Клиент

Одесская служба доставки пиццы.

Наша задача

Повышение конверсии в существующей рекламной кампании, а также комплексное увеличение количества продаж через интернет.

Преамбула

В конце 2014 года к нам обратилась одесская пиццерия с собственной службой доставки. Нужно было оптимизировать существующую контекстную рекламную кампанию. Ключевыми задачами стали:

  • повышение коэффициента конверсии,
  • увеличения количества продаж через интернет.

Ранее клиент вёл РК самостоятельно.

Бизнес клиента и сайт

Пиццерия до начала наших работ уже была популярна среди жителей Одессы и сделала себе доброе имя. Когда пользователь хотел заказать пиццу в интернете, он попадал на удобный сайт с красочными фотографиями пиццы, один взгляд на которые пробуждал у специалистов Авеб зверский аппетит. Даже самые разборчивые клиенты без сомнений заказывали пиццу в интернете, ведь в их распоряжении на сайте была экранная лупа, чтобы детально рассмотреть качество и состав каждого продукта.

Конструктор пиццы онлайн

Для удобства пользователей также были созданы приложения под Андроид и айОС. На сайте регулярно размещались скидки, промокоды и акции.

Акции и скидки на сайте

Кроме того, на сайте посетитель может самостоятельно «приготовить пиццу» по собственному рецепту, используя «Конструктор пиццы», а затем и сохранить полученный кулинарный шедевр для грядущих поколений:

Конструктор пиццы

В этом смысле, сайт клиента выгодно отличался от сайтов большинства конкурентов в его регионе.

Чтобы убедиться, что у вас в кампании все хорошо, читайте: Топ-30 ошибок контекстной рекламы

Анализ интернет-маркетинга клиента на момент начала работ

На предварительном этапе мы проанализировали качество настройки аккаунта Гугл Эдвордс и обстановку отслеживания в Гугл Аналитиксе. Несмотря на то, что кампанию настраивал не специалист по рекламе (сам клиент), реклама была настроена на должном уровне. Однако, оценив объем работ по перенастройке, мы приняли решение создать новую кампанию в том виде и с той структурой, которые позволили бы получить максимальную отдачу в виде конверсий.

В Гугл Аналитиксе до начала наших работ были проведены лишь базовые настройки. Не были настроены ни отслеживание инсталляций приложений, ни отслеживание конверсий по ним. Также не фиксировались звонки в разрезе эффективности по отдельным рекламным кампаниям.

Исходные данные

Сайт и качество предложения — 10 из 10

РК — 5 из 10

Настройки отслеживания — 2 из 10

Кейс пиццерия

Перечень работ

Читайте наши кейсы: увеличение Life Time Value для службы доставки пиццы, повышение продаж в интернет-магазине японской еды
  • Перенастройка существующей РК «под себя» с учетом уже имеющихся наработок в данной нише.
  • Настройка подробной аналитики для сайта и мобильных приложений с целью дальнейшего её применения для оптимизации РК.

1. Перенастройка кампании

На этапе настройки РК мы разбили все имеющиеся запросы, в том числе и полученные из старого аккаунта клиента, на отдельные группы, которые затем объединили в две поисковые кампании (с брендовыми и общими запросами).

Группы РК

Новое веяние в контексте: динамические поисковые объявления

На следующем шаге мы настроили кампанию ремаркетинга, в которой детально проработали имеющиеся аудитории пользователей. Каждой из таких аудиторий, в зависимости от того, какую страницу они просматривали и чем интересовались, показывались разные баннеры с акционными предложениями.

2. Настройка аналитики

2.1. Настройка целей в Гугл Аналитикс:

Мы настроили цели

Большая часть из них импортировалась из стороннего сервиса кол-трекинга. Также в списке есть цель на оформление заказа посредством корзины. Приоритетным направлением для клиента было экспресс улучшение кампании для получения быстрого результата в увеличении продаж и рост ROI.

В ближайших планах у нас настройка подробных целей и внедрение электронной коммерции.

Поскольку ранее у клиента не было подобного рода целей, сравнивать эффективность наших работ на каждом последующем этапе можно только с работой, которую мы сами и проделали. В качестве главного критерия эффективности мы взяли общее число продаж, которое нам сообщал клиент на основании данных из CRM.

2.2. Создание нового ресурса в аккаунте Гугл Аналитикса для отслеживания инсталляций приложений и поведения пользователей в них.

Обычно для решения подобных задач мы испоьзуем SDK и иже с ним. Однако, как выяснилось в процессе работы, приложение клиента не было нативным для Java. Оно создавалось, используя функционал CRM Битрикс. С одной стороны, это оказалось несколько неожиданным для нас. С другой — позволило реализовать отслеживание поведения пользователей в мобильных приложениях стандартными способами, используемыми для сайтов. Указанные приложения, хотя и устанавливались через АпСтор и Гугл Плей, представляли собой куски стандартного html-кода. Таким образом, никаких проблем с отслеживанием поведения пользователей в приложении и отслеживании конверсий по ним — не возникло.

