Школа digital-профессий
Сегодня рассмотрим успешный кейс с офлайн-школой digital-профессий. Расскажем, как прошли непростой путь по оптимизации рекламного кабинета и покажем, какие инструменты для этого использовали.
Основные направления программы обучения школы:
-
Курс по иллюстрации
-
Курс по цифровому рисунку
-
Курсы по программированию (разные направления)
-
Курс по веб-дизайну
-
Курс по дизайну интерьеров
-
Курс по графическому дизайну
-
и многие другие
У клиента была основная посадочная страница, которая в целом подходила для генерации лидов (при этом сами курсы были размещены на отдельных страницах). Однако на главной посадочной отсутствовали необходимые блоки «доверия», которые помогли бы клиенту принять решение о записи на бесплатный офлайн-урок и способствовали бы дальнейшей продаже курсов.
Мы подготовили собственные варианты конверсионных макетов посадочной, но из-за необходимости оперативного запуска решили сначала полноценно протестировать лендинга клиента, а далее понять, что целесообразно сделать — вносить доработки в имеющийся макет или использовать альтернативу.
Мы стали готовиться к разработке:
-
Изучили конкурентов из офлайн-школ в Казани и регионах.
-
Собрали комплексное семантическое ядро и разбили его на множество сегментов.
-
Подготовили рекламные объявления.
-
Настроили расширения, интеграции и проверили аналитику. Особое внимание уделили разметке лидов в CRM, чтобы клиенту и нам было удобно с ними работать.
Затем мы запустили первый тест на посадочную страницу. Получили пять заявок, что даже близко не подходило под поставленные KPI. После этого поток лидов остановился, и расход был очень небольшим, так как гео было ограничено (Казань). Мы приняли решение проанализировать трафик и доработать рекламу.
После внесения правок в рекламные кампании, две наших команды разработали типовой квиз для лидогенерации. Мы не были уверены, что полноценный лендинг без наших доработок сможет дать необходимую стоимость заявки, кроме того, у клиента уже были успешные тесты квизов в прошлом.
Под каждое направление мы подготовили различные квизы, основной посыл был — записаться на бесплатное занятие в офлайн-школе. Принцип: сегментировать рекламные кампании и посадочные страницы.
Структура кампаний на перезапуск основывалась на использовании типа кампаний «Мастер кампаний», чтобы быстрее получить заявки по нужной цене, обучить рекламные кампании и провести необходимые тесты.
А чтобы повысить количество заявок на старте и привести больше целевого трафика, стратегию «Оптимизация конверсий» мы решили настроить на открытие и прохождение первого вопроса в квизе.
Мы получили много трафика, но стоимость заявки оказалась в несколько раз выше, чем нужно, и даже выше первого запуска: 7 648 рублей за лид. Проблема была в том, что оптимизация на цели в верхней воронке квиза дает очень много нецелевого трафика через автотаргетинг, а переключение оптимизации на цель «Прохождения квиза» убивало рекламные кампании.
Тем не менее, стоит отметить, что автотаргетинг привел 20 заявок за 7 435 рублей. В рамках второго запуска основной проблемой являлось то, что он уже был целевой, и мы не имели возможности контролировать кампании из-за ограничения типа кампаний «Мастер кампаний».
Мы снова остановили РК и перешли к анализу и разработке третьего пула рекламных кампаний старого формата.
Основная концепция была в том, чтобы полностью отказаться от неуправляемого «Мастера-кампаний», сократить объем кликов и постараться найти ту рабочую связку, которая будет давать недорогие заявки и ее можно будет эффективно масштабировать.
Обнаружилась еще одна проблема — аудитория не хотела приходить на бесплатный урок в офлайн-школу. Большая часть пользователей привыкла к тому, что обучаться и работать можно онлайн, поэтому требовалась сильная мотивация, чтобы заинтересовать аудиторию.
В этом и заключалась основная сложность: подход к продвижению офлайн- и онлайн-школ абсолютно разный. В случае с обучением офлайн необходимо предлагать другие офферы и точки воздействия на аудиторию. А ограничение по гео привело к трудностям с использованием прямого поискового трафика (его было невероятно мало). Тем не менее, нам удалось преодолеть эти сложности.
