Find the latest bookmaker offers available across all uk gambling sites www.bets.zone Read the reviews and compare sites to quickly discover the perfect account for you.
Главная » Контекстная реклама » Как настроить рекламу финансовых услуг при множестве ограничений

Как настроить рекламу финансовых услуг при множестве ограничений

Роман Евстафьев, ведущий специалист по контекстной рекламе в Mello

Агентство Mello сотрудничает с АО КБ «Пойдём!» с июня 2019 года. У банка есть региональные отделения ─ дирекции. Настройка рекламы стала сложной задачей не только из-за специфики банковской сферы, но и по другим причинам.

В кейсе рассказываем о том, с чем мы столкнулись и как решали проблемы.   

Исходные данные

Клиент: Коммерческий банк «Пойдём!», который специализируется на потребительском кредитовании.

Задача: Выстроить понятную структуру рекламных аккаунтов, эффективно перераспределить средства внутри дирекций, создать систему менеджмента ставок, выполнять поставленные KPI. 

Отправная точка

Большинство данных по проекту находятся под NDA (договор о неразглашении данных), поэтому не можем рассказать о работе предыдущего подрядчика и ситуации до начала сотрудничества с командой Mello. 

Начнем с задач, которые перед нами поставил заказчик: 

  • Формирование структуры аккаунта и перенос всех рекламных кампаний в один кабинет.
  • Настройка аналитики для эффективного управления. 
  • Соблюдение KPI.
  • Проведение тестов, поиск новых способов получения трафика.
  • Масштабирование при невысоком росте CPL (Cost-per-Lead ─ платы за лид).

Первые шаги

Два направления работы

Прежде всего мы разделили работу над проектом на два крупных блока:

  • Оптимизация старых рекламных кампаний и работа по их донастройке. 
  • Запуск новой рекламы. 
  • Дальше определили приоритетность выполнения задач по времени, чтобы не браться за все и сразу, и составили для проекта упрощенную диаграмму Ганта. Ниже представлен один из вариантов таблицы. В дальнейшем мы ее редактировали, исходя из поступающих задач, собственных идей и анализа результатов. 

    Такая диаграмма удобна для планирования задач на крупных проектах и позволяет клиенту увидеть стратегию запуска.   

    Правила названия рекламных кампаний

    Многие рекламодатели, чтобы скрыть направление рекламы от конкурентов, шифруют таргеты в некий набор символов, но для нас важнее читаемость. В обозначении ранее настроенных и новых кампаний мы стали использовать названия с префиксами. 

    Пример: 

    • ключи брендовые ─ Brend;
    • гео ─ Волгоградская дирекция Volgogradskaya_district;
    • поисковая рекламная кампания ─ Search;
    • итоговое название рекламной кампании ─ Search_Brend_(Volgogradskaya_district_-_Vse_Goroda)_{campaign_id}.

    Как видно из примеров префиксов, основные триггеры, по которым сегментированы рекламные кампании ─ это:

    • гео;
    • тип;
    • ключи.

    В результате получилась удобная структура аккаунта. А чтобы не было путаницы, сделали шпаргалку со старыми и новыми названиями кампаний.

    Запуск новых рекламных кампаний

    Описание нашей работы в таблицах ниже.

    Контекст

    Тип и названиеОписаниеЭффективностьПоиск и РСЯ: СвадьбаКлючи с кредитом на свадьбуМалое количество лидов при удержании KPIПоиск и РСЯ: ОбучениеКлючи с кредитом на обучениеОчень малое количество лидов при удержании KPIПоиск и РСЯ: РемонтКлючи с кредитом на ремонт квартирыМалое количество лидов при удержании KPIПоиск и РСЯ:АвтотаргетРК с автоматическим подбором ключевых фразОчень хорошее количество лидов, низкий CPLПоиск и РСЯ: ОднословникиИспользовали ключ «кредит», было очень мало минусовСреднее количество лидов при удержании KPIРСЯ: LAL (Look-a-Like ─ настройка рекламы на аудиторию, похожую на посетителей сайта) Использовали LAL баз клиентов и пользователей с сайтаОчень малое количество лидов, дорогой CPLРСЯ: крат. интересКраткосрочные интересы:кредиты;рефинансирование кредитов;кредитные картыОчень малое количество лидов, дорогой CPL

