Кейс Hohloon: привлекли 6716 заявок по 110 руб. на оптовые продажи детской одежды

Агентство Deepsight рассказало о работе над лендингом, аналитикой и рекламой для компании Hohloon - производителя одежды для детей.

Клиент

Hohloon – бренд детской одежды. Компания производит до 3000 изделий в день, ассортимент состоит из 500 позиций. Компания продает товар оптом по России и СНГ, а производство находится в Екатеринбурге.

Задача

Цель компании Hohloon – увеличить доход, за счет новых клиентов.

К нам собственники пришли уже с готовой идеей – помимо интернет-магазина, запустить лендинг и вести на него рекламу. После того, как посетитель отправит заявку, он будет переадресован на интернет-магазин. Заявки будет обрабатывать менеджер, таким образом повышая конверсию в покупку.

Наши задачи – разработка лендинга, запуск и ведение рекламы в социальных сетях.

Результат

С января по декабрь 2019 привлекли 6716 заявок, средняя стоимость заявки составила 110 р. Конверсия в заявку 4,7%.

Что для этого сделали

Начали с разработки лендинга. Составили структуру, написали тексты, разработали дизайн и сверстали на Тильде. Подключили Яндекс.Метрику и Google Analytics.

Разработали рекламные кампании и запустили таргетированную рекламу в .

Спустя неделю проанализировали статистику и заявки. Оказалось, что примерно 60% трафика – это розничные покупатели. В рекламе мы показывали оптовые цены, что и привлекло розницу.

Так как все заявки обрабатывал менеджер, то он тратил много времени на обзвон розничных лидов, которые нам были не интересны. Для решения этой проблемы, мы изменили форму захвата. Теперь там было 2 кнопки – “Каталог опт” и “Каталог розница”. Первая кнопка вела на форму захвата, а вторая на страницу компании на Wildberries. Так мы отфильтровали трафик и разгрузили менеджера.

Первый экран лендинга hohloon.ru с новыми кнопками

Однако мы все еще продолжали получать розничные заявки. Их было сильно меньше, но они были. Поэтому решили добавить еще один фильтр – в форме захвата сделали обязательным полем выбор сферы деятельности – розничный покупатель, организатор совместных покупок, владелец магазина.

Обновленная форма заявки

Так мы снизили процент нецелевых заявок до 10%, и сильно увеличили посещаемость страница на Wildberries, с которой компания зарабатывала на розничных продажах.

Далее, мы столкнулись с низкой конверсией в продажу из заявок. Несмотря на прозвон менеджера, мы понимали, что этот показатель можно улучшить. Плюс, так как у компании не было сквозной аналитики, мы не могли в полной мере отследить эффективность рекламы. Поэтому сделали email-рассылку из 7 писем, в которых были ссылки с UTM-метками и промокоды в первом и последнем письмах. Так мы смогли более корректно анализировать результаты.

Статистика интернет-магазина показывала только количество продаж с последнего источника. То есть, это количество выполненных заказов, которые были не только обработаны, но и доставлены до покупателя. Таким образом, нужно было много времени, чтобы увидеть количество продаж, да и то, только с последнего источника, не считая ассоциированных конверсий.

Поэтому мы решили ориентироваться на заказы, так как с конверсией в 95% они переходили в продажу. Так мы экономили время и могли действовать оперативно. Также, мы выгружали все лиды из Тильды, фильтровали их по UTM-меткам, анализировал и сравнивали с данными из интернет-магазина. Таким образом, нам удавалось получать достоверные данные по эффективности рекламы. Сложно, но эффективно. Летом 2019 года компания Hoholoon начала внедрение Roistat.

Фильтрация заявок для анализа

Работая над таргетированной рекламой, мы запустили 37 рекламных кампаний и 96 объявлений. Начинали с рекламы на Россию и узкой аудитории по интересам. Далее разделили аудитории по возрасту, полу и странам. После этого анализировали статистику, вычленяли самые эффективные сегменты и тестировали их. Тоже самое делали с плейсментами. Еще протестировали оптимизацию , то есть без настроек интересов. Потом проверяли на качество.

Для повышения процента целевых заявок, тестировали не только креативы, но и запускали ретаргетинг, а также look-alike аудитории по базе клиентов.

По понедельникам клиент получал отчет за неделю с основными цифрами по рекламным кампаниям. Раз в месяц предоставляли полноценный отчет с выводами и цифрами по рекламе и заявкам, а также планы на следующий месяц.