97% пользователей хотят увидеть и «пощупать» мебель перед ее покупкой. Здесь была бы полезна CRM, чтобы следить за переходом покупателя из онлайна в оффлайн и оптимизировать рекламу, но ее не существует. Мы покажем, как успешно продавать без сквозной аналитики и CRM, когда товар просматривается на сайте и покупается оффлайн.

Доброе утро! Мы — МАКО, агентство платной контекстной рекламы. В марте к нам обратился заказчик, занимающийся производством и продажей дизайнерской мебели среднего ценового сегмента. Раньше сам рекламировал и оптимизировал, что называется, исходя из своих ощущений.

За один день он мог потратить 200 000 рублей и продать за 1 000 000 рублей. На следующий день я мог потратить те же 200 000 рублей, но ничего не продать. На третий день я мог потратить 100 000 рублей и ничего не получить. Клиент не смог найти золотую середину – стабильный охват, доход и приемлемую долю расходов на рекламу (RAC).

В какой-то момент клиент стал уделять меньше внимания рекламе, ведь помимо этого нужно было заботиться о производстве и управлять менеджерами по продажам. Он вспомнил наш легендарный случай, как когда-то говорили в комментариях, о спасти мебельную фабрику от банкротства и обратились к нам с просьбой увеличить объем продаж при сохранении RRC на уровне 30–40%.

Мы внедряем аналитику, чтобы полагаться на данные, а не на чувства

97% покупателей хотят увидеть и «пощупать» мебель перед покупкой, даже если они обращаются к нам через WhatsApp или по телефону. Например, одна из причин такого поведения заключается в том, что один и тот же цвет может по-разному отображаться на экранах разных устройств. Практически все продажи осуществляются через шоу-рум клиента.

На сайте есть корзина, но совершить покупку через нее нельзя. Сайт создан на платформе Wix. Они «ушли» из России после запуска SVO, и клиент не смог оплатить модуль электронной коммерции, чтобы пользователи могли делать покупки прямо на сайте.

Однако все же есть функция, позволяющая добавлять товары в корзину. Когда пользователи получают к нему доступ, появляется сообщение с просьбой написать в WhatsApp, чтобы продолжить оформление заказа. Поэтому мы создали цели для добавления товаров в корзину и доступа к ним.

Дополнительно мы внедрили коллтрекинг для отслеживания звонков, а в Яндекс Метрике создали несколько десятков микроконверсий, по которым можно выявить заинтересованность посетителей сайта в покупке.

Помимо стандартных задач с разным количеством просмотренных страниц, мы реализовали на сайте несколько скриптов. Первый отслеживал общее время пребывания пользователя на сайте и передавал данные в таргет Метрики.

Второй скрипт написал наш маркетолог для отслеживания звонков через WhatsApp. Когда пользователь нажимает кнопку «Почта», скрипт генерирует для пользователя исходящее сообщение: «Спасибо, что связались с нами! Номер вашей заявки — *значение тега yclid, которое присваивается пользователям сайта*. Пожалуйста, не удаляйте этот номер, чтобы мы могли легко найти ваш запрос».

Затем скрипт передает значение меток yclid и utm в специальный Google Sheet. Благодаря тегу сообщения в сообщении мы можем узнать, какая кампания привела клиента. Подход не заменяет полноценную CRM, но с такими данными легче оптимизировать рекламу.

Помимо простых целей, мы создали множество:

• время активности посетителя на сайте + глубина навигации;

• активное время посетителя на сайте + взаимодействие с корзиной;

• глубина просмотра + взаимодействие с корзиной.

Все для того, чтобы компенсировать отсутствие электронного модуля конвертации и за счет микроконверсий собрать как можно больше данных о поведении пользователей перед обращением к ним.

Три недели мы собирали статистику по посетителям, запросам и покупкам. На основе этих данных мы провели анализ и первую оптимизацию рекламы.

Как ориентироваться в СРБ, если нет CRM и электронной коммерции

Одна из наших целей — удержать долю затрат на рекламу на уровне около 30%, а лучше — на более низком уровне. Без данных о доходах рассчитать этот показатель невозможно. Они покупают мебель у покупателя после посещения шоу-рума, но узнают о ней преимущественно из одного источника: рекламы в Яндекс Директ.

Это означает, что вы можете взять весь доход от запросов и разделить его на рекламный бюджет. Поэтому мы договорились с клиентом, что в конце каждого дня его менеджеры будут заполнять гугл-лист с продажами, заявками и их методами — звонками, сообщениями в WhatsApp и т. д.