Что мы сделали:
-
Создали множество рекламных кампаний, разбив их по курсам и разделив на поиск и РСЯ, чтобы максимально сегментировать трафик
-
Значительно снизили долю автотаргетинга в рекламных кампаниях
-
Создали общий квиз для тестирования с использованием самых ценных формулировок
-
Начали тестировать новые посылы: вместо записи на урок пробовали смену профессии и др.
-
Добавили видеоролики в квизы и рекламные кампании
-
Разработали три пака креативов для тестов под каждый офлайн-курс
К удивлению, общий квиз под общие направления показал более интересный результат, чем сегментированные квизы. Он позволил захватить внимание более широкой аудитории, не акцентируясь на узких направления остальных курсов.
После внесения правок в рекламные кампании, результат по прохождению квиза стал кратно лучше. Стоимость заявки сократилась до 2 722 рублей.
Чтобы закрепить результат, мы:
-
Ежедневно отслеживали поисковые запросы
-
Анализировали отказы по рекламным кампаниям и ключевым запросам
-
Проводили необходимые действия для оптимизации и снижения стоимости лида.
Поделимся интересными моментами из процесса работы
Например, понять какие РК дают нам записи на бесплатный урок мы могли, только потратив очень много времени на метчинг UTM-меток в CRM-системе.
-
Какие кампании, ключи, группы и таргетинги дают понимание, что происходит с пользователем после отправки заявки
-
Купил пользователь курс или нет
Большой перекос также был выявлен при анализе записей на бесплатный урок. Мобильный трафик конвертировал в запись значительно лучше, поэтому на протяжении работы всех рекламных кампаний, мы постоянно вносили корректировки на понижение показов рекламы на десктопе.
Дополнительно был настроен функциональный дашборд в системе визуализации Яндекс Data Lens, который отражал:
-
Все этапы сделок
-
Стоимость продажи
-
Количество дохода
-
ДРР, ROMI и т.д.
Это позволило нам считать окупаемость каждого рекламного канала в разрезе рекламной кампании. А также распределять бюджет между рекламными каналами в зависимости от доходности каждого канала.
Вот пример такого дашборда. Он показывает, как можно реализовать подобную связку и воронку, и как это может выглядеть при правильных интеграциях и необходимости видеть не только лиды из первого уровня воронки.
Числа — не из данного кейса, они взяты только для наглядности, но приближены к реальным.
Перейдем к итоговым результатам и посмотрим, как менялась динамика по проекту и насколько удалось улучшить результат благодаря грамотному подходу и аналитике. Главное — не останавливаться на достигнутом, тестировать гипотезы и исправлять ошибки.
Стоимость заявки (первичный лид):
Было: 7 648 ₽
Стало: 1 801 ₽
Процент конверсии:
Было: 0.29%
Стало: 3.51%
Количество лидов за месяц:
Было: 20
Стало: 137–150+
Потрачено
Заявки из первой воронки
Цена заявки
Процент конверсии
Количество кликов
Стоимость клика
Выводы
Основные тезисы, выявленные при длительных тестах и анализе работы трафика в Яндекс Директ (подобные выводы мы сделали и по другим своим проектам):
- Мастер кампаний не всегда дает дешевые и качественные результаты, особенно в 2023–2024 годах.
- Сегментация кампаний по-прежнему помогает гибко управлять аккаунтом и держать стоимость заявки на нужном уровне.
- Офлайн-конверсии необходимы для правильной аналитики и сегментации кампаний, вместе с комплексной работой в CRM-системе клиента
- Автотаргетинг может дать дешевые заявки, но и слить бюджет в трубу. Лучше использовать его только с объявлениями релевантным на 100%, качественной посадочной страницей и в зависимости от целей корректно указывать категорию автотаргетинга. Альтернатива — ставить ручную стратегию в кампании и ставку на автотаргет — один рубль, в данном случае показы идти по нему не будут.
- Необходимо активно использовать видеоролики в рекламе. Они пробивают баннерную слепоту и скроллинговую кому.
- Функциональные дашборды позволяют видеть картину в целом, отталкиваясь от цифр дохода, а не от количества лидов.
- Анализ звонков и переписок с ЦА позволит понять, как менять оффер и подход к коммуникациям.
Спасибо, что ознакомились с нашим кейсом. Если хотите получить такой же результат и data-driven подход к рекламе, обращайтесь в Magnetto.pro. Мы настроим рекламу и интеграции так, чтобы каждая кампания окупалась и давала результат. Удачи и вечнозеленых метрик!