Контекстная реклама для туроператора Alean

1. Вводная задача от заказчика, проблематика, цели

Alean.ru — один из крупнейших туроператоров, организующий путешествия по России и странам СНГ. Компания входит в рейтинги от Туту.ру, Lucky Wings, Травелате и других. И предлагает более 60 регионов России для отдыха, более 9000 объектов для размещения в России и странах СНГ, а также более 900 экскурсионных программ и маршрутов.

Чаще всего пользователи ищут отели, экскурсии или туры с помощью поисковых систем Яндекс или Google. Поэтому команда Alean обратилась в агентство, чтобы увеличить количество бронирований отелей с помощью контекстной рекламы.

Перед нами поставили цель увеличить окупаемость по источнику Яндекс Директ и повысить показатели выручки минимум в 3 раза в сравнении с началом 2023 года.

В работе с Alean, как с крупным туроператором, есть две важные особенности:

1. Большое количество отелей с разными характеристиками и способами бронирования

Практически половина трафика с платной рекламы идет напрямую на страницу объекта — отеля, санатория, тура, а не на главную страницу сайта турагента.

При этом все объекты на сайте делятся на три группы:

• С гарантированными местами: номера, которые можно забронировать без общения с менеджером;
• Места с «подзапросным» бронированием: те отели, где менеджер сначала должен узнать наличие свободных номеров;
• Объекты без свободных мест.

Перемещение отелей из одной группы в другую происходит постоянно. Поэтому отслеживать наличие свободных мест и обновлять рекламные объявления нужно регулярно. Если человек перейдет по объявлению и не сможет забронировать отель, деньги будут потрачены впустую. Осложняется работа тем, что количество отелей у Alean превышает 9000, и у каждого из них есть около 40 характеристик, по которым также настраивается реклама.

2. Длинный цикл сделки

В среднем принятие решения о бронировании происходит в течение 1-3 недель и через несколько касаний с продуктом. Без сквозной аналитики невозможно определить, видел ли человек контекстную рекламу в период принятия решения о покупке.

Рейтинг Туту.ру

Рейтинг Lucky Wings

Рейтинг Травелате

2. Описание реализации кейса и творческого пути по поиску оптимального решения

Разработка стратегии

В разработке стратегии для рекламной кампании мы отталкивались оттого, что все объекты на сайте можно разделить на три группы.

По нашей гипотезе самыми эффективными объявлениями должны были стать те, где отель можно забронировать без менеджера. Эту гипотезу подтверждают и исследования. Например, согласно результатам опроса аналитического центра НАФИ, 58% путешественников предпочитают бронировать отели с помощью специальных сайтов без участия турагента. Поэтому первая группа объектов состояла из отелей, где была возможность моментального бронирования. Для таких объявлений выбирали стратегию с наиболее высокой ценой за конверсию или максимальным объемом трафика.

Во вторую группу попадали объявления с отелями, где менеджер перед бронированием должен узнать наличие свободных мест. Так как такой способ брони требует ожидания, мы предположили, что подобные объявления будут менее эффективными. И для этой группы выбрали стратегию с низкими ставками за конверсию.

В третью группу попадали объекты, в которых нельзя забронировать номер. На такие объекты рекламу не запускали.

Для приоритизации объявлений внутри группы мы разработали систему на основе характеристик отелей. У каждого объекта их порядка 40. Это цена, дистанция до моря, реки или пляжа, количество звезд, наличие лечебных процедур, инфраструктура для детей, наличие бассейна или аквапарка и другое. С помощью Wordstat мы определяли наиболее частые запросы и добавляли их в быстрые ссылки объекта, у которого этот запрос выполнялся. Например, если пользователи чаще запрашивали отели с бассейном, на первые позиции мы выносили объекты, у который он был, и добавляли упоминание бассейна в первую очередь в быстрых ссылках.

Работа над кампанией

Перед запуском кампаний мы проверяем наличие свободных мест и возможность забронировать отель. Далее группируем объекты по показателям эффективности — отдельно отели с подзапросными местами, отдельно с быстрым бронированием. Например, смотрим окупаемость отеля за предыдущий похожий период. Более эффективные отели мы запускаем с высокой ставкой или ценой конверсии, а менее эффективные - с низкой.

Дальше мониторим перемещения отелей между группами и меняем стратегию для объявлений. В высокий сезон изменения по бронированиям мы мониторили каждую неделю, в низкий сезон ежемесячно.

Мониторинг происходил так: если видели, что какой-то отель из первой группы стал показывать низкие значения конверсии, самостоятельно проверяли возможность бронирования и снижали ставку, при необходимости, или отключали объявление. Это работало и в обратную сторону, если объект из второй группы показывал потенциально высокую окупаемость, мы выделяли их в кампанию с более агрессивной стратегией.

