Блог Sendsay

Пишем про email-маркетинг. Показываем, как превратить email в эффективный маркетинговый канал.

Больше лидов для сайта: как понять данные аналитики и оптимизировать Яндекс.Директ

Светлана Ковалева из Callibri рассказывает о том, как работать с данными аналитики и на их основе оптимизировать рекламу в Директе.

О том, как работать с данными аналитики и на их основе оптимизировать рекламу в Директе, рассказывает евангелист сервисов прокачки маркетинга Callibri Светлана Ковалева.

У рекламодателей и слушателей курсов по интернет-маркетингу есть две распространенных жалобы:

  1. «Мы пробовали Яндекс.Директ, но оказалось, что деньги на балансе уходят очень быстро, а заметного роста продаж нет». Так чаще всего говорят слушатели курсов в бизнес-школах.

  2. «Мы подключили коллтрекинг, email-трекинг и еще какой-нибудь трекинг, но мы не понимаем, что делать с этими данными». Это боль клиентов многих систем аналитики. Люди не всегда понимают, зачем давать подрядчику, который ведет для них контекстную рекламу, доступ к кабинету с трекинговыми данными.

Получается, что часть рекламодателей Яндекса не отслеживает обращения, а оценивает эффективность рекламы по ощущениям. Другая часть отслеживает, но это не особенно помогает — клиенты не понимают, как использовать эти данные для настройки кампаний в Директе.

Есть алгоритм, по которому можно из любой рекламной кампании (РК) выжать максимум обращений. Он основан на повторяющемся цикле:

  • запускаем кампанию (сначала тестовую);

  • подключаем трекинг всех целевых действий, видим поток обращений с рекламы и цену каждого обращения (лида);

  • на основе полученных данных перенастраиваем кампании так, чтобы лидов было как можно больше, по как можно меньшей стоимости, и лиды были максимально качественными (мало спама и много горячих клиентов).

Какой такой трекинг?

Давайте разберемся, что такое трекинг и какие его виды можно встретить.

Предположим, вот главная страница сайта:

alt

Посетитель может перейти по рекламе и совершить много разных целевых действий:

  • позвонить по телефону;

  • написать в чат;

  • скопировать email в «Контактах» и написать письмо;

  • уйти в соцсети и мессенджеры и задать вопрос там.

И все это — конверсии, зачастую полноценные лиды. А значит их надо трекать. Но что это значит?

Трекинг — это сопоставление обращения (по телефону, в чат, соцсеть, по почте) с сессией пользователя. Каждый раз, когда посетитель переходит к вам на сайт, у этой «куки» есть реферер — данные об:

  • адресе сайта, с которого пришел посетитель;

  • рекламной кампании, группе объявлений, объявлении, на которое он кликнул;

  • регионе, устройстве, браузере;

  • поисковом запросе;

  • UTM-метке.

Все эти данные нужны нам для оптимизации кампаний (как именно мы будем их использовать — читайте дальше). Получается, чтобы видеть полную картину по лидам, нам надо отслеживать абсолютно все конверсии.

alt

А как же Яндекс.Метрика?

Метрика — необходимый инструмент, без нее невозможно вести кампании/принимать решения по изменениям на сайте и посадочной странице. И да, она может самостоятельно собирать часть конверсий. Можно настроить цели на:

  • отправку заявки;

  • отправку сообщения в чат;

  • копирование адреса эл.почты;

  • массу других микроконверсий.

Но при этом вы не увидите звонков, количество отправленных писем (копирование адреса — не равно отправка письма), а главное — вы не увидите содержания обращения. Насколько это важно, рассмотрим на конкретном примере:

Кейс 1. Юридические услуги

В одном региональном юридическом агентстве (г. Екатеринбург) подключили Яндекс.Директ. С первого дня показов пошли звонки. Но звонили все время не те. Агентство хотело работать только с юридическими лицами, и продавать им:

  • юридическое абонентское обслуживание;

  • корпоративные споры и представительство в арбитражном суде.

А звонили в основном:

  • с вопросами про пенсию;

  • с вопросами по уголовным делам;

  • с бракоразводными делами.

