Начать сотрудничество
Оставьте свои контактные данные, мы скоро свяжемся с вами!
Продолжая использовать сайт, Вы даете согласие ООО «Александр Эго» на обработку
файлов cookies и пользовательских данных, собираемых посредством агрегаторов
статистики посетителей веб-сайтов, в целях ведения статистики посещений сайта. Если
Вы не хотите, чтобы Ваши вышеперечисленные данные обрабатывались, просим
отключить обработку файлов cookies и сбор пользовательских данных в настройках
Вашего браузера или покинуть сайт.
файлов cookies и пользовательских данных, собираемых посредством агрегаторов
статистики посетителей веб-сайтов, в целях ведения статистики посещений сайта. Если
Вы не хотите, чтобы Ваши вышеперечисленные данные обрабатывались, просим
отключить обработку файлов cookies и сбор пользовательских данных в настройках
Вашего браузера или покинуть сайт.
Как мы увеличили квалифицированные лиды на 185% для кредитной организации
Как заставить рекламу работать в разы лучше, не потратив дополнительный бюджет? Мы сделали это для компании Флиббертак. Глубокая аналитика показала, куда утекали деньги, и где скрывался потенциал роста. Уже через несколько недель количество лидов выросло в три раза, а стоимость квалифицированной заявки существенно снизилась. Чудеса аналитики и сила профессионализма в этом кейсе.
О клиенте и задаче
В Alteasy обратился финансовый сервис «Флиббертак», который выдает займы под залог автомобиля. У предприятия уже шли рекламные кампании, настроенные другими подрядчиками. Но результаты нельзя было назвать успешными: лиды были, но большой процент составляли нецелевые, а стоимость привлечения лида (CPA) и квалифицированного лида (CPA квала) в три раза превышали экономически выгодные бизнесу показатели. Очевидно, что потенциал роста не использовался.
Нам предстояло разобраться, почему действующие кампании неэффективны, и запустить рекламные активности, которые помогут бизнесу найти клиентов.
Квалифицированный лид — это потенциальный клиент, который подходит под условия выдачи кредита. В этом случае — живёт в нужном регионе, имеет автомобиль, который можно использовать в качестве залога, и интересуется нужной суммой займа.
В Alteasy обратился финансовый сервис «Флиббертак», который выдает займы под залог автомобиля. У предприятия уже шли рекламные кампании, настроенные другими подрядчиками. Но результаты нельзя было назвать успешными: лиды были, но большой процент составляли нецелевые, а стоимость привлечения лида (CPA) и квалифицированного лида (CPA квала) в три раза превышали экономически выгодные бизнесу показатели. Очевидно, что потенциал роста не использовался.
Нам предстояло разобраться, почему действующие кампании неэффективны, и запустить рекламные активности, которые помогут бизнесу найти клиентов.
Квалифицированный лид — это потенциальный клиент, который подходит под условия выдачи кредита. В этом случае — живёт в нужном регионе, имеет автомобиль, который можно использовать в качестве залога, и интересуется нужной суммой займа.
Что показал аудит
Начали с анализа данных за последние 3 месяца в Яндекс Метрике. После проведения аудита и внедрения в рекламные кампании изменений мы были удивлены насколько он был результативным и как круто в конечном счете помог «расшевелить кампании».
1. Возраст клиентов
Больше всего заявок приходило от пользователей 25−34 лет. Но важно было понять: насколько именно эта аудитория релевантная? Данных по квалификациям было мало, выборка нерепрезентативна, поэтому понять было сложно. Это классическая ситуация — информации для досконального изучения аудитории часто не хватает.
Тогда мы решили пойти от обратного: проанализировали дисквалифицированные лиды (лиды, которые оказались нецелевыми и которым комплаенс не одобрял кредиты). Мы увидели, что большая часть из них относится к возрастным группам 18−24 и 55+. Это стало отправной точкой. В рекламных кампаниях мы исключили показы для этих возрастов. Позже результаты кампании подтвердили, что гипотеза была верной.
2. Дни с максимальной конверсией
По данным яндекс метрики пятница и воскресенье давали больше всего заявок. Мы решили перераспределить бюджет на эти дни, чтобы выжать максимум из спроса.
По данным яндекс метрики пятница и воскресенье давали больше всего заявок. Мы решили перераспределить бюджет на эти дни, чтобы выжать максимум из спроса.
3. Проблемный трафик из РСЯ
Анализ источников трафика показал, что около 90% трафика приходит из Рекламной сети Яндекс (РСЯ). Причем треть этого потока с площадки «Видео Яндекса». На первый взгляд цифра неплохая, но мы обнаружили проблему: уровень отказов в РСЯ был очень высоким, а конверсия в два раз ниже, чем в поисковых кампаниях.
