Кейс: Контекстная реклама в Яндекс Директ для производителя сварочного оборудования

Содержание кейса

• Команда проекта
• Клиент
• Задачи
• Особенности проекта
• Инструменты
• Этапы работы
• Результат

Время прочтения: 5 минут

Команда проекта:

Контекстолог: Данил Ильин
Аккаунтинг: Серафима Соболева

Кейс производителя сварочного оборудования: разбираем решение задачи в нашей профильной отрасли — производстве. Показываем, как контекстная реклама помогла увеличить количество обращений и снизить их стоимость.

Клиент

ООО «Волжанин» — российский производитель сварочного оборудования для труб, работающий на рынке более 10 лет. Предприятие обеспечивает полный цикл производства: от проектирования и сборки оборудования до его тестирования и сертификации. Компания работает по всей РФ, в том числе в новых регионах. 

Задачи

Компания пробовала работать с несколькими digital-подрядчиками и заметила, что через несколько месяцев после запуска рекламных кампаний стабильно происходил спад результативности. Она сразу обозначила ключевую задачу — работать без спадов и с устойчивым результатом в долгосрочной перспективе. Для достижения цели нам нужно было:

• Снизить стоимость лида;
• Улучшить техническое состояние сайта;
• Обеспечить прозрачную аналитику и контроль эффективности по всем параметрам.

Директор ООО «Волжанин» был глубоко вовлечён в процесс и участвовал во всех встречах.

Особенности проекта

Одной из ключевых особенностей стало качество аналитики: часть процессов на стороне клиента требовала ручной работы. В Roistat статусы заказов обновлялись вручную маркетологом компании. Из-за человеческого фактора и нерегулярности обновления данных часть заявок из рекламных систем фиксировалась не в полном объёме и не всегда своевременно. В результате были расхождения по количеству заявок в отчётах и Метрике, а рекламные алгоритмы недополучали данные для обучения. 

Дополнительную сложность создавала система целей в Метрике. В прошлых рекламных кампаниях клиента использовались простые цели, которые не учитывали все каналы получения заявок. Нам предстояло перенастроить цели.

В совокупности эти особенности усложняли достижение плановых показателей, поскольку данные из разных систем не совпадали, а эффективность кампаний невозможно было оценивать в единой системе координат.

Инструменты

• Контекстная реклама в Яндекс Директ.

Этапы работы

1. Настройка рекламных кампаний

Мы провели аудит рекламных кампаний и сайта клиента. Анализ рекламы показал, что стоимость лида может быть ниже.

Для оптимизации в первую очередь мы предложили перераспределить бюджет с неэффективных направлений. Особое внимание уделили поисковым кампаниям, автотаргетингу и позициям показа объявлений – на основании накопленной статистики мы пересмотрели подход к формированию ставок, в том числе допустимую стоимость клика с учётом имеющихся бюджетов. Также предложили дополнить кампании детальными корректировками ставок по полу, возрасту, демографии и устройствам.

Анализ истории изменений показал, что ранее оптимизация кампаний фактически не проводилась – изменения касались в основном бюджета и минус-фраз. В рамках нашей работы была запланирована регулярная оптимизация, чистка нерелевантных площадок и расширение набора рекламных инструментов.

Техническое состояние сайта напрямую влияет на стоимость и количество заявок. Исходя из анализа мы подготовили рекомендации для оптимизации: как улучшить скорость загрузки страниц, какие технические ошибки нужно устранить, предложили доработанную структуру сайта. 

В итоге мы сформировали новую структуру рекламных кампаний с упором на наиболее маржинальные виды оборудования. Выбрали новые целевые страницы, подготовили тексты объявлений и креативы и согласовали их с клиентом.

Пример рекламного объявления

Параллельно мы сформировали план-график работ в рамках стратегии, запланировали охватить все основные виды рекламных кампаний, работа была ориентирована на снижение CPL и получение целевых лидов.

Подготовили единую систему целей в Метрике. Она включала в себя основные сценарии взаимодействия пользователей с сайтом. Важно учитывать, что для B2B сферы характерна связь через почту, поэтому также включили в аналитику и этот вид коммуникации.

После согласования объявлений и всех настроек кампании были запущены: на поиске, в РСЯ и в товарном формате. Уже в этот момент мы столкнулись с системной особенностью проекта — расхождением данных между системами аналитики. По данным Roistat за первый месяц мы получили:

• 12 заявок
• 2 продажи
• CPL – 14 340 ₽, на 45% ниже стоимости до начала нашей работы, 20 813 ₽

При этом в Метрике количество целевых действий было выше. Часть обращений фиксировалась как события на сайте, но не попадала в сквозную аналитику.

Это показало, что не все лиды учитываются единообразно. Без выравнивания данных между Метрикой и Roistat оценка эффективности кампаний искажается и точность аналитики может стать критическим фактором для дальнейшего развития проекта.

2. Оптимизация кампаний и тестирование гипотез

Во второй месяц работы мы сосредоточились на улучшении эффективности кампаний. По нашей инициативе мы совместно с командой ООО «Волжанин» проводили регулярные мозгоштурмы и анализировали поведение целевой аудитории. Для этого мы прослушивали записи звонков и дополнительно обсуждали типовые вопросы и возражения с маркетологом компании. Это было необходимо для более глубокого понимания потребностей клиентов и повышения эффективности рекламы – так мы более точно сформулировали офферы и усилили объявления.

В поисковых кампаниях расширили количество объявлений с 22 до 38: переработали заголовки, дополнили тексты, добавили ключевые УТП и акценты на преимущества оборудования. Кампанию в РСЯ пересобрали и перегруппировали, а прежний вариант РСЯ, не принёсший ни одного лида, отключили.