В агентстве совсем не занимались этими направлениями и не хотели тратить на это ресурсы: деньги на балансе Директа и время секретаря по телефону. Большая часть показов были по высокочастотному запросу «Юридические услуги», но когда посетитель набирает такой запрос, непонятно, в какой ситуации он находится и какую проблему хочет решить.

Они подключили сервис Callibri, в котором есть Единый Журнал Лидов (ЕЖЛ). Это такая приборная панель маркетолога, сюда попадают абсолютно все конверсии — от заявок до звонков. И про каждое обращение мы знаем, с какой площадки (80% трафика было именно с рекламной сети Яндекса) и по какому запросу пришел клиент.

alt

В ЕЖЛ менеджеры могут помечать разные типы обращений и фильтровать их. На скрине выше это видно в колонке «Статус»: зеленый — это качественный лид от юр.лица, розовый — это спам (когда вас нашли через рекламу, и хотят вам что-то продать), желтый — это «пенсии, разводы и уголовка», то есть те нецелевые обращения, от которых хотелось избавиться. Статус ставят вручную после прослушивания записи звонка/прочтения письма/чата/содержания заявки. Когда доступ к такому журналу есть и у маркетинга, и у отдела продаж — это значительно снимает градус напряжения между отделами.

Маркетологи часто считают, что приводят много лидов, но менеджеры плохо с ними работают и «сливают». Менеджеры говорят, что звонят одни халявщики и спамеры, и толку от отдела маркетинга никакого, одни затраты. Когда есть общий кабинет, где можно увидеть количество и качество лидов, работа обоих отделов становится прозрачной.

Выгружаем данные в Excel, сортируем по статусу и находим закономерности:

  • какие обращения — лиды, а какие — спамеры и «не наш профиль»;

  • часть площадок в РСЯ приносят целевые лиды, а часть — спам;

  • какие запросы набирали пользователи, которые конвертировались в целевые обращения.

На основании этих данных и выводов директолог:

  • повысил ставки по запросам, которые приносят качественных клиентов;

  • отключил площадки в РСЯ, которые приводят спам-обращения;

  • уточнил запросы, расширил семантику по «корпоративным» запросам;

  • увеличил список минус-слов (их стало 19 000).

Результат

До оптимизации доля целевых обращений составляла чуть больше четверти, после оптимизации больше половины обращений — целевые.

alt

Как отслеживать звонки?

Значительная часть конверсий — телефонные звонки. Наши исследования и кейсы показывают: на разных рынках доля звонков среди прочих конверсий составляет от 40% до 80%.

Как определить, с какого канала, запроса, площадки позвонил посетитель? Для этого существует динамический коллтрекинг, он работает следующим образом: представим, что в один момент времени на сайте находятся три посетителя. Каждому из них будет показан свой номер из пула. За счет этого система может сопоставить онлайн-событие (сессию пользователя) и офлайн-событие (звонок). А как мы помним, сессия пользователя содержит в себе много полезных данных.

alt

В 2018 году для многих коллтрекинг — гигиенический минимум. А вот о email-трекинге забывают. Что это за зверь, и зачем он нужен?

Обращения по email: как и зачем отслеживать?

Email-трекинг — это сопоставление письма (включая его содержание) и сессии пользователя. Работает по аналогии с коллтрекингом — разным посетителям показываются подменные адреса (можно подключать адреса клиента с доменом сайта), за счет этого определяется сессия пользователя, который отправил письмо.

alt

Единственный нюанс — почтовых ящиков нужно в два раза больше, чем телефонных номеров. Пользователь тратит на написание письма больше времени, чем на звонок. И зачастую пишет после того, как закрыл сайт. Чтобы правильно сопоставить обращение и сессию, нам надо закреплять за ним подменный адрес на более долгий срок, чем номер телефона.

Так ли это важно? Давайте на примере кейса посмотрим, какая доля обращений приходится на эл.почту.

Кейс 2. В2В: токарные станки.

Автор кейса — наш партнер, агентство «Skill-to-lead» . Рекламодатель — завод по производству токарных станков.

Подключили Яндекс.Директ с другим подрядчиком и остались недовольны результатом:

  1. Очень мало лидов. Отдел продаж не загружен.

  2. Непонятно, откуда идут лиды, и как расходуется бюджет.