Важно отметить, что высокий сезон для операторов — это не лето, а начало года и весна. По данным с начала 2023 года мы заметили, что ближе к лету мест в большинстве популярных отелей в России уже нет, а значит, и эффективных рекламных объявлений становится меньше. Наши данные подтверждает и отчет Яндекса, в котором говорится, что более 50% путешественников бронируют все для поездки за несколько месяцев до отправления.

Чтобы определить УТП для каждого объекта подготовили, скрипт на Phyton. Из фида информация о преимуществах отелей передается в скрипт, из которого на выходе мы получаем Excel-таблицу с готовой информацией для быстрых ссылок. Подробно про схему работы со скриптом рассказали в статье на vc.ru.

Тестирование форматов

Для выбора наиболее эффективных типов рекламных кампаний мы протестировали практически все возможные варианты. Самыми эффективными оказались товарные и текстово-графические кампании.

Товарные кампании показали отличную эффективность в сравнении с отдельными кампаниями по смарт-баннерам и динамическим объявлениям.

Работа со сквозной аналитикой

Так как перед нами стояла цель на увеличение выручки от контекстной рекламы, а длительности сделки в сфере туризма может занимать несколько недель, было важно настроить сквозную аналитику. Так мы могли оценить, видел ли пользователь объявление перед покупкой и зачесть конверсию.

Мы разработали дашборды в системе сквозной аналитики Rick.ai c возможностью отслеживать:

• Объем продаж, окупаемость в разрезе одного отеля или группы отелей;
• Окупаемость в совокупности по направлению. Например, Сочи, Анапа, Геленджик, Крым;
• Окупаемость в разрезе по видам рекламы — общие поисковые и РСЯ кампании по направлениям, поисковые рекламные кампании по группам отелей, товарные кампании по группам отелей.

Опрос аналитического центра НАФИ

Статья со скриншотами из отчета Яндекса про путешествия

Статья на vc.ru: «Фид + Python = идеальные быстрые ссылки в Яндекс Директ и рост CTR на 30%»

3. Результаты сотрудничества

В начале 2024 года мы зафиксировали прирост по показателям выручки и оплаченным заказам в 3 раза.

По источникам Яндекс Директ, за год выручка выросла на 340%. Количество оплаченных заказов выросло в 3,6 раза, а ROAS вырос в 1,6 раза.

Анна Сахарова

Заместитель руководителя отдела интернет-маркетинга, Alean

Благодаря продуманному подходу к ведению рекламных кампаний, команда adgasm.io в очередной раз помогла нам достигнуть поставленных целей в заявках на бронирование отелей, при высокой окупаемости.

Отдельно хотелось бы отметить следующие моменты в работе наших партнеров:

• Менеджеры adgasm.io профессионалы своего дела — опираются на цифры и аналитику.
• Глубоко погружаются в проект, понимают особенности и нюансы продукта.
• Вовлечены в процесс и всегда остаются на связи. Оперативно отслеживают все изменения в эффективности рекламных кампаний, что позволяет впоследствии делать правильные выводы и принимать взвешенные решения.
• Проявляют инициативу в различного рода улучшениях, с энтузиазмом берутся за новые идеи.
• Им можно полностью доверить проект и знать, что они не подведут.
• С командой adgasm.io очень приятно работать, у нас уважительная и очень дружелюбная атмосфера.

4. Заключение

Команда работала с большим количеством постоянно обновляющихся данных. Речь идет не только об одном критерии — есть в наличии или нет, а о более 40 разных критериев, которые необходимо постоянно обновлять в зависимости от спроса и предложения, чтобы кампания была прибыльная. Им удалось структурировать данные и построить систему так, чтобы объявления работали эффективно на протяжении всего времени. При этом они продолжали и вручную мониторить и контролировать более 9000 предложений.

Чтобы предоставить заказчику качественные отчеты, создали разные виды дашбордов и считали KPI по «чистым» данным. По каждому отелю отслеживали статус — на брони, предоплата, успешная оплата, отмена бронирования. Если бронь отменили, команда проверяла отель и искала причины, чтобы оптимизировать кампанию. Возможно, номера были слишком дорогие или подзапросных мест оказалось больше, чем номеров с моментальным бронированием. Работали в тесной связке с отделом продаж, если у сейлзов какой-то отель легко продавался, мы меняли для него ставку. Ежедневно отслеживали конверсию из заказа в оплату и прорабатывали вместе с отделом продаж ситуации, когда этот показатель снижался.

Этот кейс демонстрируют, насколько важен вовлеченный подход команды к работе, а также немаловажную роль заказчика в успешности кампании.