Распространенные ошибки и методы для их решения
Рассмотрим на примере клиента - магазина по продаже дорогой техники (Эпл,Сони,Дайсон). До этого реклама была запущена только 2Gis. Также активно велись соцсети и реклама в них. У клиента было понимание своей аудитории и преимуществ, но отсутствовал сформулированный портрет и понимание того, как рекламироваться в Яндекс.Директе по прямому спросу.
Ситуация осложнялась тем, что мы не могли получить статистику по уже проданным товарам, для реального отображения пользовательского спроса в физическом магазине. На сайте был небольшой процент трафика с карт, но дальнейший путь пользователя не отслеживался, и не было понимания, из какого источника пользователи в физический магазин. Никаких аналитических систем не подключено, CRM с сайтом не связана. Сайт клиента - самописка без возможности доработок.
На первом этапе мы ознакомились с товарной матрицей клиента для составления семантического ядра рекламных кампаний. Изучив пользовательский интерес к продукции клиента, мы просчитали 3 варианта стратегий: низкие, средние и высокие охваты. Так как предполагались сложности связанные с интеграцией, а объем работы обещал быть большим, для сокращения рисков мы начали с низких охватов и бюджетов соответственно, чтобы не слить деньги клиента на еще непроверенные гипотезы.
Перед тем, как запускать рекламу нам нужно было изучить продукт, конкурентов и целевую аудиторию. И только после этого мы могли понять, какое объявление и кому лучше показывать, чтобы получить максимальную прибыль для клиента на имеющемся бюджете.
Ситуация осложнялась тем, что мы не могли получить статистику по уже проданным товарам, для реального отображения пользовательского спроса в физическом магазине. На сайте был небольшой процент трафика с карт, но дальнейший путь пользователя не отслеживался, и не было понимания, из какого источника пользователи в физический магазин. Никаких аналитических систем не подключено, CRM с сайтом не связана. Сайт клиента - самописка без возможности доработок.
На первом этапе мы ознакомились с товарной матрицей клиента для составления семантического ядра рекламных кампаний. Изучив пользовательский интерес к продукции клиента, мы просчитали 3 варианта стратегий: низкие, средние и высокие охваты. Так как предполагались сложности связанные с интеграцией, а объем работы обещал быть большим, для сокращения рисков мы начали с низких охватов и бюджетов соответственно, чтобы не слить деньги клиента на еще непроверенные гипотезы.
Перед тем, как запускать рекламу нам нужно было изучить продукт, конкурентов и целевую аудиторию. И только после этого мы могли понять, какое объявление и кому лучше показывать, чтобы получить максимальную прибыль для клиента на имеющемся бюджете.
Анализ конкурентов
Начали с быстрого анализа конкурентов, которые рекламируются по нашим целевым запросам в Яндекс.Директ.
Цены на товар или услугу
Чтобы понять, заинтересуется ли аудитория нашей услугой или товаром, нужно определить что именно мы продаем, сколько это стоит, и есть ли на рынке аналогичные предложения по цене.
Изучили цены конкурентов. Увидели, что цены дороже. А те, кто продает дешевле не может гарантировать оригинальность или новизну товара.
Если так - круто. И можно писать цену в объявлении и идти дальше.
Если нет - нужно понять, можем ли мы оправдать нашу цену сервисом или дополнительными услугами, чтобы понять, почему люди должны купить именно у нас.
Если так - круто. И можно писать цену в объявлении и идти дальше.
Если нет - нужно понять, можем ли мы оправдать нашу цену сервисом или дополнительными услугами, чтобы понять, почему люди должны купить именно у нас.
УТП наши и конкурентов
Уникальные торговые предложения обычно пишут в заголовок и текст объявления. Но на какой-бы площадке мы не размещались, всегда нужно понимать, кто на ней наши конкуренты и что они предлагают. И соответственно, что из наших предложений действительно УТП. Для этого ищем и изучаем их объявления.
Видим, что у конкурентов в объявлениях нет упора на личность покупателей и УТП. В объявлениях используются просто технические характеристики устройств.
