Продвижение доставки Додо в Москве: карты, деньги, рост дохода на 8659%

1. Вводная задача от заказчика, проблематика, цели

Когда в агентство «Блондинка.Ру» обратился клиент «Додо Пицца», мы знали, что ему предложить. У нас уже были кейсы по контекстной рекламе доставки еды, поэтому нам не составило труда выбрать эффективную стратегию и воплотить ее в жизнь. Проблемы начались позже, с ростом сети пиццерий и усилением конкуренции на рынке. Привычные инструменты больше не работали, нужно было искать новые, нетривиальные пути...

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

Для выполнения задачи мы сделали следующее:

• создали два аккаунта – первый для брендовых запросов, второй для остальных;
• собрали семантику: в аккаунт «Бренд» попали все ключевые фразы с упоминанием «Додо Пиццы»; а в «Небренд» – запросы четырех типов: общие, целевые, промо и гео;
• проработали список минус-слов: в него вошли фразы с названиями улиц и районов, в которые не доставлялась пицца из продвигаемых ресторанов, а также слова, не приносящие конверсий («фото», «рецепты»);
• написали объявления для каждого ключевого слова, так как знали, что использование запроса в заголовках/текстах позволяет снизить СРА.
• отслеживали статусы ключевых слов и объединяли в группы низкочастотные запросы, по которым было мало показов;
• в коммуникациях делали акцент на вкусовых качествах пиццы: использовали прилагательные «сочная», «аппетитная», «горячая» и «вкусная»;
• добавляли акционные ротации: в период действия акций размещали дополнительные объявления с промокодами и описанием спецпредложений;
• для геозапросов включали название локации в заголовок;
• задействовали все возможности площадок: допссылки, расширения Google, уточнения, виртуальные визитки;
• настроили гиперлокальный таргетинг – определили зоны доставки каждой пиццерии в «Полигонах» Яндекса и создали сегменты аудитории из тех, кто проживает и работает в полученной области.

Итоги теста и «сарафанное радио»

За первый месяц CPA удалось снизить в 2 раза. В результате нам доверили продвижение 9 новых пиццерий, а немного позже добавили еще 16 ресторанов.

«Блондинка.Ру» заработала хорошую репутацию в «Додо», и к нам стали обращаться другие франчайзи. Число партнеров росло. Мы владели эффективной стратегией, по которой собирались продвигать и остальные рестораны. Однако выяснилось, что старые методы в новых условиях неэффективны.

Проблема перетекания заказов

Первое время мы пробовали вести кампании так, как привыкли партнеры и как умели мы сами: для каждого франчайзи отдельно. Это казалось логичным, ведь сети были не только разделены по гео, обслуживая разные территории доставки, но и отличались акционными предложениями, рекламными бюджетами и KPI.

Наши копирайтеры создавали объявления под каждого партнера; мы запускали и оптимизировали кампании, но вскоре столкнулись с явлением перетекания заказов. Суть проблемы в том, что пользователь мог перейти на общий сайт «Додо Пиццы» по объявлению от одной пиццерии и сделать заказ, который попадет в другую пиццерию. То есть расходы на рекламу оплачены одним юрлицом, а доход получен другим. Контролировать этот процесс мы на своей стороне не могли.

Есть несколько вариантов работы с распределенными клиентами:

• «общий котел». Обычно в подобной ситуации формируется единый рекламный бюджет: все партнеры скидываются в равных долях, и на полученную сумму запускается одна кампания. Это простой выход для агентства, но невыгодный для клиентов, ведь распределение заказов происходит неравномерно, и в итоге одни юрлица будут переплачивать, а другие получать «бесплатные» заказы. Поэтому мы от данного способа отказались;
• гиперлокальный таргетинг. Этот инструмент Яндекса как раз предназначен для разделения показов по точным местоположениям малого радиуса. Мы потратили немало ресурсов на создание полигонов, но, к сожалению, технология оказалась неэффективной, и проблема сохранилась;
• «Альянс» и постоплата. Наконец решение было найдено: нужно было объединить франшизы Москвы и Московской области в «Альянс», запустить на всех единую кампанию, а в конце месяца считать заказы, полученные каждой пиццерией, и таким способом определять, сколько должен за рекламу каждый партнер. В этой схеме выигрывали все: мы управляли общей РК, а франчайзи оплачивали только фактически полученные заказы, не переплачивая за рекламу, конверсии от которой ушли в другие пиццерии.

Проблема высокой конкуренции

Доставка пиццы в Москве – рынок с высокой конкуренцией. Недостаточно просто вписать ключевой запрос с заголовок и упомянуть акцию. Нужно искать подход к целевой аудитории и показывать подходящее конкретному пользователю объявление в правильный момент. Но как узнать, кто скрывается за запросом «доставка пиццы», и какая коммуникация ему больше подойдет?

На помощь приходят автоматические стратегии. Используя информацию о каждом пользователе, опираясь на его поведение и предпочтения, система сама определяет, какое объявление ему показать. Нашей задачей было обеспечить системе выбор: создать несколько вариантов объявлений, рассчитанных на разные группы целевой аудитории.

Так, для категории лояльных пользователей наличие контекстной рекламы в поиске неважно: они вводят название бренда и переходят на сайт по объявлению или ссылке из органической выдачи.

• «Экономные» обращают внимание на цену и, вероятнее всего, выберут то предложение, которое покажется им наиболее выгодным. Чтобы заинтересовать эту группу аудитории, нужно рассказать про привлекательные предложения, предложить промокод.
• «Именинники» планируют большой заказ на компанию друзей или коллег, для вечеринки или корпоратива, поэтому начинают выбирать пиццерию заранее, подробно изучая условия доставки, цены и отзывы.
• «Голодные» готовы сделать заказ прямо сейчас, и для них не играет большой роли ни бренд, ни стоимость.

Исходя из потребностей каждой группы, мы создавали объявления с разными акцентами, а система выбирала, кому какую рекламу показать

Автостратегия – это не только выбор наиболее выигрышного объявления. Предполагая высокую вероятность конверсии, система может повысить ставку и побороться за пользователя, склонного совершить заказ. Таким образом, автоматическое управление позволяет получать больше заказов за меньшие деньги.

Но и здесь есть нюанс. По опыту мы знаем, что автостратегии Яндекса эффективны не в 100% случаев. Поэтому в вопросе выбора стратегии мы придерживаемся следующего алгоритма:

• начинаем с ручного управления, собираем статистику;
• затем проводим А/Б-тестирование, по результатам которого принимаем решение о переходе на автоматику;
• после перехода внимательно следим за показателями, контролируя работу алгоритмов.

В кампаниях «Додо» автостратегии показали высокие результаты, и большинство франшиз было переведено на автоматическое управление. Это снизило СРА, а рабочей группе сэкономило около 15% времени.

3. Результаты сотрудничества

— расширение сотрудничества с 4 до 100+ пиццерий,

— снижение CPO в 3,42 раза,

— рост дохода составил 8 659%,

— число онлайн-заказов пиццы увеличилось на 26 746%,

— доля рекламных расходов (ДРР) понизилась в 3,25 раза.

Антон Хрипко

руководитель группы, Блондинка.Ру

Мы вели 3 франшизы, когда придумали «Альянс», но для реализации схемы необходимо было объединить хотя бы 30% московских ресторанов. Мы вышли с предложением к клиенту, и он его одобрил, ведь «Альянс» был выгоден для всех, а мы успели зарекомендовать себя с лучшей стороны.»

Маргарита Кудрявцева

маркетолог корпоративной сети, Додо Пицца

Благодаря команде «Блондинке» мы получали заказы с общих запросов. Эти клиенты выбирали нас из огромного числа конкурентов! Сейчас мы продолжаем оптимизации текущих кампаний и тестируем новые каналы: видео и UAC.