Paid Search Data Driven Approach 2020: FINANCE

В начале мая E-Promo опубликовало исследование поисковой рекламы Paid Search Data Driven Approach 2020. Мы проанализировали более 70 тысяч рекламных кампаний в разрезе шести отраслей, среди которых финансы, авто, недвижимость, FMCG, фармацевтика и e-сommerce.

Исходные данные

К категории финансов мы отнесли российские и инвестиционные банки, брокеров, МФО и финансовые организации, в том числе предоставляющие нефинансовые услуги. Категория финансов делится на две подкатегории: B2B и B2C. Основное различие между ними в направленности на разных потребителей:

• кампании в В2В ориентированы на продвижение продуктов для малого и среднего бизнеса: кредит для бизнеса, онлайн-инкассация, бизнес-карты, юридические и финансовые услуги, помощь в открытии бизнеса;
• кампании в В2С направлены на продвижение продуктов и услуг для частных лиц: вклады и займы, кредитные карты и кредит наличными, дебетовые карты и ипотека, обмен валют.

В отличие от других индустрий, подкатегории в сегменте финансов – это выборка продвигаемых продуктов, а не рекламодателей, поэтому у одного рекламодателя могут быть РК и на В2В, и на В2С рынках.

За целевые действия мы принимали заявки на оформление продукта на сайте и заполнение формы, подтвержденный лид в CRM клиента, конечную выдачу продукта клиенту. Тренд First party data утверждает использование CRM для сквозной аналитики или изменения бизнес-процессов исходя из, например, «доходимости» пользователя из первичного этапа воронки до конечного.

Зная показатели качества лида, AR,%  (approving rate, одобренный лид на прескоринге/первичный лид) и SR, % (sales rate, выдача продукта/первичный лид) – вы можете скорректировать бизнес-процессы внутри компании, чтобы, например, увеличить «доходимость» первичной заявки до конечного этапа воронки продаж. 

Ключевые тренды в маркетинге 2020

В исследовании мы аккумулировали тренды, влияющие на рынок индустрии финансов не только на общий маркетинг, но и на контекстную рекламу. Для запуска эффективных рекламных кампаний в сфере финансов необходимо ориентироваться на них. Наш топ-5 трендов:

• Mobile First. Доля мобильных запросов выше десктопных и составляет 68%. По данным Google, основным драйвером роста поисковых запросов и заявок в индустрии является мобильный трафик. 
• First party data позволяет персонализировать предложение, отказаться от неэффективной аудитории или таргетироваться на Look-alike конверсионную аудиторию. В First party data входят сегменты Яндекс Аудиторий и Google Analytics, данные рекламных платформ, мобильных приложений и социальных сетей, CRM-данные и базы с e-mail адресами и телефонами клиентов и «отказников».
• Brandformance подход к оценке эффективности охватных кампаний. Узнаваемость бренда становится критически важным фактором для возврата инвестиций в маркетинг. По данным собственного исследования E-Promo, разница в ROAS в схожих предложениях банков с разной узнаваемостью превышает 2,4 раза. Из-за увеличения значения бренда в анализе эффективности охватных кампаний на первое место среди анализа эффективности метрик встает Post view clicks и Post view conversion.
• Рост инфлюенс-маркетинга. По данным Deloitte, самый большой рост медиапотребления в 2019 году произошел у Youtube (86% + 29 п.п.) и Instagram (52% + 19 п.п.). Именно эти платформы наиболее популярны среди блогеров/инфлюенсеров. 
• Применение атрибуции на основе данных (data driver attribution). Присвоение ценности каждому взаимодействию пользователя, степень ценности зависит от того, как конкретное действие повлияло на финальный результат. Использование этой модели помогает эффективно оценивать вклад рекламных каналов в итоговые конверсии. 

Особенности индустрии финансов 2020

Одна из ключевых особенностей индустрии финансов – оптимизация рекламных кампаний по бизнес-показателям в perfomance-инструментах. Для понимания того, какой из этапов воронки перестает продавать, мы рекомендуем анализировать эффективность не только промежуточных этапов (заявка или одобрение), но и последних значимых для бизнеса.

Рассмотрим это на примере выдачи кредита наличными. Первым этапом воронки продаж будет веб-конверсия – заявка на сайте. На втором этапе, подтверждении заявки, происходит верификация персональных данных пользователя. Этап одобрения заявки предполагает наличие полной заполненной анкеты и предоставление необходимых документов, и только потом происходит оформление договора в онлайн или офлайн-формате. На последнем этапе воронки происходит выдача кредита, и именно она является основной метрикой оценки эффективности РК. 

Структура поисковых рекламных кампаний, финансы.

Почему УТП так важны

Из-за высокой конкуренции на поиске рекомендуем уделять особое внимание используемым в объявлениях УТП. Это поможет мгновенно реагировать на внедряемые предложения конкурентов, следить за продуктовым развитием и понимать тренд того или иного продукта. Так вы сможете повысить актуальность ваших предложений для покупателей, что ускорит процесс принятия решения о покупке и склонит клиентов к выбору в вашу пользу.

Для конкурентного анализа УТП мы рекомендуем строить лепестковые диаграммы, показывающие, чему другие игроки на рынке уделяют внимание в первую очередь. Для примера, мы взяли по одному флагманскому продукту для банков в В2В и В2С сегментах: расчетно-кассовое обслуживание и потребительское кредитование. 

Наиболее популярные УТП в В2В сегменте на примере РКО – поддержка 24/7, Выгодные тарифы и бесплатное обслуживание. 

Диаграмма с УТП для банков в В2В сегменте на примере РКО

Наиболее популярные УТП в В2С сегменте на примере потребительского кредита – Ставка от n%, Выдача кредита до n рублей и Срок до n лет.

Диаграмма с УТП для банков в В2С сегменте на примере потребительского кредитования.

Особенности CTR по отрасли

В сегменте В2С высокий CTR по сравнению с В2В из-за наличия крупных брендов в выборке продуктов В2С. По нашему опыту, дельта в CTR между top и middle организациями в финансовом секторе может достигать 8 раз. Более высокий CTR можно объяснить импульсивностью пользователей при выборе продукта: время анализа продукта В2С ниже, у В2В.

Объем трафика общих поисковых кампаний по отношению к брендовым в сегменте В2С составляет 60/40. Наш опыт показывает, что разница в CTR между брендовой и общей РК может достигать 600%.

Для увеличения CTR:

1. Указывайте только те УТП, которые важны при выборе вашего продукта – например, «кэшбек» или «онлайн-оформление» для дебетовых карт – и анализируйте УТП конкурентов. 
2. При заполнении расширений придерживайтесь рекомендаций поисковых систем. 
3. Запускайте медийные кампании с целью повысить знания о бренде или продукте с brandformance KPI. По нашему опыту, CTR в брендовых рекламных кампаниях во время медийных флайтов увеличивается до 2,5 раз.

Особенности СРС по отрасли

СРС в сегменте В2В выше, чем в В2С. Продукты В2В дорогие, процесс принятия решения о покупке сложный и многоступенчатый, занимает много времени. Емкость запросов у продуктов В2В относительно В2С небольшая, конкуренция за аукцион на поиске высокая, и СРС может достигать 320 рублей. Но рекламодатели могут позволить себе довольно дорогие клики, так как средний чек продуктов и LTV в В2В выше.

Поисковые системы и устройства

В Google Ads: СРС ниже в мобайле, так как в системе присутствует адаптивность, а конкуренция на аукционе разогрета незначительно. Многие рекламодатели отказываются от размещения мобильных объявлений, так как не имеют адаптивных страниц. Мы рекомендуем уменьшать показ рекламы на мобильных устройствах с помощью корректировок при отсутствии адаптивной версии сайта. 

В Яндекс.Директе аукцион не так сегментирован на типы устройства, как в Google Ads, поэтому средний СРС приблизительно одинаков. 

С точки зрения потребительского поведения, поиск на мобильных устройствах осуществляется импульсивно и решительно. В кампаниях, работающих в заданных KPI, обязательно задавайте ставки для вхождения на первые позиции спецразмещения, так как обзор мобильной выдачи ограничен в количестве предложений. С десктопа пользователи ищут информацию тщательнее, с изучением максимального количества предложений, что позволяет не терять в эффективности даже при размещении в гарантии.

Для снижения CРС:

1. Используйте в РК низкочастотную семантику.
2. Чистите поисковые запросы, чтобы показывать рекламу только по релевантным для продукта запросам. Рекомендуем актуализировать минус-слова не реже 1 раза в 2 недели.
3. Используйте системы аналитики и оптимизируйте ставки на дорогих ключах, не соответствующих KPI. Вы сможете мониторить ключевые слова с сильной конкуренцией и слишком высокой ставкой для входа в спец. размещение и реагировать на изменения исходя из ситуации на аукционе и эффективности ключа.
4. Оптимизируйте РК по показателям качества в Яндекс.Директе и Google Ads (opticore) для увеличения прогнозного CTR, который скажется на итоговом СРС.
5. Делайте корректировки ставок в разрезах: город, пол и возраст, аудитория, устройства. 
6. Запускайте RLSA-кампании – это помогает снизить значение СРС на 15-20%. 
7. Создавайте отдельный лендинг под мобильные устройства для повышения показателей качества рекламных аккаунтов. По данным E-Promo, эти действия приводят к снижению СРС приблизительно на 5%.
8. Используйте три типа соответствий в семантике: широкое, точное и фразовое. Средний СРС по отрасли может снизиться на 10-15%.

Особенности CR по отрасли

СR в сегменте В2В ниже, чем в В2С. Между В2В-продуктами существует тесная связь, взаимозависимость: например, чтобы открыть эквайринг, нужно оформить бизнес-карту или счет. 

Совершение сделки в B2B сегменте длительно и многоступенчато из-за рисков, связанных с высоким оборотом средств и репутацией компаний. Объем данных, которые предоставляют пользователи при регистрации B2B продукта, гораздо больше: анкеты подробные и развернутые, и поэтому анализ предложений конкурентов проводится тщательнее.

Для увеличения CR:

1. Работайте над brandformance-метриками, увеличивая охват и узнаваемость бренда рекламируемого продукта. Во время медийных флайтов CR по бренд-сегменту может увеличиваться до двух раз. 
2. Используйте first party data для корректировок ставок в РК, созданных на основе сегментов Look-alike аудитории. Запрашивайте данные от площадок, чтобы использовать конверсионные сегменты в таргетинге. 
3. Оптимизируйте РК по среднему CR на продукт в разрезах: пол и возраст, регион, тип устройств, типы РК. Исключайте неэффективные сегменты. 
4. Тестируйте стандартные аудитории в Google Ads: заинтересованные покупатели, интересы, особые аудитории. Для корректного сбора статистики важно перевести их в «Наблюдение» без корректировок. Переносите аудитории с высоким CR и низким CPL в «Наблюдение», получив первые отчетные данные – через 2-3 недели. 

Как в Яндексе, так и в Google CR выше у мобильных устройств в связи высокой адаптивностью сайтов под мобильные версии и общим трендом на Mobile First. Сниженная конкуренция на поиске, преобладающая емкость и сплит РК между типами устройств позволяют мобильному трафику быть дешевле на обеих площадках.

Особенности СРА по отрасли

В сегменте В2В СРА выше, чем в В2С, так как средний LTV от лида в В2В выше, в В2С. Высокая конкуренция на поиске: аукцион в В2В часто перегрет. Для рекламодателей В2В-сегмент экономически выгоден, поэтому они готовы тратить на рекламу больше. В2В для большинства банков – флагманское направление, и разница в максимальных значениях СРС по отношению к В2С может составлять до 10 раз. 

Для снижения СРА:

«Middle Optimization».

1. Используйте автоматические стратегии. Настройте tCPA-стратегию в Google Ads или СРА-модель оплаты за конверсию в Яндекс.Директе. По нашему опыту, CPL может снижаться до 50% в сравнении с обычными ручными стратегиями.
2. Настройте биддинг на уровне ключевых слов. Раз в неделю оптимизируйте ключевые слова/группы ключевых слов по целевому СРА: снижайте ставки на дорогих таргетингах, повышайте на эффективный и дешевых, останавливайте неэффективные. 

«High Optimization».

1. Используйте автоматические стратегии с импортом CRM-данных. Импортируйте CRM-конверсии и настройте tCPA на основе одобренных заявок или выдач. 
2. Автоматизируйте биддинг на основе заданных правил. Сервис К-50 позволяет создавать события на автоматическую оптимизацию по заданным правилам. 
3. Data-driven attribution. Переход на атрибуцию на основе данных позволяет оптимизировать ставки с учетом фактических данных и определять, какие таргетинги сыграли ключевую роль в пути конверсии. 

