Или позвоните нам напрямую

Увеличение продаж на 33% через построение системы digital-маркетинга

Кейс
О клиенте:
Научно-производственное предприятие «ISTAL» – специализируется на разработке и организации серийного производства промышленных отопительных систем для различных отраслей.

Основными сферами применения продукции являются производства, заводы, различные предприятия, пищевая или нефтедобывающая промышленность, сельское хозяйство, Ж/Д или автотранспорт, обогрев помещений и ГВС.

О клиенте:
Научно-производственное предприятие «ISTAL» – специализируется на разработке и организации серийного производства промышленных отопительных систем для различных отраслей.

Основными сферами применения продукции являются производства, заводы, различные предприятия, пищевая или нефтедобывающая промышленность, сельское хозяйство, Ж/Д или автотранспорт, обогрев помещений и ГВС.
Цель: Выстроить маркетинговую систему по привлечению клиентов в B2B сегменте
Цель: Выстроить маркетинговую систему по привлечению клиентов в B2B сегменте

Задачи:

  • Исследование сфер применения и анализ конкурентной среды
    01
  • Сегментация аудитории по методу JTBD
    02
  • Формирование тактической карты Traffic Map
    03
  • Создание нового сайта и настройка систем аналитики
    04
  • Запуск рекламных кампаний и их оптимизация
    05
  • Построение аналитический дашбордов
    06

Задачи:

  • Исследование сфер применения и анализ конкурентной среды
    01
  • Сегментация аудитории по методу JTBD
    02
  • Формирование тактической карты Traffic Map

    03
  • Создание нового сайта и настройка систем аналитики;
    04
  • Запуск рекламных кампаний и их оптимизация
    05
  • Построение аналитический дашбордов
    06

Сложности проекта:

1
Сложная сегментация целевой аудитории;
2
Устаревший сайт. Структура сайта была не предназначена для привлечения лидов;
3
У партнёра не было никаких исторических данных, которые помогали бы нам в разработке стратегии;
4
Низкочастотные запросы и маленький онлайн-спрос.

Сложности проекта:

1
Сложная сегментация целевой аудитории;
2
Устаревший сайт. Структура сайта была не предназначена для привлечения лидов;
3
У партнёра не было никаких исторических данных, которые помогали бы нам в разработке стратегии;
4
Низкочастотные запросы и маленький онлайн-спрос.

Результаты за 3 месяца работы:

составил доход с рекламы от объёма продаж.
33%
процент повышения средней конверсии объявлений
4,5%.
434%
ROMI (Процент окупаемости инвестиций в маркетинг

Как мы это сделали

На первом этапе нам необходимо было определить:

  • какие характеристики нового продукта, важны для покупателя?
  • какое позиционирование выбрать для существующего продукта и компании в целом?

Для этого наша команда периодически выезжала на завод и проводила встречи с руководителями предприятия для получения информации о выпускаемых продуктах, технических характеристиках, этапах производства и данных о сделках.


Все полученные данные были использованы для анализа по модели QFD. На выходе факторы, которые являются определяющими при выборе продукции и поставщиков в целом.




Далее был проведён анализ и сегментация конкурентов, так как на рынке Узбекистана прямых конкурентов мало, мы изучали ещё и компании аналоги в соседних странах, потому что в digital-пространстве они были активны и конкурировали с нами за контакт потенциальных клиентов.
Сегментация аудитории по модели JTBD

На основе данной информации, мы выделили 2 сегмента аудиторий для запуска рекламных кампаний: лица принимающие решения (ЛПР) и лица влияющие на решения (ЛВР), а также разграничили наши посылы и коммуникацию для каждого из них.

При формировании сегментов аудитории на рекламных площадках, мы учитывали следующие факторы:
  • Пересечение аудиторий не должно превышать 20%, так как это отразиться на рекламном аукционе и последует повышение Customer Acquisition Cost (CAC);
  • Необходимо разграничивать посылы и информацию для каждого сегмента аудитории на так называемых Customer Profile.
В итоге мы сформировали 3 пользовательские аудитории по 2 сегментам ЛВР и ЛПР. В каждой аудитории тестировались минимум 2 посыла, созданных с помощью модели Jobs To Be Done.
Формирование тактической карты (Traffic Map)

С самого начала работы, нашей целью являлось протестировать гипотезы, каналы привлечения, посылы и выявить рабочие схемы. Для этого мы подготовили и визуализировали карту взаимодействий маркетинговых инструментов, где каждый элемент отвечал за продвижение дальше по воронке.

