Умная стратегия для Умной карты: +52% одобренных заявок после перехода на автомат
Переход на автоматическую стратегию «Оптимизация конверсий» по цели «отправка заявки» позволил Visa и Газпромбанку охватить пользователей, которые с большей вероятностью заполняли заявки на карту и главное — получали одобрение от банка. Первые результаты были заметны уже через 2 недели после перехода на автомат, а в итоге в декабре получили в 1,5 раза больше одобренных заявок, чем в сентябре. При этом стоимость одобренной заявки стала ниже на 86%.
Задачи
- Снизить стоимость заявки на кредитную карту
- Снизить стоимость одобренной заявки на кредитную карту
Использовали:
- Яндекс.Директ / Автостратегии
- Яндекс.Метрика
Период: сентябрь — декабрь 2019 (4 месяца)
Шаг 1. До перехода на автостратегии: управляем ставками вручную и анализируем ситуацию.
Сентябрь — первая половина октября 2019
Перед нами стояла амбициозная задача — повысить объём выдачи карт Visa и их узнаваемость, причём использовать нетривиальные методы. Совместно с партнёром Газпромбанк и коллегами из Starcom мы разработали подход и методологию к размещению рекламы Газпромбанка в Яндекс.Директе. Это позволило не только успешно выполнить задачи, стоявшие перед командой Visa, но и сделать это наиболее эффективным способом.
На первых этапах мы управляли ставками вручную и старались максимально присутствовать в выдаче, особенно по брендовым запросам.
В результате мы получили большое количество заявок на карту, но коэффициент конверсии из заявки в одобренную и выданную карту оказался слишком низким.
Ручное управление ставками не позволяло достичь требуемых результатов — одновременно получать широкий охват, максимально присутствуя в выдаче, и при этом удерживать сравнительно невысокую стоимость одобрения кредитной «Умной карты» Visa от Газпромбанка с кэшбэком или милями.
Поэтому решились на эксперимент — перевести управление ставками на автоматическую стратегию.
Шаг 2. Начали эксперимент с автостратегией «Оптимизация кликов».
Вторая половина октября — первая половина ноября 2019
Решили протестировать автоматические стратегии. На тот момент нам не подходила стратегия «Оптимизация конверсий»: возможность интеграции CRM с Метрикой временно отсутствовала. Поэтому подключили стратегию «Оптимизация кликов».
Чтобы получить желаемое количество одобрений по подходящей банку стоимости, мы рассчитали по формуле цену и количество кликов, которые приведут к достаточному числу конверсий.
Шаг 3. Новый эксперимент: перешли на стратегию «Оптимизация конверсий»
Вторая половина ноября — декабрь 2019
Основная задача, стоявшая перед нами, — получить качественные заявки с высоким уровнем одобрения, и, как следствие, снизить стоимость одобренной заявки на кредитную карту. При этом количество одобренных заявок должно постоянно расти.
Автостратегии принесли первые результаты — количество заявок на кредитную карту увеличилось на 41% относительно периода с ручным управлением.
Но стоимость одобрения по-прежнему оставалась высокой, несмотря на достаточное количество трафика. Важно было повысить качество трафика.
Поэтому мы продолжили эксперименты и перешли на автостратегию «Оптимизация конверсий».
При настройке кампании учли важные показатели — стоимость клика и оптимальный CPO за заполненную заявку на карту.
Ощутимые результаты появились уже после 2 недель тестирования.
Результаты
- Главный итог — значительное снижение стоимости заявки на карту и стоимости одобрения: стоимость заявки снизилась на 78% относительно начала тестирования, а стоимость одобрения — на 86%.
- К окончанию тестирования CTR вырос на 24%, количество заявок увеличилось на 33%, а процент отказов снизился на 19%.
- С каждым месяцем стоимость конверсии по цели «Кредитная карта-Отправка заявки» снижалась. Число конверсий выросло на первом этапе тестирования, и далее оставалось стабильным. В ноябре количество получаемых заявок несколько снизилось относительно октября, но заявки стали лучше конвертироваться в одобрение карт: в декабре процент одобрения вырос на 24% относительно октября.
— Конверсионность в заявки за время тестирования увеличилась на 95%.
— Переход на автомат позволил получить больше качественных кликов: увеличился процент посетителей из Директа, подавших заявку на Умную карту и получивших одобрение. Количество одобренных заявок на кредитную карту увеличилось на 52%.
Бонус автостратегий — сэкономили 71% бюджета на продвижение Умной карты в интернете
Новая модели атрибуции «Последний переход из Директа» помогла грамотнее распределить бюджет на рекламу Умной карты в интернете. Специалисты замерили количество заявок на карту по модели атрибуции «Последний переход из Директа», а затем изучили показатели и направили бюджет на кампании, которые давали больше заявок, конвертируемых в одобрения заявок.
Ограничения, связанные с защитой персональных данных клиентов Газпромбанка, не позволяют использовать все доступные в Яндекс.Директе инструменты оптимизации. Однако точечная оптимизация по онлайн-конверсиями позитивно повлияла как на онлайн-, так и на офлайн-часть воронки: от стоимости клика, до уровня одобрения и снижения стоимости одобренной заявки.
При размещении важно было соблюсти интересы двух партнеров: не только получить больше заявок на карту Visa, но и учесть цели и бизнес-экономику Газпромбанка.
Работа с автостратегиями Яндекс.Директа и планомерное тестирование длились 4 месяца. В результате нам удалось нащупать нужные настройки стратегии показов и рекламного размещения в целом. Мы достигли золотого баланса объёма привлечённых заявок и их конвертации в одобрение, при этом стоимость одобренной заявки оказалась подходящей для банка.
Таким образом, Performics удалось достичь бизнес-целей Visa и Газпромбанка — увеличить объём одобрений по кредитной карте на 52% и снизить стоимость одобрения кредитной карты на 86%.