Когда оплата заказа совершается не в онлайне, мы ее в веб-аналитике не видим. То есть пропускаем самую важную часть воронки – это проблема.
На большинстве проектов, где ведем рекламу, настраиваем сквозную аналитику от кликов до продаж. Иначе невозможно масштабироваться – ведь рост количества лидов не означает, что компания стала больше зарабатывать. Лиды могут быть нецелевыми, невыгодными, или просто не доходят до покупки.
В статье разберемся, почему надо видеть все данные по продажам, и в том числе офлайн конверсии и передавать данные из CRM в Метрику. Разберем теорию и кейс, где мы увеличили бюджет в 8 раз, сохранив эффективность.
Сколько заказов совершается в офлайне?
Масштаб проблемы может показаться небольшим. Ну сколько там этих заказов мы пропустим из офлайна? И зачем нам их учитывать в аналитике, деньги-то все равно пришли в карман.
По исследованию Яндекс Маркета и компании GfK Rus, каждый второй покупатель предпочитает оплачивать заказ картой при получении.
В e-commerce между заказом / звонком и оплатой бывает временной лаг. Иногда проходят недели от клика по рекламе до реального получения денег от клиента. Бывают еще возвраты или невыкупы заказов.
Если такова картина в e-commerce, где за время пандемии стало привычно уже оплачивать онлайн, то что и говорить о других тематиках. Автодилеры, недвижимость, рестораны – сделка в точке продаж и с отсроченным решением.
При этом офлайн бизнесы все равно рекламируются в онлайне, но не могут связать посетителей сайта с офлайн конверсиями.
Какими бывают офлайн конверсии
- Покупка / выкуп заказа в офлайне
- Оформление заказа по телефону / через почту
Лид мы можем зафиксировать через сайт, но факт оплаты и сумма в аналитику не передается.
Как быть? Вы отслеживаете заполнение форм и звонки с помощью коллтрекинга. Если при этом отдавать данные по продажам из CRM в в аналитику, то можно оптимизировать рекламу по последнему этапу воронки. По самому важному для бизнеса – по продажам.
А интернет-маркетолог может оптимизировать рекламу под реальные заказы.
Как передавать данные по офлайн конверсиям из CRM в Метрику
Во всех известных рекламных системах предусмотрен импорт конверсий из внешнего источника. Передавать можно как ручной загрузкой файла, так и через API или коннекторы типа Albato.
Углубляться в схему передачи не будем, она подробно описана самими сервисами. Вот ссылки на справки:
Базовое требование – собирать ClienID, он используется для склейки пользователя в веб-аналитике с его офлайн данными. Настроить передачу ClientID при отправке форм или звонке нетрудно, это пара строчек кода, либо пара «галочек» в настройках коллтрекинга или другого сервиса, обеспечивающего связку.
основные данные для отправки: ClientID, цель, дата, сумма и валюта
Сайт – это инструмент, который оцифровывает пользователей из офлайна. Поэтому если мы хотим полноценной веб-аналитики, надо стараться привлекать пользователей на сайт. И до заказа, и после. Отправить пользователя на сайт из офлайна можно, например, с помощью QR-кодов.
Мы писали об этом у себя в Телеграме , процитируем тот пост:
Как мотивировать переходить на сайт по QR-коду
- Получить доступ к дополнительному контенту (например, к подробному описанию товара)
- Поучаствовать в программе лояльности
- Оплатить / оставить чаевые
- Оставить / прочитать отзывы
- Сохранить товар в избранное, отправить себе ссылку
- Отследить заказ
- Скачать приложение
- Получить стикерпак
- Сохранить себе контакты
- Проверить подлинность товара
- Заполнить анкету
- Перейти на онлайн визитку
- Узнать адрес офиса
А чтобы получить именно ClientID, можно собирать их на ранней стадии взаимодействия, если это уместно с точки зрения бизнеса. Например, отправка прайса на почту, консультация по телефону может считаться лидом и фиксироваться в CRM как первый шаг воронки.
Как использовать данные по офлайн конверсиям из Метрики в рекламе
С этими данными мы обладаем полной информацией для принятия решений. Управляем рекламой от продаж, а не от лидов.
Мы можем настраивать ретаргетинг, на тех, кто:
- звонил, но не купил
- похож по поведению на тех, кто в итоге оплатит
- уже покупал, попробовать ему продать повторно
Можем создавать сегменты и отслеживать отдельно конверсию онлайн и офлайн продаж. Подробнее – ниже в кейсе.
