Кейс по таргетированной рекламе в автоворонку для салона красоты в Йошкар-Оле

Работать изначально начали в Instagram, так как предположили, что там заявки будут дешевле. В процессе работы долго не могли выйти на нужный KPI. Конечно спустя открутки 15000 рублей мы вышли на клики по 4-7 рублей, но конверсия в подписку была порядка 25-30%. Нас общая картина не устраивала и мы решили протестировать ВК

Проект — салон красоты в г. Йошкар-Ола, который необходимо было забить клиентами. Салон специализируется в основном на макияже, причёсках и маникюре. Для салона красоты была разработана автоворонка. В качестве лид-магнита сделан бесплатный видео-урок по макияжу.

Перечень услуг
 
Перечень услуг

Хочу заметить, что автоворонка ведёт людей как на продажу услуг салона, так и на продажу курса по макияжу.

Заказчик хотел набрать как можно больше подписчиков в базу для дальнейшей продажи услуг. Моей задачей было вести трафик в автоворонку.

Цели, задачи, KPI

Круто, когда чётко и ясно сформулирована задача от заказчика — это многое упрощает.

Описание задачи до теста.
 
Описание задачи до теста.

Правда было небольшое «но». Аудитория уже была отжата самим заказчиком — до меня было много активных рекламных кампаний на этот же проект, а в Йошкар-Оле всего 272 тысячи человек. Из которых нашей целевой в лучшем случае 30%.

Кейс про ВК, покажем немного скринов из FB, чтобы вы поняли общую картину.

Вот сколько мы потратили с 15 июня по 9 июля на рекламу в Instagram.

Потрачено за весь проект.
 
Потрачено за весь проект.

Вот сколько стоил клик за рекламу в Instagram в среднем за весь период 10,32 рубля.

Средняя цена клика на всей дистанции.
 
Средняя цена клика на всей дистанции.

Самые лучшие связки давали клики в среднем по шесть рублей. Но! Учитывая НДС и то, что конверсия в подписку была 25-30% — нас это не устраивало, и мы решили тестировать в ВК.

 
Вот мы уже решили на ВК перейти.

На данный момент, задачи следующие:

— Набрать в базу автоворонки 10000 подписчиков;

— Цена подписчика не более 70 рублей;

— При соблюдении KPI бюджет 30-40 тыс. в месяц.

Подготовка к рекламе

1) Поиск сегментов

Сперва определили для себя сегменты ЦА. Для инсты и ВК сделали разные Интеллект карты, потому что в ВК  собираны базы по-другому.

Вот основные сегменты, которые определили:

  1. Женщины 18-55 лет
  2. Участники групп прямых конкурентов (других салонов красоты и всевозможных их вариаций)
  3. Участники групп косвенных конкурентов (SPA-салоны, пластическая хирургия, массаж и т.п.)
  4. Участники групп по обучению макияжу, сообщества мастер и модель и многие подобные им
  5. Основной сегмент женщины 18-55 лет, разделённые по категориям интересов
  6. Активные в сообществах посвящённых макияжу по всему вк, но из Йошкар-Олы.

2) Как выявляли сегменты

Изначально заказчик дал чёткое описание ЦА. Потому что они уже давно работают в этой нише и знают, кто их клиент. У заказчика отличное сообщество, в котором 11,5 тыс. человек. Сообщество качественное, не накрученное.

Для того, чтобы выявить ЦА, использовали Церебро. Сначала выявили концентрат ЦА. Выявляли его так: сперва отыскали все сообщества с ключом «макияж» и «визажист» без привязки к гео, затем отфильтровал сообщества по дате последнего поста — период месяц, потому что в летнее время многие даже хорошие паблики немного забивают на постинг, но такие сообщества мне были нужны.

Затем использовали флеш версию Церебро для сбора отзывов. Вкладка «аудитория сообществ» — «обсуждения» — ставим галочку «только обсуждения» — нажимаем кнопку выбрать и загружаем туда файл с найденными выше сообществами.

В поле «оставить темы со словами» пишу «отзывы». Минимальное количество сообщений в теме — 2. Таким образом, нашёл 2533 обсуждения. Затем открывам файл и копируем оттуда все ссылки на обсуждения. Переходим в про версию Церебро, открываем вкладку «аудитория сообществ» — «обсуждения» и копируем туда список обсуждений. Ограничиваем выборку по дате — выбраил за последние 4 месяца. Минимальное количество сообщений 1. Найдено 4001 отзыв.

Затем исключили контакты сообществ из концентрата. Для этого сперва нашли контакты сообществ — через вкладку «аудитория сообществ» — «контакты». Далее во вкладке «фильтр баз» — «пересечение аудитории» в источник данных один загрузили контакты, во второй источник загрузили получившуюся базу. Нажали исключить 1-е из второго. Таким образом,  получили чистый концентрат по отзывам.

Чистый концентрат.
 
Чистый концентрат.

Затем прогнали концентрат через вкладку «поиск аудитории» — «группы, где есть ЦА».

ГЦА по отзывам.
 
ГЦА по отзывам.

Затем дополняли имеющуюся интеллект-карту часто повторяющимися словами из этого списка.

Честно скажу, что чего-то сверхнового не увидели, т.к. с этой нишей довольно много работали и уже примерно знали ЦА и её боли. Но часто используем вышеописанный способ. В незнакомых нишах — очень круто помогает.