Специалисты агентства взялись за перенастройку:

  • проанализировали сайт и написали рекомендации, что поменять. Основная проблема — сложная процедура заказа на сайте, ее надо было упрощать;

  • настроили рекламные кампании;

  • настроили аналитику.

Настройка рекламных кампаний

Работу разделили на пять этапов:

  • Собрали семантику с учетом разного характера запросов: по назначению, по размерам, по вариантам сплавов, по ГОСТам, по функциональным особенностям и приложению сил.

  • Разделили запросы на теплые и горячие (в зависимости от готовности к покупке) и по номенклатуре (общие запросы/строго номенклатурные).

  • Разделили кампании по двум регионам (Москва и Россия).

  • Отразили в объявлениях УТП: большой опыт завода в производстве метизов.

alt

  • Настроили показы только в рабочие дни. Раз клиенты — юридические лица, не стоит показывать рекламу и тратить бюджет в нерабочее время.

Настройка аналитики

Первым делом установили Яндекс.Метрику (как предыдущий подрядчик вел Директ без Метрики — загадка). А затем настроили цели:

  • заказ продукции на сайте;

  • заявка и обратный звонок;

  • звонки (установили коллтрекинг).

У клиента не была отлажена работа в CRM, поэтому решили не настраивать сквозную аналитику «от расходов до прибыли», а остановились на аналитике лидов. Подключили коллтрекинг Callibri и МультиВиджет, который использовали как обратный звонок. Все обращения попадали в ЕЖЛ.

alt

Оптимизация

В первую неделю после запуска рекламных кампаний получили 25 обращений за 20 000 руб. Стоимость одного лида — 800 руб. Когда статистика накопилась, взялись за оптимизацию:

  • выделили конверсионные запросы (с которых были заявки, заказы, звонки, обращения в виджет);

  • повысили ставки на конверсионные запросы;

  • посмотрели, по каким запросам было недостаточно кликов для анализа и плавно повышали на них ставки;

  • добавили новые минус-фразы;

  • перераспределили дневные бюджеты: в кампаниях, которые давали много конверсий, повысили бюджеты, а по кампаниям с низкой конверсией снизили их.

Специалисты агентства постоянно анализировали поведение пользователей на сайте клиента с помощью вебвизора в Яндекс.Метрике и увидели любопытную закономерность: некоторые пользователи копируют email-адрес с сайта. Зачем посетителям сайта писать на email, если есть заявка, чат, обратный звонок?

Оказалось, в В2В отправить заявку на почту — распространенное целевое действие. Многие снабженцы идут в поисковые системы с одной целью — найти адрес отдела продаж и написать на электронную почту, потому что это самый удобный способ:

  • выслать спецификацию,

  • отправить запрос сразу нескольким поставщикам,

  • получить персональное предложение и сравнить цены.

Решение

Самым простым вариантом казалось настроить цель на копирование email-адреса с сайта. Но, как я уже говорила, скопировали адрес — не значит отправили письмо. К тому же в этом случае мы бы не увидели содержание письма, а на почту часто приходят не только заявки от клиентов, но и разного рода предложения, спам. Поэтому установили сервис email-трекинга.

Все письма пришли клиенту, а мы увидели: название рекламной кампании, с которой на сайт перешел пользователь; поисковый запрос; рекламное объявление; содержание письма. Результаты За время работы email-трекинга мы получили 311 целевых писем (всего было 427 писем, 114 из которых были нецелевыми — при анализе кампаний они не учитывались). Это половина всех лидов (311 из 606), и мы бы не увидели их, если бы не подключили сервис.

Посчитанные email-обращения в корне изменили картину по лидам. Почти при том же бюджете после недели работы email-трекинга мы получили уже 41 обращение, то есть в 1,5 раза больше. И выяснилось, что стоимость лида в 1,5 раза ниже! Основываясь на звонках, заявках, заказах в интернет-магазине, а теперь и на присланных письмах, мы оптимизировали кампании.

В итоге:

  • бюджет вырос в 1,5 раза, а лидов стало в три раза больше;

  • каждый лид доставался в 2 раза дешевле.

alt

Выводы

Настраивайте трекинг всех возможных лидов, а не только звонков с контекстной рекламы. А если вы работаете в В2В, сделайте особый акцент на обращения по электронной почте.

