарей call-центра и не очень опытных пользователей интернета
Идея здравая, хотя и не новая.
Не совсем понял пассаж про "Мы начали ежемесячно мониторить объявления конкурентов, динамику их продаж и рекламные акции".
Вопросы:
- вы как долго мониторили конкурентов до начала кампании? Вряд ли клиент ждал несколько месяцев, пока вы соберете данные?
- каким образом вы мониторили динамику продаж конкурентов? Вряд ли это открытая информация?
- при таком глубоком, как вы описываете, уровне аналитики, стоимость обслуживания РК наверное, должна была превысить стоимость бюджета. )