Авторизация
Сброс пароля
735 лидов, в которые никто не верил: как Post-campaign аналитика Яндекса изменила мнение о «медийке»
Заказчик: ПЗСП — пермская строительная компания, лидер по объемам строительства в регионе. В портфеле застройщика новостройки комфорт и эконом класса. Нас объединяет более 7 лет совместной работы и достижений. Только за 2021-2022 год мы привели более 6400 лидов. На данный момент мы активно продвигаем 4 объекта в разных районах города с помощью контекстной и медийной рекламы, а также размещения в Яндекс.Недвижимости.
Наше агентство AGM Group специализируется на работе с девелоперами. В портфеле компании свыше 200 проектов по продвижению застройщиков в тринадцати регионах России. В кейсе расскажем, как запустили медийную кампанию c Post-campaign аналитикой и доказали ее эффективность.
1. Вводная задача от заказчика, проблематика, цели
Задача
В июле 2022 года в ПЗСП стартовала акция «Ипотека 0,1%», которую также транслировали и другие застройщики. Основной задачей было “затмить” конкурентов – охватить максимум целевой аудитории и подогреть спрос этой привлекательной акцией именно у нашего девелопера.
2. Описание реализации кейса и творческого пути по поиску оптимального решения
Подключение медийной рекламы, аргументы и возражения
Для этой цели подходила медийная реклама на площадках Яндекса. Но было одно НО: коллеги из ПЗСП сомневались в эффективности этого инструмента и бюджет, выделяемый на медийную кампанию, исторически не превышал 50 000 руб. в месяц.
Решением стала встреча специалистов AGM и девелопера с менеджерами Яндекса, которые презентовали post-campaign аналитику по текущему медийному размещению.
Post-campaign аналитика дает возможность сравнить показатели (визиты, время на сайте, конверсию) по двум группам пользователей:
- тем, кто видел рекламные медийные объявления (контрольная группа);
- и тем, кто не видел такие размещения и посещал сайт.
Это позволяет проследить разницу в поведении групп пользователей, сделать выводы об эффективности медийной рекламы и принять решение о дальнейших размещениях. Отчет описывает 2 типа данных:
- общие показатели по медийной рекламе: охваты, показы, частота показов, клики, CPM, CTR, распределение по устройствам;
- post-view показатели медийной рекламы: lift на поиске (изменение брендового трафика), lift по данным метрики (изменение поведения пользователей: контрольная группа (не видели рекламу) X группа, которая видела рекламу), совершенные этой аудиторией конверсии.
Коллеги из Яндекс сделали акцент на том, что в текущем размещении используется бюджет, который не позволяет обеспечить запоминаемость рекламы (уровень индекса запоминаемости (SOV по показам). Для того, чтобы понять, какой бюджет необходим при заданных параметрах, в Яндекс есть сервис «Планирование кампаний». Чтобы сделать расчет, достаточно указать формат, параметры рекламной кампании (даты проведения, частота показа, аудитория и пр.) и уделить особое внимание показателю «SOV по показам».
По расчетам коллег, оптимальное значение этого показателя должно быть не менее 30%. Это позволит получить хорошую запоминаемость размещений и положительный измеряемый результат от РК. Приняв этот аргумент, клиент согласился на в запуск масштабной медийной кампании.
Подготовка рекламной кампании
Для акции «Ипотека 0,1%» были подготовлены баннеры с соблюдением основной айдентики девелопера, для сохранения узнаваемости во всех точках касания с аудиторией. Ключевые элементы:
- цепляющее УТП: “Ипотека 0,1% на весь срок”,
- бренд застройщика,
- понятный объект продвижения.
Параллельно была запущена контекстная реклама с той же акцией.
Медийная рекламная кампания имела две группы объявлений с максимально целевыми настройками таргетинга:
Для первой группы объявлений:
- возраст: от 25 лет;
- интересы: жилая недвижимость, жилая недвижимость в новостройках, ипотека.
Для второй группы объявлений:
- возраст: от 25 лет;
- поведенческие признаки: офисы продаж квартир в новостройках, агентства недвижимости.
