•‎ DF Research
120 целевых лидов
на ремонт квартир
с помощью оптимизации performance-кампаний
Клиент
Remogu.ru специализируется на организации ремонта в новостройках Уфы. Сервис объединяет владельцев квартир и профессиональные ремонтные бригады. В Remogu.ru вам подберут исполнителей и организуют приемку всех этапов работ, закупят необходимые материалы со скидкой, а всю ответственность зафиксируют договором. На данный момент благодаря работе портала отремонтировали уже 20 000 м² жилья. Более 500 семей получили услугу и остались довольны качеством.
Цель проекта
Глобальная цель заказчика – стать №1 службой организации ремонта в Уфе по качеству, ценам, количеству реализованных проектов. Мы договорились начать с исследования рынка и аудитории с последующим запуском performance рекламы.

Заказчик поставил следующие задачи и целевые метрики со сроком реализации в 3 месяца. Во-первых, запустить performance рекламу и развить Digital-каналы. Во-вторых, нужно было привлекать не менее 100 целевых лидов в месяц с этих каналов. Наконец, CPL (Cost Per Lead - «цена лида») не должна была превысить 2500 рублей.
Результат
Вот что нам удалось за отведенный срок. Мы запустили рекламные кампании в социальных сетях и поисковых площадках. Разработали и протестировали более 30 разных гипотез и свыше 50 различных креативов. Привлекли более 200 целевых* лидов за два месяца, то есть полностью оправдали ожидания клиента по этому показателю. CPL целевого лида составила 2300 рублей.

*Целевой – это лид, который подтвердил интерес к условиям покупки квартиры при общении с отделом продаж или контакт-центром.
Как мы этого достигли?
Перед тем как начать рекламную кампанию надо было разработать эффективную стратегию. На это потребовалось меньше месяца.

Для начала мы проанализировали аудитории из соцсетей с ключевым интересом – «ремонт в новостройках», не обошли вниманием также подписчиков конкурентов. Отталкиваясь от полученных данных, получилось описать ключевые сегменты в разрезе соц. дема и психографики, а также выдвинуть гипотезы по основным потребностям.

Кроме того, мы провели мониторинг на предмет выявления существующих практик рынка, стандартных CJM (Customer Journey Map – «карта путешествия клиента»), страхов и неудачного опыта потребителей. Это позволило сформировать наиболее релевантные УТП (уникальные торговые предложения) и предложить механики по сокращению количества касаний до сделки.

После этих необходимых приготовительных действий все было готово для планирования рекламной кампании.

Мы предложили стратегию размещения в социальных сетях «ВК», Face**ok, In***gram и контекстной рекламы в «Яндексе», Google. Выдвинули разнообразные гипотезы по созданию, тестированию и улучшению креативов, посадочных страниц, аудиторий, площадок.

Разработали и создали новые посадочные – лендинг и квиз по расчету стоимости. Составили контент-план на ближайшие два месяца и сделали креативы под каждый канал и аудиторию. Подобрали и интегрировали оптимальную систему сквозной аналитики для рекламных кампаний.

Запуск и оптимизация 2-месячной рекламной кампании прошли, как и планировалось. Мы анализировали и оптимизировали кампании на еженедельной основе, контролировали и собирали отчеты каждый день, тестировали гипотезы и связки «канал + аудитория + креатив + посадочная», в поисках оптимальных сочетаний. Составляли списки удачных и неудачных гипотез для будущих рекламных кампаний. Отработали свыше 30 самых разных гипотез и методично протестировали около 50 различных креативов и форматов.

По результатам этой кампании мы пришли к более чем приличным цифрам: привлекли N целевых лидов, при этом CPL составила всего Y.

Этого удалось добиться благодаря постоянной оптимизации и тестированию всех элементов кампании, а также использованию персонализации технологии DF_Research™.