Настроили рекламу для продавца медицинской техники и увеличили число лидов на 58%
- 12 мин.
- 10.08.2024
Разобрались, как отсеять неликвидные заявки и собирать аналитику вручную в продвижении медицинского оборудования
-
Клиент:
Европейская компания, которая продает профессиональное медицинское оборудование, например для ударно-волновой и лазерной терапии. Покупатели — частные и государственные клиники и медицинские центры.
-
Задача:
Оптимизировать существующие рекламные кампании и увеличить число лидов. Научиться отсеивать неликвидные заявки и спам.
-
Результат:
Настроили кампании, ориентируясь на текущие изменения в работе Яндекс Директа. Увеличили конверсию на 58%.
Меняли подход к настройке кампаний в Яндекс Директе из-за новых алгоритмов
Проблема: Изначально мы запустили три рекламные кампании с товарами разных приоритетов: первостепенным, второстепенным и третьестепенным. Бюджет между ними распределялся соответственно — у «главной» категории денег было больше всего. В рамках каждой кампании мы рекламировали достаточно большое количество товаров.
У такого подхода был главный минус — нечеткое позиционирование. У каждого прибора свой функционал и стоимость и, соответственно, в Интернете его ищут по разным ключевым запросам. Из-за этого рекламу нельзя было настроить точечно, чтобы предложить в объявлении определенный товар тому человеку, который в нем больше всего заинтересован. Мы рассчитывали, что сможем найти более гибкий подход к управлению бюджетом и увеличим выручку, но гипотеза не сработала.
Решение: Мы переделали структуру на более стандартную: «1 категория товаров = 1 кампания». Благодаря этому мы могли отдельно настраивать объявления, например для аппаратов ударно-волновой терапии.
В новых кампаниях действительно выросли показатели, но со временем они начали стагнировать, а после и вовсе снизились. В итоге мы вернулись к первоначальной проблеме — реклама запущена, но лидов мало.
Это произошло из-за того, что алгоритмы изменились и сегментированные кампании стали получать меньше трафика. Более крупные кампании, от которых мы отказались совсем недавно, наоборот стали работать лучше. Они давали системе больше данных и она лучше обучалась.
Результат: В итоге мы вернулись к первоначальному варианту, чтобы не сливать бюджет зря, и объединили товары разных категорий в более крупные кампании.
Вот как выглядели изменения в группировке товаров в разные периоды работы с клиентом. В 2024 году мы продолжаем делить кампании на приоритетные и второстепенные. Количество лидов от этого не уменьшается, а бюджет расходуется грамотно.
После объединения небольших узконаправленных кампаний все основные показатели существенно изменились. По сравнению со вторым этапом работы, в 2023-24 годах:
- расходы на рекламу — выросли на 97%
- число лидов — выросло на 175%
- CPL (стоимость привлечения каждого лида) — уменьшилась на 28,5%
Вывод: Невозможно один раз собрать кампании и больше ничего не делать следующие пару лет. Рынок рекламы и инструменты, с которыми можно работать, меняются, и нужно настраивать подходы в соответствии с этими изменениями. Иногда самые очевидные варианты решения задачи не срабатывают так, как от них ожидаешь. В этом случае не стоит бояться искать новые решения, чтобы улучшить результаты.
Создали «костыльную» автоматизированную CRM-систему
Задача: Компания-клиент базируется в Европе и обязана пользоваться зарубежными сервисами аналитики, к которым у нас нет доступа. Перейти на российские системы она не может, поскольку должна получать и хранить отчетность на своих сайтах. Несмотря на то, что реклама запускалась в России, собирать полноценную аналитику по лидам мы не могли.
Кроме этого нужно было повысить качество заявок и конверсию из лида в продажу. Для этого мы хотели снизить процент спама и избавить отдел продаж от дополнительной нагрузки. Тогда менеджеры бы смогли быстрее обрабатывать заявки и не тратить время на те, что оказываются нерелевантными или вовсе оставлены ботами.
Решение: Изначально мы собрали своеобразный аналог CRM-системы, которую заполняли практически вручную. Для этого запрашивали данные по заявкам у клиента и потом сопоставляли их с нашей информацией. Так мы могли анализировать с каких кампаний идет спам, а с каких — качественные лиды и масштабировали именно их.
Со временем мы сделали процесс более автоматизированным с помощью уникального ID, который сайт присваивает зашедшему на страницу человеку. Мы настроили систему так, чтобы вместе с самой заявкой в отдел продаж передавался и ID. Благодаря этому мы можем вручную искать номер в отчетах Яндекс Метрики и определять, откуда пришел пользователь.
Результат: Мы смогли минимизировать трудозатраты по сбору данных несмотря на то, что у клиента нет возможности пользоваться российскими сервисами. В итоге мы можем оптимизировать кампании и бюджет на них и сразу отсекать очевидно неликвидные заявки и переходы.
Вывод: Иногда стоит обращаться к нестандартным решениям. Даже если отчет будет собран вручную в простой табличке, это может работать не хуже, чем продвинутые автоматические сервисы. Всегда есть способ обойти ограничения и работать также эффективно, как со «стандартными» заказчиками.
Нашли способ отсеять нерелевантные заявки
Задача: Часто на сайт переходят люди, которые ищут недорогие приборы для домашнего использования. Это могут быть, например микротоковые аппараты или аппараты для ультразвуковой чистки лица.
Еще на объявления реагируют пациенты. Например, они ищут клинику, где проводят волновую терапию, а попадают на сайт, который продает аппараты для такой процедуры. Пользователи невнимательно читают объявление и информацию на сайте и оставляют заявку.
Целевая аудитория нашего клиента — менеджеры по закупкам или владельцы крупных частных и государственных медцентров. Компания продает профессиональное оборудование, и каждый прибор стоит несколько миллионов рублей. Это не товар общего потребления и у клиентов как правило долгий цикл принятия решений. Из-за этого по факту конверсия может быть низкой — сделок не очень много, но они все приносят хорошую прибыль.
Решение: Целевая аудитория очень узкая и даже с детальной проработкой поисковых запросов сложно настроить рекламу настолько точечно. Выборка клиентов, которые в итоге что-то купили, по сравнению с числом кликов и оставленных заявок очень небольшая. Из-за этого ориентироваться на данные о такой маленькой группе покупателей было нерелевантно.
Вместо этого мы стали запрашивать у клиента информацию не просто о покупателях, а о всех «хороших» заявках. Мы анализировали пользователей, которые могли бы что-то купить, но в итоге отказались от сделки по каким-то причинам, или пока что ее не заключили. Это помогло расширить выборку и проработать оптимизацию кампаний в Директе. В результате число заявок уменьшилось, но их качество заметно возросло.
Вывод: Не всегда большое число заявок означает, что реклама успешна. Важно анализировать, кто именно пришел на сайт и почему. Если речь идет о специфических товарах вроде медицинского оборудования, более важную роль играет именно качество лидов.
Будет полезно
- С 300 до 1000 увеличили число обращений из Яндекс.Маркета для магазина керамической плитки
- Медицинский маркетинг: в чем особенность и сложности, и какие стратегии в итоге выбрать
- Разбиваем стереотипы о SEO-агентстве — делаем процессы крутыми и прозрачными
- Рекламное агентство — не конвейер: как сотрудники в Digital Strategy управляют своей нагрузкой и временем