Как аналитика и гипотезы повышают эффективность рекламы Яндекс.Директ

Начало

Продукт: Расчетно-кассовое обслуживание

Регион: Москва и МО, Санкт-Петербург и ЛО, Краснодарский край и Республика Крым

Бюджет: Средний (300 000 руб.)

Начало работы с клиентом: июль 2019 

Период проведения кейса: 01.08.19 — 21.11.19

Сайт: rncb.ru

Цель: Увеличение эффективности от рекламы: повышение количества конверсий и снижение их стоимости.

РНКБ Банк (ПАО) – один из ключевых банков Крыма, основан в 1991 году. РНКБ имеет достаточно большой портфель финансовых услуг, однако приоритетной задачей совместной работы стали сложные продукты, одним из которых стало рассчетно-кассовое обслуживание (B2B).  По этому продукту была поставлена задача на увеличение количества заявок.

Анализ информации и постановка задачи

До R-брокера клиент вёл сотрудничество с другим агентством, поэтому сперва мы решили провести аудит рекламных кампаний, чтобы оценить качество рекламы, найти возможные точки роста, а также оценить статистику кампаний и ключевых фраз.  

В ходе анализа рекламных кампаний специалисты обнаружили, что не во всех объявлениях добавлены уточнения, быстрые ссылки и вторые заголовки. В группах объявлений РСЯ не было графических вариантов объявлений. 

Подготовка к запуску

Элементы расширения объявлений ( уточнения, быстрые ссылки итд.) не только позволяют предоставить больше информации о продукте клиента, но и визуально увеличивают объявление, что положительно влияет на CTR, который, в свою очередь, влияет на СРС.  

Графические объявления значительно увеличивают охват в РСЯ – их форматы позволяют охватить большее количество площадок. 
К тому же оказалось, что у клиента не были настроены цели в Яндекс.Метрике, из-за чего статистика по количеству и стоимости конверсий нам была недоступна.   

Совместно с клиентом было принято решение воспользоваться существующим семантическим ядром, так как оно являлось качественным и неоднократно прорабатывалось. 

Специалистами R-брокера были добавлены все недостающие элементы расширений объявлений. Пример объявления в Поиске:

Пример адаптивного объявления в РСЯ:

Также по предоставленному ТЗ на стороне клиента были отрисованы баннеры для графических объявлений:

Специалисты отдавали предпочтение рекламным сетям (РСЯ), так как после прогноза ставок в Оценке бюджета Яндекс.Директ стало понятно, что СРС на поиске будет очень высок, а в сетях можно было собрать большое количество недорогого трафика, который будет потенциально более эффективным чем поисковый. 

Перед запуском рекламных кампаний были настроены цели в Яндекс.Метрике, с помощью которых отслеживаются отправленные формы заявок с сайта. 

Данные о конверсиях являются “фундаментом” при анализе и дальнейшем строении гипотез по оптимизации рекламы. 

Запуск проекта

Первый этап (Август. Запуск и первые гипотезы)

Рекламные кампании были запущены на Краснодарский край, Санкт-Петербург и ЛО, Москву и МО и Республику Крым. 

Предполагалось, что через один месяц, когда соберется статистика по кампаниям, мы проведем анализ и дальнейшую оптимизацию. В течение этого времени нами на регулярной основе прорабатывались поисковые запросы на минус-фразы и площадки показов объявлений в РСЯ. 

По итогам первого месяца мы получили следующие данные:

42 лида по 7 045,24 руб. 

Теперь статистика собралась корректно и стало понятно, что:

• СРС в РСЯ действительно значительно более низкий чем в Поиске
• CPL в РСЯ почти в 2 раза ниже чем в Поиске
• Мобильный трафик хорошо работает в Поиске и очень плохо в РСЯ:

Очень важно оценивать мобильный трафик в разрезе типа рекламных кампаний. Зачастую показатели у каждого типа РК по разным устройствам отличаются.

На основании данных, полученных в ходе анализа работы рекламных кампаний, были сформированы следующие гипотезы:

- Добавление понижающих коэффициентов ставок на мобильные устройства в кампании РСЯ позволит существенно снизить CPL и увеличить количество конверсий с кампаний РСЯ;
- Использование повышающей корректировки ставок для мобильных устройств в Поиске позволит увеличить количество конверсий и снизить CPL в Поиске Директа.
-  Использование автоматической стратегии с оптимизацией по количеству конверсий в кампаниях РСЯ позволит снизить CPL и увеличить количество конверсий. В РСЯ большой объем статистики, наличие которой важно для алгоритмов оптимизации автоматических стратегий;

На тестирование гипотез закладывали 1 месяц. 

Второй этап (Сентябрь. Результаты и выводы)

В течение месяца мы продолжали чистить площадки и поисковые запросы клиента. Параллельно мониторили эффективность кампаний и корректировали ставки ключевых слов.  

По итогу второго месяца статистика следующая: 

Регулярные работы по оптимизации списка минус-фраз и площадок показов РСЯ не позволили снизить СРС в Поиске с 179,07р до 103,09р и в РСЯ с 8,74 до 6,87.
Однако показатели наиболее важных метрик любого интернет-проекта неоднозначные: CPL снизился с 7 045 р. до 5 957 руб., но количество конверсий также снизилось с 42 до 30.

Выводы:

Показатели рекламы на поиске улучшились: стало больше конверсий, а их стоимость снизилась с 11 025р до 5 051р. 

А вот по кампаниям РСЯ стоимость лида выросла и конверсий стало меньше. 

Мы были уверены, что всё сделали правильно: чистили только от нецелевых и некачественны площадки, а добавление понижающих коэффициентов ставок для мобильных устройств было аргументировано данными. 

В ходе анализа статистики мы оценили её в разрезе регионов таргетинга:

Рекламные кампании с геотаргетингом на Республику Крым давали наиболее лучший результат: 22 лида по 3 224,91р

Из-за существенной разницы в количестве конверсий и CPL между регионами геотаргетинга было ясно, что необходимо персонализировать страницы для пользователей разных субъектов. На сайте клиента были созданы гео страницы, подходящие для разных пользователей. 

Для объявлений рекламных кампаний, которые показываются на Краснодарский край, Санкт-Петербург и Московскую область, мы поменяли посадочные страницы.

Третий этап (Октябрь. Результаты и выводы)

В течение следующего месяца специалисты R-брокер не прекращали проводить регулярные работы и параллельно тестировали подмену контента на страницах для разных регионах. 

По итогу третьего месяца получили следующие результаты:

Статистика по гео:

CPL снизился более чем на 38%: с 5 957р до 3 669р;
Количество лидов увеличилось на 45%: с 30 до 43. 

Четвертый этап (Ноябрь – статистика на текущий момент)

С момента запуска проекта прошло почти 4 месяца: 01.08.2019 – 21.11.2019.  

CPL до сих пор продолжает снижаться:

CPL по итогу периода 01.08.2019-21.11.2019 снижен с 7 т.р. до 2 т.р. – в 3.5 раза.

Статистика в динамике по месяцам (ноябрь – статистика за 21 число). 

Результаты

В ноябре при сравнении с августом расход снижен более чем в 3 раза, а количество конверсий стало больше: 

Теперь в рамках бюджета клиента (300 т.р.) удаётся сгенерировать не 42 лида, а минимум 120 (с учетом роста СРС).