Как продвигать сервис видеонаблюдения, если ЦА даже не понимает, что ей нужна такая услуга? Где искать точки роста без увеличения стоимости лида и кровавой конкуренции? Сервис видеонаблюдения нашел новых клиентов с помощью контекстной рекламы, превратил их в постоянных и вырос в 4 раза.
Сегодня расскажем необычную историю клиента, который продает облачный сервис видеонаблюдения. Лучший способ повысить маржинальность такого IT-продукта — продавать оборудование+программное обеспечение+подключение, а потом еще брать плату за абонентское обслуживание.
Но аудитория в массе не понимает, что такое сервис видеонаблюдения. По самым целевым запросам его почти не ищут. Что тогда продавать — камеры как товар или подключение видеонаблюдения как услугу? Реклама «в лоб» по высокочастотным запросам дорогая, трафик забирают крупные конкуренты с более высокими ставками и чеками.
Мы решили эту задачу в несколько этапов: выстроили процесс привлечения покупателей и допродаж, привели новых клиентов из Яндекс Директа и сумели продлить их жизненный цикл. Расскажем, как сервис видеонаблюдения за 2,5 года вырос в 4 раза при сохранении доли рекламных расходов 18-19%. Будет полезно всем бизнесам, продвигающим сложные продукты без сформированного спроса.
Покупатели не ищут сервис видеонаблюдения, и реклама в лоб не работает
Клиент создал облачный сервис видеонаблюдения, в который входит собственное ПО, инфраструктура и оборудование. Покупатели получают все необходимое в одном месте и не должны искать, где купить камеру, какую выбрать программу видеоаналитики и кто все это настроит. Под задачи можно выбрать функционал сервиса ― от стандартного удаленного доступа к записям до распознавания лиц и контроля кассовых операций.
Сегментов аудитории много: застройщики, банки, ритейлеры, пункты выдачи заказов, учебные заведения, которые проводят экзамены удаленно, а также физические лица, которые устанавливают дома видеонаблюдение для контроля за обстановкой.
Наибольшую прибыль в тематике дает увеличение LTV, или жизненного цикла покупателя. А для этого нужно продать не только ПО и оборудование, но и абонентское обслуживание. Его обычно покупают как встроенную опцию в процессе видеонаблюдения.
Клиент пробовал продвигать свой продукт с помощью контекстной рекламы, но столкнулся с дилеммой:
Узкая семантика работает плохо. Люди не ищут облачный сервис видеонаблюдения, поскольку не знают, что это такое и чем полезно. Они хотят либо купить камеры, либо установить видеонаблюдение.
По частотным ключам со словом «видеонаблюдение» клики очень дорогие. Услуги видеонаблюдения часто продают вместе с системой охраны. В этой нише средний чек гораздо выше, чем в нише облачных сервисов. За общие конверсионные запросы типа «видеонаблюдение» идет ожесточенная борьба. Ставки высокие, конкурировать приходится с крупными игроками с огромными бюджетами ― провайдерами мобильного интернета, охранными системами.
Это приводило к тому, что клиент получал в среднем 200 лидов в месяц по 2500 рублей. Только каждый третий из них конвертировался в продажу, то есть стоимость целевой заявки составляла уже 7000 рублей.
Заказчик не мог получить больше лидов из рекламы. А если увеличивал бюджет, цена обращения тоже росла, экономика проекта рушилась.
Клиент обратился к нам с запросом привлечь больше клиентов и сохранить стоимость лида.
Рекламные кампании не обучалась из-за нехватки конверсий. Правильно настроили автостратегии и выросли вдвое
Мы обнаружили, что автоматические стратегии не обучаются, потому что не могут набрать 10 конверсий в неделю по каждой рекламной кампании. Цели были настроены только для макроконверсий ― оформление заявки и звонок. Мы решили добавить больше целей, чтобы собрать данные для обучения автоматики.
Настроили автостратегию «Максимум конверсий» с разными моделями оплаты: в поисковых кампаниях платили за клики, а в РСЯ ― за конверсии. Учитывали более частотные микроконверсии. Для сервиса с тарифами это нажатие на кнопки «Выбрать тариф» и «Заказать обратный звонок», для каталога с оборудованием ― переход в корзину. Рекламные кампании обучились и начали приносить лиды.
Параллельно тестировали новые инструменты. В то время появилась товарная кампания, которая позволяет показывать рекламу во всех форматах для всех мест размещения и на поиске, и в рекламной сети. Система анализирует содержание сайта или фида с товарами и автоматически создает объявления. Мы придумали рекламировать сервис как товар: вручную собрали фид с описанием тарифов, настроили рекламу.
Результаты сразу улучшились: число лидов увеличилось вдвое, а стоимость снизилась на 20% до 2030 рублей.
