Алёна Радаева из интернет-агентства ITECH 

Как крупному дистрибьютору в 17,5 раз увеличить число лидов при отсутствии прямого спроса

Клиент и задача

Интернет-агентство ITECH занимается продвижением одного из крупнейших дистрибьюторов, в ассортимент которого входят сотни тысяч товаров от продуктов питания и косметики до бытовой техники и домашнего текстиля. Сеть компании насчитывает более 1500 поставщиков в России, странах СНГ, ближнего и дальнего зарубежья.

До того как обратиться в ITECH клиент не занимался онлайн-продвижением. Задачей агентства стало привлечение минимум 10 новых производителей в месяц. Размер компаний значения не имел, это могли быть и крупные заводы, и самозанятые, выпускающие хендмейд-товары. Стоимость лидов на старте также не оговаривалась, этот KPI ввели позже.

Специфика проекта

У проекта было несколько ярких особенностей.

Во-первых, когда проект стартовал, продукт был новым для рынка. Клиент давал возможность любому производителю, независимо от его размера и объема поставок, сосредоточиться исключительно на производстве. На себя клиент забирал все остальное: логистику, упаковку товара, хранение на складе, размещение на онлайн-площадках, продажи и продвижение. Такой комплексный подход был в новинку, и нужно было понять, как наилучшим образом познакомить с ним аудиторию.

Во-вторых, клиент мыслил очень масштабно. Если изначально работа велась всего по нескольким категориям, то постепенно охватывала все новые и новые товарные категории, что сказалось и на масштабе рекламных кампаний. Если на старте было было всего 16 рекламных кампаний в Яндексе и 18 в Google, то затем их число увеличилось до 386 в обеих системах, то есть более чем в 11 раз.

В-третьих, прямой спрос в поиске был минимален. Это вообще характерно для многих b2b-кампаний, а когда продукт новый, то спрос исчезающе мал. Чтобы его расширить, нужно привлекать трафик по околотематическим запросам.

В-четвертых, нужно понять какие околотематические запросы могут вводить пользователи, которые хотят продать свой товар. Это не очевидно, поэтому нужно постоянно искать новые идеи, проводить штурмы и тестировать гипотезы.

В-пятых, на таком проекте не обойтись без активной рекламы в сетях (РСЯ и КМС). Однако когда семантическое ядро огромное, очень легко мгновенно израсходовать бюджет, поэтому мало размещаться в сетях, нужно уметь виртуозно с ними работать.

Как шла работа, и что получилось в результате?

Что было сделано до запуска рекламных кампаний

Первое, что сделали — разработали клиенту новый сайт, на котором информация была удобно представлена и понятно структурирована. Однако проблема новых сайтов — полное отсутствие статистики, которую только предстояло собрать.

На какие данные ориентировались

На тот момент уже было понятно, что ориентироваться на лиды и продажи при оптимизации кампаний нельзя. Даже заявок будет слишком мало, а о продажах можно сразу забыть — цикл сделки мог быть очень долгим. Значит, нужно использовать микроконверсии.

Чтобы пользователи могли контактировать с сайтом, сделали:

  • лид-магниты. Например, пользователи могли скачать чек-листы из серии «Готовы ли вы к продвижению на товарных площадках?», «Как понять, что ваш продукт пользуется спросом?».
  • квизы. Пользователь должен был пройти опрос, который заканчивался предложением о сотрудничестве.
  • формы заявок и форму обратного звонка «Хотите сотрудничать? Оставьте телефон, мы перезвоним».

А дальше настроили цели на любые взаимодействия пользователя с сайтом. Например, если человек кликал по форме или скачивал лид-магнит — это считалось микроконверсией. Также учитывались любые дальнейшие действия, которые приближали пользователя к оформлению заявки (например, пользователь заполнил форму, но не отправил). Это позволило сформировать воронку продаж и оптимизировать кампании в зависимости от «теплоты» пользователя.

Как создавали и оптимизировали кампании?

Прямой спрос: гипотеза, которая не сработала

Прямой спрос — это запросы из серии «У меня есть продукция, как ее продать?» Понятно, что подобных запросов мало, но они есть.

У клиента была гипотеза, что по таким запросам надо размещать объявления как можно выше, чтобы максимальное число потенциальных клиентов их увидело. Чтобы удерживать объявления на нужных позициях, идеально использовать бид-менеджер. Он автоматически повышает ставку, если конкуренция растет, и снижает, если падает, позволяя получать максимум трафика и не переплачивать за него.

Агентство использовало систему автоматизации рекламы Marilyn, которая позволяет, в том числе, управлять ставками в контексте, соцсетях и маркетплейсах. Хотя биддер отработал хорошо, гипотеза не подтвердилась. Трафика на сайт шло мало, а микроконверсий набралось всего несколько десятков, что было, конечно, недостаточно.

Стратегию сменили и настроили оптимизацию по микроконверсиям.

Околотематические запросы: как их обнаружить?

Прямого спроса не хватало, и нужно было добавлять околотематические запросы. Но как понять, какие запросы вводят производители, которые хотят отдать товар на реализацию? В результате мозговых штурмов с командой и клиентом выдвинули ряд гипотез.

  1. Чтобы сделать продукцию, производитель должен сначала закупить для нее сырье. Например, производитель штор может искать «покупку ткани оптом». Соответственно, можно показать ему рекламу со следующим посылом: «Когда сделаешь свой продукт, приходи к нам, мы его реализуем». Звучит логично, но, во-первых, закупать ткань могли ателье, которым не нужна дистрибуция, во-вторых, производители, у которых уже налажен сбыт.
  2. Производители могли искать альтернативные решения, изучая, как им самостоятельно разместиться на маркетплейсах. Их можно было перехватывать по запросам: «Какие условия размещения на Ozon», «Можно ли самозанятым размещаться на Wildberries» и т.д.
  3. Наконец, можно было брать очень широкие запросы из серии «Как масштабировать бизнес».

