С весны прошлого года в России не работает таргет в нельзяграме, а также Гугл-реклама. У проектов, которые получали лидов из этих источников, поломались рабочие процессы. Нужно было быстро осваивать новые каналы, тестировать гипотезы и находить рабочие связки. Чтобы помочь подобным проектам мы разработали алгоритм по настройке рекламы в Директе. Он работает на стыке нашего опыта в юнит-экономике, запуске рекламы, аналитике и продажах и приносит ошеломляющие результаты.
В июне наша команда протестировала алгоритм, и после удачных результатов мы стали внедрять его в клиентские проекты. У алгоритма две особенности: в большинстве случаев он был эффективнее прошлых связок и его можно использовать в 80% проектов из сферы услуг.
Главная проблема всех, кто продвигает услуги
В интернете две категории рекламных кампаний:
- Ecommerce — это сайт с конкретной стоимостью и возможностью купить продукт сразу. Отличительная особенность таких сайтов — наличие корзины с фиксированными ценами.
- Сфера услуг — сайты с описанием услуг без цены. Финальная цена услуги рассчитывается индивидуально — например, через менеджера.
При продвижении продуктов из первой категории всё просто: Метрика может отследить пользователя от захода на посадочную страницу до момента оплаты, на основе данных мы можем оптимизировать рекламу. С продуктами из второй категории будут проблемы: информация о клиенте не попадёт в систему аналитики, даже если лид окажется в CRM, и менеджер закроет его на оплату. Частично это можно решить через сквозную аналитику, но чаще это бесполезно: целостной картины движения клиента всё равно не видим, потому что большинство рекламных кампаний динамические и настраиваются не по ключевым запросам.
На что это влияет: если мы не можем отслеживать данные о сделке — падает эффективность всей воронки. Представим, что мы хотим сделать посадочную страницу со множеством информации о продукте и сразу прогревать входящую аудиторию. Так как мы не понимаем, кто покупает, откуда и почему, заявки приходят холодные и дорогие, рекламная кампания не оптимизируется. Аудитория из Инсты получала всю информацию до 30 секунд, а из Директа человек переходит на лендинг из десятка экранов, которые ещё нужно прочесть. Всё это ведёт к тому, что бюджеты на рекламу растут, приходят нецелевые заявки, конверсии в продажу падают.
Но алгоритм, который мы разработали в своей команде, решает все перечисленные проблемы. Как результат — цифры во всей воронке становятся лучше: стоимость привлечения лида меньше, заявки тёплые, конверсия в продажу выше. Звучит волшебно — знаем, но такой подход уже работает и приносит результаты на наших проектах.
Как работает алгоритм Center-Context, который приводит аудиторию из Директа лучше, чем из таргета в Нельзяграм
Перед тем, как начать проект, мы анализируем посадочную страницу клиента, юнит-экономику, мониторим рыночный спрос и выясняем средние конверсии в нише. После этого — прогнозируем рентабельность рекламы.
Дальше — анализируем продукты, с которыми мы будем конкурировать в рекламе, собираем структуру рекламного кабинета. После этого — подбираем инструменты, которые будем использовать в продукте, исходя из его свойств — Метрику, Директ, CRM-систему.
Наш алгоритм состоит из семи связок, каждая из которых поднимает конверсию на отдельном этапе воронки:
- составляем уникальное торговое предложение продукта, который продвигаем;
- на основе уникального торгового предложения пишем рекламные объявления;
- ведём трафик на посадочную страницу по ключам. Иногда пользуемся гиперсегментацией от Yagla;
- информация о лидах отправляется в CRM-систему;
- отрабатываем пришедшего лида;
- получаем информацию о клиенте, который купил продукт, и отправляем её в Метрику для оптимизации кампаний;
- помогаем продажнику обрабатывать лиды в чат-боте.
Блок-схема нашего алгоритма:
Чтобы повысить конверсию в продажу с входящих лидов, мы подключаем инструменты для менеджера — сервис по отслеживанию действий с коммерческими предложениями. Продажник отправляет КП клиенту и может отслеживать по нему статус — открыли, скачали или отклонили. Благодаря этому менеджер может реагировать на действия клиента и связываться с ним, пока тот тёплый . Дополнительно настраиваем автоворонки и рассылки по триггерам, чтобы подогревать лидов автоматически.
С передачей оффлайн-целей и данными по открываемости коммерческих предложений рекламный алгоритм обучается быстрее. С помощью гиперсегментации от Yagla расширяем и оптимизируем рекламу.
Для входящего трафика весь процесс выглядит так: реклама ведёт человека на сайт. Он проходит квиз-опрос и отправляет контактные данные. Эти данные получает продажник и связывается с человеком. В нерабочее время по заявкам приходит автоматическое сообщение сообщение с презентацией о продукте. Потом заявку отрабатывает менеджер.
В итоге получаем тёплые лиды, похожие на лиды из таргета в нельзяграме и нельзябуке.
Какие результаты даёт реклама в разных нишах, настроенная по описанному алгоритму
Мы настраиваем рекламу по описанному алгоритму для многих клиентов, и он приносит отличные результаты. Посмотрите сами:
Стоимость заявки 170 рублей, а не 990 рублей, которые просил клиент. Если не читали этот кейс — посмотрите обязательно:
Недорогие заявки на строительство бассейнов. Цена упала на 40% через две недели работы по алгоритму:
Уменьшили в два раза цену приходящих заявок на строительство домов
Пошив одежды оптом: вырастили количество заявок на 64% и уменьшили цену одной заявки, Конверсия из посетителя страницы в оставившего заявку выросла в 2 раза:
Лиды стоимостью до 300 рублей в сфере продаже туров. Смогли приводить стабильное число заявок, несмотря на кризис в туриндустрии:
Алгоритм работает на фундаментальных принципах, поэтому подойдет для продвижения 80% проектов.
Наш алгоритм — это комплексная система, способная функционировать самостоятельно и давать тёплых лидов на автомате
Как чаще всего выглядит рабочий процесс: директолог настраивает рекламу в контексте, разработчик создаёт посадочную страницу, менеджер проводит настройку CRM. Выглядит всё просто отлично, но все эти части плохо взаимодействуют друг с другом — это и приводит к проблеме: на каждом из этапов падает конверсия.
В алгоритме, который мы разработали, всё устроено иначе. Через рекламу привлекаем целевых лидов. Для их обработки и роста конверсии в оплату в CRM уже заготовлены разные инструменты. После того, как менеджер доводит заявку до оплаты, он вносит информацию в CRM-систему. На основе полученных данных происходит оптимизация рекламы. И так по кругу система улучшает сама себя.
Но главная особенность алгоритма состоит в вот в чём: чтобы получать тёплые лиды, необязательно нужен директолог. Чтобы получить мощный результат с помощью алгоритма нужны две вещи: разобраться в продвигаемом продукте и настроить связки. Тогда система будет сама приводить лидов, получать информацию о покупках и на основе них проводить оптимизацию рекламы. После того, как система будет налажена, запускать рекламу сможет любой человек — будь то другой подрядчик или вовсе человек без опыта настройки рекламы в Директе.
Наши клиенты, для которых мы настроили наш алгоритм, уже оценили результаты:
Если вашему проекту нужен стабильный большой поток теплых заявок — переходите на наш сайт и оставляйте заявку. Мы строим системы по привлечению лидов из современных инструментов, которые дают прибыль и автоматизируют часть работы.
- Настройка КОНТЕКСТНОЙ РЕКЛАМЫ - direct-ckr.ru
- Подписывайтесь на наш TELEGRAM-канал