3) Боли ЦА

Наиболее распространённые боли, которые  выявили и использовали для рекламных текстов:

— Клиенты хотят стойкий макияж, выдерживающий даже жару

— хотят, чтобы их пожелания учитывали и воплощали

— макияж выглядит неестественно

— хотят специалиста, к которому можно прийти с капризом «хочу то, что мне пойдет, но что именно — не знаю» и результат 100% превзойдет все ожидания

— хотят, чтобы мастер попал в определённый образ

— хотят получить уверенность в себе и получать комплименты

На самом деле болей выявили очень много и некоторые даже не столько связаны с макияжем, сколько с психологическими аспектами.

4) Как выявили боли

Вот тут  очень сильно помогает Церебро, используем эту фишку почти в каждом проекте.

Во втором пункте, где  выявляли сегменты через отзывы, открываем файл, который получили во флеш версии церебро с отзывами клиентов. Открываем их по очереди и копируем себе в ворд самые популярные темы, которые описывают клиенты.

Это выглядит вот так:

Описание болей.
 
Описание болей.

Сперва это всё выглядит довольно сумбурно, но потом  просто перефразируем отзывы и получается часть готового рекламного текста.

Плюс ещё и в том, что прочитав 50 отзывов, сразу начинаешь понимать сленг ЦА и манеру общения, что очень помогает для дальнейшей работы.

Сбор баз

Для сбора баз использовали Церебро.

Нашли всех прямых конкурентов, делали это так:

На примере ключа «Макияж» Через вкладку Сообщества — Поиск сообществ. В строке поиска писал ключевое слово «макияж Йошкар-Ола», потом «макияж Йошка», затем писали просто слово «макияж» и выбирали город.

Полученные базы объединяли через вкладку «Фильтр баз» — «пересечение аудитории» — «Объединить».

Далее собирали аудиторию из этих сообществ через вкладку «Аудитория сообществ» — «Участники сообществ». Собирали пересечение в 3, 2 и 1 группе.

Далее повторяил данную процедуру с другими ключами «Салон красоты», «Визажист», «Make Up» и т.д.

Затем в полученных группах искали контакты сообществ через вкладку «Аудитория сообществ» — «контакты сообществ».

Потом возвращались во вкладку «фильтр баз» — «пересечение аудитории» — «Убрать 1-е из 2-х». Таким образом  очищали базу от конкурентов, чтобы не тратить на них деньги.

Точно по такой же технологии собирали косвенных конкурентов. Участников групп SPA салонов, маникюрных салонов и т.п.

Базы получались очень узкими, потому что в Йошкар-Оле небольшое население. Например, участников одновременно 3-х групп Салонов красоты в Йошкар-Оле получалось всего около 1800 чел. А когда эту базу загружаешь в рекламный кабинет и настраиваешь платёжеспособный возраст их ещё на 30% меньше становится.

В итоге базы получаются тёплыми — они охотно подписываются в автоворонку, но реклама не живёт больше двух дней и приходится каждый раз собирать новые базы. Скорость открутки рекламы оставляла желать лучшего, да и приходилось постоянно собирать новые базы.

Как  масштабировали рекламную кампанию

Выше описывали, как собирали концентрат целевой аудитории для сегментирования и поиска болей ЦА.

Взяли этот концентрат и загрузили его в рекламный кабинет. Затем начали поочерёдно примерять категорию интересов. Наблюдал какой процент пользователей останется, если применить тот или иной интерес.

Примерка концентрата.
 
Примерка концентрата.

Таким образом,  выявили, что наша ЦА соответствует интересам «Одежда и аксессуары», «Красота и уход за собой», «Парфюмерия», «Семья и дети» и «Развлечения и досуг».

Как ни странно, интересы «развлечение и досуг» дали наилучший результат.

Кроме того,  сегментировали аудитории внутри каждого интереса по возрасту и типу устройства. Для каждого сегмента незначительно меняли текст под каждую аудиторию.

Сегментирование внутри РК.
 
Сегментирование внутри РК.

Также с самого начала  рекламировались на тех, кто проявлял активность в сообществах по макияжу. Выставляли город Йошкар-Олу и тестировал разные тексты:

Тесты текстов.
 
Тесты текстов.

Вот такие настройки рекламного кабинета использовали и вот одно из удачных объявлений:

Настройки внутри.
 
Настройки внутри.

Статистика

Лидом в данном проекте мы считали тех, кто подписался в автоворонку. Статистика  приходила каждый день в 15:00.

Подсчёт лидов.
 
Подсчёт лидов.

Также  регулярно выгружали данные из ВК в сводную таблицу. В этом проекте таблица была вот такой, отметили 1 столбец — количество лидов, 2 столбец стоимость лида:

Кейс по салону красоты в Йошкар-Оле, изображение №16
 

Для крупных проектов  используем другой шаблон. Более детальный. Но тут РК длилась в ВК полтора месяца (до этого в инсте) и проект локальный.

Вот, собственно, и вся статистика по проекту (Вконтакте):

Июль
 
Сентябрь
 
 

Результат:

Потратили 58000 руб.
Получили 1000 подписчиков в автоворонку
350 лидов на услуги и обучение