Вопрос отслеживания инсталляций приложений решался отдельно для Эдвордс, отдельно для Аналитикс:

2.2.1. В интерфейсе Гугл Эдвордс есть возможность настроить цель на установку приложения:

Настроить цель на установку приложения

2.2.2. В Гугл Аналитикс для учета инсталляций не только через канал контекстной рекламы, но и через все остальные каналы, мы использовали отчет «Аудитория — Поведение — Новые и Вернувшиеся» в ресурсе, созданном для мобильных приложений. В этом случае, очевидно, новые пользователи попадали в приложение только после его установки:

Гугл Аналитикс для проекта

2.2.3. Мы подключили систему динамического кол-трекинга, которая позволила проводить анализ эффективности РК в разрезе отдельных групп объявлений и даже ключевых слов.

Подводим итоги

Как было сказано выше, сравнивать показатели в Гугл Аналитикс мы могли только с собой.

На скриншоте ниже показана статистика по всем звонкам (на каждый звонок «вешается» какое-то событие). Здесь и отвеченные, и пропущенные, и повторные.

Статистика по всем звонкам

Подробные сведения по структурным единицам РК, по которым были получены звонки, позволили оптимизировать ставки по ним.

На следующем скриншоте приведена диаграмма роста объема продаж интернет-магазина.

За 100% принят декабрь — последний месяц, когда клиент вел РК самостоятельно (на скриншоте показан также ноябрь — для большей информативности). В конце декабря мы приступили к настройке, а в начале января «выкатили» новую РК.

Диаграмма роста объема продаж интернет-магазина.

За четыре месяца наших работ общий объем продаж увеличился почти на 40%. И если в первый месяц прирост был весьма скромным и сомнительным (учитывая, что РК мы запустили не в начале месяца), а во второй вообще продажи даже несколько упали (были определенные сложности, плюс это более короткий месяц), то уже начиная с марта наблюдался стабильный рост объемов продаж.

На скриншоте показана динамика изменения количества кликов в РК на протяжении периода наших работ.

Динамика изменения количества кликов

Поскольку с самого первого месяца РК была рентабельной, мы попытались масштабировать ее, плюс подключить новые источники трафика. В результате, количество кликов с конверсиями выросло почти в два раза:

Количество кликов с конверсиями выросло в 2 раза

При этом, что логично, коэффициент конверсии снизился — за увеличение количества конверсий необходимо платить ухудшением других показателей:

Коэффициент конверсии снизился

В контекстную рекламу клиент вложил 43 тысячи гривен. За этот период через канал контекстной рекламы было получено:

  • 2773 онлайн-заказа со средним коэффициентом конверсии 22,64%,
  • примерно 1200 звонков (взято по пропорции согласно имеющимся в нашем распоряжении данным за последние месяцы, когда работал кол-трекинг).

С учетом отказов, доход от контекста составил порядка 400 тыс. грн.

ROAS (Return On Advertising Spending) составил: (400-43)/43 = 620% (по доходу)

Резюме

За 4 месяца нашей работы:

  • общее количество продаж выросло на 37%
  • ROAS (Return On Advertising Spending) по каналу контекстной рекламы — 620%
  • стоимость конверсии (онлайн + звонок) — 9 грн 25 коп
  • коэффициент конверсии посетителей сайта в заказы по каналу контекстной рекламы — 22,64%
  • коэффициент конверсии посетителей сайта в звонки по каналу контекстной рекламы — 9,14%

Вот почему нам удалось достигнуть отличных результатов:

  • Клиент нам доверяет
  • Клиент внедряет все правки по сайту, о которых мы просим
  • Качественный и удобный сайт
  • Наш опыт в ведении подобных проектов

Ключевым фактором успеха мы считаем вовлеченность клиента. Без открытости и желания продуктивно работать с его стороны подобных результатов мы просто не добились бы. Нашим вкладом в совместное дело стал внушительный опыт, наши знания, честность и ответственность в работе.

Отзыв клиента о нашей работе

Раньше наша кампания сама занималась продвижением в Adwords.

Нам казалось, что там нет никаких секретов — все легко и понятно. Но при относительно немаленьком бюджете мы не видели ощутимого результата. Было принято решение обратиться к профессионалам, и, если не будет четкого результата, тогда вовсе отказаться от такого типа рекламы в Google.

Обратились в компанию Aweb. Буквально через несколько месяцев количество заказов через сайт возросло в два раза.

Спасибо. Мы очень довольны.

Участники проекта

  • Клиент: Захарян Артур
  • PPC-специалист: Вероника Яцук
  • Аккаунт-менеджер: Виталий Осадчук
  • Руководитель отдела PPC: Ярослав Беличенко