Поисковые системы и устройства: рекомендации по работе с CR и CPA

• Разделяйте все РК на мобайл/десктоп для точечной аналитики по устройствам. В зависимости от продукта то или иное устройство может работать как более, так и менее эффективно. 
• Задавайте целевые KPI при оптимизации рекламных кампаний по типу устройств, так как мобайл и десктоп показывают отличные друг от друга показатели эффективности в разных продуктах. Особенно важно это при работе с tCPA в Google Ads и СРА-моделью в Яндекс.Директе. 
• В Яндексе используйте только мобильные объявления для мобильных устройств и только десктоп-объявления для декстопа. 
• Для В2В сектора рекомендуем держаться равной доли трафика 50/50. Для В2С сектора рекомендуем сплитовать в сторону мобайла в соотношении 60/40. 
• Анализируйте «доходимость» пользователей на каждом шаге при использовании длинной воронки заявки на продукт. 

Гео: CR и СРА 

Объем трафика в регионах выше, чем в Москве и Санкт-Петербурге. Геотаргетинг зависит от местоположения офиса. Высокий CR и низкий CPL в регионах объясняется низкой конкуренцией и легкостью в оптимизации. 

В Москве высокая конкуренция в В2В-секторе, и, как следствие, низкий CR и высокий CPL относительно регионов. Так как LTV от клиента высокий, Москва важна для продвижения. 

Санкт-Петербург – самый неэффективный регион. Конкуренция за поиск аналогична Москве, но покупательская способность у населения ниже.

Наши рекомендации:

1. Используйте CRM-данные: статистику по городам в разрезе всей воронки для определений AR,% и SR,% города. 
2. Разделяйте регионы на отдельные кампании, если на них приходится  более 60% от общего бюджета. Это позволит сделать сплит по бюджету, исходя из CR, AR и SR города. Пример разделения: высоко-, средне- и низкоконверсионные города. При сложновыполнимых KPI, рекомендуем сужать геотаргетинг до самых эффективных городов. 
3. Назначайте разный tCPA для автоматических стратегий или оптимизации на любом срезе, так как подход и конверсионность у гео-сегментов разные. 
4. Используйте наиболее эффективный сплит бюджета. По нашим данным, Москва – 20%, Санкт-Петербург – 15%. Высококонверсионные города – 20%, среднеконверсионные – 40%, низкоконверсионные – 5%.  

Рекомендации в Paid Search 2020

1. Разделение на Brandformance и Performance и выбор KPI. Обратите внимание на существенное снижение стоимости конверсии, когда потребитель знаком с брендом – до 60%. Исходя из этого, рекомендуем направлять на brandformance-кампании от 30 до 60% digital-бюджета.
   В performance-кампаниях рекомендуем в виде KPIs ставить CRM-метрики: подтвержденный или качественный лид и выдачу. В brandformance-кампаниях отслеживать post-view конверсии. 
2. Учет особенностей регионов. Используйте CRM-данные при оптимизации кампаний и определении высоко- и низкоконверсионных городов. Делайте аналитику по CPL/ CPQL/ CPS каждого продукта внутри региона отдельно: качественные показатели по одному городу могут сильно отличаться из продукта в продукт.
   Например, СРS по выдаче потребительского кредита в Санкт-Петербурге дороже, чем в Москве, но выдача кредитной карты в Москве дешевле, чем в Санкт-Петербурге. 
3. Применение инструментов автоматизации с целью снижения СРА/СРС, роста CTR/CR. Автоматизируйте оптимизацию кампаний: переходите на автоматические стратегии (Google Ads – tCPA, Яндекс.Директ – СРА-модель) и на DDA атрибуцию. По нашему опыту, эффективнее экономить время на ручной оптимизации и фокусироваться на стратегических задачах, анализе конкурентов и формировании УТП.
4. Разделение по типам устройств. Разделяйте мобильный и десктопный трафик по разным рекламным кампаниям для определения целевой стоимости, к которой должно стремиться то или иное устройство. Разница может достигать 50%. 
5. Учет особенностей работы с конкурентами. Рекомендуем составить матрицу с УТП по каждому продукту и следить за изменениями предложений конкурентов. При настройке РК размещайтесь на по запросам тех конкурентов, у которых более слабые продуктовые УТП. 
6. Выбор KPIs и аналитики. Важно анализировать AR,% – процент конверсии из качественного лида к первичному лиду (ACC Lead/ Lead) и SR,% – процент выданного продукта к первичному лиду (lssuance/ lead) с целью оптимизации бизнес-процессов внутри. 

С полной версией исследования по шести индустриям можно ознакомиться здесь.

Эффективный маркетинг с Calltouch

• Анализируйте весь маркетинг и продажи в одном окне
• Удобные дашборды и воронки от показов рекламы до ROI

Узнать подробнее