На основе данных трекинга постоянно оптимизируйте рекламные кампании. Так вы получите больше лидов за меньший бюджет. Кейс в полном объеме опубликован здесь.

Алгоритм оптимизации кампаний на основе данных трекинга

Часто читатели после знакомства с кейсами говорят: «Это все здорово, но с чего нам стоит начать оптимизацию?». У нас есть пошаговый алгоритм, который подойдет тем, у кого:

  • нет живой CRM-системы, в которой можно связать лиды и и выручку;

  • не хватает объема данных для автоматизированного управления кампаниями, и все приходится делать вручную (до 200 обращений в месяц);

  • есть желание быстро и без программиста настроить аналитику от расходов до лидов.

Как правило, такая картина наблюдается в малом бизнесе. И в этом случае мы работаем с упрощенной картиной (по сравнению с настройкой полноценной сквозной аналитики, которая позволяет посчитать вплоть до ROI) и формулируем три главные задачи маркетолога:

  • повышать количество лидов (обращений);

  • снижать цену за лид. Чем дешевле вы покупаете каждый лид, тем больше лидов вы можете купить в рамках бюджета;

  • повышать качество лидов. Должно быть много горячих клиентов и мало спама.

Все дальнейшие шаги предпринимаются для решениях этих задач.

Шаг 0. Убедитесь, что у вас весь трафик размечен UTM-метками

Нет меток — нет информации о том, какая именно реклама привела посетителей на сайт, какие объявления оказались эффективными, что ищут ваши реальные покупатели/клиенты. С UTM-метками вы можете узнать:

  • площадки, которые приносят мусорный трафик на сайт и скликивают ваш бюджет;

  • какие рекламные кампании удались. Их можно продолжать и масштабировать;

  • какие объявления и баннеры сработали эффективнее;

  • наилучшее и наихудшее соотношение затрат и прибыли от разных рекламных кампаний и конкретных объявлений;

  • какие объявления и ключевые слова привели спамеров, которые одолевают вас звонками. Отключите их!

Шаг 1. Настройте трекинг абсолютно всех обращений

Максимальное количество информации, которое вы можете получить о посетителе, совершившем обращение:

  • источник перехода;

  • адрес сайта, с которого пришел посетитель;

  • название рекламной кампании;

  • конкретное объявление/баннер/ролик, с которого пришел клиент;

  • поисковый запрос, который использовал посетитель;

  • глубина просмотра;

  • регион и город посетителя;

  • все UTM-метки;

  • посадочная страница;

  • браузер;

  • тип использованного для перехода устройства;

  • содержание обращение (запись звонка, содержание чата, текста заявки).

Можете ли вы получить все эти данные и без Callibri? Можете, но у вас возникнет две проблемы:

  • Вам придется подключать и использовать 5-6 разных сервисов и постоянно переключаться между ними в течение дня. Чтобы собрать данные в единую картину, придется собирать разрозненную статистику со всех этих сервисов и объединять в Excel вручную.

alt

  • У вас не будет сквозной идентификации посетителя.

Один и тот же пользователь может позвонить, потом оставить заявку, а потом написать в онлайн-консультант. Значит покупатель был один, а вы посчитаете его как трех разных клиентов. И это добавит значительную погрешность в ваши данные.

А в ЕЖЛ Callibri вы увидите номер обращения (какой раз в вашу компанию обратился этот клиент) и всю историю его коммуникации с вами.

alt

Шаг 2. Сделайте сводную таблицу по каналам

Предположим, вы используете разные каналы привлечения посетителей на сайт:

  • Яндекс.Директ;

  • платный кабинет 2ГИС;

  • таргетированную рекламу ВКонтакте.

Каждой из этих площадок вы платите деньги. Ваша задача выяснить, кто из рекламных каналов молодец и поставляет вам нужное количество лидов хорошего качества по нужной цене. А кто тратит ваши деньги, но ничего не приносит. Или приносит, но слишком дорогие или некачественные обращения.

