Оконный завод в Санкт-Петербурге. Основное направление деятельности компании — производство пластиковых окон и дверей. Является одним из крупнейших партнеров ведущих строительных компаний г. Санкт-Петербурга, таких как «SetlCity», «Главстрой-СПБ», «ИСК Отделстрой», «LEGENDA INTELLIGENT DEVELOPMENT», «СК ИПС» и другие.
Компания активно развивается на всех основных сегментах рынка:
В агентство Molinos клиент пришел с ясной задачей: увеличить количество заявок в B2C сегменте за счет снижения стоимости лида.
В данной тематике есть свои нюансы:
Работа выполнялась поэтапно.
1. Аудит
Компания более 20 лет занималась продажами окон и, конечно, у нее уже была настроена реклама. Мы провели аудит рекламных кампаний и аналитики с целью понять текущие показатели, найти слабые места и точки роста.
2. Настройка аналитики
На сайте не настроено отслеживание звонков. 80% заказов у клиента приходят после телефонного разговора, поэтому первым делом мы настроили динамический коллтрекинг от CallTouch. Теперь мы могли учитывать все заявки, а также отслеживать эффективность вплоть до ключевого слова и объявления.
3. Рекламные кампании
В контекстной рекламе при создании кампаний важно продумать структуру. Сюда входят как структура разбивки и обозначения самих кампаний, так и распределение ключевых слов. Это база, которая позволяет в дальнейшем грамотно управлять и расширять кампании.
После анализа рекламных кабинетов мы решили создавать кампании заново. В старых кампаниях была недостаточно продумана структура, информационные и горячие ключевые фразы не были разнесены.
4. Визуализация
Для отслеживания эффективности мы настроили рабочий дашборд в Google Data Studio. Он позволяет специалистам в разрезе дня/недели/месяца/года отслеживать расход, количество лидов, цену за клик и другие важные показатели.
Как мы знаем, конкуренция на поиске в пластиковых окнах огромная, что выражается в больших ставках за клик. Тем не менее, поисковый трафик горячий, заявки качественные и совсем отключать поиск не хочется.
Что делать? Автоматизировать!
Для решения этой проблемы мы подключили сервис «К50: Оптимизатор». Он позволяет на основе машинного обучения и продвинутого анализа статистики автоматизировать управление ставками для достижения нужного KPI. Сервис учитывает почти все факторы, которые могут повлиять на конверсию:
Этап 1
Мы вручную оптимизировали кампании. Стоимость лида снизилась на 20% при этом цена за клик и количество лидов не изменилось.
Этап 2
Мы подключили сервис и набор статистики. Для работы сервиса нужно набрать минимум 20 конверсий, лучше больше. Мы выбрали тактику сбора максимального количества трафика, так как, чем больше данных система получит на входе, тем качественнее будет результат на выходе.
Этап 3
Запуск сервиса. Первую неделю оптимизатор обрабатывал данные и обучался, зато со второй уже виден результат. Резкое падение средней цены за клик почти в 2 раза, снижение стоимости лида на 45%. При этом количество заявок уменьшилось всего на 10%, а конверсия посетителя в лид осталась прежней.
Стоит отдельно отметить, что в кампаниях не было брендового трафика, который имеет максимальную конверсию.
Настроенная аналитика, грамотная структура рекламных кампаний, автоматизация и постоянное тестирование гипотез дало хорошие результаты.
Стоимость заявки уже в 1-й месяц работ была снижена на 35%. Дальнейшая оптимизация кампаний позволила снизить её через 3 месяца еще на 30%, то есть суммарно лид снизился примерно на 50% с момента начала работы. При этом ежемесячный бюджет увеличивается, что вкупе дает увеличение количества заявок среднем на 40% от месяца к месяцу.
Даже в такой конкурентной сфере как пластиковые окна, можно регулярно получать отличные результаты.
Дмитрий Городничин, специалист по контекстной рекламе
Александр Масленников, менеджер коммерческого отдела