Используя эту таблицу, мы смогли отследить влияние микроконверсий на продажи для оптимизации рекламы:

• Привлечь на сайт большое количество пользователей;

• Проанализируйте, сколько и какого типа микроконверсий было достигнуто;

• В сочетании с данными о спросе и продажах.

В итоговой таблице мы искали корреляционные зависимости: с ростом микроконверсий увеличивалось количество посещений и покупок.

Мы нашли цель, оптимизация которой увеличила количество запросов на 25%

Когда клиент размещал рекламу в одиночку, он пытался оптимизировать микроконверсию «2 глубины просмотра страниц». Сначала все было хорошо, потом Яндекс объявил о расходе в 250 000 рублей, но продаж не произошло.

Алгоритмы направляли на сайт пользователей, которые совершили эту высокочастотную конверсию, но не были целевой аудиторией. Для системы все логично: цель достигнута, что еще нужно? На самом деле цель была слишком частой и не коррелировала с продажами.

С этой же проблемой мы столкнулись в начале работы в апреле, когда пытались оптимизировать рекламу по цели «Кликни в WhatsApp». За первые несколько дней количество сообщений в мессенджере действительно выросло, а конверсия из кликов по кнопкам сайта в реальные запросы составила около 70%. Потом алгоритмы научились у этих пользователей и конверсия упала до 7% — посетители по-прежнему нажимали кнопку «Почта», но не писали.

Та же история произошла и при попытке оптимизировать количество просмотров страниц. Первичный анализ статистики выявил корреляцию между доступом пользователей и просмотром 6 страниц сайта. Первый день оптимизации кампаний для этой цели прошел хорошо, а на второй день алгоритмы привлекли на сайт в 5 раз больше пользователей с низкой вовлеченностью, совершили мало посещений и совершили мало покупок.

В конце апреля мы начали анализировать накопленные данные по всем созданным нами целям. Мы провели корреляционный анализ и нашли цель, которая не только хорошо коррелировала с запросами, но и довольно часто встречалась: «Время на сайте 6 минут».

Постепенно мы стали направлять все кампании на оптимизацию для достижения этой цели. В мае мы получили рост количества запросов на 25%. В июне покупатель заметил положительную динамику: стали появляться отложенные покупки. Пользователи, с которыми связались в мае, приобрели мебель в июне. Общая доля расходов на рекламу в текущем месяце, возможно, немного превысила план, но в следующем месяце она снизилась из-за отложенных покупок.

Отговорили клиента от существенного увеличения бюджета

В июне клиент попросил удвоить рекламный бюджет. Мы начали выяснять, почему он решил это сделать, ведь такой большой рост – это всегда плохо. Вы можете планомерно увеличивать лимиты в течение месяца, но если за один день удвоить их, алгоритмы сломаются.

Оказалось, что на данный момент с продажами все идет не очень хорошо и клиент подумал: «Теперь я вложу больше денег в рекламу, и продаж будет больше». Но это не работает так.

Внезапные изменения редко приводят к положительным результатам. Вместо этого систему придется переобучить, что может оказать фатальное влияние на результаты рекламы. Новые данные являются приоритетом для алгоритмов. Когда мы увеличиваем расходы, а затем резко возвращаемся к старым настройкам, система может значительно сократить охват, поскольку раньше она генерировала конверсии по более высокой цене. В данный момент можно добиться роста, но потом — полный провал, от которого уйти в миллион раз труднее, чем расти.

Мы действуем по-другому: не увеличиваем бюджеты на 10-15% чаще 3 раз в неделю. Затем мы смотрим на эффективность: если результат положительный, значит, мы движемся в правильном направлении; если возврат ухудшился, мы можем все вернуть.

Результаты: увеличение количества запросов на 38% за 2 месяца.

Мы начали работать с клиентом в апреле и получили 230 запросов. В июне мы улучшили этот результат на 38% — к нам поступило уже 318 заявок.

Мы планомерно растем из месяца в месяц. Каждые полторы недели мы проводим корреляционный анализ в качестве меры безопасности: если оптимизация под текущую цель не удалась, мы будем готовы перейти к оптимизации под другие цели.

Это только первые результаты сотрудничества. Параллельно с работой с рекламой мы провели исследование аудитории, проанализировали конкурентов, сформулировали УТП и позиционирование для решения проблем аудитории и дифференциации от конкурентов, а также разработали новый сайт. Об этом мы обязательно расскажем позже.

МАКО — агентство платной контекстной рекламы. В качестве KPI мы предлагаем CPA, DRR, CAC, ROI и другие показатели. Мы не обещаем золотых гор и беремся за проекты только тогда, когда уверены в результате.

Заказать аудит вашу контекстную рекламу и мы предложим вам новую рекламную стратегию с учетом вашей ниши, накопленной статистики и конверсии сайта.