Кейс R-broker: 500+ заявок в первый месяц по 295 рублей: как с помощью аналитики ЦА и конкурентов запустить эффективные рекламные кампании по продаже техники в Яндекс.Директ.

Как провести качественную аналитику ЦА и конкурентов и обеспечить 500+ заявок в первый месяц работы в Яндекс.Директ. Разбираем на кейсе.

Разбираем на реальном кейсе, как качественная аналитика конкурентов и целевой аудитории влияет на эффективность рекламных кампаний и помогает привлечь больше клиентов.

Интернет-магазин по продаже техники Apple, Sony, Dyson и других брендов обратился с задачей разработки и запуска рекламных кампаний в Яндекс.Директ. До этого компания рекламировалась только в 2ГИС, активно занималась SMM и запускала рекламу в социальных сетях, но контекстную рекламу не использовала.

Когда я взялся за это дело, то ожидал, что будет непросто, но то, что нас ожидало, превзошло все ожидания. Оказалось, что доступ к статистике по уже проданным товарам онлайн и офлайн отсутствовал. К сайту не были подключены аналитические системы, CRM-связка отсутствовала, и даже небольшой процент трафика с карт не отслеживался. Мы не могли понять, откуда клиенты приходили в физическую точку продаж.

Я решал такие задачки пачками, но здесь нас ждала полная засада. Неимоверный напряг заставил наш месячный запас кофе улететь за неделю. Однако, к исходу седьмого дня, несмотря на все сложности, дело было сделано. Мы проанализировали продукт, конкурентов, и целевую аудиторию, что позволило выстроить стратегию кампаний в Яндекс.Директ.

На первом этапе мы ознакомились с товарной матрицей клиента и составили семантическое ядро рекламных кампаний. С помощью Яндекс.Вордстат определили частоту запросов и просчитали три варианта стратегий: низкие, средние и высокие охваты в зависимости от бюджета. Чтобы не слить деньги клиента на непроверенные гипотезы и сократить риски, решили стартовать с низких охватов.

Подготовку к запуску начали с аналитики. В первую очередь исследовали конкурентов, которые рекламируются по нашим целевым запросам в Яндекс.Директ.

Чтобы понять, заинтересуется ли аудитория нашей услугой или товаром, изучили стоимость похожих позиций на рынке. Информацию собирали руками, забивая запросы в Яндекс и проходясь по выдаче на первой странице. Всего проработали около двадцати позиций.

Увидели, что большая часть конкурентов продают такие же товары дороже. А те, у которых цены ниже, не могут гарантировать оригинальность или новизну техники. Это значит, что в объявлениях у нас есть возможность конкурировать и по цене, и по качеству техники.

Если бы таких ярких преимуществ не было, нашей задачей стал бы поиск аргументов для оправдания цены: сервис, дополнительные услуги, другие важные для покупателей параметры.

Помимо стоимости, в объявлении играет роль и УТП. Поэтому мы собрали и изучили предложения конкурентов.

Обратили внимание на то, что в объявлениях конкурентов не было упора на целевую аудиторию: по большей части в заголовках использовались технические характеристики устройств.

Значит мы можем усилить объявления: апеллировать к боли/потребности клиента, с которой он обычно приходит к покупке товара или услуги.

Изучение отзывов помогает понять, что важно покупателям. На какие моменты с точки зрения качества техники, сервиса, процесса оформления товара клиенты обращают внимание. Полезным источником информации служит негативная обратная связь — так можно понять, где недорабатывают другие игроки.

Отзывы собирали в Яндексе по доменам конкурентов.

Например:

Re-store

Рейтинг от 2,5 до 4,5. Отзывов мало.

Изучили отзывы, сформировали список самых частых проблем, которые указывали клиенты, и пришли к выводу, что, например, покупателям техники Apple больше важен сервис, удобство и расположение места, чем цена.

В результате после анализа конкурентов у нас появились следующие полезные данные:

На стороне клиента всегда есть люди, который напрямую взаимодействуют с покупателями: работники магазина, операторы колл-центра, менеджеры, обрабатывающие заявки с сайта. В нашем случае это были продавцы офлайн магазина. Для формирования портрета аудитории мы провели опрос персонала и выяснили, какие группы товаров больше интересуют конкретных покупателей.

Так мы проработали всю матрицу клиента. Благодаря этому сложилось понимание, у каких групп ЦА востребована та или иная техника.

На основе товарной матрицы и брифа с заказчиком сгруппировали позиции по аудиториям и сформировали гипотезы о клиентском сегменте для каждой из этих групп. Ранее мы выяснили, что в заголовках объявлений конкуренты используют только характеристики товаров, которые покупателям и так известны. Мы же решили сделать упор на портрет целевой аудитории.

Во втором заголовке для всех групп ЦА сфокусировались на оригинальности товаров, так как для покупателей этот фактор критичен.

Приступили к проверке гипотез с помощью А/Б тестирования. В каждой группе запустили объявление, адаптированное под ЦА, и базовое, с обычными УТП магазина про Traid-in и рассрочку. Объявления, которые учитывали специфику клиентов, показали CTR выше.

Первые результаты и корректировки рекламных кампаний

После двух недель проанализировали результаты кампаний. Изучили отчеты метрики и статистику продаж и удостоверились, что гипотезы отрабатывают хорошо. Решили расширить рекламные возможности клиента, использовав следующие инструменты:

В итоге мы получили новые источник трафика — Яндекс.Директ и Яндекс.Карты, которые суммарно приносят в 2,5 раза больше заявок, чем 2gis. В Яндекс.Директе цена лида выше, чем в Картах, так как там менее прогретая аудитория и больше конкурентов, которые рекламируются в той же нише. Но для первого месяца работы это хороший результат.

Приходите к нам. Сделаем так же :)

Авторы: Алексей Трофимов и Светлана Петрова