Повышение конверсии *

Как решать проблемы в рекламе, когда лидов мало, заявки дорогие, бюджет сливается и доля рекламных расходов растет?  Умение работать с автоcтратегиями Яндекса -  главный тренд в рекламе 2024 г.  

ИИ захватывает все больше власти в рекламе и оставляет все меньше рычагов управления для человека. Поэтому так важно уметь правильно пользоваться теми возможностями, которые у нас есть. 

Когда автостратегии только появились, все было просто: добавляешь конверсию, выставляешь за нее оплату и все работает. Но теперь применение автостратегий стало массовым и работать с этим типом настроек стало гораздо сложнее. 

Автоматизированные кампании нужно обучать, скармливать им много данных. Бывают противоречивые ситуации, когда конверсий мало, и если поставить оплату за конверсию, то РК не обучатся и трафик сойдет на нет. А если убрать оплату за конверсии – сольется рекламный бюджет, можно остаться совсем без конверсий. 

Еще в 2023 г. стала актуальной проблема фродовых заявок. Можно сказать, они превратились в ахиллесову пяту автостратегий. Многие рекламодатели уже слили свои бюджеты, заплатив за фейковые заявки. 

Мы постоянно придумываем новые методологии и лайфхаки в работе с автостартегиями Яндекса. Для этой статьи отобрали самые эффективные и актуальные для 2024 г.  Рассказываем в кейсах, как обучать автоматику, экспериментировать с микроконверсиями, бороться с фейковыми заявками и воспитывать самые умные кампании Яндекса. Формат: «проблема-решение-результат».  

Кейс по контекстной рекламе для собственников бизнеса, руководителей по маркетингу и интернет-маркетологов. 

Делимся методикой оптимизации рекламы для высокосезонных тематик, которая может подойти для разных видов бизнеса.

Есть три вида сезонности - от жесткой до умеренной. Расскажем про бизнес, который подвержен самой тяжелой форме - жесткой, да еще и с зависимостью от календарных событий. 

Интернет-магазин воздушных шаров работал в убыток, загрузка по заказам была 33%, ДРР — 55%. Проблема сезонности не решалась. Стояла задача: выйти на окупаемость и на 50% загрузить магазин воздушных шаров заказами.

Разработали стратегию сезонности — методику оптимизации рекламы для высокосезонных тематик. Это пошаговые запуски  рекламных кампаний, в зависимости от поведения потребителей. Снизили ДРР до 33%, загрузили магазин заказами на 50-100%. 

А потом случилось непредвиденное - 14 февраля вместо воздушных шаров посыпались заказы на цветы. Доработали фид Товарной кампании — восстановили работу алгоритмов и выполнили план по заказам

Телеграм сделал свой кошелек для криптовалют. Продвинуть его решили с помощью розыгрыша (любимый способ Дурова, он так все свои проекты делал). Я, как геймификатор, взялся посчитать и разобраться — сколько для него это стоило, какая была механика у акции и какие по пути были допущены ошибки.

• 17 000 "победителей";
• 170 000$ пополнений;
• 35 000 подписок на канал.

Расследование: как они это сделали, что интересного под капотом и почему нужно брать такой пример на карандаш.

Мы живем в удивительную эпоху перемен, где планомерное и линейное развитие 2010-х годов сменилось тектоническими сдвигами в самой парадигме интернет-маркетинга буквально за последние 2 года.

Мы собрали наиболее значимые, на наш взгляд, тренды 2023 года и попытались построить прогнозы на 2024 год. Получилось длинно, но мы сокращали, как могли. Будем благодарны за комментарии с вашими списками ключевых трендов и объяснением, почему вы выбрали именно их. Лайки и репосты, как всегда, приветствуются!

