15 способов снизить стоимость лида. Примеры и кейсы

Для начала давайте определимся, что это такое — «нормальная» цена за лид. Логичный ответ — такая, чтобы экономика бизнесе сходилась, то есть все расходы на привлечение клиентов окупались за счет всех продаж. В этой статье мы не будем погружаться в юнит-экономику, но прикинуть адекватные расходы на лиды можно так:

ПРИМЕР
Фотостудия получает выручку 2000 ₽ с часа съемки.
На рекламу она потратила 50 000 ₽ и получила 62 лида.
То есть CPL = 50 000 / 62 = 806 ₽.
Кампанию можно считать успешной: CPL-показатель ниже выручки в 2,4 раза.

Чтобы оставаться в рамках бюджета на рекламу и при этом получать больше контактов, нужно понимать, от чего зависит стоимость лида. Лид — обычно финальная точка маркетинговой воронки, значит, на его стоимость влияет каждый шаг конверсии — от охватов до непосредственно заявок. То есть чтобы снизить стоимость CPL, нужно увеличивать конверсии.

Давайте смотреть, как это можно сделать.

Получать лиды можно десятками разных способов. Некоторые из них:

• органический трафик: пользователи, которые попадают на сайт через поисковые системы;
• контекстная реклама в Яндекс Директ и Google AdWords*;
• таргетированная реклама в соцсетях;
• баннерная реклама и тизеры на сайтах-партнерах.

Чтобы понять, где реклама работает лучше, специалисты дают объявления на разных площадках. Затем анализируют, какая из площадок дает дешевые и качественные лиды, а где CPL не окупается.

То же касается баннерной и тизерной рекламы. Выбирая сайт-плейсмент нужно понимать, какой трафик получает этот сайт. Там может быть несколько миллионов уникальных посетителей в сутки, но 99,9% аудитории не заинтересованы в товаре или услуге, которую рекламирует компания. Возможно, стоит заказать рекламу на сайте с трафиком поменьше, но с целевой аудиторией, схожей с ЦА компании.

Лучше запустить несколько рекламных объявлений на разные темы и на разные аудитории, чем брать одну широкую тему и таргетировать ее на всех. Когда запущено несколько объявлений, можно оперативно провести анализ, который поможет:

• выявить, какой креатив дает целевые и недорогие лиды;
• какая аудитория кликает на рекламу чаще и охотнее оставляет контакты, а какая кликает, но редко оставляет номер телефона.

ПРИМЕР
Ювелирный магазин предлагает дорогие креативные украшения в стиле веб-панк. В настройках рекламы указывает возраст аудитории от 25 до 35 лет, считая ее самой платежеспособной. Но кампания дает много нецелевых лидов, так как этой субкультурой интересуются люди моложе.

Улучшить CPL в данном случае можно, изменив возраст целевой аудитории в рекламной кампании на людей от 18 до 24 лет. Также можно протестировать в отдельном объявлении рекламу на более старший возраст: 25−30 лет и посмотреть на результаты.

Анализировать, эффективность площадок и кампаний можно с помощью специализированных сервисов. Например, Андата считывает данные о пользователе: с какого устройства, браузера человек заходит на сайты, какие страницы посещает, на каких элементах задерживается. Сервис собирает данные и из других источников: CRM-систем, мобильных приложений и прочих.

На основе собранной информации Андата создает базу данных, обрабатывает информацию и передает ее подсистеме машинного обучения (ML). Система анализирует рекламные кампании, сопоставляет пользователей, которые взаимодействуют с рекламой, с базой данных. На этой основе сервис дает рекомендации, какие настройки кампании нужно изменить. Вы можете применить эти рекомендации в 1 клик и увидеть, как система снижает ваш CPL.

Простой, но опасный способ снизить CPL. Логично предположить: если стоимость клика (CPC) будет ниже, то снизится и стоимость полученного контакта. Но нужно понимать механику рекламы: снижая CPC, рекламодатель получает менее качественную аудиторию. Есть риск получить нецелевые лиды: то есть пользователей, которые ничего не купят. В результате стоимость лида будет ниже, но стоимость сделки — выше.

Аналогично тому, как отслеживают эффективность разных объявлений, анализируют и эффективность каждого ключевого запроса в контекстной рекламе. По одному запросу могут приходить качественные и дешевые лиды, а на другом — впустую сливаться бюджет.

Выход — анализировать статистику, оставлять сильные и отключать слабые ключевые запросы.

Ключи со средней и высокой конкурентностью дают более качественные лиды, чем высококонкурентные.

Конкурентность (KEI) считают по формуле:

Количество запросов смотрят в сервисе Яндекс Вордстат:

Количество позиций в выдаче можно посмотреть на поисковой странице:

То есть, KEI по запросу «Купить компьютерный стол» надо считать так:
KEI = (119 631)2 / 23 000 000 = 622,5

Результат оценивают по таблице:

У ключевого запроса из примера выше очень высокая конкурентность. Продвижение по нему с большой вероятностью даст много кликов и мало целевых лидов. Лиды могут стоить дешевле, если сузить тему ключа.

Помимо ключевых запросов в рекламных системах копится и другая информация о вашей аудитории.

Данные — новая нефть, и чем больше бизнес знает о своей аудитории и клиентах, тем точнее можно настраивать показ объявлений по ключевым словам, времени, устройствам и другим параметрам. Собирать и анализировать большие данные и автоматизировать рекламные стратегии с помощью машинного обучения предлагают сейчас многие сервисы, включая сами рекламные системы Яндекса и Google.

