Приветствую всех.
Помните, что случилось несколько лет назад и довольно сильно встряхнуло все бизнесы, а малые в особенности? Да, COVID-19. И сегодня я вам расскажу, как в условиях экстремально низкого спроса и всеобщего COVID-безумия я смог привлечь заявки и клиентов в наш бизнес.
Далее вы увидите: парсинг, много Excel, работа с API, динамические лендинги и невероятное желание выжить в конкурентной среде.
Информация о ЦА
В основном, что шкафы в паркинг заказывают владельцы машиномест. Целевая аудитория - это жильцы жилых комплексов c паркингами.
Сложное время - скорые решения
Во время карантина весной 2020 года прямой спрос, конечно же, сильно упал, конкуренция за клиента ожидаемо выросла, и цена за лида из рекламы улетела за разумные границы. Закупку рекламы пришлось приостановить.
К тому времени я уже много что протестировал в Яндекс.Директе, в списке гипотез был гиперлокальный таргетинг: мы целимся на жителей района, микрорайона или даже дома с предложением.
Именно с помощью этого способа я и решил действовать. Для этого мне требовалось собрать аудитории для моей задачи - это жильцы жилых комплексов, которые подходят по параметрам.
Далее вы увидите, что я делал и как. А кто не интересуется дальнейшим рассказом, то кратко:
Гипотеза сработала: запущено более 1K сегментов, ROI по кампании в РСЯ составил 156%, CPL и конверсия в продажу сопоставимы с поисковым трафиком.
Я веду канал в Telegram. Там много интересного и возможность выбирать тему следующей статьи, буду рад новым подписчикам.
Сбор ЖК
Начал я с того, что составил список жилых комплексов в Москве и в Московской области. Источниками выступили Яндекс.Недвижимость и Циан.
Python мной еще не был тогда хорошо изучен, поэтому я использовал PowerQuery и Excel в качестве инструмента для получения данных.
В недавней публикации по инструментам парсинга я упоминал, что связка PQ и Excel - это довольно экзотичный способ, но тогда я активно им пользовался. Сейчас со 100% уверенностью могу сказать, использовал бы нечто другое.
За пару дней я собрал таблицу ЖК с параметрами. Ключевые параметры: наличие подземного или открытого паркинга, количество парковочных мест, стадия готовности, класс недвижимости.
Меня интересовали сданные либо близкие к сдаче ЖК с открытым или подземным паркингом.
Как таргетироваться?
Начинаем запуск рекламы.
Нам подойдут сегменты в Яндекс.Аудиториях по геолокации, они бывают двух видов:
- Радиус - круг с точкой по середине, минимальный радиус - 500 метров. Площадь 785398.163 кв метров, или 0.78 кв км., или 78 га.
- Полигоны - не танковые, а геометрические. Минимального ограничения нет. Что нарисовал, то и получаешь.
Давайте рассмотрим пример:
Минимально допустимый радиус (500 метров) захватывает нецелевые дома, что в свою очередь снижает качество аудитории. Нужный нам ЖК в центре круга у метро.
Тот же самый ЖК с помощью полигонов.
Решено было использовать полигоны. Для этого я собрал все полигоны всех домов всех ЖК.
Я сделал конфиг для A-parser, который помог мне собрать координаты очертаний каждого дома.
Вот пример полигона одного дома:
[{"latitude":55.760746,"longitude":37.549583},{"latitude":55.76072,"longitude":37.549583},{"latitude":55.76063,"longitude":37.550312},{"latitude":55.76119,"longitude":37.550518},{"latitude":55.761368,"longitude":37.550518},{"latitude":55.761402,"longitude":37.55021},{"latitude":55.76124,"longitude":37.550156},{"latitude":55.761246,"longitude":37.550102},{"latitude":55.76118,"longitude":37.550083},{"latitude":55.76106,"longitude":37.550087}, {"latitude":55.761,"longitude":37.550076}, {"latitude":55.761013,"longitude":37.55001},{"latitude":55.761005,"longitude":37.55001},{"latitude":55.76101,"longitude":37.549942},{"latitude":55.760868,"longitude":37.549885},{"latitude":55.7609,"longitude":37.54964}]
Провожу конкурс:
Первый, то пришлет мне название ЖК, которому принадлежит дом из примера выше, тому перешлю мои аудитории ЖК на 2 недели на тест. Присылайте ответы в личку в ТГ.
Заливка сегментов
Далее я залил все полигоны Яндекс.Аудитории. Используя API и Postman. Своими руками.
По итогу получил более 1000 аудиторий с жильцами жилых комплексов. Также я добавил класс ЖК в названии для удобной сегментации внутри рекламного кабинета.
По каждому ЖК у меня было количество пользователей и возможность залипнуть в репорты:
В элитном сегменте недвижимости картинка несколько другая. Но об этом поговорим в следующий раз. :)
Движемся далее. После этого я создал в Директе соответствующие условия нацеливания. Ручками, но теперь это делаю через API.
Посадочная страница и объявления
За несколько часов я сделал посадочную страницу, оптимизирующуюся под каждое объявление. Смотрите на механику на примере одного сегмента:
Аудитория жилого комплекса Лучи видит объявление:
“Машиноместо в ЖК ЛУЧИ? Используйте его на 100% с нашими шкафами в паркинг”
“Машиноместо в ЖК ЛУЧИ? Удобное хранение вещей в шкафах на парковке”
Здесь владелец машиноместа идентифицирует себя и видит персонализированное сообщение.
Заинтригованный пользователь кликает на эту рекламу, попадает на страницу, где его встречает оптимизированная под его ЖК страница.
Потом я создал несколько тысяч рекламных объявлений, по 2-3 под каждый ЖК. Отличия между ними были лишь в тексте и параметре в целевом URL, который влиял на текстовку на странице.
Надо сказать, что реклама крутилась без каких-либо настроек по таргетингу, кроме аудиторий. Можно персонализировать страницу как вам захочется, мне хватило лишь заголовка.
Что с РК
Эта рекламная кампания работала полгода вообще без изменений, она стабильно давала лиды и сразу себя окупила. Как я говорил в начале, ROI составил 156%.
Я давно многое поменял, но подход и по сей день остается интересным.
Считаю метод рабочим для тех, у кого большая конкуренция и нет проблем с ярко выраженной привязкой к гео. Например, можно использовать на коттеджные поселки и т.д.
Про формирование спроса
Кстати, здесь мы сами формируем спрос. Мы закладываем знание о существовании продукта, но не через медийку, а через перформанс-канал. Я это понял по звонкам и разговорам клиентов с менеджерами.
К нам приходили люди с машиноместом, но они не подозревали, что есть такой продукт на рынке. До перехода на наш сайт они даже не задумывались о покупке, у них не было четкой потребности в том, чтобы купить шкаф. Было лишь праздное любопытство, вызванное триггером в объявлении. Но мы их все равно доводили до покупки, через полгода, год. Использовался ретаргетинг + контакты через менеджеров.
Заключение
Я поделился с вами актуальным и по сей день кейсом, этот подход можно использовать в b2c, b2b.
Работайте с аудиториями, таргетируйтесь с умом, используйте персонализированный подход в заголовках и на посадочных страницах и всегда улучшайте результат.
Мне часто попадались кейсы на моей практике, когда одна и та же аудитория, созданная по-разному, дает совсем иные результаты.
Не бойтесь экспериментировать и не ленитесь :)