    Таргет

    Тип и названиеОписаниеЭффективностьMT: по ключамЗагрузили самые горячие ключи из контекстаСреднее количество лидов при удержании KPIВсе соц.сети: КредитСтандартный интерес ─ кредит и другие на тематику банковОчень хорошее количество лидов, низкий CPLВсе соц.сети: LALПохожие на тех кто был на сайте и тех кто оставил заявкуСреднее количество лидов при удержании KPIMT:DMP (Data Managing Platform ─ платформы по управлению данными) Сегменты пользователей представленными сторонними поставщиками данныхОчень малое количество лидов, дорогой CPLВК: приложенияТе, кто авторизовался через ВК на платформах по подбору кредитовОчень малое количество лидов, низкая цена CPL

    Автоматизация создания, оптимизации и отчетностистарых и новых рекламных кампаний

    Для этого мы подключили платформу К50, которая работает с Google Adwords и Яндекс.Директ. Система давно зарекомендовала себя на крупных проектах с бюджетом от 1 млн рублей в месяц.

    К50 использует наработанную стратегию, основанную на CPL. Причем это не конкретная цифра, а диапазон цен ─ сколько заказчик готов платить за каждого привлеченного клиента. Платформа оценивает эффективность каждого ключевого слова, заданного CPL и на основании этого автоматически каждый день обновляет ставки. В результате дневной бюджет распределяется равномерно и не бывает перерасходован. 

    Дополнительные действия для выполнения запросов клиента

    Нашипервые шаги были довольно стандартными и не решали всех поставленных задач. Поэтому команда Mello приступила к разработке специальных решений. 

    Основная сложность в настройке рекламы банка «Пойдем!» ─ у каждой региональной дирекции свой бюджет, который делится еще и по рекламным инструментам. При этом перед нами стояла задача ─ один аккаунт для всех дирекций, что в разы усложняет работу с оптимизацией. 

    Наши действия в заданных условиях:

  • Разработка таблицы наполнения дирекций.
  • Создание внутреннего дашборда для контроля расходов.
  • Запуск многоуровневого пулинга и выполнение дополнительных надстроек для него.
  • Составление справочника UTM-меток для соцсетей.
  • Определение формулы распределения средств по инструментам внутри каждой дирекции.
  • Таблица наполнения дирекций 

    Объединили в один 15 аккаунтов: 

    • переименовали рекламные кампании;
    • создали шаблоны UTM-меток;
    • проверили в каждой дирекции типы кампаний и кластеры ключей. 

    На последнем шаге собрали информацию в таблицу наполнения дирекций. В упрощенном виде она выглядит так: 

    Красным выделены отсутствующие рекламные кампании. Это резерв для увеличения охвата и, возможно, получения недорогих заявок на кредиты.

    Внутренний дашборд для контроля расходов

    У нашего заказчика 15 дирекций, у каждой свой бюджет и по 4 рекламные площадки. Необходимо было тратить деньги равномерно в течение месяца и получить максимальный профит с каждого инструмента. 

    Для решения такой задачи при помощи дополнения Google Analytics для Google Spreadsheet создали дашборд, в котором учитываются: 

    • бюджеты; 
    • остатки; 
    • средний расход.

    В таблице есть визуально понятный триггер ─ простое правило выделения ячеек, которое дает сигнал о срочной редактуре бюджетов/ставок.

    Многоуровневый пулинг и дополнительные надстройки для него

    Для оптимизации работы, контроля расходов и эффективности рекламных кампаний мы использовали пулинг. Подробнее об этом инструменте читайте в нашем кейсе.

    Пулинг позволяет выставлять ставки для всех кампаний усредненно. При этом какие-то из них работают лучше, какие-то хуже. Тут приходит простое и интуитивное решение: там, где стоимость лида дорогая, надо снижать ставки, а в тех случаях, когда дешевая ─ повышать. 

    Становится понятно, что нужны разные пулинги. Взаимосвязь строится между рекламной кампанией и пулингом исходя из ее эффективности. 

    Рекламная кампанияКоличество кликовЛидыСтоимость лидаЧто делаем?A10011150% от KPIпонижаем на 1 уровеньB9912170% от KPIпонижаем на 2 уровняC10211110% от KPIОставляем на текущем уровнеD12010100% от KPIОставляем на текущем уровнеF891450% от KPIПовышаем на 1 уровень

    Уровни пулинга:

    • 2 (верхний) уровень ─ повышение, ставки увеличены на 50%.
    • 1 уровень ─ повышение, ставки увеличены на 25%.
    • 0 уровень ─ ставки увеличены на 0%.
    • -1 уровень ─ понижение, ставки снижены на 40%.
    • -2 (нижний) уровень ─ понижение, ставки снижены на 60%.

