Кейс. Как на 15% увеличить число заявок на покупку квартир бизнес-класса и на 7% сократить их стоимость

О клиенте

Мы работаем с московским застройщиком, реализующим квартиры бизнес-класса в строящихся комплексах. Ведем охватные и performance-кампании, используем все инструменты, которые хорошо зарекомендовали себя в недвижимости (контекстная и таргетированная реклама, используем programmatic-каналы).

Результат нашей работы в performance-кампаниях оценивается по числу целевых заявок и звонков, которые приводит реклама. Чтобы звонок зачелся нам в KPI, он должен быть:

• Новым — этого номера нет в CRM клиента
• Целевым — человек интересуется покупкой квартиры в одном из жилых комплексов застройщика.

Почему необходима автоматизация

Аукцион в сегменте бизнес-недвижимости сильно разогрет — фактические цены за клик могут достигать 1 000 рублей. Чтобы клики приводили к заявкам, важно показывать объявления по наиболее конверсионным ключевым словам и удерживать их на позициях, которые дают большой объем трафика. При этом на все кампании приходится больше 100 приоритетных ключей. Яндекс регулярно обновляет аукцион, поэтому надо или посадить несколько менеджеров, чтобы они постоянно корректировали ставки вручную, или автоматизировать управление ставками.

В РСЯ (рекламная сеть Яндекса) из-за большой конкуренции также приходится дорого платить за рекламу, поэтому важно отслеживать — на каких именно сайтах она размещается. Если размещение на сайте не эффективно, его надо остановить, а для этого надо проверить около 25 000 сайтов. Можно делать это вручную, а можно доверить эту задачу системе автоматизации.

Любые задачи, для выполнения которых надо просто следовать алгоритму, проще автоматизировать. А освободившееся время менеджеров направить на изучение новых инструментов, разработку рекламных стратегий, консультации клиентов, формирование и тестирование новых гипотез, расширение существующих таргетингов, глубокую аналитику текущих РК, словом, сложные и стратегические задачи.

У нас были три рутинные задачи, которые требовали много времени:

1. Менеджеры следили за тем, какие рекламные площадки в РСЯ приносят наилучший результат, и убирали неэффективные. Процедуру проводили 1 раз в неделю, и она занимала 2 часа.
2. Нужно было регулярно проверять ссылки в рекламных объявлениях на работоспособность. Наши менеджеры ежедневно проводили полную проверку ссылок и тратили на это много времени.
3. Мы хотели вывести объявления по конверсионным запросам на позиции, которые дают максимальный объем трафика, но без автоматизации эта стратегия была бы крайне трудоемкой в реализации.

На рынке много систем автоматизации рекламы: крупных порядка 3-4 и несколько десятков небольших, которые работают с 1-2 площадками и больше подходят для небольших бизнесов. Мы в Artics Internet Solutions в работе используем преимущественно три системы: Marilyn, K50 и Alytics.

При выборе площадки на данном проекте в первую очередь обращали внимание на следующие возможности системы:

• распределение бюджета в зависимости от эффективности рекламы;
• автоматизация отчетности по проекту и для оптимизации внутренних процессов в агентстве;
• защиты от перекрута бюджета;
• удобство работы с сегментами.

Остановились на платформе Marilyn, поскольку она дает возможность автоматизировать работу с сегментами аудиторий, упрощает создание гео-сегментов. А также позволяет создавать отчеты по большему количеству срезов, например, можно быстро подготовить отчет по связке ключевое слово и объявление со всей статистикой.

Задача 1. Эффективное размещение в РСЯ

Медийная реклама позволяет повысить узнаваемость бренда клиента и конкретных жилых комплексов и в результате снизить стоимость конверсии в звонки и заявки. Но рекламная сеть Яндекса показывает медийную рекламу на разных площадках, и где-то она отрабатывает эффективно, а где-то нет. Необходимо регулярно отключать неэффективные площадки, чтобы убрать нецелевой трафик.

Сейчас Яндекс ограничил количество площадок, показы по которым можно полностью исключить из выдачи. Этот шаг вызывает множество вопросов на рынке, и, к сожалению, на такие площадки теперь повлиять нельзя, однако, существует огромный пул площадок по которым нерелевантные показы все-таки можно исключать и это делать просто необходимо.

Суть проблемы

Наши менеджеры чистили площадки вручную — анализировали расход по каждой площадке и смотрели, сколько конверсий она давала. А это, на секундочку, более 50 сетевых кампаний и, с учетом всех площадок, более 25000 строк в отчете. Все площадки нужно просмотреть и сделать корректировки в кампаниях. Если площадка отрабатывала хорошо, то мы повышали ставки по CPA, если посредственно — понижали, если вовсе не приносила конверсий, ее отключали. Проблема была в том, что из-за большого числа объектов и рекламных кампаний на такой анализ уходило около двух часов, а проводили его обычно один раз в неделю.

Решение

Чтобы оптимизировать работу менеджеров, мы разработали правила для системы автоматизации и настроили ее таким образом, чтобы проверка площадок выполнялась ежедневно.

Ежедневная проверка площадок позволяет чаще вносить корректировки в кампании и увеличивает их эффективность

Однако, прежде чем отдавать стратегию на откуп системе, важно убедиться, что результат будет именно таким, на который вы изначально рассчитывали. Мы хотели, чтобы система исключала площадки, на которые не целесообразно было выделять бюджет. Например, если у площадки CTR был больше 9% и при этом показов было более 20, мы отключали такую площадку, поскольку, с высокой вероятностью, это была реклама в приложениях, которую достаточно сложно пропустить. С помощью системы автоматизации мы исключили более 500 площадок на каждую кампанию.