Еще недавно в заголовках мировых СМИ и профильных изданий по маркетингу регулярно фигурировало поколение Z. Но сейчас на сцену выходят новые игроки – альфа-дети. Да, они еще слишком малы, и окончательное решение о покупке принимают взрослые, но у поколения будущего есть несколько особенностей, которые выделяют его из общей массы. Сегодня мы поговорим, как привлечь внимание альф и заинтересовать их своим продуктом. Разумеется, не забывая о нормах законодательства в вопросах «Защиты несовершеннолетних от злоупотреблений их доверием и недостатком опыта в рекламе» (ст. 6 ФЗ «О рекламе»).

Кейс для собственников бизнеса, руководителей по маркетингу и интернет-маркетологов.

Реклама школьной мебели работала в минус – доля рекламных расходов доходила до 71%.  В предложении клиента не было уникальности. Вся мебель строго стандартизирована по ГОСТу, не отличается дизайном, материалами и другими преимуществами. У всех одни и те же цены, условия и сроки доставки. Как выделиться без УТП? 

Единственное верное решение в такой ситуации – опережать конкурентов в первом контакте с покупателем. Если мебель у всех одинаковая, то ее купят у самого первого продавца.

 Чтобы опередить всех в борьбе за покупателя, идеально подходит биддер – внешний сервис автоматического управления ставками в Я.Директе – К50. Он выигрывает все аукционы и уводит покупателей из под носа конкурентов, которые используют неповоротливый ИИ самого Яндекса – Мастер Кампаний и другие умные кампании и автостратегии.

Запустили биддер и увеличили заказы в 5 раз, а ДРР снизили с 71% до 5%. “Умный” Мастер Кампаний ожидаемо проиграл незатейливому вручную настраиваемому биддеру. Подойдет ли такая стратегия вам? Читайте в кейсе.

Привет! Кейс для собственников бизнеса, руководителей по маркетингу и интернет-маркетологов.

В этом кейсе застройщика ЖК расскажем как маркетинговый подход к контекстной рекламе позволяет выжать из небольшого регионального рынка максимум лидов. Даже при всех сложностях проекта. 

Никто не хотел покупать квартиры на этапе котлована, у неизвестного застройщика и на окраине города. Настроили коллтрекинг, послушали покупателей и поняли, что проблема в доверии и локации. 

Превратили неудачную локацию в преимущество. Правильно описали все особенности проекта. Доверия добились при помощи фактов: отчеты со стройки, новости. Подстегнули решимость покупателей маркетинговыми акциями и ипотечными программами. 

Сделали эффективный квиз и после всех корректировок увеличили конверсию сайта в 2,5 раза. 3 месяца экспериментировали с автоматическим Мастером кампаний и увеличили обращения в 4 раза. Масштабировались с полу-ручным Мастером кампаний и за полгода увеличили лиды в 9 раз

Поделюсь опытом продажи брендированных товаров на #amazon, скажу сразу - первый блин комом.

И так, несколько месяцев назад было решено предложить товары широкого потребления пользователям cleantalk.org (поставщик вспомогательного программного обеспечения для веб-сайтов), соответственно под маркой CleanTalk.

Кейс для маркетологов, собственников бизнеса и специалистов по контекстной рекламе.

Как добывать клиентов из контекстной рекламы в перегретой тематике, где стоимость клика 500 рублей, а ваша экономика требует лиды не дороже 1500? Расскажем, как привлекать заявки в таком кровавом океане, не завышая ставки до небес.

У компании по строительству заборов половина бригад простаивала без работы. Реклама в лоб по дорогим “заборным” ключам сливала бюджет. Автостратегии в директе успеха не имели. 

Пришлось использовать давно устаревшие практики работы с контекстной рекламой – лить дешевый трафик из РСЯ и платить за клики. На удивление, это сработало. В кейсе разбираем, почему такая «сливная» стратегия имела успех, и в каких еще тематиках ее можно применить. 

Снизили стоимость привлечения оптовых заказов вдвое, убрав с сайта корзину. Нашли в рекламе идеальное сочетание из 8 микроконверсий и масштабировали оптовые продажи подшипников в 3 раза. Запустили товарные кампании с оптимизацией по email и привлекли 100+ заявок от крупных заказчиков.  