    Также мы создали и использовали вспомогательное событие, которое выставляло ставки, ориентируясь на эффективность ключей в абсолютных цифрах:

    • отключали ключи, которые работали долго и неэффективно;
    • не отключали ключи со средним сроком использования и эффективностью, но при этом снижали ставки;
    • повышали ставки на фразы и слова, которые были эффективными в последние три дня и приносили лиды, например, по 100 рублей.

    Это значит, что в пулинге шла работа и на установление оптимальных ставок, и на докручивание эффективности рекламных кампаний, исходя уже из других метрик. На проекте было разработано несколько таких правил, например:

    Справочник UTM-меток для соцсетей 

    В таргетированной рекламе в социальных сетях была путаница. Для того чтобы избежать этой проблемы, был создан справочник UTM-меток для проекта. С ним стало удобнее строить отчеты в Google Analytics по названиям и наблюдать за ситуацией. В справочнике кластеры зашифрованы в понятные UTM-метки, которые добавляются в рекламу, что позволяет отследить, где они использовались. Пример: 

    Формула распределения средств по инструментам 

    Нам было нужно внутри каждой дирекции эффективно распределять средства между каналами рекламы (myTarget, VK, Яндекс.Директ и Google Аds), ориентируясь на их эффективность.

    Для этого мы разработали формулу распределения средств, которая учитывает общую ситуацию по дирекции и эффективность каналов, после чего добавляет бюджет или снижает его.

    Формула такова:

    Трудности, с которыми мы столкнулись во время проекта 

    Мониторинг результата

    Нам было важно агрегировать статистику по рекламным каналам в одном месте. Основным инструментом стал Google Analytics, так как именно там клиент наравне с нами мониторил результаты ведения рекламных кампаний и делал различные срезы для внутренней отчетности. 

    Проблемы с модерацией

    В тематике банковских и финансовых продуктов очень важно соблюдать правила оформления баннеров, которые очень часто ошибочно отклоняются системой. А основная проблема, с которой мы столкнулись ─ добавление на баннеры УТП и дисклеймера, размер которого, по мнению модерации, всегда был маленьким и нечитаемым, поэтому наши наработки отклоняли.

    Анализ трафика по гео

    Для внутренней отчетности клиенту нужны были срезы по количеству трафика, лидам и расходу бюджета на уровне городов и сел. Мы столкнулись с неточностями аналитических систем по определению местоположения кликов и сеансов. Например, по мнению Яндекс.Директа, клик был сделан пользователем из Волгограда, а Google Analytics приписывал этот сеанс Волжскому. 

    Результат

    Большинство трудностей были ожидаемы, некоторые из них не решаемы и мы системно с ними боремся. На проекте отличный менеджмент, плюс грамотное распределение важности и срочности задач, поэтому, несмотря на сложности, нам удалось достичь таких результатов: 

    МесяцОтношение первого месяца к текущему по лидамСтоимость лида от KPIиюнь100%48%июль215%62%август185%67%сентябрь172%79%ноябрь223%63%октябрь240%66%декабрь230%68%январь227%62%февраль229%68%март162%71%апрель198%69%май181%63%

    Ситуация на проекте стабильная и понятна клиенту. За счет гибкости инструментов цена за лид приемлемая, но ее можно качественно менять, главное, делать это неударными темпами.

    Вывод

    Самое сложное в этом проекте ─ менеджмент аккаунта и удержание баланса между расходом и эффективностью. Так как мы основываемся на принципе тестирования гипотез: запускаем тесты, оставляем удачные и отсекаем неудавшиеся ─ это позволяет нам не уходить в слепое прогнозирование, а работать непосредственно с полученным результатом, масштабировать и культивировать его. Хотя мы сотрудничаем с банком «Пойдем!» 9 месяцев, есть еще масса гипотез, которые ждут реализации.

    Наши концепции и принципы помогли структурировать подходы к большому проекту, добиться прозрачного и эффективного менеджмента. А максимальное погружение руководителя группы интернет-маркетинга АО КБ «Пойдём!» в совместную работу повлияло на стремительное развитие проекта. 

    Источник: searchengines.ru

    Читайте также

    414a286fc141ff85e49d2256340f29b0

    Дайджест новостей контекстной рекламы за 2019 год

    Автор: Екатерина Кондратьева, руководитель группы маркетинговых коммуникаций в eLama В этом году Яндекс запустил тип кампании «Продвижение ...

    Добавить комментарий

    Войти с помощью: 

    Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

    Можно использовать следующие HTML-теги и атрибуты: <a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <s> <strike> <strong>