На старте каждого проекта мы проводим его аудит, чтобы понять, чем мы можем помочь и можем ли вовсе. Задача аудита в поиске «узких мест» проекта, решение которых повысит доходность. Таким образом клиент видит наш подход, логику рассуждений и предметные предложения по проекту перед стартом проекта.
В данном блоке решим на каких данных будем строить исследование рекламных кампаний.
Данные имеются в следующих источниках: | Формы | Звонки | Окупаемость |
---|---|---|---|
Яндекс Метрика | Y | Y | N |
Google Analytics | Y | Y | Y |
Power BI | Y | Y | Y |
Примечания:
Аудит будем проводить на данных Яндекс Директ, т.к. в Google Analytics и Power BI данные по окупаемости теряют свою ценность, поскольку они отличаются от фактических (которые в AmoCRM) в два раза.
Источник | Количество сделок | Доход |
---|---|---|
AmoCRM | 9 | р.993 668,00 |
Google Analytics | 11 | р.496 838,00 |
Power BI | 9 | р.376 328,00 |
Плюс ко всему в Яндекс Директ больше данных, чем в Google Ads.
Тенденций роста/снижения трафика в Директе или Ads за данный период не наблюдается, ситуация стабильная.
Собрали данные по конверсиям за пол года (с сентября 2019 по февраль 2020), данные в Яндекс Метрике и Google Analytics сходятся на 90-95%:
| Яндекс Метрика | Google Analytics |
---|---|---|
Формы | 46 | 49 |
Почта | 25 | 24 |
Звонки | 225 | 230 |
Jivosite | 140 | 140 |
Но делать аудит, используя только конверсии из Яндекс Директ некорректно, потому что конверсии по целям не отражают реальную картину, поскольку не все из них конвертируются в реальные обращения, т.е. в лиды.
Поэтому мы рассчитали вес конверсий Яндекс Директ относительно лидов AmoCRM.
| Звонки | Формы | Чат | ||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Метрика | Амо | Weight | Метрика | Амо | Weight | Метрика | Амо | Weight |
Сентябрь | 35 | 14 | 0,40 | 7 | 0 | 0 | - | - | - |
Октябрь | 42 | 25 | 0,60 | 11 | 3 | 0,3 | 11 | 3 | 0,3 |
Ноябрь | 46 | 21 | 0,46 | 8 | 4 | 0,5 | 23 | 3 | 0,1 |
Декабрь | 44 | 36 | 0,82 | 8 | 4 | 0,5 | 29 | 3 | 0,1 |
Январь | 25 | 26 | 1,04 | 7 | 10 | 1,4 | 44 | 19 | 0,4 |
Февраль | 33 | 22 | 0,67 | 5 | 5 | 1,0 | 33 | 14 | 0,4 |
Итого среднее: | 0,66 | Итого среднее: | 0,7 | Итого среднее: | 0,3 |
Для того, чтобы удостовериться в корректности наших расчетов сравним полученные данные с данными по лидам в AmoCRM.
Для сравнения возьмем период с 1 января 2020 по 29 февраля 2020.
Ниже данные, которые мы получили по нашим расчетам, умножая коэффициент веса на конверсии.
Данные по лидам сходятся на 80-90% с теми, которые есть в AmoCRM, что означает, что на их основе можно проводить исследования.
Месяц | Клики | Конверсии | Лиды | Конверсия | Затраты | CPL |
---|---|---|---|---|---|---|
Январь | 4167 | 65 | 33 | 0,79% | р.90 727,00 | р.2 749,30 |
Февраль | 3668 | 50 | 21 | 0,57% | р.84 654,00 | р.4 031,14 |
За период 01.09.2019 по 29.02.2020 по данным Яндекс Директ:
В данном блоке разберем рекламные кампании на поиске Яндекса и в РСЯ, чтобы предложить возможные улучшение с точки зрения структуры.
На аккаунте всего 13 действующих кампаний.
В данном блоке предложим варианты улучшения эффективности рекламных кампаний на поиске Яндекса с точки зрения структуры
За пример возьмем кампанию «Поиск Кухни» (выделена зеленым) и ее группы (выделены красным), доля расхода по которой составляет 42% от общего бюджета
Рассмотрим ближе 5 групп, которые мы выделили из общего количества. Расход по ним, в совокупности, составляет 52 т.р. (70% от общего расхода кампании).
Каждая группа имеет свои показатели эффективности, стоимость лида, средний чек, а в текущей структуре все перемешано между друг другом, этим неудобно управлять;
Оптимальное решение - перегруппировать сегменты, как показано ниже.
Для того, чтобы достичь максимального CTR в каждой группе должны быть релевантные объявления
Из-за нерелевантных объявлений снижается CTR (выделили красным на скриншоте) и увеличивается стоимость клика, поэтому нужно использовать релевантные заголовки, как показано ниже:
В 59 группах из 64 (92%) собраны фразы с низкой или нулевой частотностью, по ним никогда не наберутся статистически значимые данные, поэтому смысл такой группировки отсутствует.
Это можно увидеть на скриншоте ниже, где практически все группы, кроме выделенных имеют маленький расход или его совсем нет.
В данном блоке рассмотрим объявления с точки зрения их привлекательности и заполнения.
В качестве примера, возьмем объявление из кампании «Поиск Кухни» с самым большим расходом:
Посмотрели объявления конкурентов, но ничего стоящего не нашли, что можно было бы почерпнуть и использовать или на что обратить внимание.
В данном блоке предложим варианты улучшения эффективности рекламных кампаний с точки зрения структуры.
В качестве примера рассмотрим кампанию «РСЯ Мебель на заказ» (выделена зеленым) и ее группы (выделены красным), т.к. данная группа имеет наибольшую долю расхода - 24% от общего бюджета кампаний РСЯ (или ~ 105 т.р. из ~ 434 т.р.).
Более подробно рассмотрели группу «мебель другое» и обнаружили, что как и на поиске в ней содержатся ключевые слова из разных сегментов:
На объявление ниже было потрачено 54 т.р. (13% от общего бюджета) по группе «мебель другое», в которой содержатся фразы из разных сегментов.
В данном блоке рассмотрим объявления с точки зрения их привлекательности и заполнения. В качестве примера, возьмем объявление из кампании «РСЯ Мебель на заказ» с самым большим расходом.
Кампании РСЯ генерируют 68% лидов, при 70% расходов от общего бюджета. Это нормальные показатели. Как их улучшить написали ниже;
Кампании на поиске генерируют 32% лидов, при 30% расходов от общего бюджета. Это нормальные показатели. Как их улучшить рассказали ниже.
Перед тем как погружаться в окупаемость контекстной рекламы решили посмотреть с каких сегментов, в целом, зарабатывает клиент и соотнесли эти данные с расходами по контекстной рекламе.
Выгрузили сделки и AmoCRM за 1 год и получили следующие диаграммы:
По сумме договора;
По количеству договоров
Сравнили эти данные с данными о расходах из Яндекс Директ:
Расходы по рекламным кампаниям, т.е. охват в разрезе сегментов сопоставляется с доходами бизнеса. Это говорит о том, что приоритеты в контекстной рекламе расставлены корректно.
охват («Coverage») по кампаниям не сбалансирован, поэтому стоимость лида нестабильная и варьируется от 1 т.р. до 5.8 т.р.
Стоимость лида по кампании «Поиск Конкуренты» выше средней на 35%.
В динамике CPL снижается, но за последние два месяца лидов нет.
Это связано с тем, что снизили ставки, т.к. CPC (стоимость клика) уменьшился.
По данной кампании нужно тестировать разные ставки, чтобы найти оптимальные, при которых будут приходить регулярные лиды, CPL и конверсия в продажу будут на желаемом уровне.
По кампании «Поиск Мебель на заказ» можем дополнительно получать до 9 лидов, увеличив охват;
По кампаниям «Поиск Кухни» и «Поиск Детские», если снизить ставки, то снизится охват, а вместе с этим снизится и CPL.
В октябре было мало лидов, при CPL выше среднего в 2 раза;
По кампании «Поиск Кухни» в октябре был высокий CPL, поскольку подняли ставки на 30%. Поднимать ставки нужно плавно, по 5-10%, чтобы избежать подобного роста CPL.
По кампании «Поиск Конкуренты» в октябре был высокий CPL, поскольку конверсия была ниже средней, при этом по этой кампании увеличил ставки. При поднятии ставок нужно учитывать текущую конверсию и рассчитывать оптимальную ставку, а также поднимать не на 30-40%, а увеличивать постепенно по 5-10%, отслеживая динамику.
По кампании «Поиск Детские» в декабре был аномально высокий CPL
Связываем рост CPL в декабре с увеличением ставок на 20%, т.к. вырос CPC.
А также с тем, что в декабре конверсия снизилась на 80%.
В феврале, по отношению к январю, количество лидов и конверсия сократились в 2 раза.
Выделили все группы по поисковым кампаниям.
Ниже выделили группы, по которым достаточно статистически значимых данных, чтобы делать выводы.
CPL выше, чем средний по поиску (более чем ~ 4 500 руб.) наблюдается у одной группы по кампании «Поиск Кухни», расход по которой составляет 14% от общего на поиске (или ~ 24.5 т.р.) и у одной группы по кампании «Поиск Конкуренты».
Так получается, потому что выставлены высокие ставки.
По кампании «Поиск Конкуренты» в октябре был высокий CPL, поскольку была низкая конверсия, сейчас ситуация стабилизировалась.
По двум группам по кампании «Поиск Мебель на заказ» CPL ниже среднего в два раза и охват менее ~ 80%, поэтому по ним можно повышать охват, чтобы увеличить количество лидов.
Подробный кейс разобрали ниже.
Можем увеличить количество лидов по кампании «Поиск Мебель на заказ», т.к. текущий охват, т.е. показатель «Coverage» менее 80%.
CTR увеличится за счет того, что мы будем больше показываться в спецразмещении, т.е. в верхнем блоке результатов поиска, где пользователи кликают больше всего.
В данном блоке рассмотрим повышающие/понижающие охват корректировки в разрезе:
С помощью корректировок возможно снизить стоимость лида на 10-20%.
По нашим данным стоимость лида на мобильных выше на 45%, чем на десктопах. На текущий момент корректировки по девайсам отсутствуют.
Оптимальным решением будет повысить охват на 10% по десктопам и не снижать охват на мобильных, т.к. в динамике CPL по мобильным устройствам стабилизировался до приемлемых значений.
В разрезе возраста и пола наблюдаются высокие CPL по ряду сегментов.
В целом, ситуация нормальная. Сегменты с CPL, выделенные красным, не имеют достаточно статистически значимых данных, чтобы делать выводы.
20% бюджета уходит на другие регионы, поскольку работает расширенный географический таргетинг. Рекомендуем его отключить, т.к. клиент работает только в домашнем регионе.
Корректировки отсутствуют.
Составили график конверсии по времени:
Наибольшая конверсия приходится на период с ~ 3 до 6 часов ночи, но в это время меньше всего кликов, нужно исследовать детальнее.
С учетом этих данных, если внедрить корректировки по времени, то:
Проверили первые 300 поисковых запросов (расход по ним составляет ~ 50% от общего бюджета).
На основе этих данных можем сказать, что качество трафика приемлемое.
Выделили группы по всем кампаниям РСЯ.
По кампании «РСЯ Шкафы купе» можно пробовать увеличивать охват с помощью увеличения ставок. Написали об этом ниже.
Группу «детская мебель другое» отключили в декабре. Группа работала плохо, т.к. конверсия по ней было 0,05%, когда средняя конверсия составляет 0.27%. Ниже рассмотрим причины, которые на это повлияли.
Группа содержит в себе ключевые слова разных по смыслу сегментов, каждый мы выделили отдельным цветом;
В этой группе показывалось объявление с общим заголовком;
Все пользователи попадали на одну и ту же посадочную страницу, на которой:
Причины высокого CPL по ретаргетингу рассмотрели ниже.
Выделили первые 23 ключевых слова по расходу и составили ряд рекомендаций на их основе.
В данном блоке рассмотрим эффективность объявлений относительно CPL.
По данной кампании оба объявления показываются по одним и тем же ключевым словам (в одной группе), при этом их эффективность различается.
Так происходит, потому что заголовок менее эффективного объявления носит общий характер и не фильтрует трафик.
Из-за этого поднимается CPL, но если оставить только более эффективное объявление, то можно получать больше лидов по меньшей стоимости.
В группе «заказать кухню» заметили аномально высокий CPL по одному из объявлений, при том, что все четыре объявления показываются по одним и тем же фразам:
Объявление с высоким CPL лучше отключить и оставить работать только объявление, у которого самый высокий CTR и конверсия в лид (третье).
Тем самым можно оптимизировать бюджет, получать больше лидов по меньшей стоимости.
То же самое исследование нужно провести и по другим кампаниям.
Выделили первые 20 площадок, расход по которым составляет 70% от общего бюджета.
Показатели по площадкам в норме, а те у которых CPL выше среднего на 30% (выделил и красным) оказывают незначительное влияние на общую эффективность, т.к. расходы по ним менее 10% от общего бюджета.
Можно увеличить эффективность рекламных кампаний с помощью ручной оптимизации ставок, учитывая эффективность отдельных ключевых слов.
По этой кампании работает автоматическая стратегия «Оптимизация кликов», суть которой в получении максимального количества кликов.
Минус данной стратегии в том, что не учитывается эффективность отдельных ключевых слов.
Но вопреки этому по данной кампании самый низкий CPL, т.е. она работает эффективно.
По данной кампании можно протестировать увеличение ставок, чтобы потенциально получать больше лидов, сохраняя при этом CPL не выше среднего.
Так как принцип работы автоматический стратегии заключается в получении максимума кликов по всем ключевым словам, вне зависимости от их эффективности, то тестировать увеличение ставок лучше с помощью ручной оптимизации, т.е. выставляя ставки вручную.
Сейчас во всех кампаниях, кроме «РСЯ Шкафы купе» и «РСЯ Мебель на заказ» выставлены одни ставки.
На примере кампании «РСЯ Кухни» разберем кейс. Ниже скриншот со ставками.
Некорректно для разных сегментов выставлять одни и те же ставки, так как ставка в 10 рублей является оптимальной для кампании «РСЯ Кухни», а для кампании «РСЯ Детские» не оптимальна, поскольку стоимость лида выше средней более чем на 30%.
Также при одинаковых ставках по всем ключевым словам не учитывается эффективность отдельных ключевых слов, т.е. охват по ключам, которые приносят конверсии и которые не приносят конверсии не контролируется;
Из-за этого увеличивается стоимость лида и снижается эффективность.
На момент аудита заметили, что кампании останавливаются из-за дневного ограничения бюджета на аккаунт в 2 500 руб.
Ограничение имеет смысл ставить, но только в самом начале, когда кампании не стабильны, чтобы избежать больших ежедневных расходов бюджета.
Если срабатывает ограничение, то это признак того, что кампании неэффективно управляются с помощью ставок;
В данном блоке рассмотрим показатели окупаемости, а также существующие корректировки в разрезе
И решим нужно ли корректировать и/или добавлять повышающие/понижающие охват корректировки.
Стоимость лида по мобильным скорректирована за счет текущих понижающих охват корректировок «-50%», но все равно остается выше, чем на поиске на 20%.
В разрезе возраста и пола наблюдаются высокие CPL по ряду сегментов.