Этот кейс посвящен сложной нише — оптовым продажам подшипников. Будет полезен собственникам, руководителям по маркетингу и интернет-маркетологам.

В рекламе для оптовиков, всегда встает вопрос: как привлекать только В2В аудиторию и исключать розничных покупателей? Оптовые и розничные пользователи используют в поисковиках одни и те же ключевые запросы. И только немногие прибавляют к ним слова, типа: «оптом», «опт», «поставщик» или «купить оптом». Частотность таких запросов крайне мала, поэтому сегментации семантики не достаточно для отсеивания розничных покупателей. Нужно обучать алгоритмы Яндекс Директа приводить целевую аудиторию при помощи детально настроенной аналитики. 

Сегодня хочу рассказать вам про ошибку «поверхностных» выводов - последнее время я ее встречаю и у аналитиков, и у предпринимателей, и вообще у всех. В статье приведены 5 конкретных примеров, которые показывают, как неправильная аналитика приводит к миллионным убыткам - на примере CR, LTV и других метрик.

Обязательно прочитайте статью и проверьте - не совершаете ли вы эти ошибки!

5 лет продвигали сайт «Своя земля» – снизили стоимость лида с 18К до 4К и нарастили объем в 18 раз. Потом пришел конкурент, сделал лендинг и за месяц снизил цену лида в 10 раз. А когда сравнили результаты через 4 месяца то увидели: с лендинга на 30% больше лидов, но в 15 раз меньше продаж. Расскажем, почему дешевые лиды с лендинга оказались не эффективны.

В сфере контекстной рекламы один из самых популярных вопросов — что лучше: лендинг или сайт?  Для каких видов бизнеса лендинг будет эффективнее сайта? А когда вести рекламу на сайт оказывается выгоднее? Отвечаем на этот вопрос примером из загородной недвижимости. 

Наш клиент — девелоперская компания «Своя земля» — за 15 лет продала в Подмосковье 18 000 участков без подряда и коммуникаций. Сейчас в работе находятся 16 поселков от дачных до ИЖС. 

В 2018 г. клиент пришел к нам с проблемой: очень дорогие лиды, доходящие до 18 740 р., и отсутствие продаж с контекстной рекламы за последние несколько месяцев. Поставил нам задачи: наращивать лиды, понизить и удерживать их стоимость.

Всем привет! Меня зовут Сережа Казарян из команды CX-аналитики AI-центра Тинькофф. Мы используем ML-инструменты, чтобы кластеризовывать обращения клиентов, анализировать нотификации и ошибки, с которыми сталкиваются пользователи. Мы переводим их в понятные actionable-инсайты для бизнеса. Каждый день работаем над тем, чтобы клиенту стало приятнее и лучше.

Но как же измерить, что клиенту стало лучше? Один из очевидных ответов — замерить retention клиента. Но есть нюанс: созревание этой метрики может достигать нескольких месяцев или даже лет. Менее очевидный вариант — замерять лояльность клиента. Но определить, кто такой лояльный клиент, и научиться различать степень его лояльности — отдельная наука, которая может занять много времени и требовать итеративной поддержки.

Помогает концепция ага-момента. В интернете мало статей на эту тему, а еще меньше — с графиками и подсказками по практической реализации. Поэтому поделюсь своим пониманием этой концепции и расскажу, как мы находили метрику ага-момента в Тинькофф. Это был командный проект, и спасибо моим классным коллегам, что у нас все получилось. Ну а теперь — поехали!

Привет! Это Тёма Логинов, шеф агентства контент-маркетинга. К нам часто приходят b2b-компании со сложным продуктом, которые хотят развивать свои блоги и публиковать статьи. Сегодня мы разберёмся, могут ли статьи вообще продавать и что влияет на привлечение лидов.

Кейс федеральной транспортной компании «Аврора» подходит для всех ниш, где лидов мало и они дорогие. Может быть полезен для маркетологов, собственников и специалистов по контекстной рекламе.

Продажи транспортной компании не росли. Накопили конверсии за счет ручных настроек рекламы и обучили по ним автостратегии Яндекса. 

Кто привел больше лидов заказчику и по меньшей цене ― ИИ или человек? 

ИИ учитывает такие параметры потенциальной аудитории, которые не может предусмотреть специалист по рекламе. Но чтобы автоматика показала все, на что способна, нужно собрать достаточно данных и правильно обучить алгоритмы Яндекса. 

Расскажем о том, как:

1. Собрали максимум информации о бизнесе клиента, использовали ее в рекламе и на сайте

2. Запустили рекламные кампании на ручном управлении, но продажи не выросли

3. Изменили подход: накопили конверсии и обучили по ним автостратегии Яндекса 

4. Использовали закономерности поведения потребителей, которые подсказал искусственный интеллект

5. Привели в 8 раз больше заявок и снизили их цену в 2 раза

Как мы это делали и кто в итоге победил ― ИИ или человек? Читайте в кейсе.

Кейс, как без манипуляций с рекламой удалось увеличить заказы лестниц на 50%. Незначительные доработки сайта повысили его конверсию в 2 раза. СМС-верификация помогла не платить «Яндексу» за нецелевые лиды и мотивировать алгоритмы «Директа» приводить на сайт только живых настоящих клиентов. А не ботов и фрод, которые впустую тратят рекламный бюджет

Однажды Джон Ванамейкер всего лишь предложением описал, пожалуй, одну из самых волнующих проблем для каждого маркетолога:

«Я точно знаю, что половина моего рекламного бюджета расходуется впустую, вот только не знаю, какая именно».

Когда вкладываешь во что-либо средства, естественно, в результате хочешь получить максимальную пользу и выгоду. В этом случае крайне важно правильно подходить к анализу данных, чтобы не упустить потенциальные возможности и получить наибольший эффект от реализуемых стратегий продвижения. Но все далеко не так просто, поэтому лучше всего обратиться к профессионалам, в агентство B2B маркетинга, которые помогут добиться наибольших результатов. Иначе рискуете принять решение, которого приведет к тому, что бизнес просто недополучит деньги.

Я и мои коллеги в агентстве стабильно приводили производителю трубопроводной запорной арматуры лиды по 600–800 р. Клиента всё устраивало. Внезапно стоимость увеличилась до 2500 р. «Немыслимо» —подумали мы. «Невозможно» — ответил клиент. Делать нечего: стали разбираться, почему так произошло, и как это быстро исправить. Вот что из этого вышло…

Как понять, будет ли прибыльным продукт, который ты хочешь запустить? Стоит ли вообще брать фичу в разработку? Как заранее предсказать эффект от неё? Такие вопросы часто встают перед менеджерами продукта и продуктовыми аналитиками. А особенно остро они звучат, когда вы разрабатываете фичу с нуля и у вас крайне мало данных, на которые можно опереться.

Привет! Меня зовут Андрей Максимов. Я руковожу группой продуктовых аналитиков в СберМаркете. Моя команда отвечает за опыт пользователей в офлайне и мы сталкиваемся с вопросами, заданными выше, если не каждый день, то уж каждую неделю точно.

Универсального ответа на них не существует, но я попробую дать наиболее исчерпывающий — тот, который основан на Unit-экономике. Именно такой подход мы выстроили внутри своей команды, им я и хочу поделиться в этой статье. Ещё дам удобный шаблон для расчёта экномики продукта и объясню, как им пользоваться.

Дисклеймер: цифры, которые я привожу ниже, конечно же, изменены (NDA никто не отменял), но на ход рассуждений это не повлияет.

Рекламная кампания хорошо работала несколько месяцев и вдруг "сломалась"? Лидов стало меньше или они пропали совсем. Возможно, количество заявок изменилось не сильно, но они стали дороже и рекламного бюджета уже не хватает. К сожалению, сегодня такая проблема — не редкость. Многие специалисты по контексту жалуются на нестабильность Яндекс Директа.