Для сравнения: больше 75% всех заявок приходило именно из поиска. Возник логичный вопрос — а нужен ли нам РСЯ?
Мы подошли к решению взвешенно. Позже мы несколько раз тестировали РСЯ в разных конфигурациях, чтобы убедиться, что дело не в настройках. Результаты каждый раз были схожими: стоимость квалифицированной заявки в 2−2,5 раза выше, чем в поиске, а конверсия в квалифицированный лид — ниже. Переходы из РСЯ превращались в заявки в 4,8 раза реже, а в квалифицированные заявки — в 3,3 раза реже, чем поисковые.
К тому же, на длительное тестирование РСЯ нужно было тратить значительную часть бюджета — а распылять средства в ущерб наиболее эффективным кампаниям было бы ошибкой. Позже, после нескольких тестов в течение полугода, мы приняли стратегическое решение полностью отказаться от РСЯ и сосредоточиться на поиске, который приносил основную массу качественных заявок.
Анализ источников трафика показал, что около 90% трафика приходит из Рекламной сети Яндекс (РСЯ). Причем треть этого потока с площадки «Видео Яндекса». На первый взгляд цифра неплохая, но мы обнаружили проблему: уровень отказов в РСЯ был очень высоким, а конверсия в два раз ниже, чем в поисковых кампаниях.
Для сравнения: больше 75% всех заявок приходило именно из поиска. Возник логичный вопрос — а нужен ли нам РСЯ?
Мы подошли к решению взвешенно. Позже мы несколько раз тестировали РСЯ в разных конфигурациях, чтобы убедиться, что дело не в настройках. Результаты каждый раз были схожими: стоимость квалифицированной заявки в 2−2,5 раза выше, чем в поиске, а конверсия в квалифицированный лид — ниже. Переходы из РСЯ превращались в заявки в 4,8 раза реже, а в квалифицированные заявки — в 3,3 раза реже, чем поисковые.
К тому же, на длительное тестирование РСЯ нужно было тратить значительную часть бюджета — а распылять средства в ущерб наиболее эффективным кампаниям было бы ошибкой. Позже, после нескольких тестов в течение полугода, мы приняли стратегическое решение полностью отказаться от РСЯ и сосредоточиться на поиске, который приносил основную массу качественных заявок.
4. Конверсия из лида в квалифицированного лида
Средняя конверсия составляла всего 12%, а для достижения целевых показателей CPA нам нужно было как минимум 33−46%.
Мы поняли, что задача комплексная: требуются изменения и в семантике, и в объявлениях, и в стратегиях. На поиске мы оставили только узкую целевую семантику — она приносит мало трафика, но он максимально качественный и целевой, а значит должен обладать высокой конверсией в квалифицированный лид.
Чтобы получать лиды при ограниченном объёме трафика, мы выводили объявления в спецразмещение (самые верхние позиции в выдаче). Но там есть проблема — очень высокая стоимость клика, поэтому мы сделали ставку на максимизацию CTR. Чем выше CTR, тем дешевле клик при сохранении топовых позиций.
Средняя конверсия составляла всего 12%, а для достижения целевых показателей CPA нам нужно было как минимум 33−46%.
Мы поняли, что задача комплексная: требуются изменения и в семантике, и в объявлениях, и в стратегиях. На поиске мы оставили только узкую целевую семантику — она приносит мало трафика, но он максимально качественный и целевой, а значит должен обладать высокой конверсией в квалифицированный лид.
Чтобы получать лиды при ограниченном объёме трафика, мы выводили объявления в спецразмещение (самые верхние позиции в выдаче). Но там есть проблема — очень высокая стоимость клика, поэтому мы сделали ставку на максимизацию CTR. Чем выше CTR, тем дешевле клик при сохранении топовых позиций.
Что мы сделали:
1.Разбили ключевые фразы на мелкие группы — под каждый запрос своё объявление. Это повышает релевантность и CTR.
1.Разбили ключевые фразы на мелкие группы — под каждый запрос своё объявление. Это повышает релевантность и CTR.
2.Зафиксировали словоформы с помощью операторов [ ] и “ ”, чтобы отсечь лишние запросы (например, «взять займ на авто» для покупки машины, а не под залог).
3.Добавили в объявления четкое уточнение «под залог» и минимальную сумму займа от 50 000 ₽ — так мы сразу отсекали неподходящих пользователей.
4. После запуска кампании мы ежедневно проводили анализ поисковых запросов и мониторинг позиций в выдаче. Отслеживали долю выкупаемого трафика и выявляли ключевые слова с низким CTR, что позволило нам оптимизировать кампанию.