Выгрузите данные о лидах в Excel и укажите сумму, которая была потрачена на каждый канал за отчетный период. В итоге у вас должна получиться вот такая таблица:

alt

Если бы мы не считали обращения в чат или звонки, картина по лидам изменилась бы. Количество лидов было бы меньше по каждому каналу, а стоимость лида (СРА) — выше. И мы бы сделали неверные выводы об эффективности каналов.

Шаг 3. Определите предел стоимости обращения

На этом этапе вы уже посчитали стоимость обращения с каждого канала. И теперь главное — определиться: обращения по какой цене выгодны, а по какой — нерентабельны?

Это самый важный вопрос. Представьте, что вы продаете товар, с которого зарабатываете 1000 рублей. А привлечение клиента стоит 1500 рублей. И с каждым новым обращением вы становитесь не богаче, а беднее. Как в том анекдоте, где заяц давал сто рублей в обмен на тысячу, прибыль не считал, зато какие обороты!

Как определить предел стоимости обращения?

Покажу на примере: есть компания SMART-FOOD, которая доставляет правильное питание. Для начала посчитаем ее LTV, то есть средний объем выручки с одного покупателя за весь его жизненный цикл. Средний чек (средняя выручка с 1 заказа) — 1700 рублей. Жизненный цикл клиента (количество дней, которое покупатель в среднем заказывает питание) — 14 дней.

Значит, LTV = 1700*14= 23 800 рублей. Это оборот, который компания в среднем получает с одного покупателя. Теперь нужно посчитать, сколько из прибыли она готова заплатить за привлечение клиента, учитывая маржинальность.

Предположим, максимальная сумма, которую можно заплатить за привлечение клиента, — 1000 рублей. Как только мы определили этот порог, начинаем раскрашивать каналы в таблице.

Красным цветом обозначаем каналы, в которых стоимость привлечения лида была больше 1000 рублей. Зеленым — менее 1000 рублей, то есть приемлемая для нас цена.

alt

Так мы выясняем, с какими каналами есть проблемы.

Где взять данные по среднему чеку и жизненному циклу покупателя?

В идеале у вас должна быть CRM система, которая собирает все данные и позволяет строить такие отчеты за пару кликов. Если CRM у вас еще нет, попробуйте выгрузить эти данные из 1С. На худой конец, просто вносите в Excel средний чек и «срок жизни» (сколько раз человек купил у вас) каждого клиента. Через полгода-год вы соберете нужные данные.

Шаг 4. Разбираемся с красными каналами

Мы должны ответить себе на вопрос: можем ли мы перенастроить «красный» канал?

  • Да — перенастраиваем;

  • Нет — отключаем.

Есть каналы, которые сложно перенастроить. Например, платный кабинет в 2ГИС. Стоимость определяется прайсом, и нет никаких гибких настроек, поменяв которые мы можем получить другой результат. Такие каналы мы просто отключаем, если они оказались в «красной» зоне.

С Яндекс.Директ совсем другая история, это очень гибкий канал и перенастроить его можно тысячей способов:

  • поменять запросы;

  • добавить минус-слова;

  • поменять объявления;

  • использовать все возможные дополнения;

  • поменять ставки;

  • настроить время показов;

  • сделать корректировку ставок по геолокации/времени/полу/устройству;

  • избавиться от площадок в рекламной сети, которые приносят мусорный трафик.

Чтобы понять, что именно нужно изменить, необходимо разложить разложить канал «Яндекс.Директ» на конкретные кампании. Вернемся к примеру про SMART-FOOD. Внутри канала Яндекс.Директ есть 4 кампании. И стоимость лида по кампаниям может значительно различаться.

alt

По кампании «Бренд поиск» хорошие показатели, лид стоит всего 69,8 рублей (что не удивительно, брендовый трафик почти всегда самый дешевый). А по кампании «Здоровое питание поиск» у лид самый дорогой — 777 рублей.

alt

После того, как мы нашли «проблемную» кампанию, нам нужно понять, как ее оптимизировать. В этом помогут дополнительные столбцы:

  1. Число кликов. Этот столбец необходим, чтобы понять, достаточно ли статистики у нас накоплено. Так бывает, что кампания принесла ноль лидов не потому, что конверсия низкая, а просто потому, что было мало показов и мало кликов. И в первую очередь надо понять, как увеличить число показов, чтобы накопить достаточное количество данных для статистики.

