Снижение стоимости лида (CPL) — ключевая задача для бизнеса в digital-маркетинге. Как сквозная аналитика помогает повышать эффективность кампаний в Яндекс Директе и снижать CPL в среднем на 22% за несколько месяцев, расскажет Олег Васюкевич, директор по продукту Calltracking.ru, партнер eLama.
Стоимость лида — важная метрика в digital-маркетинге, особенно в конкурентных нишах с дорогим трафиком. Даже незначительное снижение CPL (Cost Per Lead) может существенно повлиять на экономику привлечения клиентов.
В Яндекс Директе для решения этой задачи есть эффективный инструмент — автостратегия «Максимум конверсий». Она позволяет максимизировать количество целевых визитов на сайт с учетом реальной статистики по конверсиям из Яндекс Метрики конкретной кампании.
Даже в базовой настройке такой подход может показать хороший результат по CPL, но его эффективность можно значительно повысить с помощью сквозной аналитики.
Что такое сквозная аналитика и как она работает
Цель сквозной аналитики — отслеживать и оценивать все этапы работы с клиентами: от лидогенерации (а в некоторых случаях и раньше, в зависимости от маркетинговой воронки) до повторных продаж и реактивации ушедших клиентов.
Сервис сквозной аналитики собирает три типа данных:
- информацию о маркетинговых расходах и рекламных кампаниях;
- данные о сделках и выручке из CRM-системы;
- данные об активности посетителей сайта (источники переходов, конверсии).
Это позволяет оценить эффективность маркетинга — от конкретного поискового запроса до прибыли — и точно рассчитать такие показатели, как ROMI и ДРР.
Сквозная аналитика собирает большой объем данных, в том числе информацию о движении заявок по этапам воронки продаж:
- какие лиды квалифицированы;
- оказались некачественными;
- привели к сделкам;
- не дали результата.
Эти данные можно использовать не только для аналитики, но и для проактивных действий.
чтобы управлять бюджетом эффективно
Как сквозная аналитика помогает оптимизировать контекст
Одно из таких проактивных действий — использовать данные сквозной аналитики для более точного и эффективного обучения кампаний в Яндекс Директе, которые работают на автостратегии «Максимум конверсий».
в Яндекс Метрику, чтобы на них обучались кампании в Яндекс Директе
Какие данные можно передавать в Яндекс Метрику:
- квалифицированные лиды: заявки, звонки, письма, чаты;
- лиды, которые перешли на определенный этап;
- конвертированные в продажи;
- неэффективные — для понижающих корректировок ставки.
Рассмотрим, как это работает, на кейсах из практики Calltracking.ru.
Кейс 1
Компания, которая занимается продажей торгового оборудования, использует телефонные звонки как основной канал для генерации лидов. При очередном увеличении бюджета на контекстную рекламу выяснилось, что стоимость целевого лида слишком высока.
Проблема: вместе со звонками от потенциальных клиентов на сайт поступали рекламные звонки с предложением услуг.
Как решили: ввели простое тегирование лидов на основе данных из CRM-системы (разделили на целевые и нецелевые) и стали отправлять в Яндекс Метрику информацию только о целевых лидах.
Кейс 2
Другой клиент, региональное рекламное агентство, имеет более сложную систему лидогенерации. Заявки поступают по телефону, электронной почте, через формы на сайте, онлайн-чат и мессенджеры. Целевые лиды у агентства делятся как минимум на два статуса: маркетинговый лид (MQL) и квалифицированный лид (SQL).
Проблема: агентство вело несколько контекстных кампаний с разной семантикой и географией. В некоторых кампаниях было достаточно квалифицированных лидов (не менее 10 конверсий в неделю) для обучения. Однако в других случаях их количество оказывалось недостаточным, и для обучения приходилось использовать маркетинговые лиды. Кроме того, требовалось собрать данные о лидах и их статусах из всех каналов коммуникации в одном месте.
Как решили: в Яндекс Метрике создали две консолидированные цели: одну — для маркетинговых лидов из всех каналов коммуникации, вторую — для квалифицированных лидов. Данные о статусах лидов загружались в систему с помощью сквозной аналитики из CRM-системы.
В обоих случаях внедрение технологии позволило компаниям снизить CPL более чем на 20% в течение первых трех месяцев.
Как настроить оптимизацию контекстной рекламы с помощью сквозной аналитики
Такая схема работы настраивается просто. Рассмотрим алгоритм настройки на примере отправки в Яндекс Метрику данных только о квалифицированных лидах.
Шаг 1. В Яндекс Метрике создается новая консолидированная цель, куда будут поступать данные только о квалифицированных лидах.
Шаг 2. Сквозная аналитика настраивается так, чтобы данные о квалифицированных лидах отправлялись в Яндекс Метрику.
Шаг 3. В рекламной кампании нужно включить оптимизацию по конверсиям на эту консолидированную цель. После этого кампания будет обучаться на данных только о квалифицированных лидах.
Схема проста и не требует специальных технических навыков. Она применима и в других ситуациях — например, для передачи данных о нецелевых лидах с целью отключения неэффективных поисковых запросов.
Можно передавать множество параметров:
- факт обращения;
- его рекламный источник;
- UTM-метку и другую информацию.
Оптимизация контекстной рекламы, например с помощью сервиса Calltracking.ru, который бесплатно могут использовать клиенты eLama на маркетплейсе, позволяет в среднем постепенно снижать стоимость новых лидов в среднем на 22%. Максимальный эффект зависит от объема данных и проявляется не сразу: в некоторых случаях — через несколько недель, а в некоторых — через
