В 3 раза снизили цену заказа с контекста для доставки еды

1. Вводная задача от заказчика, проблематика, цели

Увеличить количество заявок и снизить их стоимость

Клиент до нас работал с контекстной рекламой параллельно на старый сайт sushi-city24.ru и новый — tochka-vkusa.ru.

Средняя цена заявки составляла 500 ₽, но все заказы со старого сайта и все звонки не соотносились с источниками. Не было понятно, что работает эффективно, а какие инструменты и кампании не приносят результатов.

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

Подключение сервиса сквозной аналитики Ройстат

Чтобы понять, как оптимизировать расходы на рекламу, нужно видеть полную картину ее эффективности, поэтому предложили подключить Ройстат.

Чтобы сквозная аналитика работала, сервис должен забрать данные о расходах из рекламных кабинетов, а данные о продажах из CRM и сопоставить одно с другим.

У клиента данные о заказах на сайте автоматически перебрасывались во Frontpad и дублировались в Битрикс24. Мы рассмотрели несколько вариантов интеграции:

• 1. Ройстат забирает данные из Frontpad. У Ройстата не было готовой интеграции, в поддержке сказали, что в данный момент настроить ее невозможно. Задачу написать интеграцию своими силами IT-отдел оценил в 40-50 часов. Дорого и долго.
• 2. Ройстат забирает данные из Битрикс24. С Битрикс24 Ройстат интегрируется без проблем, но на этом хорошие новости заканчиваются. Frontpad заточен под общепит и отказываться от него нельзя, а вести клиентов параллельно там и в Битрикс24 — лишняя нагрузка на менеджеров. Неоптимально с точки зрения процессов на стороне клиента.
• 3. Ройстат забирает данные с сайта. При таком формате интеграции мы не забираем из системы клиента данные о продажах, но для доставок еды это приемлемо — в продажу не закрывается 1-3% заказов, этим можно пренебречь.

Мы завершили первый этап настройки.

Что теперь умеет сквозная аналитика:

• собирает данные о посетителях сайта;
• отслеживает звонки;
• подтягивает данные о расходах из рекламных кабинетов;
• строит базовые отчеты по выручке в разрезе каналов и с учетом LTV.

Что сквозная аналитика не умеет:

• присваивать заказам из приложения источник «прямые заходы», так как оно WebView, чтобы работало корректно, нужна AppMetrica;
• сопоставлять звонки с данными о продажах во Frontpad — если клиент три раза уточнял, когда ему привезут заказ, мы не увидим этого в отчетах.

Обе проблемы можно решить при участии разработчиков на стороне сервисов, ведем переговоры.

Оптимизация рекламных кампаний

Перестали вести трафик на два сайта.

Сравнили эффективность рекламы параллельно на оба сайта с кампаниями только на новый сайт.

Кампании на оба сайта давали чуть больше заказов, но стоимость заказа была выше, а ROI хуже (фото 1, 2).

Отказались от работы с контекстом на два сайта параллельно и сразу вышли на положительный ROI по всем кампаниям. Сейчас второй сайт скрыт от индексации и используется только для работы с агрегаторами.

Поработали с брендом.

Переводим аудиторию со старого сайта sushi-city24.ru на tochka-vkusa.ru. Для этого заменили посадочную страницу в кампаниях на поиске по брендовым запросам.

CTR снизился с 38% до 15%.

Аудитория восприняла объявления как рекламу конкурента, однако кампании продолжили работать, так как нам важно было постепенно отойти от использования старого сайта в рекламе.

Навели порядок в базовых настройках.

С чем поработали:

• разделили кампании на поиске по типам запросов — брендовые запросы, конкуренты, общие запросы по доставке еды, сеты/суши, коробочки;
• разделили кампании по районам и для каждого добавили в объявления конкретное время доставки вместо абстрактного «быстро»;
• добавили корректировки ставок по возрасту и часам показа;
• отминусовали запросы по круглосуточной доставке, так как у клиента другой график работы;
• адаптировали объявления ко времени показа — днем про обед в офисе, вечером про ужин с друзьями;
• добавили объявления, адаптированные для мобильных устройств;
• в Директе добавили корректировки ставок по погоде.

