Связанные одной целью. 7 кейсов по росту продаж в нишах, где мало лидов – поиск «золотой» микроконверсии

Полную версию статьи можно прочитать на VC

Эти кейсы будут интересны компаниям, которые сталкиваются с такими проблемами:

• заявок мало - менее 20 в неделю, данных для обучения алгоритмов Яндекс Директ не хватает;
• не получается масштабироваться и требуется тестировать новые гипотезы в рекламе;
• нужно привести новую ЦА, а собранная статистика с ней не коррелируется.

Увеличивать продажи помогают микроконверсии — это действия пользователей на сайте, которые они совершают по пути к макроконверсии, то есть покупке или заявке. Они помогают лучше понять поведение потребителей и прямо указывают на их вовлеченность. Например пользователь:

• зашел в карточку товара;
• добавил товар в корзину;
• перешел в корзину;
• кликнул на кнопку «Сравнить товары»;
• просмотрел раздел «Контакты».

Микроконверсия - это рекламный инструмент, при помощи которого мы обучаем кампании приводить целевых потребителей и наращиваем продажи.

Компания, продающая кухонную мебель вкладывала деньги в развитие производства и не могла увеличивать рекламный бюджет. Хотя количество заказов нужно было срочно нарастить, чтобы окупить инвестиции. В сентябре 2023 г. реклама приносила 99 обращений по 12 760 рублей каждое.

Чтобы масштабироваться, нужно было решить главную проблему — нехватка данных для обучения алгоритмов Яндекс Директ. Например, в Мастере Кампаний с оплатой за конверсии (заявки) получали всего по 5 лидов в неделю, а для оптимизации нужно минимум 7, а лучше 10. Повысили целевую стоимость конверсии и начали получать более 10 лидов, но цена их выросла и оказалась неподъемной для экономики проекта.

Тогда стали размышлять: какие микроконверсии могут нам подойти. Начали с открытия формы заявки. Если пользователь совершил это действие, значит заинтересовался предложением. Между ним и покупателем корреляция была максимально высокой. Перевели оплату на «Открытие формы».

Лидов приходило больше, но стоить они стали еще дороже. Тогда попробовали «Начало заполнения формы»: клик курсором на любое поле, ввод имени или телефона. Оптимизация с оплатой за эту цель сработала. Реклама стала приводить 15 лидов в неделю по хорошей цене. Итого, в ноябре получили 123 обращения по 10 137 рублей каждое. То есть за тот же бюджет на 20% увеличили заказы на кухни.

Наш клиент —интернет-магазин, продающий качественные БАДы, планировал увеличить продажи в 4 раза за один год. Чтобы обеспечить кратный рост, мы разработали стратегию с участием всех типов рекламных кампаний, возможных для интернет-магазинов.

Одним из важнейших драйверов продаж у нас стал Мастер Кампаний, который приводил на старте по 19 покупок в неделю с ДРР (доля рекламных расходов) 23%. Решили масштабировать это направление. Важно было не только увеличивать заказы, но и удержать уровень ДРР, чтобы реклама была рентабельной. Вот что сделали:

1. Запустили рекламную кампанию по цели максимум конверсий с оплатой за покупку и оптимизировались по ДРР. Но, кроме увеличения покупок до 125, получили рост ДРР — 28%.

2. Перевели оптимизацию на микроконверсию «добавление в корзину», чем дали больше данных системе и получили 199 покупок с ДРР 16%.

3. Снова перевели оптимизацию на ДРР.

4. Опять стали обучать алгоритмы на микроконверсии и т.п.

Такой подход с качелями для алгоритмов Директа, позволил нам набрать хороший объем ЦА и масштабировать продажи и дальше. За первые 6 месяцев работы покупки выросли с 19 до 300, а ДРР сохранили на уровне до 30%.

У продавца оригинальных подарков был свой план продаж, который ранее не удавалось достигнуть - 10 покупок в день. Конверсия в покупку с рекламы тогда достигала 0,98%, и нам предстояло увеличить ее в разы, чтобы выполнять поставленный план.

Проанализировали поведение пользователей на сайте и настроили цель, отражающую путь по воронке продаж. Для обучения кампаний приводить конверсионный трафик установили микроконверсию из верхней части воронки — «добавление в корзину».

Но мы столкнулись с тем, что реклама стала приводить больше пользователей, но 70% из них были некачественными. Складывали в корзину то, что им понравилось, а потом уходили с сайта, ничего не купив. В e-commerce таких людей называют «корзинщиками». Стали думать, как приводить ЦА, которая будет покупать

Снова обратились к воронке продаж. Ниже уровнем шла микроконверсия «переход в корзину». Это действие совершали пользователи, которые выбрали подарки и либо хотят проверить ассортимент/итоговую стоимость, либо готовы к заказу. Пусть не все, переходившие в корзину, достигали конца воронки, но конверсия в покупку на этом этапе была уже выше — 50%.

Изменили настройки цели на микроконверсию «переход в корзину» и это сработало. Рекламные кампании обучились приводить на сайт реальных покупателей. Конверсия в покупку выросла с 0,98 до 3,11%.

К нам обратилась типография, работающая в В2В-сегменте. Компания устала от мелких заказов и хотела приводить крупных клиентов с помощью контекстной рекламы. Но получала только по 7 лидов с CPL (стоимостью лида) 11 915 р. Перед нами была поставлена задача: больше заказов по более низкой цене.

