Оптимизация по микроконверсиям. Увеличение количества заявок на 262%
Эрик Сон
Специалист по контекстной и таргетированной рекламе агентства интернет-маркетинга Вебпрактик
Клиент: Машиностроительный завод BONUM
Отрасль: Производство и продажа полуприцепов-цистерн для перевозки темных и светлых нефтепродуктов
Специфика проекта: «сложная» продукция, цены выше конкурентов, одно из топовых решений на российском рынке.
Делимся опытом, как продавать «серьезные» товары с помощью в контекстной рекламы с помощью оптимизации по микроконверсиям. Наглядный пример того, как важно пробовать новые методы.
Сложности при оптимизации
Малое количество конверсий по которым невозможно делать какие-либо достоверные выводы. Например, есть ключевая фраза с 3-мя кликами и одной конверсией. Коэффициент конверсии получится заоблачный — 33%. Но, это случайность или тренд?
Оптимизация по цифрам превращается в оптимизацию по интуиции.
Решение - оптимизация по микроконверсиям
Микроконверсии – это промежуточные действия пользователя на сайте, которые в определенной степени отражают его меру вовлеченности и заинтересованности в предлагаемых товарах и услугах. Например, пользователь скачал прайс-лист, посетил страницу контактов, положил товар в корзину, провёл на сайте более 10 минут — всё это микроконверсии.
Ключевая ценность — их намного больше, чем реальных обращений(макроконверсий), и поэтому на основе них статистически достовернее при малом количестве данных оптимизировать рекламу по ключам.
Коэффициент корреляции и доверительные интервалы
Самым простым методом оценки влияния одной величины на другую (в нашем случае – микроконверсии по заданной цели на макроконверсию) является корреляционный анализ.
Мы используем коэффициент корреляции Пирсона. Возможные значения коэффициента корреляции варьируются от 0 до ±1. Чем больше абсолютное значение тем выше теснота связи между двумя величинами. 0 говорит о полном отсутствии связи, 1 означает абсолютную связь.
Как интерпретировать значения:
Менее 0.3 — слабая корреляция,
От 0.3 до 0.5 — умеренная,
От 0.5 до 0.7 — заметная,
От 0.7 до 0.9 — высокая,
Более 0.9 — весьма высокая.
При подсчёте коэффициента корреляции нужно учитывать доверительные интервалы. Рекомендуем калькулятор доверительных интервалов корреляций или можно воспользоваться формулами для Excel.
Первый этап. Расчеты
Подсчитана корреляция и доверительный интервал по предполагаемым промежуточным целям
- Скролл
- Время на сайте
- Периодичность визитов
- Глубина просмотра
- Клик по телефону
- Просмотр страницы "контакты"
Лучшие показатели оказались у глубины просмотра — сильная корреляция и минимальный разброс. Этот параметр мы решили взять за основу.
Гипотеза — посетители, которые столько же просматривают страниц с теми, кто совершает конверсию(звонок, отправка заявки), с большей вероятностью выполнят целевое действие в сравнении с теми, кто меньше открыл страниц, недостаточно глубоко ознакомившись с его содержанием.
Второй этап. Оптимизация
Установили цель и построили в Яндекс Метрике сегмент по глубине просмотра и посмотрели, по каким ключевым фразам из контекстной рекламы они приходили.
- Кластеризация ключевых фраз Мы взяли топ-50 ключевых фраз, которые привлекли 85% всех микроконверсий и объединили их в смысловые группы. Теперь мы стали лучше понимать, как ведёт себя заинтересованная аудитория.
- Отдали приоритет семантическим группам с большей микроконверсией Изменили ставки и отключили неэффективные ключи
- Выставили корректировки по демографическим данным Повысили на те возраста и тот пол, которые приносят много конверсий
- Были отобраны лучшие объявления и написаны новые
Отсекли не нашу целевую аудиторию, чтобы не скликивался бюджет и привлекли потенциальных покупателей
Результаты
4 месяца оптимизировали рекламу только по микроконверсиям из-за малого количества макроконверсий, что помогло в 2 раза снизить среднюю стоимость реальных обращений (звонка и заявки) и увеличить их число на 262% — с 16 в апреле до 42 в августе.