  • Каждая рекламная кампания использовала выбранную ранее аудиторию;
  • К каждой аудитории был привязан определенный креатив со своим посылом;
  • После всего, человек попадал на сайт, на конечную страницу, связанную с посылом, который мы доносили;
  • Поведение на сайте мы сегментировали 3 способами: люди звонившие с объявления, люди оставляющие заявки, люди, которые перешли в разряд оттока;
  • Каждое из 3 паттернов поведения мы обслуживали по-разному, считывая их через пиксели и теги отслеживания. Отток фиксировали и направляли в кампании Ретаргетинга, которые, по итогу, возвращали человека на сайт, напомнив о себе.
Создание нового сайта, закрывающего потребности клиента.

Сайт — это основная точка взаимодействия с клиентам, но у нашего партнера он был устаревшим и не имел возможности собирать заявки. Нами было решено полностью изменить сайт.

Новый сайт, был разработан нашей командой в кратчайшее сроки. Структура сайта формировалась на основе QFD-анализа и с учетом технический требований поисковых систем. Далее были проведены интеграции с телеграм-мессенджером для удобного получения заявок от клиентов.

8. Проработали семантику связанную с инвестициями в недвижимость, определили спрос и ставки исходя из анализа и запустили контекстную рекламу в Google.
Настройка систем аналитики и создание событий.

Подключение систем аналитики следует осуществлять перед начало м запуска рекламных кампаний. Так мы создаём основу для принятия решений. Системы, которые мы использовали для сбора и анализа данных это: Яндекс Метрика и Google Аналитика, а также мы установили пиксель от системы Facebook, для того чтобы в дальнейшем оптимизировать рекламные кампании по определенные действия клиентов.

Следующим этапом, мы настроили атрибуции данных и автоматизировали формирование и выгрузку отчетов.

Запуск рекламных кампаний.

Вся рекламная коммуникация выстраивалась в соответствии с воронкой.
Наша работа заключалась в 3 верхних этапах, поэтому запуск рекламных кампаний выглядел таким образом:

  1. Охват — для обучения алгоритмов и тестирования сайта;
  2. Конверсия — цель привлечения потенциальных клиентов;
  3. Ремаркетинг — для «прогрева» в нашей воронке. Так как в B2B принятие решения происходит в более длительный период, напоминать и коммуницировать с потенциальным клиентом.
Запуск Facebook Ads:

  1. На этапе «Охват» мы запустили рекламные кампании с целью «Трафик», это помогло нам набрать достаточное количество визитов на сайт, чтобы «оживить» его, так как поисковые сети с большей вероятностью выводят в выдачу активные сайты.
  2. Основные рекламные кампании мы запустили с целю «конверсия», это позволило нам оптимизировать рекламу под целевые действия клиентов, т.е. когда пользователи, привлеченные рекламой в Facebook Ads, совершали первые конверсии, система начинал искать аудиторию, похожую на этих пользователей.
  3. Так как в B2B принятие решения происходит в более длительный период, необходимо напоминать и коммуницировать с потенциальным клиентом в период принятия решения, для этой цели мы использовали ремаркетинг. Мы показывали рекламные объявления тем, кто совершил основные целевые действия.
Улучшение показателей Facebook Ads:

Улучшение показателей эффективности Facebook происходило на уровне групп объявлений и самих объявлений. Мы определили, какие объявления работали эффективно, а какие не приносили результат и тратили бюджет зря. Для этого мы используем собственную наработку, где учитываем метрики Результата (клики, лиды, конверсия), CR и CPA. Каждую метрику мы оцениваем по простой шкале – «высокий» и «низкий». Итого, у нас выходит 18 различных сценариев, в которых мы определяем, какое объявление нужно оставить и масштабировать, за каким объявлением нужно пристально наблюдать, а какое объявление нужно немедленно отключать.


Запуск Google Ads:

  1. На этапе «Охват» мы запускали рекламу в Контекстно-медийной сети Google. Также использовали модель JTBD для формирования аудиторий и создания креативов 20 различных форматов.
  2. На втором этапе мы запустили Поисковую (контекстную) рекламу. Она, по своей сути, работает на мотивированную аудиторию, поэтому играет большую роль в привлечении платящего клиента.
  3. Для запуска Контекстной рекламы, мы тщательно собирали семантическое ядро, отталкиваясь от первичного анализа аудитории.
  4. После сбора семантического ядра, нам необходимо кластеризовать запросы клиентов на определенные группы. Это помогло сформировать узконаправленные объявления с соответствующими семантике заголовками.
  5. Далее мы приступили к написанию различных заголовков и описаний. Итого у нас вышло порядка 3 группы объявлений – это 45 заголовков и 12 описаний.
Оптимизация КМС рекламы Google

Оптимизация кампаний Google каждый день, на протяжении работы этих кампаний.

Для Оптимизация Контекстно-медийной рекламы, которую мы запустили для «ISTAL» первой в Google, мы использовали собственный скрипт, который позволяет исключить ненужные места размещения. Ко всему прочему, мы добавили адаптивные объявления, которые максимизируют эффект от КМС.
У КМС есть одна очень важная проблема – много фродового (мусорного) трафика. Чтобы трафик оставался целевым, нужно проделать следующие действия:
  • Связать Google Ads и Google Analytics;
  • Создать событие в Google Analytics и привязать его к определенным скриптам на сайте;
  • Настроить оптимизацию рекламных целей кампании под событие в Google Analytics.
После выполнения этих пунктов, мы максимально минимизировали фрод и улучшили качество трафика.
Оптимизация поисковой рекламы Google

Оптимизация Поисковой (контекстной) рекламы происходит непосредственно в семантическом ядре. Мы выгружаем отчёт по поисковым запросам, редактируем его и начинаем поиск нужных нам ключевых слов или фраз в большой базе, из нескольких тысячах запросов.
Там же определяем и минус-слова, которые могут искажать целевой трафик. К минус-словам в B2B продвижении надо подходить очень тщательно, поэтому анализ поисковых запросов проходит, буквально, вручную.
Помимо оптимизации семантического ядра, нам нужно было отслеживать качество объявлений и редактировать их, в случае снижения качества.
Построение аналитических дашбордов Power BI

Так как у нашего партнера был изначальный скепсис из-за сложности понимания нашего подход , то основной задачей было максимально прозрачно организовать работу и донести важность принятие управленческих решений с учетом собираемых маркетинговых показателей.

Для решения этой задачи, мы сформировали аналитический дашборд в Power BI, чтобы чтобы интерпретировать и визуализировать данные об эффективности каналов продвижения, стоимости привлеченных лидов, конверсии в платящего клиента и тд.
Выводы:

  • Маркетинг для производственных должен начинаться с исследований и анализа рынка, конкурентной среды, точек взаимодействия и определения целевых клиентских сегментов;
  • Очень важно понимать, что в сфере B2B цикл принятия решения совершенно отличает от B2C, поэтому нужно настроиться на выстраивание долгосрочных и доверительных отношений с клиентами;

  • Надо учитывать, что один инструмент или канал привлечения не будет приносить результатов. Только комплексный подход и выстраивание коммуникаций с клиентом в каждой точке взаимодействия будут эффективны, особенно в случае с маркетингом для производственных предприятий;

  • Чтобы эффективно управлять маркетингом и бизнесом в целом, нужно принимать решения на основе данных, поэтому необходимо внедрить процессы по сбору, анализу интерпретации данных;

  • Чем больше проводится A/B тестов креативов, рекламных посылов и аудиторий, тем быстрее формируются основные рекламные кампании для масштабирования.
Выводы:
  • Маркетинг для производственных должен начинаться с исследований и анализа рынка, конкурентной среды, точек взаимодействия и определения целевых клиентских сегментов;
  • Очень важно понимать, что в сфере B2B цикл принятия решения совершенно отличает от B2C, поэтому нужно настроиться на выстраивание долгосрочных и доверительных отношений с клиентами;
  • Надо учитывать, что один инструмент или канал привлечения не будет приносить результатов. Только комплексный подход и выстраивание коммуникаций с клиентом в каждой точке взаимодействия будут эффективны, особенно в случае с маркетингом для производственных предприятий;
  • Не стоит забывать про оригинальные, главное правдивые УТП, выделяющие вас от конкурентов. Для этого нужен анализ объявлений конкурентов;
  • Чем больше проводится A/B тестов креативов, рекламных посылов и аудиторий, тем быстрее формируются основные рекламные кампании для масштабирования.
Оставьте заявку, чтобы обсудить проект
Или свяжитесь с нами напрямую