Использовать рекламные стратегии, например «Целевая доля рекламных расходов» в Директе.
Настраивать look-alike по платящей аудитории.
У нас есть обучающий курс от практикующих специалистов
Кейс: как офлайн конверсии помогли нам вырасти по заявкам и сохранить прибыльность
Рассказываем на примере проекта, где все транзакции считаются онлайн. Но интегрированных данных именно по продажам у нас на старте не было. Добавили решение, несложное по реализации, помогло вырасти по бюджету в 8 раз, с сохранением рентабельности.
Веб-займ — удобный сервис микрокредитования без справок и поручителей, доступный круглосуточно на всей территории РФ. Предоставляет онлайн займы на доступных условиях более 7 лет.
Мы вели для клиента контекстную рекламу в Яндекс Директе. На старте ориентировались на количество и стоимость заявок в Яндекс Метрике. Плюс получали выгрузки из внутренней системы клиента, чтобы учитывать примерную стоимость займа.
Планировали настройку сквозной аналитики, но нужно было подключать разработчиков со стороны клиента, которые пока были заняты. А задача масштабироваться возникла уже сейчас.
У нас большой опыт в рекламе финансовой тематики — посмотрите кейсы продвижения МФО.
Нас смущали две проблемы:
- Нет оперативно доступных данных, которые можно посмотреть и сразу внести изменения в рекламные кампании, ждем выгрузку
- При оптимизации кампаний ориентируемся на цели в Яндекс Метрике как на ключевые показатели, а клиент в это время оценивает эффективность по выдаче займов – разные KPI
Чтобы иметь возможность управлять рекламой в разрезе продаж, решили подключить офлайн конверсии Метрики.
Эта задача требовала куда меньше времени, чем настройка полноценной сквозной, и клиент выделил разработчиков. По нашему ТЗ они настроили сбор ClientID в момент успешно заполненной заявки на сайте в CRM из Метрики.
Когда заявка в CRM переходит в статус выданного займа, и у нее прописан ClientID, дата и время создания заявки, разработчик отправляет ее в Яндекс Метрику с помощью http запроса типа POST.
Теперь никаких выгрузок в экселе, а стабильный поток данных со стороны клиента в Метрику, который мы оттуда забираем и интегрируем в отчетность, так что это по сути сквозная по нашим каналам.
Возможности, которые нам дала передача офлайн конверсий в Метрику
В Яндекс Метрике появилась информация о первых и повторных займах, притом в разрезе всех доступных группировок. Мы смогли использовать группировки по полу, возрасту и типу устройств, определять эффективные срезы и корректировать рекламные кампании.
Конверсия по первому и повторному займу в разрезе пола, возраста и типа устройств.
Так, мы создали сегмент Метрики на основе данных о займах для корректировок или отдельного таргетинга. Пример кампаний в Яндекс Директ, где используются аудитории на основе офлайн конверсий Метрики:
Можем создавать сегменты на основе Яндекс Метрики и импортировать их в Яндекс Аудитории для поиска похожих, использовать новые аудитории в рекламе.
аудитории в Яндекс Директ на основе сегментов Метрики а также look-a-like.
Можем оценивать количество займов с рекламных кампаний по разным моделям атрибуции. Некоторые кампании полезно оценивать по атрибуции первый переход, что не всегда возможно по выгрузке из CRM клиента. Также появилась возможность использовать автостратегии с использованием ключевой цели «первый займ».
Мы построили новую систему внутренней отчетности на основе оффлайн конверсий от клиента, используя API отчетов Яндекс Метрики, для оптимизации рекламных кампаний, перешли на автостратегии в поиске и РСЯ.
Результат
С февраля 2020-го по октябрь 2021-го рекламный бюджет увеличили в 8 раз. При этом займов стало больше в 5 раз. Стоимость выданного займа выросла всего в 1,6 раза, что укладывалось в экономику клиента.
Абсолютные значения показать не можем, c клиентом согласована только демонстрация процентных соотношений.
Собственно, фишка кейса не сам результат, а именно возможность оптимизировать рекламу на данных о продажах с помощью передачи офлайн конверсий в Метрику. Если бы мы их не видели в веб-аналитике, то лишились многих полезных возможностей настройки.
Посмотрите другие наши кейсы по контекстной рекламе.
Добавить комментарий