Рекламировать камеры было невыгодно. Придумали, как продавать сервис вместе с камерой – клиенты стали еще дешевле
Раньше клиент тратил бюджет на рекламу облачного сервиса, а оборудование отдельно не рекламировал, потому что считал это направление не маржинальным. Но мы анализировали поведение пользователей, которые перешли на сайт по рекламе, и заметили кое-что интересное. Люди уходили из раздела тарифов в интернет-магазин и подолгу рассматривали товарные карточки.
Мы предположили, что аудитория пересекается: если человек планирует подключить облачное видеонаблюдение, ему понадобится и физическая инфраструктура. Клиент идеально попадает в потребности этой ЦА с комплексными решениями.
У нас возникла гипотеза выстроить более сложную воронку продаж:
Приводим потенциального покупателя в интернет-магазин.
Продаем ему камеру.
Предлагаем прямо в карточке товара бесплатно подключить сервис видеонаблюдения в тестовом режиме на месяц и затем первые 3 месяца по промо-тарифу со скидкой 50%.
Допродаем облачный сервис на длительный срок.
Мы предложили клиенту увеличить бюджет и параллельно рекламировать интернет-магазин. Проверили нашу гипотезу с помощью теста: вручную собрали небольшой фид с информацией о 10 камерах и запустили смарт-баннеры. Это быстрее, чем клиенту формировать автоматический фид с данными обо всех товарах, а выводы сделать можно.
В карточку товара на сайте добавили предложение подключить облачный сервис и описали его преимущества.
Эксперимент оказался успешным: за 2 недели мы дополнительно получили 28 продаж, а 10 покупателей подключили облачное видеонаблюдение.
Тогда мы решили масштабировать это направление и попросили клиента сформировать большой фид, соответствующий полному ассортименту интернет-магазина. На этом фиде запустили товарные кампании. Начали получать и продажи, и заявки на услуги по рекордно низкой стоимости в 1870 рублей.
Нашли новые закономерности в поведении аудитории и запустили ретаргетинг – продажи выросли на 20%, ДРР сократился в 1,5 раза
Тест первой воронки продаж оказался успешным. Мы подумали: а что если рекламировать еще пару подобных предложений?
Продавать камеры со скидкой тем, кто покупает облачное видеонаблюдение.
Предлагать решения под ключ «оборудование+настройка+сервис». Они должны зайти тем, кто с нуля оснащает новый объект: загородный дом, открывшийся бар или пункт выдачи.
Мы настраивали рекламу как на действующих клиентов, которые уже купили камеру, так и на тех, кто проявлял активность на сайте ― смотрел каталог, складывал товары в корзину, переходил в другие разделы.
Отслеживали, как посетители сайта конвертируются в покупателей. Обнаружили интересную закономерность: пользователи, которые перешли по рекламе впервые, покупают либо в течение первых 7 дней, либо с 30 до 60-го дня. Мы стали активнее запускать рекламу на этот сегмент именно в указанные периоды.
В результате ДРР снизился с 32% до 20% и остался на этом уровне. Продажи увеличились на 20%.
Продаж корпоративным клиентам было мало. Нашли подход к B2B-аудитории через точные нишевые ключи
Мы продолжали тестировать форматы рекламы для продажи сервиса. Наиболее эффективным оказался Мастер кампаний, в котором мы настраивали рекламу отдельно по b2b- и b2c-запросам. Сначала заказчик делал ставку на крупных корпоративных клиентов. Но его ожидания не оправдались из-за пе регретости этой ниши: лиды стоили дорого, а конверсия из заявки в продажу оставалась низкой. Такие клиенты приносили лишь 10% выручки просто потому, что их было мало.
Мы решили не бороться в кровавом океане, а поискать голубой. Сфокусировались на нишевых запросах, интересных бизнесам конкретных отраслей. Такие ключевые фразы более точно отражают потребности пользователя, и конкуренции по ним меньше.
Пошел стабильный поток заявок от таких бизнесов. Причем конверсия была выше на 30%: если в среднем по всем кампаниям каждая третья заявка на подключение к сервису конвертировалась в продажу, то здесь ― каждая вторая.
Так же точечно проработали b2c-запросы. Учли сценарии использования: в каких ситуациях может понадобиться товар или услуга? Где человек хочет установить видеонаблюдение, с какой целью? Получили пул ключевых фраз вида: «камера для дома», «камера для дачи», «камера для ворот», «поворотная уличная камера», «домашнее видеонаблюдение за ребенком». Настроили по ним рекламу и тоже приросли в заказах.
