Как настроить Яндекс.Директ для сервисного центра по ремонту и обслуживанию котлов

В нише ремонта котлов большинство обращений - это просто консультации по телефону: люди хотят узнать, что с котлом и можно ли решить проблему самостоятельно. Без анализа рекламных кампаний по квал.лидам и сделкам ОП превращается в службу поддержки по телефону!

Всем привет, я Алексей Афанасьев - маркетолог, руководитель агентства ConversionWay, и в этой статье мы разберём, как мы собрали связку под Яндекс.Директ и начали получать квал.лиды по 971 руб. на обслуживание и ремонт газовых котлов

О клиенте и задаче

Компания: Авторизованный сервисный центр по обслуживанию и монтажу отопительного и климатического оборудования во Владимирской области. В основном занимаются обслуживанием котлов и кондиционеров (в зависимости от сезона)

Специфика:

1. Средний чек сделки — от 7 000 ₽
2. Ярко выраженная сезонность
3. Есть LTV (в среднем один клиент обращается 3-4 раза)

Задачи:

1. Оцифровать всю воронку до квал.лидов и сделок. 
2. Выйти на стабильные показатели по САС (новым клиентам) до 3000 руб.

Динамика результата (для тех кому хочется сразу посмотреть на циферки и лень читать весь кейс):

Итого:

1. Стоимость квал лида до 1400 руб.
2. Стоимость сделки (продажи) до 2450 руб.

Что было не так на старте сотрудничества

Проблема №1: Сайт не готов к трафику

Когда пользователь ищет услугу ремонта котла, скорее всего он уже замерзает от холода, у него нет времени разбираться, что именно предлагает компания. Он открывает сайт и за несколько секунд пытается понять: 

1. Вы вообще занимаетесь ремонтом котлов
2. Можете ли помочь именно с моей проблемой и можно ли вам доверять

С текущей посадочной это читалось плохо: первый экран был слишком общим и не отвечал на главный вопрос пользователя - “а здесь мне котел помогут починить?”

Проблема №2: Нет сегментации целевой аудитории

В этой нише пользователи ищут по-разному. Кто-то использует поисковый запрос “ремонт котла”, кто-то ищет ремонт конкретного бренда “ремонт baxi”, кто-то ищет ошибку, которая появилась на дисплее, кто-то ищет мастера в конкретном городе, а кто-то — обслуживание или монтаж. Если использовать всю это семантику в рамках одной группы или кампании, то мы столкнемся с снижением релевантности, на каждом этапе воронки и как следствие снижением конверсии. Именно это мы увидели при аудите рекламных кампаний.

Проблема №3: Нет аналитики как по лидам, так и по продажам

1. Лиды в проекте определялись по автоматическим целям, которые обычно значительно завышают реальные значения
2. Аналитика по квал.лидам и сделкам полностью отсутствовала

Что сделали для получения результа

1. Сначала разобрали саму логику спроса, в нише ремонта котлов и кондиционеров пользовательский запрос почти никогда не ограничивается одной формулировкой:

Собрали mind-карту из 396 масок* фраз (целевые / околоцелевые / информационные).

*Маска - максимально общая ключевая фраза, которая используется для дальнейшего парсинга и сбора вложенных ключевых фраз

По итогу парсинга и кластеризации мы получили более 90 групп (в каждой из которых от 3 до 60 ключевых фраз). Подобная структура и общая частотность групп в дальнейшем позволила понять, а какие посадочные страницы необходимо прорабатывать

2. Под каждый сегмент сделали свои посадочные

Опираясь на кластеризацию и частотность групп подготовили отдельные страницы под каждый сегмент. Логика здесь простая: если человек ищет конкретную проблему, он должен попадать не на абстрактный “ремонт котлов”, а на страницу, где сразу узнает свою ситуацию.

Примеры прототипов первого экрана в зависимости от сегмента:

- Общий сегмент под ГЕО:

- Сегмент по ремонту конкретного котла (например: ремонт котлов baxi):

- Сегмент по дополнительной услуге (промывка систем отопления):

Всего было подготовлено порядка 30 дополнительных посадок, в которых мы показываем максимально релевантный первый экран поисковому запросу и используем те УТП / триггеры, которые реально могут быть полезны потенциальному клиенту.

Пример дизайн-макета:

3. Настройка аналитики по лидам, квал.лидам и продажам

Это, пожалуй, был самый важный этап всей работы

При изначальном аудите мы столкнулись с тем, что аналитика не настроена, работают только автоматические цели, которые завышают реальные данные по лидам, а также легко эмулируются ботами. Именно поэтому автоматические цели нельзя использовать для обучения рекламных кампаний, так как по ним высокий шанс попасть в нецелевой слой (фрод).

Сперва мы подготовили структуру целей, как макро, так и микро, которые потребуются для обучения рекламных кампаний и отслеживания всех этапов воронки:

Подобная mind-карта полезна, так как при передаче проекта от специалиста к специалисту, внутри агентства, не будет проблем с пониманием когда были созданы цели (с какой даты по ним можно отслеживать аналитику) и при каких условиях они срабатывают

После проработки mind-карту настроили все необходимые цели через GTM:

По итогу:

1. Настроили цели для отслеживания не только лидов, но и квал.лидов / продаж
2. Настроили микро-цели для использования в обучение рекламных кампаний на автоматических стратегиях

Что получилось по итогу: 

Итого:

1. Стоимость квал лида до 1400 руб.
2. Стоимость сделки (продажи) до 2450 руб.

Обратная связь от клиента

Работаем с B2B-проектами: есть выгодное предложение

Если вы маркетолог или руководитель в B2B-компании и хотите таких же результатов - пишите в личные сообщения. Мы поможем настроить, запустить рекламные кампании и показать конкретные цифры, в формате 30-дневного тестового периода и только после него вы решите сотрудничать с нами или нет.