Кейс клиента Андата: банк
Банку необходимо было повысить конверсию в лиды в рекламных кампаниях Google.

Решение
Мы обучили AI-модель, которая может проактивно предсказывать, каких клиентов конвертировать, и корректировать кампании по демографии, времени, вовлеченности в продукт и т. д. Эти прогнозы отправляются непосредственно в аккаунт рекламной кампании Google.

Результаты
ML смог снизить CPL на 15% и помогает маркетинговой команде заранее создавать целевые упреждающие кампании, сэкономив при этом 12% ежемесячного рекламного бюджета.

Содержание страницы, куда ведет клик по объявлению, должно соответствовать тому, что написано в самом объявлении. Если пользователь ожидает увидеть одну информацию, но видит совсем другую, он с большей вероятностью уйдет с сайта.

ПРИМЕР
Пользователь видит рекламу с акциями на дешевые коляски. Кликая по ней, он попадает на страницу со статьей о том, какие бывают коляски и как их выбрать. На этом этапе часть пользователей уйдет, так как они хотели увидеть каталог со скидками. В итоге рекламодатель заплатит за клик, но лид не получит.

Владелец компании может не получать часть лидов из-за неработающих элементов: например, перестала работать форма заявки на обратный звонок или кнопка работает только на десктопной версии сайта и не отвечает в мобильной.

Чтобы исключить такие ошибки, нужно регулярно отслеживать действия пользователей, например, через «Вебвизор» в Яндекс.Метрике.

ПРИМЕР
Туроператор заметил, что из 100 пользователей кликнувших по рекламе, заявку на обратный звонок оставляет лишь 30 человек.

Когда провели анализ, выяснилось, что заявки приходят только с десктопной версии сайта. На мобильной версии форма для заказа обратного звонка не работает. Когда форму починили, количество заявок выросло до 80%. Соответственно, стоимость лида снизилась в 2,5 раза.

Стоимость лида туроператора до и после проведения анализа:

Пользователь с большей охотой оставит свои контакты, если ему нужно заполнить всего 2−3 поля, а не 10.

Пользователь может попасть на сайт через общий запрос, например, «Купить ноутбук». На сайте он будет сам выбирать нужные ему параметры ноутбука. Но если категории в каталоге ему непонятны, фильтр работает некорректно, пользователь уйдет с сайта.

Человек оставит свой контакт, если понимает, зачем это нужно. Найдите условно бесплатную ценность, которую можете дать людям еще до покупки и максимально четко заявите ее на своей площадке.

Например, предложите консультацию каждому, кто оставит свой номер телефона или подготовьте полезный гайд, шаблон или свежую аналитику за имейл.

Люди могут отказываться от покупки из-за того, что нишевые конкуренты делают более выгодные предложения. Например, просто продают то же самое дешевле.
В таком случае нужно пересматривать не рекламу, а цены на товар или включать в предложение дополнительную выгоду.

ПРИМЕР
Пользователь приходит на сайт книжного магазина иностранной литературы. Но отказывается покупать, так как на других сайтах эти книги стоят дешевле. Магазин же считает, что снижать стоимость товара невыгодно.

Проанализировав конкурентов, владельцы магазина понимают, что доставляют книги быстрее и дешевле других. Об этом преимуществе они заявляют в рекламе и на сайте. Пользователи по-прежнему видят дорогие книги, но заказывают чаще, так как видят дополнительную для себя выгоду.

Чтобы снизить CPL в таргетированной рекламе Facebook*, можно настраивать ремаркетинг: при настройке аудитории указывать пользователей, которые уже посещали сайт. Такая настройка даст лиды дешевле. Пользователи, которые уже хотя бы мельком знакомы с сайтом и продуктом, с большей вероятностью оставляют заявку.

В рекламном кабинете Facebook* есть возможность нацеливать рекламу на аудиторию, схожую с другой аудиторией — инструмент look-alike. То есть можно «попросить» сервис найти людей, которые по своим привычкам, поведению в сети, покупкам похожи, например, на людей из другой рекламной кампании.

Либо можно загрузить адреса электронной почты из базы фирмы. Facebook* соотносит со своей базой данных, найдет пользователей из загруженного файла. На этой основе он сформирует портрет аудитории и будет показывать таким пользователям рекламу.

Пользователи с поведением, схожим с поведением уже существующих клиентов, вероятнее оставят заявку. Такой лид будет стоить меньше, чем лид из аудитории, сформированной просто по демографическим и социальным параметрам.

Если пользователи уже стали клиентами компании, есть смысл не показывать им рекламу. Иначе есть риск, что многие кликнут по объявлению только потому, что им знакомо имя магазина. В результате, деньги за клик спишутся, а лида не будет.

Кейс клиента Андата: мобильный оператор
Мобильный оператор проанализировал обращения с рекламы и увидел, что партнеры, которые продают SIM-карты в офлайн-точках, слишком много кликают по рекламным объявлениям. Мобильный оператор снизил CPL на 80%, убрав показы рекламы в точках продаж.

Решение
Блокировать рекламу для пользователей, которые находятся в офлайн-точке продаж SIM-карт.

С помощью нейронной сети Андата смогла сформировать нужный сегмент трафика и исключить его из рекламы.

Результаты
Стоимость лида снизилась на 80%.