Региональный агрегатор недвижимости

Клиент:

Региональный агрегатор новостроек

Задача:

1. Увеличить количество трафика, после резкого снижения посещаемости в 2 раза
2. Увеличить количество целевых заявок

География

Тюменская область, ХМАО, Свердловская область.

Вводные данные

У клиента ограниченный бюджет, который обычно распределяется только на соцсети. Контекстная реклама либо не запускается вовсе, либо запускается эпизодически, с перерывами на 3−6 месяцев. В марте клиент столкнулся с двумя проблемами:

1. Снижение трафика более чем в два раза: с 11 тысяч посетителей в феврале до 4,8 тысяч в марте
2. Снижение количества целевых заявок до самых низких показателей за последние три года

Проблема № 1. Устанавливаем причины снижения трафика.

Для начала мы решили разобраться с аномально резким снижением трафика.
Чтобы установить причину снижения трафика, нам понадобился отчет в Яндекс.Метрике «Источники, Сводка».
Проанализировав этот отчет, мы установили, что наибольшее снижение трафика в марте зафиксировано по прямым заходам на сайт. При этом трафик был низкого качества, с большим процентом отказов и слабой вовлеченностью. Естественно, первая же возникшая гипотеза после увиденного — проверить роботность трафика. Так как отчет по роботности не поддерживает дополнительные фильтры, а нам нужно было убедиться, что именно прямые визиты на сайт роботные, мы добавили к обычному отчету «Источники, сводка» метрику «роботность» и увидели процент роботного трафика.

Итог:

Наша гипотеза подтвердилась: больше 90% трафика с прямых переходов приходились на роботов. Несмотря на то, что у клиента в настройках фильтрации были установлены настройки «фильтровать роботов только по строгим правилам», роботный трафик отображался в основных отчетах. В марте мы заметили резкое снижение роботного трафика: одна из наших гипотез, почему роботный трафик резко снизился, связана с апдейтом счетчика Яндекс.Метрики — в марте команда Яндекса полностью переписала код счетчика, что уменьшило время загрузки кода на 20% и увеличило его точность.
Проанализировав трафик без учета роботности, мы также зафиксировали снижение, но теперь оно было в районе 10−15%, после обсуждения с клиентом мы решили компенсировать это снижение, подключив контекстную рекламу.

Проблема № 2 — Увеличить количество целевых заявок.

Поскольку контекстная реклама, в отличии от соцсетей, работает с более горячим спросом, мы порекомендовали клиенту возобновить работу кампаний в Яндекс.Директ после долгого (5 месяцев) простоя.
Клиент мог выделить на контекстную рекламу лишь небольшой бюджет, а результаты необходимо было показывать сразу же, без тестового периода и проверки гипотез.
Поэтому перед запуском мы уделили особое внимание анализу аудитории сайта в Яндекс.Метрике, а также доработке семантического ядра.

Что мы сделали:

Шаг 1. Проанализировали отчет Яндекс.Метрики по поисковым запросам, добавили запросы из поиска Яндекс, по которым совершались конверсии.

Шаг 2. Обновили и почистили семантическое ядро, перегруппировали кампании. Особое внимание уделили низкочастотной семантике по общим запросам новостроек.

Шаг 3. Проработали сценарии ретаргетинга с помощью отчетов метрики и на основании популярных разделов сайта выделили несколько аудиторий. Например, тех, кто интересовался обменом квартиры по trade-in, недорогими ЖК с датой сдачи в ближайшее время, а также интересовавшихся ЖК комфорт-класса, карточки которых пользователи сайта посещают чаще всего.

Шаг 4. Проанализировали структуру трафика по полу, возрасту, гео и интересам.

Так как клиент — агрегатор новостроек, на сайте представлены объекты разного класса, с разной стоимостью и расположением. За время простоя рекламных кампаний ассортимент жилья мог серьезно обновиться, одни ЖК стали ближе к сроку сдачи, появились новые ЖК на старте продаж по более привлекательной цене. Текущий ассортимент может интересовать другие сегменты, поэтому при запуске кампаний нам нужно было понять, изменилось ли ядро аудитории, совершающее конверсии.

С помощью отчета метрики мы проанализировали соцдем параметры — пол и возраст тех, кто совершал целевые действия за последние три месяца, и сравнили с аналогичным предыдущим периодом, суммарно охватив полгода.

Мы заметили, что структура трафика осталась практически неизменной — на пользователей от 25 до 44 лет приходится 65% трафика, еще 30% - на пользователей старше 45 лет.

При этом аудитория, совершающая конверсии, стала моложе. Если раньше на пользователей старше 45 лет приходилась треть заявок, то сейчас, при схожей структуре трафика, доля конверсий уменьшилась вдвое, до 15%, в пользу более молодой аудитории — от 18 до 24 лет и от 25 до 34 лет.

Результат:

Благодаря проанализированным отчетам в Яндекс.Метрике, нам удалось:

1. Дополнить семантическое ядро запросами из поиска, по которым совершались конверсии.
2. Выявить наиболее перспективную аудиторию, на которую в дальнейшем мы настроили корректировки ставок в контекстной рекламе.
3. Также мы выделили несколько сегментов пользователей, на которые настроили ретаргетинг с использованием индивидуальных креативов.

Благодаря оптимизации кампании нам удалось привлечь необходимое количество целевых лидов, при этом CPL оказалась на 22% ниже стоимости, установленной клиентом.