Почему мы вернулись к автостратегиям после серии неудач и что это дало по сравнению с ручным управлением кампаниями. Читайте в статье ↓
Весна 2020 года поставила всех в неожиданные условия. Из-за карантина многие отрасли бизнеса одним мигом остались без клиентов. Нашей задачей как маркетологов было найти любые варианты, которые помогут клиентам продержаться на плаву. Мы пробовали новые инструменты, тестировали разные гипотезы и действовали по обстоятельствам. И у нас есть успешный опыт, которым мы готовы поделиться. На одном из проектов мы использовали автостратегии в Яндекс.Директе, что позволило увеличить количество обращений в отдел продаж на 200% и закрыть 2 сделки.
Ситуация, в которой оказался наш клиент в период карантина, была совсем печальной. Компания поставляет оборудование для ресторанов и кафе: линии продажи, шведские столы, индукционные плиты, кондитерские витрины. И как несложно догадаться, спрос на эти товары упал практически до нуля. Все точки питания закрыты, либо работают на доставку. Новые никто не думает открывать — слишком большой риск. И как быть?
Бизнес клиента оказался в, мягко говоря, непростой ситуации. Многие предприниматели, чей бизнес связан с индустрией питания, урезали расходы на рекламу или вовсе ее свернули. Но в случае клиента это значило перечеркнуть все предыдущие усилия по продвижению. Одной из особенностей его бизнеса является длинный цикл сделки — 3-6 месяцев. И если остановить всю рекламу, то после карантина как минимум 3 месяца заказов не будет совсем. Такой вариант был убийственным для бизнеса.
Из последнего фактора можно было извлечь пользу. Пока потенциальные клиенты сидят на карантине, они увидят нашу рекламу, познакомятся с компанией и ассортиментом и запомнят их. Когда ситуация нормализуется, мы превратим потенциальных клиентов в покупателей.
Было ясно: ситуация меняется еженедельно, если не чаще. Рекламные метрики нужно отслеживать каждый день и подстраивать стратегию под обстоятельства. И тут всплыла еще одна проблема: катастрофическая нехватка времени. Обычно мы управляем рекламными кампаниями в ручном режиме. Я раз в неделю провожу детальный анализ и вношу корректировки. В условиях карантина это нужно было делать чаще, чтобы угнаться за тенденциями и не слить бюджет. Не говоря уже о том, что рекламные кампании всех клиентов нужно было срочно адаптировать к новым реалиям. У одних запускались акции, другим нужно было полностью перенастраивать рекламу на новые аудитории. Мы работали по 18-20 часов в сутки, но времени все равно не хватало. Поэтому решили попробовать автоматические стратегии Яндекса и за счет этого сэкономить время на еженедельной аналитике и ручных корректировках.
Отмечу, что ранее мы уже тестировали этот инструмент, и опыт был негативным. Но менеджеры Яндекса говорили, что старый алгоритм был существенно доработан, и стратегии работают эффективнее. Мы решили, что самое время попробовать еще раз.
Кратко объясню, зачем вообще нужны автостратегии. Они анализируют активность конкурентов, поведение посетителей на сайте, меняющиеся интересы аудитории и еще 350 факторов, как заявляет Яндекс. По результатам анализа алгоритм раз в 15 минут корректирует ставки и места размещения таким образом, чтобы объявления показывались аудитории, которая с большей вероятностью позволит достигнуть поставленных целей. Таких целей может быть три: стоимость кликов, стоимость конверсий либо рентабельность.
Суть автоматических стратегий — в их самообучении. Вы задаете целевые показатели и начальные ограничивающие параметры в виде набора ключевых слов, географии, пола, возраста, времени показа, используемых устройств и пр. Работая в заданных рамках, алгоритм выявляет закономерность между местами размещения, ключевыми словами и достижениями цели. Когда закономерность найдена, обучение считается законченным и результаты приближаются к целевым показателям.
Все тонкости работы алгоритма автостратегий Яндекс держит в секрете. Так что не факт, что использование алгоритма гарантирует достижение результатов. На практике все зависит от того, насколько реалистичные цели вы установили и какие начальные параметры были заданы.
Проблема автостратегий в том, что их обучение длится довольно долго. Все это время реклама работает наобум, сливая бюджет. Если после обучения целевые показатели не достигнуты, нереально понять, почему так произошло. В ручной стратегии можно провести детальный анализ всех действий, найти параметр, который повлиял на провал и откорректировать его, а в автостратегии это невозможно — все делает автоматика.
Несмотря на минусы автостратегий, в условиях неопределенности и нехватки времени их использование было наиболее разумным решением.
Ради чистоты эксперимента мы запустили А/Б-тестирование: параллельно настроили рекламу в Яндекс.Директе с автоматическими стратегиями и с ручным управлением ставок. Для запуска выбрали рекламу на площадках-партнёрах Яндекса: сайтах, в мобильных приложениях, и приложениях Smart TV, то есть в рекламной сети Яндекса (РСЯ). Целевую стоимость лида ограничили суммой 1100 руб.
Наш А/Б-тест длился месяц. Как я писала выше, цикл сделки в бизнесе заказчика достаточно длинный, из-за чего сложно объективно оценить результат на короткой дистанции. Поэтому все выводы делали по окончанию цикла. Сравнив результаты двух рекламных кампаний, увидели такую картину:
Кампания с ручной стратегией работала без ограничения бюджета. С нее мы выжали максимум трафика, который можно было получить при ставках, назначенных до карантина. В итоге она принесла нам 5 лидов стоимостью 851 рубль каждый. Автоматическая стратегия дала 10 лидов по 1056 руб. Очевидно, робот назначал более высокие ставки, благодаря чему мы получили в 2 раза больше обращений по цене, которая укладывалась в целевую. А количество обращений для нас как раз очень важно, потому что конверсия лидов в продажи довольно высокая. Суммарные 15 заявок дали нам 2 продажи.
Не исключено, что мы могли добились таких же результатов, повышая ставки вручную. Но для этого нам пришлось бы раз в несколько дней проводить анализ для понимания, что и где повышать, и вносить множество корректировок. А на это не было времени.
Если оставить «докарантинные» настройки рекламы, то вместо 15 заявок и 2 продаж мы получили бы 5 заявок и 0 продаж. Так что использование автоматических стратегий в данной ситуации было верным решением.
Грандиозных результатов в виде снижения стоимости в несколько раз с одновременным увеличением потока заявок от автоматических стратегий пока ждать не стоит. Если вы грамотно ведете кампании в ручном режиме, то вряд ли показатели конверсии сильно изменятся. Но в условиях неопределенности автостратегии существенно экономят время и обеспечивают результаты, сравнимые с ручным управлением. Что тоже неплохо, ведь ваше время = ваши деньги.