Вышли в топ-3 по самым конверсионным ключам и обошли неповоротливых конкурентов-гигантов
В нише оборудования и сервисов для облачного видеонаблюдения высокая конкуренция. Причем мы боролись не только с такими же IT-компаниями, но и с федеральными гигантами, например, провайдерами домашнего интернета. Нашли слабое место у корпораций: худшее знание тематики и неповоротливость. Они рекламируют одновременно десятки и сотни товаров и услуг, а конкретно нишу видеонаблюдения знают более поверхностно.
Как мы этим воспользовались:
Выбрали самые «жирные» запросы в тематике, по которым был высокий процент конверсии, например, «тарифы для видеонаблюдения», «видеоаналитика».
Увеличили по ним ставки на поиске, чтобы выбить конкурентов с топовых позиций.
В итоге по общему запросу на поиске наши объявления показывались на первом-третьем месте. Магия...
Попробовали новый инструмент Я.Директа – сделали всё по инструкции, но получили мусорный трафик без лидов
В конце 2023 года в Яндексе появился новый инструмент. Единая перфоманс-кампания объединяет 4 типа контекстной рекламы ― на поиске, в РСЯ, динамический поиск и смарт-баннеры. С 22 мая 2024 года запускать первые два типа кампаний можно только с помощью ЕПК.
Мы начали его тестировать и точь-в-точь последовали рекомендациям Яндекса. В одной ЕПК собрали 4 типа рекламных кампаний, которые показывались одновременно по всем сегментам и регионам. Идея была в том, что одна кампания быстрее обучится.
Но научилась она не тому, что мы хотели. Больше всего трафика стало приходить с мобильных устройств с РСЯ и с десктопов на поиске, но заявок практически не было. Хотя до этого в других кампаниях хорошо работали мобильные устройства на поиске. Мы не могли внести корректировки в рамках одной РК: нельзя снизить ставки для мобильных устройств в РСЯ и повысить для мобильных устройств на поиске.
Пошли вразрез рекомендациям Яндекса и перехитрили систему – увеличили средний чек на 30%
Тогда мы разделили кампанию на две:
ЕПК поиск. На нее выделили больше бюджета, чтобы получить больше трафика, и повысили ставки для мобильных устройств.
ЕПК сети. Максимально вычистили нецелевые площадки ― мобильные приложения, мусорные сайты, сделали понижающую корректировку ставок для мобильных устройств.
Кампании обучились отдельно и стали приносить лиды.
Через пару месяцев у рекламы оборудования на поиске начал снижаться средний чек и увеличилась доля рекламных расходов. Мы обнаружили, что люди стали чаще покупать более дешёвые низкомаржинальные товары.
Мы и здесь задействовали ЕПК и запустили в одной кампании объявления по трем сегментам товаров с разной маржинальностью: высоко-, средне- и низкомаржинальные. Этот инструмент имеет принципиальное отличие, которое могло сыграть нам на руку.
Раньше при запуске других типов кампаний возникал замкнутый круг:
Вносить корректировки по ставке, стоимости конверсии или другим параметрам можно только на уровне кампании. Система сама распределяет, объявления из какой группы она будет больше показывать. На это нельзя повлиять и выделить какую-то одну группу.
Приходится выделять каждую группу в отдельную рекламную кампанию, устанавливать более высокие ставки.
Увеличивается вероятность, что не хватит данных для обучения автоматики (напомним, нужно минимум 10 конверсий в неделю для каждой кампании).
ЕПК же хороша тем, что в ней для каждой группы объявлений можно настроить разную стоимость конверсии. Мы так и сделали: для высокомаржинальных товаров установили этот показатель повыше. Таким образом дали системе сигнал, что мы готовы больше платить за такие лиды. Этот сегмент оказался в приоритете, на него пошло больше трафика, а значит, и конверсий. Но для обучения Директ считал конверсии по всем трем категориям маржинальности, и реклама не останавливалась во всех группах.
Так мы достигли цели: и увеличили средний чек на 30%, и продолжили рекламировать все сегменты товаров.
За 2 года работы увеличили продажи сервиса в 4 раза, заработали на камерах и сохранили ДРР 18%
Всего за 2,5 года мы увеличили продажи в 4 раза и снизили стоимость заявки в 1,5 раза по сравнению с данными на старте проекта. Причем треть клиентов мы получали из рекламы камер.
ДРР держится на уровне 18-19%.
Если вам требуется рост обращений, закажите за 0 р. наш глубокий аудит контекстной рекламы на makodigital.ru
Чем это будет полезно?
Найдем технические ошибки в настройках кампаний и сегментируем их по уровню опасности: незначительные, существенные и критические.
Проверим статистику и найдем причину повышения стоимости обращения и падения прибыли.
Важно! Порекомендуем для сайта позиционирование, контент и развитие (конверсионности, юзабилити, функционала).
Разработаем стратегию контекстной рекламы с новыми точками роста.
