Снизили стоимость лида на 69% для дистрибьютора котлов отопления в контекстной рекламе

Введение

Кейс в нише продажи котлов отопления. Клиенты как юридические лица (производственные предприятия, складские помещения), так и физические лица (владельцы частных домов). Компания является дистрибьютором, работаем напрямую с заводами-производителями. В этом кейсе расскажем как масштабировали трафик через Я.Директ и снизили стоимость лида почти на 70%.

Фактура

Клиент пришел к нам с проблемой. Ему необходимо было снизить стоимость лида, текущая стоимость его категорически не устраивала. Рекламные кампании уже давно ведут собственными силами. В первую очередь провели для клиента аудит, в рамках которого выявили ряд существенных проблем в рекламных кампаниях. Проанализировав текущую ситуацию составили прогноз.

Исходя из проведенного аудита и прогноза составили следующий план:

1.Оптимизируем расход рекламного бюджета, устраняем “утечки”
2.Работаем над структурой рекламных кампаний
3.Дорабатываем стратегию, запускаем дополнительные рекламные кампании

Решение 1: Оптимизируем расход рекламного бюджета

Для оптимизации расхода рекламного бюджета анализировали кампании в срезах:

-Кампаний
-Условий показа
-РСЯ площадок
-Устройств
-Поло-возрастных когорт

Анализируя в срезе кампаний выяснили, что на текущий момент до 30% бюджета “сливается” на нецелевой трафик. В срезе рекламных кампаний есть РК, по которым лидов не было вовсе, а также РК со слишком дорогой ценой за лид. Совокупный расход на эти РК составил более 145 000 рублей.

На уровне условий показа аналогичная ситуация. Из общего расхода в 293 000 рублей на ключи, которые не принесли лидов было было потрачено не менее 32 000 рублей. В основном бюджет “съедал” автотаргетинг. Мы ограничили категории автотаргетинга, оставим лишь целевые запросы в кампаниях с оплатой за клики. Также откровенно неэффективные ключи вынесли в отдельную рекламную кампании с оплатой за конверсии.

На уровне площадок РСЯ также выявили несколько плейсментов, которые потратили больше остальных, имели высокий процент отказа и не принесли конверсий, их просто отключили.

В срезе типов устройств самые дорогие конверсии были с планшетов, в части рекламных кампаний вовсе исключили данное устройство из показов. Неэффективные (когорты с высоким расходом, процентом отказал и высокой стоимостью за лид) ослабили, эффективные выделили в отдельную рекламную кампанию с ТОП сегментом аудитории.

Решение 2. Работа над структурой рекламных кампаний

После проведения глубокой оптимизации, занялись доработкой структуры рекламной кампании. До нас кампании были разделены лишь по типу продукта. Мы же решили пойти дальше и провести дополнительную сегментацию РК. На предыдущем этапе мы выявили наиболее конверсионные поло-возрастные когорты и устройства. Также провели анализ по регионам. В итоге создали 3 дополнительных рекламных кампании с ТОП сегментом (наиболее эффективные поло-возрастные когорты\устройства\регионы), средний и неэффективный сегменты. ТОП сегмент перевели на оплату за клики с ручным управлением ставок. Также ввели корректировки ставок по пиковым часам.

Решение 3. Запуск дополнительных рекламных кампаний

До нас у клиента работали лишь поисковые, товарные и РСЯ кампании. Этого достаточно мало, поскольку для хорошего результата необходимо тестировать больше гипотез. В свою очередь мы дозапустили клиенту:
— Мастер-кампаний
— Ретаргетинг по условию не лид, не отказ
— Поисковый ретаргетинг

Также были пробелы в семантике. Семантика была собрана не полностью – не хватало ряда целевых масок, например: Газовые котлы, электрические котлы, горелки пеллетные, бойлеры и т.д.