Кейс: как сохранить характеристики «высокого» сезона в период падения спроса | Статьи SEOnews

Кейс: как сохранить характеристики «высокого» сезона в период падения спроса | Статьи SEOnews
Юрий Живлюк Управляющий проектов по контекстной и таргетированной рекламе Tandem Group Сначала года клиент – торгашеская марка ДЭФО – поставил амбициозную задачку сохранить количество обращений, СРА и доход ноября-декабря 2021 года в январе-феврале по небрендовым маркетинговым кампаниям. Мы отыскали метод понизить стоимость обращения и прирастить доход без значимой утраты в объеме обращений. Юрий Живлюк, управляющий проектов по контекстной и таргетированной рекламе, ведает, как. 

О клиенте 

Размещение рекламы более чем в 20 геолокациях по всей Рф. На каждый регион выделяется отдельный бюджет. В ключевые характеристики эффективности входят: звонки, заявки, транзакции и общий СРА по ним. При всем этом доход, приобретенный с заказов с сайта, для клиента вторичен – употребляется как ориентир. 

Бюджет на небрендовую маркетинговую кампанию на период январь – февраль был выделен подобно предыдущему, разница составила всего 7%.  

Скриншот из собственного кабинета в Директе с динамикой по бюджету на маркетинговые кампании 

Работать на высококачественные и количественные KPI в период высочайшего спроса еще легче, чем в период спада опосля праздничков. Необыкновенно главно работать щепетильно не просесть в показателях даже в наименьшем периоде, потому что позже будет трудно наверстать падение. 

План работ 

Сперва была проведена оценка эффективности как по типам кампаний, так и по категориям товарных групп, используемых в маркетинговых кампаниях, также более продаваемых продуктов за различные периоды.  

Мы также сравнили общую эффективность размещения на поиске и в сети с внедрением как ручных, так и автоматических стратегий с учетом различных бюджетов, выделенных на каждый город. Обмыслили масштабирование применения ремаркетинга в большем пуле кампаний для роста общей конверсии. По итогу был сформирован план событий: 

1. Перераспределить великую часть бюджета по региональным кампаниям из поиска в сеть по необходимым товарным категориям. При всем этом было нужно чрезвычайно релевантно подобрать пул новых картинок для сетевого размещения, в чем нам чрезвычайно посодействовал сам клиент, который прислал все нужные мат-лы. 

Это позволило нам прирастить долю более дешевенького трафика в критериях маленького бюджета по доли ГЕО и получить доп конверсии в критериях понижения спроса. 

2. Провести тестирование различных подходов к использованию автоматических стратегий, как в поисковых, так и в сетевых маркетинговых кампаниях. Выбрать самые рациональные варианты по ключевым целям. Поменять подход к смене автостратегий, без привязки к ее медли обучения – в зависимости от динамики размещения. 

Благодаря учащенной смене стратегии при отрицательной динамике эффективности маркетинговые кампании демонстрировали более стабильный итог. Традиционно при подключении таковых стратегий возникают провалы в эффективности. Нам удалось этого недопустить. 

3. Использовать аудиторию ремаркетинга в максимальном количестве маркетинговых кампаний как в виде корректировок на уровне кампании, так и в виде прямого размещения рекламы на конкретную аудиторию с релевантными предложениями. 

Работа с «теплой» аудиторией в маркетинговых кампаниях дозволила прирастить финальную конверсию в целевое событие, также произвести анализ эффективности самих аудиторий по сроку принятия решения о покупке для последующего применения. Это посодействовало нам поточнее проводить оптимизацию. 

Итог – выше базара!  

По итогам проведенной работы количество целевых обращений снизилось некординально – всего на 5%. При всем этом доход вырос на 47,52%. 

Данные из Google Analytics по размеру транзакций 

Количество звонков снизилось. Но размер заявок и транзакций остался практически на бывшем уровне. Мы изъясняем это необыкновенностями подсчета при работе с автостратегиями – учитываются вязки всех целевых достижений. 

Скриншот из Google Analytics с данными по звонкам 

 

Скриншот из Google Analytics с данными по заявкам 

В итоге мы снизили ДРР на 49%, а СРА на 14%. При всем этом количественные характеристики остались на ожидаемом уровне. 

Статьи

Добавить комментарий

Нам важно знать ваше мнение. Оставьте свой отзыв или ответ

Комментариев 0

Обновления на форуме