Как эксперименты в Яндекс.Директ помогли увеличить на 2,5% конверсию в подписку чат-бота

Константин Булгаков
Константин Булгаков
02 Фев.2021
Как с помощью всего одной гипотезы и экспериментов в Яндекс.Директ увеличить конверсию в подписку в чат-бота в три раза — до 4,1%. Статья окажется полезной для маркетологов и владельцев чат-ботов, которые хотят получить больше подписчиков за те же деньги.

Чат-бот это не мобильная игра на андройд и даже не паблик в социальной сети. Боты универсальны, они научились выполнять множество разных задач на любой вкус: от консультирования и напоминания, до поиска информации и агрегирования данных и это лишь малая часть возможностей.

За несколько лет чат-боты превратилась из модной игрушки в мощный инструмент бизнеса. И чтобы этот инструмент начал приносить отдачу, нужно понять какие задачи призван решать бот, в том числе определить и маркетинговые задачи:

  1. Расширение охвата целевой аудитории в сторону малого бизнеса;
  2. Получение дополнительного касания с брендом;
  3. Использование бота в качестве предваряющего (промежуточного) продукта на пути к более сложным и дорогим B2B-решениям;
  4. Извлечение прибыли по модели SaaS-платформ за счет ежемесячных подписок на платные тарифы с расширенным функционалом.

Однако, сам о себе бот не расскажет. Развитием и продвижением нужно заниматься. Проблем перед запуском маркетинговых активностей видели две.

  1. Низкое проникновения Телеграма в России — всего 11 млн человек, что втрое меньше, чем WhatsApp (31,6 млн) и вдвое, чем Viber (21,1 млн). Ядро аудитории аккумулируется в Москве (~36%). Решили на старте запускать активности только на Москву и МО.
  2. Отсутствие доверия к боту. Пользователь не имеет достаточно информации о возможностях и функциях бота, чтобы быстро среагировать на рекламный месседж и принять решение о подключение к боту.

На первом шаге важно понять экономику бота — получить данные о стоимости клика и узнать цену привлечения подписчика. Это позволит построить маркетинговую воронку для каждого этапа: от верха воронки, где видим объём показов и кликов, до конверсии — в подписчика, а потом и в клиента.

На первом шаге запустили рекламную кампанию в сетях в Директе на Москву и область. Причем трафик шел не на приложение Телеграм напрямую, а на специально подготовленную посадочную страницу с информацией о возможностях и функциях чат-бота, а также таблицей тарифов и контактами разработчика.

Воронка спустя два месяца сложилась так.

Результат Digital-воронки

Стоимость привлечения юзера оказалась высокой — 426 рублей за пользователя, конверсия в подписку — 1,62%. Дороговато. Экономика не билась, так как цена привлечения получилась дороже, чем планировали на старте.

Стали думать, как улучшить конверсию не увеличивая рекламный бюджет. Решили подготовить аналогичную кампанию, но вести пользователей не на страницу сайта с информацией о чат-боте, а напрямую в бота, указав прямую ссылку на телеграм https://t.me/bot, минуя сайт.

Уверенности, что идея хорошая и сработает не было. Предполагали, что у посетителя перешедшего с баннера напрямую в бота не сформировано доверие, он не владеет информацией о возможностях бота — фактор, который способен негативно повлиять на конверсию.

Решили не заниматься мозговым мазохизмом, а проверить гипотезу — запустить эксперимент в Яндекс.Аудиториях: подготовили две рекламные кампании и разделили трафик поровну — 50% аудитории как и раньше направлять на лендинг, другая половина пользователей — напрямую в бота.

За четыре недели, с момента запуска кампаний в формате A/B-теста, получили 5488 кликов. Конверсия в подписчика улучшилась почти втрое — до 4,1%, а CPL снизился с 426 рублей до 131 рубля. Если говорить в штуках, то через лендинг получили 41 нового подписчика, а напрямую в бота — 104.

Итоги АБ тестирования

Ниже видим, что второй вариант — трафик в бота сработал лучше. Рекламная кампания на лендинг хоть и принесла больше переходов, но конвертировались лучше пользователи по прямой ссылке, чем через сайт.

Результаты эксперимента

Кампании запустили одновременно, чтобы получить более точные данные по эффективности. Уже через семь дней кампания с редиректом начала показывать конверсию на 1,5% лучше, чем на лендинг.

От результатов перейдем к практическому блоку и научимся запускать эксперименты в Директе. Чтобы запустить эксперимент его нужно создать в Яндекс.Аудиториях.

  1. Переходим в Аудитории Яндекса, авторизируемся под рекламным аккаунтом и находим вкладку Эксперименты.
  2. Нажимаем желтую кнопку Создать эксперимент.
  3. Указываем название эксперимента и номер счетчика Метрики, чтобы собиралась статистика.
  4. В блоке Сегменты разделяем трафик — задаем название для двух сегментов и указываем долю — самый оптимальное значение 50/50. Это значит, что трафик будет распределяться между кампания поровну.

Создание нового эксперимента в Аудиториях

В блоке Сегменты можно задать сразу несколько сегментов для тестирования — для этого используйте кнопку Добавить сегмент.