Так как стояла задача охватить максимум целевой аудитории, мы не стали дополнительно сужать аудиторию корректировками по полу, возрасту или супергео, а сделали ставку на максимально широкий охват при использовании целевых интересов.
Спойлер: по результатам анализа мы отказались от показов рекламы для второй группы ЦА (возраст: от 25 лет, поведенческие признаки: офисы продаж квартир в новостройках, агентства недвижимости), так как не увидели от неё отклика.
После запуска кампаний сразу запросили у Яндекса post-campaign аналитику размещения. Для последующего самостоятельного отслеживания результатов использовали сервис Яндекса «Метрика для медийной рекламы». С его помощью в режиме реального времени анализировали эффективность рекламы в Директе и на других площадках, а для более глубокой аналитики использовали сервис Callibri и Дашборды в PowerBI.
Коллтрекинг Callibri использовался в работе с проектом для оценки эффективности digital и оффлайн активностей застройщика. При помощи настроенных интеграций мы передавали данные о лидах в рекламные и аналитические системы:
- в Метрику и Директ (использовали как цель для оптимизации + статический номер для визиток в Директе)
- в Power-BI (там уже наглядно оценивали эффективность РК).
В итоге, Callibri в связке с Power-BI помог нам оценить эффективность РК, чаще проводить глубокую аналитику и управлять большим пулом кампаний сразу. А синхронизация Callibri с Яндекс Метрикой помогла оптимизировать рекламные кампании благодаря охвату почти всех вариантов связи, которые может инициировать клиент при посещении сайта (звонки, заявки, чаты).
Поэтому в качестве ключевой цели мы выбрали «Лид с Динамика//Динамика» — это суммирующая автоматическая цель Callibri, которая учитывает все заявки с форм и звонки, полученные со страницы акции на основном сайте клиента.
Для более детального отслеживания статистики в размещениях прописали каждый размер баннера отдельно. Таким образом мы смогли оценить:
- каких размеров баннеры охватывают большее количество пользователей,
- какие размеры более эффективны и получают наибольшее количество отложенных конверсий.
В итоге чаще всего пользователи видели баннеры на мобильных устройствах в форматах 320х50, 300х250 — а них приходилось около 60% от всех показов рекламной кампании. Тем не менее с точки зрения конверсии дела обстояли значительно хуже.
Наиболее конверсионными в нашем случае оказались баннеры с размерами 240х400, 728х90 и 300х600, то есть десктопные. Баннер размера 480х320 охватил всего 206 пользователей.
Для себя мы сделали вывод о том, что для оптимизации новых размещений стоит сделать акцент именно на конверсионных форматах баннеров, а от не конверсионных отказаться.
3. Результаты сотрудничества
За время рекламной кампании с 12.07 по 25.11 мы получили:
1. 1 073 734 пользователей из Перми — почти всё население города. Из них 735 оставили заявку/связались с застройщиком,
2. 28 прямых лидов при переходе по медийному баннеру и 707 post-view лидов при бюджете 530 000 рублей с НДС,
3. Рост брендового трафика на 11% у пользователей, видевших медийку.
4. Заключение
Имея за плечами опыт, описанный в кейсе, сделали для себя такие выводы:
1. Запуск медийки на 50000 руб. в городе-миллионнике для того, чтобы была “хоть какая-то” медийная активность не имеет смысла и не оказывает влияние на спрос и узнаваемость бренда / запоминаемость акции.
2. При расчете медийного размещения важно ориентироваться на индекс узнаваемости (SOV по показам).
3. В медийных баннерах крайне важно использовать айдентику девелопера, чтобы сохранить узнаваемость во всех точках касания с аудиторией, особенно в случае, когда девелопер имеет такой сильный бренд, как ПЗСП
4. Не бояться инвестировать на медийные размещения бюджет сопоставимый с бюджетом на performance, потому что это эффективно вовлекает целевую аудиторию в коммуникационную воронку и формирует отложенный спрос в виде post-view конверсий, которые происходят в digital-каналах, работающих на горячий спрос.