Исходя из этого планируем тестировать разные объявления и вместо характеристик, попробовать решить боль клиента, с которой он обычно приходит к покупке товара или услуги..
Исходя из этого планируем тестировать разные объявления и вместо характеристик, попробовать решить боль клиента, с которой он обычно приходит к покупке товара или услуги..
Отзывы у конкурентов
Изучение отзывов конкурентов помогает понять боли покупателей, и на что они обращают внимание. Мы искали просто в Яндексе по домену конкурента + отзывы.
Например:
Re-store
Рейтинг от 2,5 до 4,5. Отзывов мало.
Таким образом мы поняли, что покупателем техники Apple больше важен сервис, удобство и расположение места, чем цена.
Таким образом мы поняли, что покупателем техники Apple больше важен сервис, удобство и расположение места, чем цена.
Опрос работников компании, которые взаимодействуют с конечным потребителем.
Зачастую, на стороне клиента есть человек взаимодействующий с покупателями напрямую.(Продавец магазина, оператор колл-центра, менеджер отвечающий на заявки с сайта). В нашем случае это были продавцы физического магазина. Для создания исходного портрета аудитории мы провели опрос персонала и выяснили какие группы товаров больше интересуют конкретных покупателей и вот что выяснилось:
1. Айфон 15 про и про макс - стильные девочки, от 20 лет
2. Айфоны 11 и 13 берут детям или мамам. А также те, кто хочет перейти с андройда
3. Макбуки м2 и м3 берут для работы под задачи: программисты, фотографы, дизайнеры.
В этом ключе мы проработали всю матрицу клиента.
2. Айфоны 11 и 13 берут детям или мамам. А также те, кто хочет перейти с андройда
3. Макбуки м2 и м3 берут для работы под задачи: программисты, фотографы, дизайнеры.
В этом ключе мы проработали всю матрицу клиента.
Формирование привлекательного объявления.
На основе товарной матрицы и брифа с клиентом мы поделили товары на группы по аудиториям и создали гипотезы об аудитории для каждой из этих групп.
Так как мы выяснили, что конкуренты пишут характеристики товаров, а их в целом и так знают, мы в объявлениях стали делать упор на то, что важно нашей ЦА.
Естественно, проведя А/Б тест объявлений.
Мы уже выяснили, что для покупателей важно, что товар, который они покупают не является контрафактом, поэтому для всех аудиторий мы вынесли это УТП во второй заголовок всех объявлений..
И запустили рекламу.
И запустили рекламу.
Изучение аудитории, которая пришла по нашей рекламе
Изучив отчеты метрики и статистику продаж мы удостоверились, что наши гипотезы работают хорошо и решили немного расширить рекламные возможности клиента использовав следующие инструменты:
- Добавили аудиторию Lal(Look Alike) - т.к. яндекс видит кто покупает на сайте, он может создать аудиторию похожую на нее, не делясь персональными данными с нами. Это нам подойдет.
- Использовали гео-таргетинг - для каждой из наших групп мы предположили места в городе, в которых они могут бывать. Хипстерские кафе для и связанные с дизайном учебные заведения для дизайнеров, автосалоны дорогих автомобилей для автомобилистов, коворкинги и опенспейсы для представителей IT, загородные клубы для предпринимателей и .т.д.
- Создали ретаргетинг-кампанию разделив ее на группы по нашим портретам и указали какая ЦА посещает. IT специалисты из разработки посещают github и stack.owerflow, дизайнеры -крупные фотобанки,и т.д. Применив эти настройки аудитории для конкретного города клиента мы получили аудиторию более заинтересованную в покупке.
Итоги
По итогу мы получили новый источник трафика Яндекс.Директ и Яндекс.Карты, которые суммарно приносят в 2,5 раза больше заявок, чем 2 gis. 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 в целом, это хороший результат для итогов 1го месяца работ.
Приходите. Сделаем так-же. )
Приходите. Сделаем так-же. )
Чтобы быть в курсе новых публикаций и новостей — подписывайтесь на канал в ТГ @shivasstories
