Кейс: как гиперлокальный таргетинг принес продажи в локдаун и почему полигоны — это круто
Всем привет!
Помните, какое событие несколько лет назад серьезно встряхнуло все бизнесы, а особенно малые? Конечно, COVID-19.
В этой заметке я расскажу, как в условиях экстремально низкого спроса и всеобщего COVID-безумия я сумел привлечь заявки и клиентов для нашего небольшого производства. Здесь было все: парсинг, много Excel, работа с API, динамические лендинги и непоколебимое желание выжить.
Немного про ЦА
Начну с того, что шкафы в паркинг в большинстве случаев заказывают владельцы машиномест. Если уж совсем коротко, то целевая аудитория — это жильцы жилых комплексов c паркингами.
Тяжелое время — быстрые решения
Во время карантина весной 2020 года прямой спрос сильно упал, конкуренция за клиента выросла, и цена за лида из рекламы улетела в космос. Мы это ощутили на себе, и я даже временно остановил закупку рекламы.
На тот момент я уже много что протестировал в Яндекс. Директе, в списке гипотез был гиперлокальный таргетинг. Это когда мы целимся на жителей района, микрорайона или даже дома с предложением.
Я решил взять в работу этот подход. Для этого мне требовалось собрать аудитории для моей задачи — это жильцы жилых комплексов, которые подходят по параметрам.
Расскажу, что делал, и что из этого получилось. Кому не интересен дальнейший рассказ и технические детали:
Гипотеза сработала, запущено более 1K сегментов, ROI по кампании в РСЯ составил 156%, CPL и конверсия в продажу сопоставимы с поисковым трафиком.
Также не забывайте подписывать на мой канал в Telegram. Спасибо.
Сбор списка жилых комплексов
Первым делом я собрал перечень жилых комплексов в Москве и в Московской области. Источниками выступили Яндекс. Недвижимость и Циан.
На тот момент я не был знаком с Python, поэтому я использовал PowerQuery и Excel в качестве инструмента для получения данных.
В недавней публикации по инструментам парсинга я упоминал, что связка PQ и Excel — это экзотика, но на тот момент я активно ей пользовался. Я с улыбкой вспоминаю это время, сейчас, конечно же, инструмент был бы другим.
За пару дней я собрал таблицу ЖК с параметрами. Приведу ключевые, что удалось достать: наличие подземного или открытого паркинга, количество парковочных мест, стадия готовности, класс недвижимости.
Меня интересовали сданные либо близкие к сдаче жилые комплексы с открытым либо подземным паркингом. Двигаюсь дальше.
Как таргетироваться?
Нам подойдут сегменты в Яндекс. Аудиториях по геолокации, они бывают двух видов:
- Радиус — круг с точкой по середине, минимальный радиус — 500 метров. Площадь 785398.163 кв м, или 0.78 кв км., или 78 га.
- Полигоны — не танковые, а самые что ни на есть геометрические. Минимального ограничения нет. Что нарисуешь, то и получишь.
Приведу пример:
Минимально допустимый радиус 500 метров захватывает нецелевые дома, снижая качество аудитории. Нужный ЖК в центре круга у метро.
Тот же самый ЖК с помощью полигонов (делал вручную для статьи, не судите строго =)
Решено было использовать полигоны. Нужно было всего-навсего собрать все полигоны всех домов всех ЖК.
Я сделал конфиг для A-parser, с помощью которого я собрал координаты очертаний каждого дома.
Вот пример полигона одного дома секретного ЖК:
Первый, кто пришлет мне название ЖК, которому принадлежит дом из примера выше, получит в пользование аудитории ЖК на 2 недели, чтобы протестировать этот подход на своем бизнесе.
Присылайте ответы в личку в Telegram.
Заливка сегментов
Далее я залил все полигоны Яндекс. Аудитории. Использовал API и Postman. Медитативно и ручками (говорила мама: “учи Python”).
На выходе у меня получилось более 1000 аудиторий с жильцами жилых комплексов. В названия сегментов я дополнительно добавил класс ЖК для удобной сегментации внутри рекламного кабинета.
По каждому ЖК у меня было количество пользователей и возможность залипнуть в репорты:
В элитном сегменте недвижимости картинка несколько другая. Это тема отдельного материала.: )
Идем дальше. После этого я создал в Директе соответствующие условия нацеливания. Ручками, но теперь это делаю через API.
Посадочная страница и объявления
За пару часов я сделал посадочную страницу, которая оптимизировалась под каждое объявление. Опишу механику на примере одного сегмента:
Аудитория жилого комплекса Лучи видит объявление:
«Машиноместо в ЖК ЛУЧИ? Используйте его на 100% с нашими шкафами в паркинг»
«Машиноместо в ЖК ЛУЧИ? Удобное хранение вещей в шкафах на парковке»
Здесь владелец машиноместа идентифицирует себя и видит персонализированное сообщение.
Заинтересовавшийся пользователь кликает на эту рекламу, попадает на страницу, где его встречает оптимизированная под его ЖК страница.
Далее я сгенерировал несколько тысяч рекламных объявлений, по 2-3 под каждый ЖК. Они отличались лишь текстом и параметром в целевом URL, который влиял на текстовку на странице.
Отмечу, что реклама крутилась без каких-либо настроек по таргетингу, кроме аудиторий. Можно персонализировать страницу как угодно, мне хватило лишь заголовка.
Что с РК?
Эта рекламная кампания работала полгода вообще без изменений, она стабильно давала лиды и сразу себя окупила. Как я говорил в начале, ROI составил 156%.
Cейчас я многое поменял, но такой подход не потерял актуальность.
Считаю метод интересным для тех, у кого большая конкуренция и нет проблем с ярко выраженной привязкой к гео. Такую методику можно использовать на коттеджные поселки и так далее.
Про формирование спроса
Такой подход может формировать спрос. Мы как бы закладываем знание о существовании продукта, но не через медийку, как это обычно бывает, а через перформанс-канал. Я это понял, когда анализировал заявки и слушал звонки.
К нам приходили люди, у которых было машиноместо, но которые не подозревали, что есть такой продукт на рынке, что так вообще можно.
До перехода на наш сайт они даже не задумывались о покупке, у них не было четкой потребности в том, чтобы купить шкаф здесь и сейчас. Было лишь любопытство, вызванное триггером в объявлении.
Но мы все равно многих доводили до покупки, через полгода, год. Использовал ретаргетинг + периодические контакты через менеджеров.
Этот кейс не теряет актуальности, этот подход можно использовать в b2c, b2b.
Работайте с аудиториями, таргетируйтесь с умом, используйте персонализированный подход как в заголовках, так и на посадочных страницах и улучшайте результат.
В своей карьере я множество раз встречал случаи, когда одна и та же аудитория, созданная по-разному, дает противоположные результаты. Экспериментируйте, не ленитесь =)