Следует внедрить понижающие корректировки, чтобы скорректировать стоимость лида на сегменты, выделенные красным, т.к. по ним:
На данный момент корректировки выставлены по полу и возрасту следующим образом:
В данном блоке рассмотрим как можно расширить охват по текущим рекламным кампаниям и какая от этого будет польза.
На данный момент все сегменты на поиске собраны с приставкой «на заказ», т.е. сегменты, например, «купить кухню» отсутствуют.
В архиве нашли рекламную кампанию по типу «купить кухню» на поиске:
Текущая средняя конверсия по поиску составляет ~ 1.3%, но при корректной структуре, релевантных объявлениях и проработанной посадочной странице по сегменту «купить кухню» можем получать до ~ 25 лидов по стоимости ~ 3 000 руб.
Поскольку мы ограничены в рамках аудита по времени, то исследование охвата проведем когда начнем работу с рекламными кампаниями, а именно сделаем следующее:
Текущее количество уникальных пользователей со всех источников в месяц составляет ~ 6 500. При максимальном CTR, можем получить ~ 200 кликов и 5-10 лидов/мес.
На данный момент, в среднем, получается по 2 лида в месяц:
В разрезе условий и объявлений ситуация следующая:
По сегментам «Мебель на заказ (общ)» и «Шкафы-Купе от 40сек» конверсия по объявлениям отличается, поскольку отличаются посадочные страницы;
По сегментам «Детские от 40сек» и «Кухни от 5стр» показатели хорошие, можно протестировать увеличение ставок, чтобы получить больше лидов по стоимости лида не выше средней;
Бюджет по сегменту «Лайк» можно оптимизировать, проанализировав или отключив его.
В объявлениях лучше использовать какие-то специальные офферы, чтобы увеличить вероятность возврата клиента, но для начала нужно разобраться с посадочными.
Сейчас такие не используется:
Только по третьему сегменту оффер заманчивый:
Нужно уточнить у клиента какой средний цикл сделки и тогда решить какой тип ретаргетинга использовать, т.к. при большом цикле сделки лучше работает каскадный (пошаговый) ретаргетинг.
При пошаговом ретаргетинга аудитория, например, делится следующим образом:
И для каждой аудитории составляется уникальное объявление, в зависимости от их срока участия.
Заметили, что сейчас тестируется ретаргетинг на аудиторию по геолокации:
Предполагаем, что конверсия нулевая поскольку для таких кампаний нужно создавать отдельные посадочные страницы-лендинги с специальным оффером для каждой аудитории.
Нужно протестировать для такого типа ретаргетинга отдельный лендинг с уникальным оффером, с целью повышения конверсии в лид.
На базе кампании «Поиск Кухни» проведем небольшой маркетинговый анализ сайта и конкурентов.
Решили посмотреть предложения конкурентов. Взяли несколько основных игроков на рынке, которые рекламируются на поиске:
Выделили основные моменты, раскрыли их в отдельном документе.
По нашему опыту в данном сегменте нужна страница-лендинг, а не каталог, т.к. клиенты ищут предложения по изготовлению кухни на заказ, а не хотят выбирать готовую кухню из каталога.
Чтобы проверить гипотезу, нужно сделать отдельную страницу-лендинг и запустить А/Б-тест с текущим сайтом.
В качестве примера, который можно взять за основу при составлении нового лендинга предлагаем взять сайт одного из наших клиентов (ссылка на сайт).
То же самое нужно проверить и по другим сегментам на поиске (по детским, шкафам и т.п.). Но в рамках аудита мы ограничены во времени, поэтому сделаем это позже, если начнем сотрудничать.
нужно перегруппировать ключевые слова на поиске и в РСЯ, чтобы принимать оптимальные решения на основе корректных статистических данных;
необходимо изменить стратегию на поиске и в РСЯ, чтобы получать больше лидов по приемлемой стоимости.
С помощью выполнения задач, описанных выше, можно увеличить эффективность рекламных кампаний на 20-30% в первые несколько месяцев.