Чем больше выдвигали гипотез, тем сильнее разросталось семантическое ядро. Дело усугублялось и тем, что клиент расширял перечень категорий. Если на старте использовалось около 1000 ключевых слов, то, в конце концов, их стало больше 12 000. Рекламных кампаний при этом было 386. Управлять таким объемом в ручном режиме невозможно, поэтому использовалось «Управление ставками» от Marilyn.

Пример правил из Marilyn

Изначально кампании оптимизировались по микроконверсиям, а позже, когда накопилось больше данных, ввели ограничение по CPL. Причем сделали градацию в зависимости от предполагаемого объема поставок. Для ИП и самозанятых установили небольшой CPL, для среднего бизнеса побольше и максимальный для крупных поставщиков.

По мере накопления данных правила менялись

Привлечение лидов из КМС и РСЯ

Естественно, все идеи, о которых шла речь выше, использовались для рекламы в сетях (КМС и РСЯ). Было создано множество креативов на все случаи жизни.

 

Примеры креативов в сетях

Интересно, что малый и крупный бизнес охотнее кликал по креативам, где были изображены люди с мешками денег, а средний бизнес предпочитал креативы, которые ассоциировались с рекламой маркетплейсов.

Радаева Алёна, рекламный аналитик

И снова система автоматизация и сотрудники агентства отлично дополнили друг друга. Пока люди занимались сложными и творческими задачами: разрабатывали стратегию, придумывали гипотезы и создавали креативы, система автоматизации следила за тем, чтобы реклама работала эффективно.

В Marilyn можно задать правила для КМС и РСЯ, руководствуясь которыми система будет останавливать показы рекламы на сайтах, которые не дают нужного результата.

Благодаря автоматизации можно перебрать большой пул гипотез и оставить только эффективные. Кстати, тестирование показало, что на поиске лучше работают более узкие запросы из серии «как размещаться на маркетплейсе», а в сетях более широкие, связанные с покупкой сырья для производства.

Отчетность для специалистов

Другим плюсом системы стала возможность автоматически формировать отчетность в любых срезах. Сотрудникам потребовалось бы много времени, чтобы выгрузить данные из рекламных кабинетов и свести их с данными аналитики. В Marilyn достаточно настроить шаблон отчета, куда будут подгружаться актуальные данные, и настроить расписание, чтобы отчет пришел специалисту на почту в нужное время.

Эта возможность стала особенно востребованной, когда семантику расширили, и трафик стал сильно расти. Однажды возникла ситуация, когда одна из кампаний за день израсходовала несколько десятков тысяч рублей безо всякого эффекта. Анализ показал, что в течение 15 минут было произведено 5 тысяч кликов — действовали явно боты. Чтобы таких ситуаций не повторялось, отчеты формировали каждый час, и мониторили ситуацию, отключая кампании, если они подвергались нашествию ботов. Это помогло сохранить бюджет клиента и продолжить рекламироваться.

Учитывая, что отчетность в разных срезах нужно было создавать по нескольку раз в день и отправлять специалисту, инструментарий системы помог сократить трудозатраты почти до нуля.

Отчетность для клиента

Любому агентству не только важно добиться результатов, но и презентовать их в понятном виде. Изначально клиенту высылали подробные отчеты, но позже выяснилось, что ему не нужна куча табличек. Ему были важны лишь сводные показатели по проекту.

Эту информацию визуализировали с помощью Marilyn, которая позволяет построить дашборд с нужными KPI, а затем делали скриншоты и вставляли их в презентацию для клиента.

Таким образом, грамотная автоматизация помогает экономить время сотрудников, улучшать показатели кампаний и эффектно презентовать их клиенту.

Выбор системы автоматизации

Есть немало систем автоматизации, но несмотря на первое сходство, их возможности различаются. Например, все системы помогают управлять рекламой на поиске, но с сетями работают уже не все, а на этом проекте это было необходимым требованием. В результате выбор пал на Marilyn, поскольку в системе:

  • можно запускать биддер по расписанию для управления ставками в контексте и сетях (КМС и РСЯ);
  • есть готовые правила оптимизации;
  • можно отправить отчет специалисту;
  • можно визуализировать данные и предоставить клиенту к ним доступ;
  • есть автоматическая проверка ссылок в объявлениях.

Кроме того, в ней простой интерфейс, а персональный менеджер быстро отвечает на возникшие вопросы.

Радаева Алёна, рекламный аналитик

Результаты

За первый квартал количество лидов увеличилось в 3,5 раза (161 квалифицированный лид), а через полгода выросло еще в 5 раз (506 лидов). За полтора года работы ежемесячное число лидов увеличилось в 17,5 раз (813 лидов в месяц).

Кроме того, удалось существенно оптимизировать трудозатраты. На сведение отчетности из разных систем стало уходить в 10 раз меньше времени, а благодаря автоматизации управления ставками у команды появилось дополнительно 28 часов в месяц. Это время направили на поиск новых точек роста, работу с семантикой и креативами.

Marilyn помогает агентствам оптимизировать ручной труд, а также в короткие сроки достичь поставленных клиентом результатов.

Радаева Алёна, рекламный аналитик

Свяжитесь с нами