Конверсий для обучения рекламных кампаний не хватало, и нужно было оптимизироваться по микроконверсиям. Проанализировали поведение пользователей на сайте и заметили, что целевые проводили по 10-15 минут до того, как сделать заявку. Взяли микроконверсию 10 минут на сайте за основу, но заявок по-прежнему было мало.

Яндекс.Метрика умеет считать только статичное время на сайте. Например, если пользователь изучал наше предложение 3 минуты, потом ушел обедать на 10 минут, а затем вернулся и закрыл страницу, то она засчитает на этот визит все 13 минут. Картина не релевантная. Чтобы закрыть этот пробел, мы разработали свой собственный счетчик времени на сайте, который назвали «макосекунды», или «макосеки».

«Макосеки» считают только активные секунды, не учитывают время без тапов по экрану смартфона или без скроллов на десктопе. Так мы отсекаем визиты ботов и забытые вкладки в браузере. Есть разные варианты счетчиков «макосекунд»:

• 30makosecvisit
• Длительность активного времени в рамках каждого отдельного визита.
• 120makosecuser
• Длительность активного времени в рамках каждого пользователя (суммируется все визиты).
• 30makosecuserrepeat
• Длительность активного времени, если выполнено условие: уже один раз был на сайте, и первый раз была длительность более 30 секунд (30 секунд мы можем менять в настройках скрипта в GTM).

Разметили все возможное время на сайте типографии и увидели, что пользователи до отправки заявки были на сайте 6 минут. Перевели рекламные кампании на оптимизацию по этому времени и увеличили количество лидов с 7 до 23, а CPL снизили с 11915,38 руб до 4073,04 руб. При этом треть заявок превратилась в крупные заказы.

97% покупателей магазина дизайнерской мебели хотели вживую увидеть и «пощупать» мебель перед покупкой. Они заходили на сайт, складывали понравившиеся товары в корзину, а затем оставляли заявку на них, либо звонили и договаривались о визите в шоурум.

Единственным каналом привлечения трафика на сайт была контекстная реклама, но доход с нее шел очень нестабильно. В один месяц магазин мог получить 2 000 000, в другой только 500 000 р.

Учитывая путь клиента на сайте, мы решили начать с самых понятных микроконверсий. Создали цели на добавление товара в корзину и переход в неё. Но это не сработало.

Изучили первичную статистику и увидели корреляцию между обращением и просмотром пользователем пяти страниц сайта. Оптимизировались по количеству просмотренных страниц и сначала стали приводить на сайт качественную аудиторию. Но через 2 дня получили в 5 раз больше пользователей, которые не оставляли заявки.

Запустили систему «макосеки» — установили на сайт скрипт для расчета активного времени. И нашли новую зацепку: увлеченная ЦА проводит на сайте 8 минут за 1 визит. Настроили цель «Время на сайте 8 минут». И вот только после этого обучения реклама стала приводить настоящих покупателей. Постепенно перевели все кампании на оптимизацию по этой цели. И за месяц нарастили обращения на 25%. А за 3 месяца работы в 2 раза увеличили доход с рекламы для магазина дизайнерской мебели с 2 до 4 миллионов.

Застройщик активно продавал квартиры в ЖК бизнес-класса с хорошей инфраструктурой и локацией у реки. Чтобы повысить узнаваемость и подчеркнуть ценность проекта, мы вели широкую кампанияю в РСЯ (Рекламные сети Яндекса), которую нередко используем как инструмент с медийным эффектом.

С помощью «макосеков» мы обучили алгоритмы РСЯ на микроконверсии «Время на сайте». Кампания приводила качественный трафик, который мы подцепляли ретаргетингом и конвертировали в заявки. Получали с рекламы по 40-50 квалифицированных (готовых к покупке) лидов в месяц. Но неожиданно вместо ЦА полился фрод.

Если раньше активное время на сайте помогало нам отсекать «тупых» ботов, то теперь мы столкнулись «умными», которые научились вести себя как люди. Особенно в мобильном трафике, которого сейчас очень много. Эти новые боты умели долго «сидеть» на сайте, имитировать активность: дергать экран, переходить на разные страницы. Мы стали искать способы борьбы с этой разновидностью.

Как известно, в РСЯ есть площадки (их еще называют «белыми»), которые гонят мусорный трафик. Мы придумали скрипт, который исключал таких пользователей. Скрипт включался, если пользователь перешел с нужной нам площадки и считал его время на сайте. Если оно доходило до 3 минут, мы передавали рекламной кампании цель — найти подобных людей.

После обучения РК на таких аудиториях мы избавились от фрода. И сайт застройщика ЖК стал получать на 33% больше квалифицированных заявок в месяц по более низкой цене. Ниже приводим статистику этого периода проекта.

Другой наш проект — частная онлайн-школа столкнулась с наплывом фрода из разных рекламных кампаний. Тогда мы только прокачали продажи, выполнили план по набору 1000 учеников на новый учебный год.

Перед новогодними праздниками вдруг мы стали получать до 60% фродовых заявок. Боты заходили на сайт, заполняли и отправляли форму обращения. Алгоритмы рекламных кампаний считали их за клиентов и массово приводили аналогичных. Получалось, что мы обучали их на фроде.

Стали срочно искать методы защиты. Для переобучения кампаний нужно было дать им дополнительные маркеры поведения на сайте целевых пользователей. В отчетах Метрики увидели, что перед заявкой родители учеников изучали на сайте не менее 2-3 страниц. Решили прибавить эту микроконверсию к макро — отправке обращения. И это скрещивание помогло снизить фродовый трафик в 3 раза с 60% до 20%.