Сайт — это инструмент, который оцифровывает пользователей из офлайна. Поэтому если мы хотим полноценной веб-аналитики, надо стараться привлекать пользователей на сайт. И до заказа, и после.
Отправить пользователя на сайт из офлайна можно, например, с помощью QR-кодов. Мы писали об этом у себя в Телеграме , процитируем тот пост:
Как мотивировать переходить на сайт по QR-коду — Получить доступ к дополнительному контенту (например, к подробному описанию товара)
— Поучаствовать в программе лояльности
— Оплатить / оставить чаевые
— Оставить / прочитать отзывы
— Сохранить товар в избранное, отправить себе ссылку
— Отследить заказ
— Скачать приложение
— Получить стикерпак
— Сохранить себе контакты
— Проверить подлинность товара
— Заполнить анкету
— Перейти на онлайн визитку
— Узнать адрес офиса
А чтобы получить именно ClientID, можно собирать их на ранней стадии взаимодействия, если это уместно с точки зрения бизнеса. Например, отправка прайса на почту, консультация по телефону может считаться лидом и фиксироваться в CRM как первый шаг воронки.
Как использовать данные по офлайн конверсиям в рекламе С этими данными мы обладаем полной информацией для принятия решений. Управляем рекламой от продаж, а не от лидов.
Мы можем настраивать ретаргетинг , на тех, кто:
звонил, но не купил похож по поведению на тех, кто в итоге оплатит уже покупал, попробовать ему продать повторно Можем создавать сегменты и отслеживать отдельно конверсию онлайн и офлайн продаж . Подробнее — ниже в кейсе.
Использовать рекламные стратегии , например «Целевая доля рекламных расходов» в Директе.
Настраивать look-alike по платящей аудитории
Кейс: как офлайн конверсии помогли нам вырасти по заявкам и сохранить прибыльность Рассказываем на примере проекта, где все транзакции считаются онлайн. Но интегрированных данных именно по продажам у нас на старте не было. Добавили решение, несложное по реализации, помогло вырасти по бюджету в 8 раз, с сохранением рентабельности.
Веб-займ — удобный сервис микрокредитования без справок и поручителей, доступный круглосуточно на всей территории РФ. Предоставляет онлайн займы на доступных условиях более 7 лет.
Мы вели для клиента контекстную рекламу в Яндекс Директе. На старте ориентировались на количество и стоимость заявок в Яндекс Метрике. Плюс получали выгрузки из внутренней системы клиента, чтобы учитывать примерную стоимость займа.
Планировали настройку сквозной аналитики, но нужно было подключать разработчиков со стороны клиента, которые пока были заняты. А задача масштабироваться возникла уже сейчас.
Кстати, прочитайте нашу статью о том, что выбрать: сквозную аналитику из коробки или настраивать свою?
Нас смущали две проблемы:
Нет оперативно доступных данных, которые можно посмотреть и сразу внести изменения в рекламные кампании, ждем выгрузку
При оптимизации кампаний ориентируемся на цели в Яндекс Метрике как на ключевые показатели, а клиент в это время оценивает эффективность по выдаче займов — разные KPI
Чтобы иметь возможность управлять рекламой в разрезе продаж, решили использовать офлайн конверсии Метрики.
Эта задача требовала куда меньше времени, чем настройка полноценной сквозной, и клиент выделил разработчиков.
По нашему ТЗ они настроили сбор ClientID в момент успешно заполненной заявки на сайте в CRM из Метрики.
Когда заявка в CRM переходит в статус выданного займа, и у нее прописан ClientID, дата и время создания заявки, разработчик отправляет ее в Яндекс Метрику с помощью http запроса типа POST.
Теперь никаких выгрузок в экселе, а стабильный поток данных со стороны клиента в Метрику, который мы оттуда забираем и интегрируем в отчетность, так что это по сути сквозная по нашим каналам.
Возможности, которые нам дали офлайн конверсии В Метрике появилась информация о первых и повторных займах, притом в разрезе всех доступных группировок. Мы смогли использовать группировки по полу, возрасту и типу устройств, определять эффективные срезы и корректировать рекламные кампании.Конверсия по первому и повторному займу в разрезе пола, возраста и типа устройств.
Так, мы создали сегмент Метрики на основе данных о займах для корректировок или в отдельного таргетингаПример кампаний, в которых используются аудитории на основе офлайн конверсий
Можем создавать сегменты на основе Яндекс Метрики и импортировать их в Яндекс Аудитории для поиска похожих, использовать новые аудитории в рекламе.аудитории в на основе сегментов Метрики а также look-a-like.
Можем оценивать количество займов с рекламных кампаний по разным моделям атрибуции. Некоторые кампании полезно оценивать по атрибуции первый переход, что не всегда возможно по выгрузке из CRM клиента. Также появилась возможность использовать автостратегии с использованием ключевой цели «первый займ».
Мы построили новую систему внутренней отчетности на основе оффлайн конверсий от клиента, используя API отчетов Яндекс Метрики , для оптимизации рекламных кампаний, перешли на автостратегии в поиске и РСЯ.
Результат С февраля 2020-го по октябрь 2021-го рекламный бюджет увеличили в 8 раз. При этом займов стало больше в 5 раз. Стоимость выданного займа выросла всего в 1,6 раза, что укладывалось в экономику клиента.Абсолютные значения показать не можем, c клиентом согласована только демонстрация процентных соотношений
Собственно, фишка кейса не сам результат, а именно возможность оптимизировать рекламу на данных о продажах. Если бы мы их не видели в веб-аналитике, то лишились многих полезных возможностей настройки.
А каков процент офлайн конверсий в вашем бизнесе? Используете данные по офлайн конверсиям при настройке рекламы?