Интересное наблюдение — мы снизили ставки на 20% для смартфонов в Гугле и увеличили на 10% в Яндексе.

Если вы думаете, что Гугл — это в первую очередь недорогой мобильный трафик, все не совсем так. В каждом конкретном случае эту гипотезу нужно проверять.

После того как мы исправили мелкие ошибки и довели структуру рекламного аккаунта до ума, появились полезные выводы. Например, мы отключили кампании по ланчам, которые показывали низкий ROI, средства перераспределили на роллы.

Доработали сайт

Мы используем для аудитов чек-лист юзабилити для доставок еды (по этой ссылке вы можете скопировать документ и проверить, все ли хорошо на вашем сайте: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1hW2uNDcmgBsNJnJ5YFZMRvP8E5v_p2bif_TsyP6vMvE/edit?usp=sharing).

Какие доработки делали для клиента:

• добавили почту для обратной связи;
• указали стоимость доставки на карте с зонами доставки;
• сделали кликабельной фразу «Получите подарок» и добавили страницу с подробностями акции;
• добавили страницу о преимуществах самовывоза;
• добавили служебные разделы в меню в нижней части страниц.

Некоторые предложения, такие как сортировка блюд по цене или добавление страницы с вакансиями для повышения доверия к компании, клиент не согласовал.

Всеволод Беляев

руководитель отдела аналитики, Умный маркетинг

Сквозная аналитика необходима не всем доставкам еды.

При небольших бюджетах на начальном этапе можно ориентироваться на стоимость и количество заказов.

Сквозная нужна, когда бренд уже известен, ведется работа с повторными покупками и используется несколько каналов привлечения трафика. Она помогает собрать данные о продажах с учетом LTV клиентов. Это важно: чем известнее бренд и обширнее база, тем выше доля повторных покупок в обороте.

Всеволод Беляев

руководитель отдела аналитики, Умный маркетинг

Ройстат — не единственное решение, работать можно, например, с Alytics или Calltouch.

Боль в том, что хотя у всех сервисов есть готовые интеграции с популярными CRM-системами, для распространенных среди доставок R-Keeper, iiko и Frontpad готовых решений на конец 2021 нет даже в планах.

Татьяна Пешкова

руководитель проекта, Умный маркетинг

Использовали «шахматку» — грамотное чередование периодов сравнения.

Мы можем в понедельник показывать рекламу на оба сайта только в четные часы, а во вторник — только в нечетные. Так метод сводит на нет влияние на статистику внешних факторов. Подробно разбираем его в кейсе «Реклама по брендовым запросам: нужно ли настраивать?»

3. Результаты сотрудничества

Сравниваем показатели год к году при аналогичном расходе бюджетов.

В Директе:

69 → 24 ₽ стоимость клика, 1 117 → 381 ₽ стоимость заказа

В Гугл-эдс:

36 → 21 ₽ стоимость клика, 528 → 249 ₽ стоимость заказа

+2,2% рост конверсии в заявку

Поведенческие характеристики при нашем ведении незначительно просели. Но это неплохо — время на сайте и глубина просмотров снизились, потому что мы ведем пользователей на релевантные страницы, что помогает быстрее найти товар и совершить заказ.

Татьяна Пешкова

руководитель проекта, Умный маркетинг

Стоимость клика и заказа снизилась значительно, а количество конверсий выросло — для этого клиент и обратился к нам, именно этих результатов он и хотел добиться.

В работе мы придерживались проверенной стратегии — для доставок работают инструменты, закрывающие мгновенный спрос, поэтому мы не распыляли бюджеты и не тестировали большое количество форматов. Вместо этого сосредоточились на проработке поисковых кампаний и сайта.