Авторизация
Забыли пароль?
Сброс пароля
Вернуться к авторизации
Digital-кейс дня

Как усилить inhouse-команду маркетинга?

Вхождение в кейс дня

13 сентября ‘21

Заказчик: UniSender

Смотрите, что мы провернули с крутой командой Unisender! Нет, мы не взяли их маркетинг на себя - просто немного помогли и на 104% увеличили приток новых пользователей на сайт.

Агентство-исполнитель кейса

i-Media

Работаем в digital-рекламе с 2003 года. Создаем performance-стратегии для клиентов. В нашей копилке 500+ проектов. Понимаем потребности бизнеса и работаем с разными сферами: e-commerce, недвижимость, медицина и фармацевтика, финансы и страхование, FMCG, онлайн-образование и другие.

1. Вводная задача от заказчика, проблематика, цели

UniSender - сервис email-рассылок. С ним можно собирать базу подписчиков, создавать письма, работать с транзакционными рассылками, отправлять SMS и Viber-сообщения и даже постить контент в социальных сетях.

В 2008 два друга придумали сервис, а сейчас у них 700 000 клиентов. Каждый месяц через сервис email-рассылок отправляется 1,5 миллиарда писем.

У UniSender есть своя команда маркетологов (15 человек), которая успешно двигает сервис вперед. Им на помощь приходят внештатные специалисты. О том, как можно усилить inhouse-команду и добиться крутых результатов - расскажем в кейсе.

Прокачаем ваш маркетинг!

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

Inhouse-маркетинг

Для собственного продвижения сервис активно ведет соцсети и контекстную рекламу, работает над PR и SEO, конечно же отправляет собственные email-рассылки.

«Ахиллесова пята» любой инхаус-команды ー это замыленность взгляда на свой собственный маркетинг. Все действуют в привычной канве ー используют одни и те же подходы.

Например, команда UniSender использовала традиционный подход к SEO ー с упором на трафик, а не на конверсии. По части контекстной рекламы у специалистов не было единой позиции. Одни поддерживали более осторожный подход с акцентом на брендовые и ретаргетинговые кампании, другие предлагали агрессивно тестировать новые инструменты. Кроме этого была текущая стратегия, которая работала приемлемо и приносила результаты. Поэтому подход к контекстной рекламе сильно не менялся, ведь «страшно было сломать то, что работало».

А еще команда тратила много времени и сил на сбор данных для принятия решений. Ускорить этот процесс можно было только действуя «вслепую» ー на свой страх и риск.

Весной 2020 команда сервиса решила перейти на системный подход к маркетинговой аналитике и получить стороннее мнение по усилению digital-продвижения. За помощью обратились к команде performance-агентства i-Media.

SEO-анализ сайта

Специалисты i-Media сделали для UniSender подробный SEO-аудит сайта. Проанализировали текущий трафик сервиса и конкурентов, список запросов. Проверили все посадочные страницы, навигацию по сайту, хлебные крошки. Дали рекомендации по внутренней оптимизации (мета-теги, скорость загрузки). По каждой странице порекомендовали доработки контента. И конечно же проверили технические моменты: редиректы, дубли, битые ссылки и тп. У нас получился объемный документ на 74 страницы.

SEO-специалист сервиса email-рассылок внедрил часть рекомендаций, часть еще в процессе. После аудита мы подружились и теперь определенный пласт работ берет на себя команда i-Media. Например, для англоязычной версии сайта наш специалист-носитель собирал семантику и на ее основании готовили техническое задание на тексты. Работу с англоязычными отзовиками тоже взяли на себя. А еще часть контент-поддержки сервиса передал нам. В общем, мы приходим на помощь, когда не хватает ресурсов или нужна точечная консультация по узкой теме в seo-продвижении.

Так сервис email-рассылок оставил себе грамотного специалиста в штате, усилил его экспертизой и «руками» агентства. Мы сравнили результаты по seo год к году и получили рост органического трафика на 97% (2019 vs 2020). Новых пользователей на сайт приходит на 104% больше.

Контекстная реклама в Яндекс и Google

Мы проверили рекламные кампании UniSender в Яндекс Директ и Google Ads по 47 пунктам. Настройки, семантика, объявления, ставки, инструменты. В каждом из пунктов нашли точки роста, дополнительные возможности и дали прогноз.

Например, предложили дозапустить ретаргетинг в Яндекс Директ для работы с аудиторией на всех ступенях воронки продаж, подключить Яндекс.Аудитории, баннеры на поиске, расширить семантическое ядро, переработать креативы и добавить дополнительные форматы и типы объявлений. А еще посоветовали скорректировать работу по оптимизации рекламных кампаний.

«Мы учли рекомендации из аудита и достигли улучшения показателей по первичным и вторичным KPI и существенно большей стабильности в привлечении трафика» ー Вячеслав Бойко, ppc-специалист (специалист по контекстной рекламе) UniSender.

Мы делаем аудит контекстной рекламы не только по кампаниям клиента, но и по конкурентам, поэтому ppc-специалист сервиса рассылок получил полную картину продвижения в Яндекс Директ и Google Реклама.

Для кейса подвели промежуточные итоги ー сравнили два периода: май-декабрь за 2019 и аналогичный за 2020 год. Число оплат после аудита выросло на 7,2%, а доход со всех оплат подрос на 30,3%.

Заказать аудит контекстной рекламы

3. Результаты сотрудничества

Маркетинговая аналитика для SAAS-сервиса

Еще один пласт совместных работ ー внедрение корректной маркетинговой аналитики. Специалисты сервиса хотели иметь возможность в одном месте смотреть основные показатели: число и сумму оплат, LTV, окупаемость расходов с возможностью фильтрации данных по типам кампаний, устройствам и регионам клиентов.

У команды UniSender уже был настроен дашборд в Slemma, но из компании ушел специалист по этой системе и дальнейшее его развитие замедлилось. Со временем у команды стало падать доверие к инструменту и точности данных в нем. Поэтому все отчеты по маркетингу велись в Excel. А это значит, что тратится время на сведение, возникают ошибки и, как следствие ー низкая скорость оптимизации рекламы.

Для систематизации маркетинговой аналитики специалисты i-Media погрузились в процессы сервиса и предложили внедрить онлайн-дашборд в Power BI. Почему именно в этой системе? ー есть несколько причин:

  • Power BI ー лидирующая (по исследованию Gartner Magic Quadrant BI) в мире платформа для бизнес-анализа.
  • Обладает большим комьюнити, что позволяет проще найти замену специалисту.
  • Прост в освоении, так как «вырос» из других продуктов Microsoft и имеет много общего со всем известным Excel.

Мы взялись за разработку онлайн-отчета в Power BI. Составили карту данных и проанализировали основных потребителей. Отчет нужен для ppc-менеджеров и руководителя performance. Ppc-специалистам важно ежедневно оптимизировать рекламные кампании, а руководителю по итогу месяца отслеживать эффективность типов кампаний и таргетингов, а также для анализа трендов по прибыли и расходам.

На старте внедрения отчета столкнулись с несколькими проблемами:

  • Маркетинговый сайт и сам продукт (сервис рассылок) ведутся разными командами и слабо связаны друг с другом. Команда маркетинга видит только верхнюю часть воронки по привлечению пользователя и не понимает, что происходит с клиентом после регистрации, соответственно не может работать над его удержанием.
  • Сложности с отслеживанием факта оплаты ー клиенты сервиса email-рассылок могут оплачивать онлайн или по счету, причем в разных регионах с разными нюансами. Событие оплаты под оптимизацию рекламных кампаний работает с точностью 70%.
  • Данные в разных источниках не совпадают, например, количество оплат в системах аналитики, аналитических базах и в самом сервисе не «бьются» друг с другом. Необходимо было разобраться в причинах расхождений и прийти к одному знаменателю.

Разработка дашборда происходила в два этапа. На первом мы настроили выгрузки расходов из рекламных кабинетов и системы веб-аналитики Google Analytics, а также разработали общий интерфейс работы с отчетностью.

После первого этапа PPC-специалист мог в одном окне получать данные о расходах по кампаниям и ключевым словам, оценивать метрики эффективности: стоимость регистрации на основе данных из Google Analytics, а также первые оплаты пользователей. Система фильтров позволяет разбить кампании по типу, региону и источнику.

С помощью отчета ppc-специалист смело отключает кампании, которые приводят лиды, но не платящих клиентов. Например, команда отказалась от смарт-баннеров в РСЯ, медийных кампаний в Яндекс.Дисплей и GSP (рекламные объявления, которые появляются в личных ящиках Gmail на вкладке «Промоакции»). Хотя специалисты очень верили в эти форматы.

Основной целью второго этапа была автоматизация расчета Lifetime Value (LTV) по всем кампаниям и ключевым словам. И это был самый сложный этап. Нужно было решить три проблемы, описанные выше.

В модель данных добавили собственные базы данных UniSender для получения исторических данных по всем оплатам пользователей и вместе с аналитиком компании разработали формулы для расчета LTV.

В дашборде для сервиса есть вкладка с когортным анализом ー очень важным инструментом для SAAS-сервиса. С помощью когорт можно отслеживать, как нововведения в сервисе влияют на разные метрики. Например, изменили интерфейс личного кабинета и спустя время сравнить, как новые пользователи реагируют на него по сравнению с теми, кто видел предыдущий интерфейс.

UniSender разбивает пользователей на когорты по дате регистрации, оценивает их «срок жизни» и период окупаемости вложений в рекламу.

Благодаря проведенным работам по аналитике, команда сервиса сменила систему KPI. Вместо ДРР теперь измеряют прогнозный LTV. Из него сложился KPI по стоимости лида ー ⅓ от полного прогнозного LTV клиента можно потратить на его привлечение. То есть теперь вместо количества регистраций маркетологи сервиса отслеживают число и сумму первых оплат от клиента.

Нам было важно, чтобы команда доверяла отчету и не опасалась ошибок в данных. На этапе внедрения штатный аналитик сервиса email-рассылок сверял данные из базы данных, Google Analytics и отчета в Power BI. Мы добились расхождения менее 1% в данных, накопленных за последние три года.

Никита Яблоко

Руководитель Performance, UniSender

Где-то что-то упало или выросло, а почему — не понятно. Мы хотели знать точные причины изменения показателей.

Мы стали более уверенными и меньше паникуем. До внедрения отчёта мы пугались особо высоких показателей по стоимости клиента и тут же отключали кампании. Сейчас мы понимаем, сколько принесёт нам этот клиент и уже не боимся продолжать инвестировать в «дорогие» (на первый взгляд) таргетинги.

Хотите так же? - Пишите

4. Заключение

Найм digital-команды

В ходе совместной работы мы нашли еще одну точку соприкосновения ー помощь с наймом сотрудников. До совместной работы процесс рекрутинга в UniSender был очень субъективным ー hr-специалист подбирал людей, в основном, по soft-скиллам. Такой подход снижал результативность ー за полгода в команде сменилось 2 ppc-специалиста (специалиста по контекстной рекламе). Текучка кадров означает: зря потраченное время на адаптацию, поиск новых специалистов и обучение вновь прибывших в команду.

В UniSender решили, что нужно ужесточить поиск с точки зрения hard-скиллов. По этой части специалисты i-Media как раз могли помочь. Первые этапы собеседований проводил hr-менеджер сервиса, а на следующих подключались наши опытные сотрудники и проверяли знание метрик, инструментов, необычных подходов.

В итоге в команду подобрали ppc-специалиста и seo-оптимизатора. Ребята успешно работают уже год и прошли первый раунд повышения. Смело говорим, что команда сформирована!

За год работы мы крепко подружились и стали работать «рука об руку» ー вместе увеличили приток новых пользователей на сайт (+104%), увеличили доходность клиентов на 30,3%, отказались от неработающих инструментов, сменили KPI на более точные и стали доверять данным.

Этот кейс ー отличное подтверждение тому, что не обязательно выбирать между агентством и inhouse-командой. Совместная работа приносит отличные результаты, ведь в команде, с одной стороны ー эксперты по продукту, а с другой ー по digital-инструментам.

Статья подготовлена для Cossa

Агентство-исполнитель кейса

i-Media

Работаем в digital-рекламе с 2003 года. Создаем performance-стратегии для клиентов. В нашей копилке 500+ проектов. Понимаем потребности бизнеса и работаем с разными сферами: e-commerce, недвижимость, медицина и фармацевтика, финансы и страхование, FMCG, онлайн-образование и другие.

Ruward использует технологию "cookie" – сохранение на компьютере пользователя небольших текстовых файлов. Также мы используем на сайте сервис Яндекс.Метрика. Эта информация не позволит идентифицировать вас, однако может помочь нам улучшить работу нашего сайта. Если вы не согласны, чтобы мы использовали данные технологии, вы должны соответствующим образом установить настройки вашего браузера или не использовать наш сайт.

Согласен