Создание экспериментальных кампании в Директе

После настройки эксперимента, переходим в Яндекс.Директ и создаем две новые кампании и указываем для них аналогичные настройки — отличаться будет только настройки, которые мы тестируем.

Например, если хотите протестировать разные стратегия, то создайте аналогичные кампании, но стратегии в настройках укажите разные.

В нашем примере в первой кампании покажем рекламу с ссылкой в объявлении на лендинг, во второй кампании — ведем пользователей из объявлений напрямую в мессенджер телеграм на бота.

Если до начала эксперимента кампания уже была создана, то ее можно скопировать — сделать две копии. При этом основная рекламная кампания должна быть обязательно остановлена.

Важно чтобы экспериментальные кампании, были запущены вместе, не имея при этом уже накопленной статистики. Так по завершению эксперимента получим более точные данные для анализа и конечных выводов по эксперименту.

Ниже небольшой чек-лист, который поможет вам запустить кампании для эксперимента правильно.

  1. Запускайте экспериментальные кампании строго одновременно;
  2. В один момент времени тестируем только оду гипотезу;
  3. Анализируйте результаты только за один и тот же период;
  4. Не делайте поспешных выводов — дайте данным настояться, подкопите статистику;
  5. Для анализа используйте готовы калькуляторы тестирования А/Б-тестов.

Очень подробно про настройку экспериментов с кампаниями уже рассказано коллегами из Яндекс. Если что-то оказалось непонятным, то почитайте подробную официальную справку.

Сравнили результаты тестирования и определи какая РК показала лучший результат с помощью калькулятора достоверности A/B-тестирования от Mindbox.

Также можно воспользоваться аналогичным калькулятором достоверности аб-тестирования от Яндекса. Возможности сравнения у двух инструментов очень схожи, однако Яндекс дает больше информации относительно рекламных кампаний, а также позволяет выгрузить результаты в Excel.

Результаты проводимого эксперимента можно также посмотреть в Яндекс.Метрике в отчете Эксперименты, который появиться у вас в аккаунте после настройки и запуска первого эксперимента. Нажмите кнопку Режим сравнения и выберите контрольную группу.

Получить статистику по расходам можно в Мастере отчетов Яндекс.Директа. Просто выберете столбец Расход всего (руб.). Затем добавьте условие фильтрации Эксперименты и выберите нужный.

Вопрос для отдельной и большой статьи, но некоторых моментов мы коснемся.

С аналитикой в боте все очень плохо. Без костылей на Python у вас ничего не получится собрать: невозможно передать никакие get-параметры и сформировать отчёт по каналам и кампаниям. Все что можно сделать быстро — расширить ссылку на бота с дополнительным параметром.

Каждый бот имеет ссылку, которая открывает чат в телеграмме — telegram.me<bot>. К этой ссылке можно добавить параметр start и указать в нем источник перехода. Когда в приложение пользователь нажмет на кнопку «start», бот получит сообщение /start c уникальным дополнительным параметром. Пример ссылки: https://telegram.me/bot?start=source.

Такая конструкция лишь позволит понять источник откуда пришел пользователь, но провалиться в данные на уровень ниже не получится.

Для кампании на лендинг использовали ссылку с параметром source_rsya_bot_msk_a, для кампании в бота ссылка source_rsya_bot_msk_b. Далее выгружали аналитику в CSV документов и настраивали фильтрацию по источнику.

Доступных вариантов сбора более глубоких данных (кампании, объявления, ключевого слова), мне пока не известно. Если знаете как передать в бота напрямую UTM-параметры, то сообщите, будет интересно и полезно узнать.

Результаты тестирования значительно превысили наши ожидания.

Мы поменяли логику направления пользователей — сменили посадочную страницу и направляли пользователей сразу в бота, конверсия изменилась с исходных 1,6% до 4,1%, а цена подписчика снизилась до 131 рубля. Для бизнеса это существенные изменения, особенно когда речь идет о больших трафиках и бюджетах на рекламу.

Советую не лениться и стараться максимально быстро и в короткие сроки проверять идеи на практике. Используйте готовые инструменты и проводите простые тестирования. Главное — накопить осязаемую статистику, чтобы сделать максимально точные выводы.

Надеюсь, что кейс оказался полезным. Мне будет приятно, если вы поделитесь ссылкой с коллегами или разместите информацию на своих ресурсах. Также пишите комментарии и делитесь своим опытом ниже. Уверен, что читателям будет полезно.

Как всегда, если вы обнаружите ошибку или у вас есть предложение, просто пишите на info@konstantinbulgakov.com.

  1. Обучающее видео по созданию экспериментов в Директе.
  2. Чек-лист по настройке экспериментов в Яндекс.Директ.
  3. Статистические калькуляторы для планирования и анализа.
  4. Калькулятор достоверности A/B-тестирования от Mindbox.ru.
  5. Калькулятор достоверности A/B тестирования от Яндекс.
Сохраните ссылку

Как эксперименты в Яндекс.Директ помогли увеличить на 2,5% конверсию в подписку чат-бота: 1 комментарий

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *