Авторизация
Забыли пароль?
Сброс пароля
Вернуться к авторизации

Как разделять клиентов на новых и старых еще на входе?

08 апреля ‘21

Заказчик: Компания по доставке питьевой воды
Страница кейса/результат: https://clck.ru/UAxY4

В работе агентства важнейшие KPI — звонки и заявки от новых клиентов. Чтобы выделить новых клиентов из потока входящих звонков, наш отдел аккаунтинга придумал, как специальным образом настроить сервис коллтрекинга CoMagic.

Агентство-исполнитель кейса

MediaNation

Агентство MediaNation основано в 2008 году и оказывает комплексные услуги продвижения бизнеса в интернете. Среди клиентов MediaNation такие бренды, как Адамас, Линзмастер, Butik.ru, ЛитРес, Читай-Город, MyToys, Amediateka, Hansa, Wall Street English, Gett и другие.

1. Вводная задача от заказчика, проблематика, цели

В работе агентства важнейшие KPI — звонки и заявки от новых клиентов. Чтобы выделить новых клиентов из потока входящих звонков, наш отдел аккаунтинга придумал, как специальным образом настроить сервис коллтрекинга CoMagic.

О клиенте

В MediaNation обратился клиент — крупная компания, которая занимается доставкой питьевой воды, кулеров и кофе, а также обслуживает кулеры и кофемашины. Се́ти представительств клиента и природные источники находятся в 18 странах мира. В России доставка воды осуществляется на территории Москвы и Московской области, а также Санкт-Петербурга и Ленинградской области. Компания работает как с B2B-, так и с B2C-клиентами.

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

Аналитика вместо интуиции

Изначально у нашего клиента почти отсутствовал какой-либо анализ конверсий сайта: были настроены только цели на отправку форм. При этом клиент старался прятать телефоны на сайте, чтобы получать больше обращений именно через формы и, соответственно, отслеживать по ним конверсию из посещения в обращение.

С учетом обычных лидов с форм также была проблема: наш клиент видел в Google Analytics, с каких каналов приходят заявки, но не мог корректно сопоставить их с данными из CMS и, соответственно, проанализировать дальнейшую конверсию из лида в покупателя. Неясно было и то, какие из заявок с рекламы действительно шли от новых пользователей, а какие — от существующих. В итоге при работе с рекламой наш клиент в большей степени полагался на интуицию, а не на данные.

Нашими KPI стали звонки и заявки. Мы должны были снизить стоимость лида и нарастить их количество. Поэтому первой задачей стало выстраивание такой работы, которая позволяла бы проводить анализ лидов и передавать их в аналитические системы для дальнейшей оптимизации в рекламных аккаунтах.

Новый лендинг: чем проще — тем лучше

В первую очередь мы предложили подключить коллтрекинг CoMagic, так как в некоторых случаях пользователям неудобно связываться с компанией через форму заявки на сайте.

Затем предложили упростить эту форму: убрать поля «город», «индекс», оставив только необходимые (ФИО, телефон, e-mail). Но клиент согласился убрать только «индекс». В итоге вместо пяти полей осталось четыре.

Начали обсуждать введение отдельного лендинга, чтобы пользователь не «гулял» по сайту, а попадал на такую страницу, которая отвечала бы на возможные вопросы/сомнения и побуждала оставить заявку или позвонить. Позже отдел маркетинга клиента подготовил такой лендинг с помощью своей CMS, а через какое-то время сделал качественное визуальное обновление.

Новая посадочная страница улучшила результаты контекстной рекламы - CR в лиды вырос в два раза: с 1,54 до 3,77 %

Была задействована подмена содержания страницы (заголовок и подзаголовок на первом экране) в зависимости от того, с какого поискового запроса приходит пользователь. Сайт отслеживал метку, с которой пользователь приходил на сайт, и в зависимости от нее менял содержание заголовка и подзаголовка страницы. Так, например, заголовок менялся в зависимости от региона:

Москва: «Доставка на дом по Москве на следующий день».

Санкт-Петербург: «Доставка на дом по Санкт-Петербургу на следующий день».

Нажмите “1”, если…”

Мы настроили коллтрекинг таким образом, чтобы при дозвоне пользователь попадал на автоответчик. Чтобы разделить пользователей на новых и существующих, предлагалось нажать соответствующую клавишу:

1 — если пользователь новый,

2 — если пользователь действующий.

При этом в CoMagic у звонков автоматически проставлялись теги «Новый клиент» и «Существующий клиент», «Бездействие при автоответчике».

Таким образом, используя стандартный функционал CoMagic, можно понимать, кто из звонивших абонентов является новым пользователем, а кто действующим. И направлять звонки в соответствующий отдел.

Как настроить коллтрекинг на разделение входящих?

Шаг 1. Настраиваем сценарий, в который добавляем этап «Меню»

Добавляем запись, где абоненту будет предложено нажать на клавишу 1, если он является новым пользователем, или нажать на клавишу 2, если он является действующим пользователем.

В зависимости от нажатой клавиши переадресация уходит в нужный отдел.

Шаг 2. Создаем два тега

1. Новый клиент

2. Действующий клиент

В дальнейшем понадобятся id тегов, которые мы создали. Узнать id тегов можно:

1. с помощью запроса к DataAPI (метод get.tags);

2. через консоль браузера;

3. обратившись к своему менеджеру. :)

Шаг 3. После создания тегов переходим к настройке уведомлений

Создаем два разных уведомления для проставления различных тегов:

Название задаем любое.

Тип события — «Завершение звонка».

Условия: последняя операция сценария — «Точно соответствует».

Находим наш сценарий и выбираем нужный этап переадресации.

Далее настраиваем тело отправки уведомления.

Выбираем HTTP, Метод POST, в URL вставляем https://dataapi.comagic.ru/v2.0.

В тело уведомления вставляем запрос:

{

"jsonrpc":"2.0",

"id":"number",

"method":"set.tag_communications",

"params":{

"access_token":"string",

"communication_id":{{call_session_id}},

"communication_type":"call",

"tag_id": "number"

}

}

В итоге получаем следующую схему:

Поступает входящий звонок → абоненту предлагают нажать клавишу → абонент нажимает клавишу, выполняется опция сценария, и абонент попадает в нужный отдел → система понимает, какая опция сценария была выполнена, и отправляет API-запрос на наш сервер, чтобы проставить тег звонку.

После этого в отчете по звонкам можно быстро отфильтровать все звонки от новых и действующих пользователей.

Конечно, это полностью не избавит от случаев, когда пользователь по ошибке нажимает неправильный вариант. Но на практике среди звонков с тегом «Существующий клиент» реальных новых пользователей получалось 1 на 200.

И обратная сторона медали: к сожалению, среди звонков с тегами «Новый клиент» и «Бездействие при автоответчике» от реальных существующих пользователей приходило достаточное количество вызовов. Именно поэтому проверять такие звонки все равно было необходимо.

Впрочем, такой подход с разделением пользователей, несмотря ни на что, дал несколько преимуществ:

Снижение нагрузки на менеджера, который прослушивает звонки.

Передача в аналитические системы более корректной информации по пользователям.

Мы настроили передачу в Google Analytics и Яндекс.Метрику звонков с тегом «Новый клиент». Так стало понятно, какие кампании принесли нужные нам конверсии.

Но пришлось поработать и ручками

Отслеживание заявок в аналитических системах мы осуществляли при помощи обычных событий, которые срабатывали при отправке формы на сайте.

Проблемы начинались, когда клиент выгружал данные по заявкам из своей CMS. К сожалению, CMS не всегда корректно определяла источник трафика. Соответственно, при оценке нашего канала нужно было найти все лиды, которые привела контекстная реклама. Для сведения этих данных клиент ежемесячно предоставлял нам выгрузку из CMS.

Мы в свою очередь выгружали из Analytics данные по конверсиям (отправка формы). После чего вручную сверяли данные из двух таблиц, ориентируясь на дату и время прихода лида.

Так мы могли понять, с каких каналов, кампаний, ключевых слов пришел каждый отдельный лид. Далее клиент дополнял эту таблицу информацией о статусе лида: был ли это существующий пользователь или новый лид, конвертировался ли данный лид в покупателя. Благодаря этой работе мы знали подробности по лидам и могли использовать данную информацию для корректировки ставок при работе с кампаниями.

Мы активно использовали автоматические стратегии Яндекс.Директа и Google Ads. Учитывая, что данные стратегии получали корректную информацию по лидам и особенно по звонкам, они смогли обучиться и показать хорошие результаты.

3. Результаты сотрудничества

Если говорить об общих итогах кампании, то мы смогли снизить CPL с 1500–3000 рублей до 700–800 рублей и нарастить количество лидов с 70–80 до 300 в месяц.

4. Заключение

Какие рекомендации можно дать, исходя из данного кейса?

  • Когда целью рекламной кампании является сбор лидов, очень важно создать пользователям все условия для удобной и быстрой передачи вам информации о себе. Пользователь должен быстро находить на сайте форму, которая будет содержать минимальное количество полей. Чем удобнее лендинг, чем меньше полей в форме заявки, тем выше конверсия из посетителя в лид.
  • Разделение входящих лидов на старых и новых покупателей крайне важно не только потому, что к каждой группе в дальнейшем будет применяться своя стратегия коммуникаций, но и потому, что это позволяет оценить вклад рекламных каналов в привлечение аудитории разных типов.
  • Не бойтесь использовать специализированные инструменты аналитики. Полчаса настроек — и вы сильно упростите себе дальнейшую оценку эффективности рекламной кампании. В частности, CoMagic помогает довольно быстро решить вопрос, кто из звонящих клиентов является новым, а кто действующим, перевести звонок в соответствующий отдел и использовать эту информацию для аналитики и оптимизации каналов продвижения.
  • Если цель рекламной кампании — привлечение лидов, используйте автоматические стратегии в Яндекс.Директе и Google Ads. Они помогают собрать корректную информацию о привлеченных клиентах и показывают хорошие результаты благодаря алгоритмам машинного обучения в их основе.

Агентство-исполнитель кейса

MediaNation

Агентство MediaNation основано в 2008 году и оказывает комплексные услуги продвижения бизнеса в интернете. Среди клиентов MediaNation такие бренды, как Адамас, Линзмастер, Butik.ru, ЛитРес, Читай-Город, MyToys, Amediateka, Hansa, Wall Street English, Gett и другие.