Также внесли корректировки в товарную кампанию по предоставленному списку конкурентов, чтобы точнее работать с конкурентным спросом. 

Дополнительно мы подключили аудитории на основе данных по успешным лидам и усилили работу с наиболее конверсионными сегментами пользователей.

Параллельно мы еженедельно встречались с клиентом, обсуждали результаты, отслеживали динамику и перераспределяли бюджет на перспективные направления.

Одновременно с этим стала усиливаться проблема расхождения данных. Метрика фиксировала больше достижений целей, чем Roistat, поскольку часть обращений не попадала в учёт или подтягивалась с ошибками. 

Например, e-mail-трекинг работал статически, из-за этого мы не могли определить источник обращений. При этом по Метрике мы видели 21 клик по почте на сайте, на которые настроили цель. А значит часть обращений могли быть с контекстной рекламы. Также компания получила большое количество обращений в мессенджеры, но их качество не отмечалось в CRM, а происхождение тоже было неизвестно.

В результате мы начали формировать расширенные сводные таблицы вручную, чтобы обеспечить максимально точное сопоставление данных из разных систем. Регулярно проводили трёхсторонние встречи с командой ООО «Волжанин» и Roistat для поиска возможных выходов из ситуации.

Часть недельного отчёта

По итогам второго месяца работы кампании показали рост:

• 27 заявок из плановых 29
• CPL – 9 526 ₽, в 2 раза ниже стоимости до начала нашей работы

Даже с учётом неполной аналитики и расхождений в данных было очевидно, что стоимость привлечения лида снизилась в 2 раза за 2 месяца работы. При корректном и полном учёте всех обращений фактический результат мог быть ещё выше. Этот результат стимулировал продолжать продвижение и оптимизировать кампании. 

3. Изменение целей и усиление аналитики

На третьем месяце работы добавили объявления и баннер на поиске с акцией в честь 18-летия компании. 

Баннер с акцией

По нашим данным и данным Метрики за третий месяц было получено 60 лидов, а в Roistat зафиксировано 50 обращений. 

Мы провели очередную итерацию проверки, чтобы найти ошибки и обнаружили, что часть форм на сайте работали некорректно, а некоторые не работали совсем. Пользователи не понимали, отправлена ли форма, и часто нажимали кнопку повторно, а для нас это приводило к дублированным или потерянным данным в аналитике. 

С этой проблемой мы оперативно разобрались, передав информацию разработчикам и убедившись, что формы начали корректно фиксировать все обращения. 

Подтверждённых отделом продаж лидов оказалось 37, при этом CPL снизилась на 32% по сравнению с прошлым месяцем и составила 7 000 ₽.

Так как к этому моменту проект ещё не вышел на плановые показатели, мы провели внутренний мозгоштурм команды агентства и пересмотрели стратегию оптимизации. 

Ключевым решением стало внедрение составной цели, которая объединит все формы на сайте и заменит набор разрозненных целей. Такой формат более эффективный для обучения рекламных алгоритмов, но так как кампании будут переобучаться, то это повлечёт временное снижение эффективности. 

За период переобучения мы настроили стратегии, пересмотрели распределение бюджета, исключили слабые площадки, обновили минус-слова и переработали креативы. Продолжили анализировать динамику по всем ключевым параметрам: устройствам, регионам, демографии и структуре запросов.

Пример обновлённого креатива

4. Ключевая проблема проекта

Спустя пять месяцев работы стало очевидно, что основной барьер для достижения поставленных KPI не в рекламе, а в системе аналитики. Из-за отсутствия единого учёта обращений и разрозненных каналов данные между Метрикой, Roistat и CRM постоянно расходились. Например, в Метрике было зафиксировано 60 конверсий, а поданным Roistat 43, при этом часть обращения не удавалось отследить из-за ограничений трекинга.

Это приводило к тому, что точно определить фактическое количество лидов было невозможно. Из-за особенностей внутренней аналитики заказчика, нерегулярного ручного обновления статусов в Roistat и некорректной работы части форм на сайте данные фиксировались не в полном объёме. В результате рекламные системы недополучали корректные данные для обучения алгоритмов, а часть достигнутых результатов «терялась» на стороне клиента – как в статистике, так и на этапе последующей обработки заявок.

Результат

Несмотря на сложности, в ходе работы наблюдалась позитивная динамика. В отдельные месяцы удавалось приблизиться к плановым показателям. Однако, поскольку расхождения данных между системами достигали 20–35%, и это не позволяло объективно фиксировать достижение плана и корректно рассчитывать CPL. 

По итогам 5 месяцев работы над проектом суммарно получено 247 лидов (по данным от отдела продаж клиента) по средней стоимости 8 612 ₽, в 2 раза ниже показателя прошлого подрядчика (20 813 ₽). Одна из сделок с лидом, обратившимся по контекстной рекламы на третьем месяце продвижения стала крупнейшей сделкой из digital за всё время работы. 

На протяжении всей работы мы развивали кампании и старались добиться точных данных, но отсутствие цельной системы учёта обращений и неполная интеграция каналов связи привели к тому, что результаты кампаний невозможно было зафиксировать в одной цифре.

Этот кейс наглядно показывает важность прозрачной и корректной аналитики в B2B-продвижении. Даже при объективном росте эффективности рекламы клиенту важно видеть всю цепочку – от рекламного бюджета до фактической продажи. При этом критически важно следовать рекомендациям по настройке сквозной аналитики и обеспечивать необходимый уровень прозрачности данных для подрядчика. Только в этом случае можно масштабировать успешные решения и на том же уровне объективно оценивать результат работы.

Подробнее о том, как построить эффективную воронку продаж в B2B и контролировать все этапы пути клиента, можно прочитать в статье: 13 шагов построения эффективной воронки продаж в B2B.