5. Ручная квалификация лидов
Здесь мы столкнулись с неожиданной сложностью в аналитике, которая сильно «тормозила» весь процесс. Квалификация лидов происходила вручную — маркетолог выгружал из 1С таблицу и вручную проставлял статусы: квалифицирован лид или нет.
Это значит, что у нас всегда была задержка в данных, а управлять кампаниями приходилось по информации о лидах, а не о квалифицированных заявках. Мы рекомендовали клиенту настроить автоматическую передачу данных о квалифицированных лидах, чтобы оперативно оптимизировать рекламу под главный KPI.
Здесь мы столкнулись с неожиданной сложностью в аналитике, которая сильно «тормозила» весь процесс. Квалификация лидов происходила вручную — маркетолог выгружал из 1С таблицу и вручную проставлял статусы: квалифицирован лид или нет.
Это значит, что у нас всегда была задержка в данных, а управлять кампаниями приходилось по информации о лидах, а не о квалифицированных заявках. Мы рекомендовали клиенту настроить автоматическую передачу данных о квалифицированных лидах, чтобы оперативно оптимизировать рекламу под главный KPI.
4. После запуска кампании мы ежедневно проводили анализ поисковых запросов и мониторинг позиций в выдаче. Отслеживали долю выкупаемого трафика и выявляли ключевые слова с низким CTR, что позволило нам оптимизировать кампанию.
Как мы заставили кампании работать на максимум благодаря глубокой аналитике?
Результаты не заставили себя ждать: с 9 лидов в первую неделю мы увеличили их количество до 28 в третью неделю, а количество квалифицированных лидов — с 2 до 13. При этом мы снизили CPA квала на 37% и достигли запланированных показателей.
Результаты не заставили себя ждать: с 9 лидов в первую неделю мы увеличили их количество до 28 в третью неделю, а количество квалифицированных лидов — с 2 до 13. При этом мы снизили CPA квала на 37% и достигли запланированных показателей.
Мы учитываем все факторы, которые могли повлиять на результат. Поэтому не можем исключить роль сезонности. По данным «Яндекс.Вордстат», спрос на запрос «кредит под залог авто» начал резко расти в декабре — это видно на графике. Новый год, подарки, дополнительные расходы, всё это подогревает интерес к кредитам.
Однако сезонность лишь помогла, а не сделала результат самостоятельно. Рост лидов продолжился и после пика спроса, а в условиях его снижения мы всё равно смогли удержать и даже улучшить показатели.
Итак, мы продолжили придерживаться выбранной стратегии:
Результат в долгосрочной перспективе
Через три месяца после старта мы по-прежнему держали планку: количество лидов и квалифицированных лидов оставалось на высоком уровне. Более того, даже в период сезонного спада нам удалось продолжить снижать стоимость квалифицированной заявки.
В цифрах это выглядело так:
1-й месяц — выход на плановые KPI и снижение CPA квала на 37%;
2-й месяц — удвоение количества квалифицированных лидов по сравнению с первым;
3 и 4-й месяцы — сохранение достигнутых объемов и продолжение оптимизации.
- ежедневная чистка поисковых запросов;
- контроль CPA квала;
- мониторинг остатка бюджета на аккаунте, чтобы кампании не останавливались из-за нехватки средств.
Результат в долгосрочной перспективе
Через три месяца после старта мы по-прежнему держали планку: количество лидов и квалифицированных лидов оставалось на высоком уровне. Более того, даже в период сезонного спада нам удалось продолжить снижать стоимость квалифицированной заявки.
В цифрах это выглядело так:
1-й месяц — выход на плановые KPI и снижение CPA квала на 37%;
2-й месяц — удвоение количества квалифицированных лидов по сравнению с первым;
3 и 4-й месяцы — сохранение достигнутых объемов и продолжение оптимизации.
Вывод
Этот кейс наглядно показал, что даже кампании, которые изначально работают неэффективно, можно вывести на высокий уровень, если провести глубокую аналитику, выявить слабые места и системно их устранять. Регулярный мониторинг, грамотное перераспределение бюджета, отказ от каналов с низким качеством трафика и работа с целевой аудиторией — всё это дало эффект, который удалось не только быстро получить, но и удерживать в течение нескольких месяцев.
Этот кейс наглядно показал, что даже кампании, которые изначально работают неэффективно, можно вывести на высокий уровень, если провести глубокую аналитику, выявить слабые места и системно их устранять. Регулярный мониторинг, грамотное перераспределение бюджета, отказ от каналов с низким качеством трафика и работа с целевой аудиторией — всё это дало эффект, который удалось не только быстро получить, но и удерживать в течение нескольких месяцев.