Контекстная реклама для компании по ремонту мягкой мебели

Задача

Увеличить количество заявок на ремонт и перетяжку мебели в пределах заданного бюджета.

Исходная ситуация

Компания клиента с 2000 года занимается ремонтом мягкой мебели и имеет цех для стационарного ремонта более 150 кв.м. В последнее время был недоволен количеством получаемых заявок из контекстной рекламы в рамках своего бюджета. Месяц от месяца наблюдалась «негативная динамика» и клиент решил сменить подрядчика. Ситуация осложнялась отсутствием у заказчика доступа к аккаунтам, а следовательно и данных по предыдущим рекламным кампаниям.

Начало работ: сентябрь 2017 года.

Решение

1. Настроили сбор аналитических данных

• Удалили старый код отслеживания Яндекс Метрики и Google Analytics со всех страниц сайта и установили новый.
• Настроили системы аналитики Google Analytics и Яндекс Метрику.
• Внедрили коллтрекинг для учета конверсий оффлайн звонков.
• Настроили следующие цели в системах аналитики: заказ обратного звонка, заполнение формы вызова специалиста, звонок оффлайн.
• Интегрировали данные аналитики в Data Studio для визуализации отчетов.

2. Собрали максимально широкое семантическое ядро

• Вручную из всех возможных источников (Wordstat, SERP, подсказки, сайты конкурентов и т.п.) собрали «базисы» по тематике: «обивка и ремонт мягкой мебели».
• Расширили полученную семантику через Кей Коллектор и затем провели чистку ключевых слов.
• Провели кластеризацию и разнесли ключевые слова по категориям.

3. Создали рекламные кампании в Яндекс Директ и Google Adwords

• В каждой рекламной системе создали по четыре поисковые кампании по видам ремонта (1 вид ремонта - 1 посадочная страница - 1 кампания).
• Создали тематические сетевые кампании в РСЯ и КМС.
• Настроили все необходимые параметры рекламных кампаний: все возможные расширения, расписание и методы показа, местоположения, места размещения и т.д.

4. Запустили рекламные кампании в Директ и Adwords

• Выбрали стратегию ручного управления ставками. Для Adwords удерживая показатель «ср.поз.» на уровне 2-3, для Директа – «низ спецразмещения».
• Установили дневное ограничение бюджета (основное требование заказчика).
• Настроили сбор данных по аудиториям для ремаркетинга (ретаргетинга).

5. Оптимизация рекламных кампаний

• После получения необходимых статистических данных провели анализ и определили оптимальные значения таких показателей KPI, как максимальная стоимость клика (CPC), количество конверсий и их стоимость (CPA).
• Далее велась работа по оптимизации рекламных кампаний с ориентиром на KPI для получения максимального количества конверсий в рамках заданного бюджета.

Результат

Количество заявок на ремонт и обивку мебели выросло на 180% при запланированном и неизменном размере бюджета. ROI вырос на 435% и достиг значения 344%.

P.S. На данный момент сотрудничество с заказчиком продолжается и не только в рамках данного проекта.