  2. CTR. Этот показатель отражает, сколько процентов людей, видевших объявления, кликнули по ним. Иначе говоря, он показывает, насколько привлекательны объявления. Если CTR низкий, нужно переписать объявления и сделать их привлекательнее с помощью расширений (быстрые ссылки, уточнения, изображения, визитка).

  3. Конверсия. По этому показателю мы понимаем, насколько посадочная страница релевантна запросам и объявлению. И насколько офер кажется привлекательным и выгодным для пользователя.

Если мы посмотрим на кампанию «Здоровое питание поиск», то увидим, что кликов достаточно, CTR высокий даже для поиска, конверсия тоже выше среднего. В чем проблема? Похоже, мы выкупаем аудиторию слишком дорого на данный момент, и надо снизить ставки. Да, при этом уменьшается охват, и мы будем получать меньше кликов и лидов. Но тут надо вернуться на шаг 3 и посчитать, рентабельно ли платить по 777 рублей за переход. Если рентабельно — оставляем все как есть, нерентабельно — снижаем ставки по этой кампании.

Шаг 5. Ждем еще месяц и смотрим, стало ли лучше

Не стало — возвращаемся на Шаг 4. Наша задача — вносить изменения до тех пор, пока цена за лид не начнет снижаться.

А что делать с «зелеными» кампаниями? Их нужно масштабировать:

  • аккуратно расширять семантическое ядро;

  • увеличивать ставки, уходить на более заметные позиции;

  • повышать ставки в те часы, когда конверсии максимальны.

Очень важно вносить изменения последовательно (а не все сразу), вести дневник изменений (чтобы можно было поднять историю) и продолжать отслеживать динамику показателей. Иначе хорошие кампании быстро могут стать плохими, а вы так и не поймете, почему это произошло.

Как случайно не отключить «хорошие» кампании

При отсечении «красных» кампаний нужно придерживаться определенных правил:

  1. Смотрите общую конверсию канала. Для этого добавьте в таблицу столбец по конверсии (в процентах) и цене за клик. Если цена за лид неприемлемо высокая, но конверсия при этом хорошая, значит, вы попали в аудиторию, но покупаете ее по слишком высокой цене. Нужно не отключать канал, а найти способ снизить цену за клик.

  2. Учитывайте сезонность. Если вы видите резкое падение эффективности по каналу, который себя зарекомендовал, подумайте — точно ли падение связано с каналом, а не с сезонными переменами?

  3. Учитывайте, идет трафик на одну или разные посадочные? На конечную эффективность всегда влияют два звена — трафик и посадочная страница. Если вы видите, что у канала плохие показатели, в первую очередь посмотрите на страницу, на которую ведут объявления. Может быть, все дело в ней?

  4. Помните про атрибуцию конверсии. Атрибуция конверсии — это правило или набор правил, которые определяют, какому источнику в цепочке засчитать конверсию.

alt

Во многих сферах посетители принимают решения о покупке не после первого визита на сайт. Посетитель может увидеть баннер, перейти на сайт, но не совершить покупку. Потом посетитель находит вас в контекстной рекламе, снова переходит на сайт и снова уходит подумать. И только с третьего раза набирает ваше название в поисковой системе, кликает по органической выдаче и оставляет заявку на сайте. В этом случае нужно учитывать все каналы, которые были в конверсионной цепочке, ведь они тоже внесли свой вклад.

Если среди каналов продвижения у вас появился кандидат на отключение, смените в Яндекс.Метрике модель атрибуции на «первый переход» и посмотрите, перестроился ли график.

alt

Резюме

Общий алгоритм один и тот же:

Шаг 0: Размечаем весь трафик

Шаг 1: Считаем все целевые действия

Шаг 2: Строим единую таблицу с конверсией по каналам

Шаг 3: Раскрашиваем каналы зеленым или красным

Шаг 4: Перенастраиваем кампании

Шаг 5. Собираем статистику, смотрим стало ли лучше

Шаг 6: Проходим цикл сначала

И так до бесконечности :)

Задача минимум — отсечь то, что бюджет тратит, а доход не приносит.

Задача максимум — масштабировать то, что работает хорошо.