Выгрузка из Marilyn: отчет по площадкам, которые были поставлены на паузу за сутки

Однако из-за этого правила стали пропадать интересные нам площадки. Ситуация улучшилась, когда мы добавили выполнение микроконверсий — в нашем случае это просмотр планировок квартир. Так мы смогли получить достаточное число показов и уменьшить нецелевой расход.

Результат

Автоматизация помогла реализовать ежедневную проверку площадок и исключить ошибки, связанные с человеческим фактором, что привело к снижению нецелевого расхода до 55% и сократило нецелевой трафик в РСЯ и КМС на 30%. Кроме того, менеджеры получили 2 дополнительных часа в неделю на решение сложных и стратегических задач.

Задача 2. Проверка битых ссылок

Суть проблемы

Неработающие ссылки в рекламных объявлениях плохо сказываются на эффективности рекламы. Иногда это происходит, когда клиент и агентство не согласовали действия. Например, клиент вносил доработки в структуру сайта, изменил адрес страницы, не успел предупредить агентство, и оно продолжает направлять трафик на несуществующую страницу. Кроме того, страница может быть недоступна из-за сбоя сервера или технических работ на сайте.

Раньше мы выгружали объявления со всех аккаунтов, загружали ссылки в сервисы проверки (Xenu Sleuth, httpstatus.io), находили и меняли неработающие ссылки. Это трудоемкая работа, которая отнимает много времени, если выполнять ее ежедневно. А ее лучше выполнять ежедневно, ведь неизвестно, когда может произойти сбой на сайте.

Решение 

Инструменты автоматизации проверяют работоспособность ссылок без участия специалистов — раз в несколько часов платформа Marilyn проверяет основные и дополнительные ссылки, если что-то не работает на почту приходит уведомление.

Инструмент «Проверка ссылок» обнаружил ошибки

Система позволяет отключать рекламу, если ссылки неисправны. Рекомендуем не делать этого — когда сайт заработает, показ рекламы автоматически не возобновится.

Результат

Автоматизация страхует рекламодателя и агентство от потерь, связанных с неработающими ссылками, и приостановленными по их вине рекламными кампаниями. А также экономит время специалистов. Например, мы тратили на ручную проверку ссылок 3,5 часа в неделю.

Задача 3. Вывод в спецразмещение конверсионных ключей

Системы автоматизации помогают реализовывать эффективные стратегии, которые очень трудоемко реализовывать вручную. Когда наши менеджеры проводили анализ рекламных кампаний, то обратили внимание, что ряд ключевых запросов в небрендовых кампаниях приносит больше конверсий. Возникла идея — вывести объявления по этим запросам на позиции, которые дают максимальный объем трафика, и удерживать там, не переплачивая за них. Но как это реализовать?

Суть проблемы

Если использовать стандартные возможности Яндекс.Директ и Google Ads, то никак. При ручном управлении надо все время следить за кампанией и обновлять ставки. Без этого рекламодатель либо будет переплачивать за удержание объявления на нужной позиции, либо конкуренты перебьют его ставку и заберут трафик. Не позволят удержать объявление в премиум размещении и автоматические стратегии Яндекса и Google. Хотя у Google есть стратегия «Максимальное количество кликов», она не гарантирует, что вы получите 100% объема трафика. Нужен другой инструмент.

Решение

В системе автоматизации мы настроили правила управления ставками для конкретных ключевых фраз, чтобы удерживать объявление на позиции, которая дает максимальный объем трафика. Таким образом, система поднимет ставку, если надо перебить ставку конкурента, и опустит, если позицию можно удержать за меньшие деньги.

Настройка правил для управления ставками

Стратегия применялась преимущественно для ГЕО кампаний. Изначально мы поставили одинаково высокую ставку для всех ключевых слов, чтобы получить статистику о наиболее эффективных ключах. Далее на основе полученных данных выделили наиболее эффективные таргетинги и вывели их приоритетное размещение.

Результат

Мы смогли снизить стоимость обращения за счет снижения расхода по ключевым звонкам не приносящим звонков. Число конверсий в ГЕО кампаниях выросло на 15%, стоимость заявки при этом уменьшилась примерно на 7%, поскольку эффективные ключевые слова стали получать больше кликов.

Преимущества автоматизации

Мы убедились, что автоматизация рекламных кампаний позволяет снизить стоимость заявки, увеличить количество конверсий и сэкономить время менеджеров для решения более сложных и творческих задач. В результате нам удалось:

1. Сэкономить 5,5 часа в неделю на рутинных операциях.
2. Исключить расход бюджета или остановку рекламных кампаний из-за неработающих ссылок.
3. Снизить нецелевой трафик в РСЯ и КМС на 30% и уменьшить расход бюджета на 55% без необходимости постоянной ручной чистки площадок.
4. Увеличить конверсионность ГЕО кампаний на 15% и сократить стоимость заявок на 7%.
5. Уменьшить долю приоритетных показов по менее конверсионным ключам, что особенно важно в сегменте недвижимости, где цена за клик гораздо выше, чем во многих других аукционах. И даже незначительные корректировки могут существенно повлиять на итоговую стоимость заявки.

Впервые опубликовано в TrueDigital