О том, как анализ срезов аудитории с помощью аналитического табло Goodkey, и оптимизация рекламных кампаний помогли привлечь больше заявок для мультибрендового автосалона в Москве.
Я, Светлана, специалист по контекстной рекламе и интернет-маркетингу, долгое время работала в агентстве, но мечтала о свободе фриланса. Наконец, я решилась на этот шаг и начала привлекать первых клиентов через партнерскую программу Р-брокер.
Однако, когда подошел срок оплаты за квартиру, а деньги от клиента еще не пришли, я оказалась в затруднительном положении. Я нервничала и переживала, что не смогу расплатиться за жилье. В этот момент мне вспомнилось письмо от моего менеджера о возможности протестировать новый сервис от Р-брокер — Goodkey.
Я часто пропускала такие письма, обещая себе обязательно их посмотреть позже, но сейчас это было именно то, что мне нужно. Я решила попробовать и приняла первое задание — провести аудит своего клиента с помощью сервиса GoodKey, внести изменения в рекламные кампании и оптимизировать их для достижения лучших результатов.
Анализ:
В качестве проекта я выбрала автосалон, в котором было много конверсий для анализа. Задачей было одновременно и увеличить количество заявок, и снизить стоимость их привлечения.
Сначала я провела общий анализ рекламных кампаний, чтобы понять, как можно снизить стоимость заявки (CPA) и увеличить количество конверсий с текущими настройками. Анализ показал, что необходимо перераспределить бюджет: сократить расходы на дорогие сегменты и увеличить их на перспективные, так как некоторые сегменты приносили заявки, которые обходились в три раза дороже средней стоимости.
Поскольку в аккаунте клиента было огромное количество рекламных кампаний, а переплата по ним была самой высокой, я решила сосредоточиться на кампаниях, которые потратили 80% бюджета, и провести их детальный анализ. Вот несколько рекомендаций по результатам анализа этих кампаний.
Кампания: 1
Эта кампания показывала результаты лучше среднего, принося конверсии по более низкой стоимости. Я решила увеличить расходы на нее на 30%, поскольку ожидала, что это приведет к пропорциональному увеличению числа конверсий. После анализа выяснилось, что у кампании была низкая цена за клик, что позволило легко реализовать эти рекомендации.
Рекомендации по настройкам кампании
Цена клика
Несмотря на установленное ограничение средней цены клика в 18 ₽, фактическая средняя цена клика в кампании составляла 29 ₽. Поскольку эта кампания приносила наибольшее количество лидов по цене ниже средней, я увеличила среднюю цену клика в настройках до 25 ₽, чтобы привлечь больше трафика. Через 7 дней я провела замер и убедилась, что гипотеза подтвердилась. В результате я подняла цену клика до 30 ₽, чтобы еще больше увеличить количество выгодных конверсий.
Кампания: 2
Кампания показывала хорошие результаты, принося конверсии дешевле среднего. На первый взгляд, настройки были в порядке, но я решила углубиться в анализ и обнаружила, что внутри кампании есть срезы, которые дают как дорогие, так и дешевые конверсии. Я поняла, что перераспределение бюджетов между этими срезами может помочь снизить стоимость лида и увеличить количество конверсий. Поэтому решила увеличить расходы на наиболее эффективные срезы кампании.
Рекомендации по срезам кампании
Демография
Проанализировав статистику по полу и возрасту за 3 месяца рекламной кампании, я обнаружила, что некоторые группы приносили конверсии в 1,5 раза дешевле, чем средняя по кампании. Поэтому решила увеличить трафик для этих групп, чтобы получить больше дешевых конверсий. Для этого повысила ставки на 20% для:
- женщин от 18 до 24 лет
- женщин от 45 до 54 лет
Также нашла группы, где конверсии немного дороже средней. Я решила немного уменьшить трафик для этих групп, чтобы снизить общую стоимость лида и высвободить бюджет для более дешевых групп. Для этого я снизила ставки на 10% для:
- мужчин от 18 до 24 лет
- мужчин от 25 до 34 лет
Кампания: 3
Кампания приносила конверсии дороже среднего, поэтому я сократила расходы на менее эффективные группы, чтобы сохранить количество конверсий.
Рекомендации по срезам кампании
Уровень платежеспособности
Проанализировала статистику по уровню платежеспособности за рекламную кампанию с февраля по апрель. Обнаружила, что две группы принесли 3 конверсии, каждая стоимостью 100 000 рублей, тогда как средняя стоимость конверсии по уровню платежеспособности "Остальные" составляет всего 10 000 рублей.
Я решила, что если снизить ставки на 50% для групп с уровнем платежеспособности 2-5% и 1%, то сможем уменьшить расходы кампании на 150 000 рублей, не потеряв в количестве конверсий.
Рекомендации по настройкам кампании
Так как кампания плохо показывает себя по цене конверсии, я перевела ее на на автоматическую стратегию «Максимум конверсий» вместо стратегии «Максимум кликов» с такими настройками:
Это позволило лучше распределить трафик по группам в кампании и получить конверсии дешевле.
Я применила этот подход и к остальным кампаниям в рекламном аккаунте. Через 7 дней проверила результаты и увидела улучшения. Внесла небольшие корректировки, снижая ставки в самых дорогих группах.
Прогноз и Результаты:
Фактический результат от внесенных изменений оказался немного хуже прогнозируемого, но гораздо лучше, чем ожидал клиент.
- Заявки. Количество заявок выросло с 436 до 775 - на 77%
- CPA. Стоимость привлечения одной заявки снизилась с 15 776 до 10 154 рублей - на 36%
Используя Гудкей, я смогла провести качественный аудит своего клиента и внести необходимые изменения. Неожиданно для себя, существенно улучшила результаты по текущему проекту.
А также, в процессе аудита с помощью сервиса я поняла, что ту работу, на которую потратила 4 часа, я бы выполняла 3 дня!
Это осознание дало мне понимание, что благодаря автоматизации работы с Гудкеем я могу взять больше клиентов в работу и значительно повысить свою продуктивность. Если вы также хотите улучшить свои результаты и оптимизировать процессы, попробуйте сервис Goodkey — он может стать вашим надежным помощником на пути к успеху в фрилансе.
Автор кейса Петрова Светлана
Сайт: https://shivasstories.ru/