Кейс Wagner: увеличили количество звонков на 50 % и снизили стоимость целевого лида

Информация в кейсе актуальна на 2020 год. 

Клиент

Группа компаний Wagner работает на автомобильном рынке Санкт-Петербурга с 2003 года и объединяет дилерские центры Mercedes-Benz, Audi, Volkswagen и ŠKODA. Всего у клиента восемь дилерских центров, где продают новые автомобили, автомобили с пробегом и проводят сервисное обслуживание. В компании работает 600 человек.

Задача: внедрить сквозную аналитику, чтобы увеличить эффективность рекламы

Главная бизнес-цель Wagner — удержать долю рынка и увеличить продажи. Для этого нужно было улучшить эффективность рекламы в интернете. Это непросто, потому что
у компании 15 сайтов, пять независимых брендов и три отдельных бизнеса. Это значит — много разрозненных процессов, ответственных лиц и подрядчиков. У каждой команды своя работа, поэтому видеть картину целиком и управлять всеми подрядчиками по рекламе было невозможно.

Мы предложили Wagner сделать универсальные отчёты, в которых можно видеть все данные и фильтровать их по нужным представлениям. Для этого нужно было свести данные из рекламных систем, коллтрекинга и CRM в сквозную отчётность, а затем внедрить её в единую BI-систему, чтобы данные были наглядными.

Итог: снизили стоимость целевого лида в два раза, конверсия из кликов в звонки выросла с 0,4 % до 0,8 %

Мы построили сквозную аналитику, которая помогает видеть точные цифры по всей воронке: от расходов на рекламу до продаж.

Благодаря команде сквозной аналитики менеджеры Wagner и их подрядчики по рекламе видят результаты по воронке с момента, когда звонок был протегирован, до того, как отдел продаж совершил целевое действие. Это помогает корректировать рекламные кампании, чтобы привлекать больше клиентов за меньшие деньги.

Воронка одного из рекламных подрядчиков Wagner — видим расходы, сессии, целевые лиды и сделки

Опираясь на данные из сквозной аналитики, мы собрали набор отчётов эффективности каналов по всей воронке продаж. Чтобы подрядчики и бренд-менеджеры видели только свои цифры, мы настроили уровни доступа для каждой роли. Все данные обновляются два раза в день.

Отчёты помогают увидеть, какие кампании привлекают те лиды, которые быстро продвигаются по воронке. Это хорошая точка для работы с неэффективным трафиком
в контексте и в других каналах. Например, компания ProContext, один из подрядчиков Wagner по рекламе, уже работает с новой системой отчётов.

В отчёте ProContext мы видим, что эти две кампании дали по лиду, которые не продвигались
по воронке. Значит, эти кампании малоэффективны, им стоит уделить больше внимания 

Благодаря команде сквозной аналитики подрядчик и Wagner пересмотрели свою стратегию по рекламе. Когда подрядчик стал видеть неэффективные каналы, он смог перераспределить бюджет и привлечь больше трафика по более низкой цене — стоимость целевого трафика снизилась в два раза.

С помощью сквозной аналитики подрядчик снизил стоимость целевого трафика в два раза

Также это дало хорошую динамику роста конверсии из кликов в целевые звонки. За семь месяцев этот показатель вырос в два раза — с 0,4 % до 0,8 %.

В июле 2019 года мы начали собирать и внедрять систему сквозной аналитики. С её помощью ProContext и Wagner пересмотрели рекламные стратегии и смогли поднять конверсии из кликов
в целевые звонки

Отзыв руководителя отдела цифрового маркетинга Wagner

Мы обратились в IT-Agency, чтобы прозрачнее управлять рекламой в интернете и повысить эффективность кампаний. Нам было важно понять допустимую стоимость привлечения лидов и клиентов на каждом этапе воронки у каждого подрядчика. Мы хотели, чтобы
у нас был один инструмент, в котором мы могли бы видеть всю воронку и общие метрики эффективности.

По итогам работы с агентством такой инструмент создан и работает. По одному из наших подрядчиков мы уже видим хороший выхлоп.

Глобально перестройка компании только начинается. Пользователи втягиваются
в использование отчётов, и отчётность развивается под них. За этим последует финансовая эффективность.

Общие впечатления хорошие. Понравилась техническая экспертиза ребят, скорость итераций, реакция на изменения, желание работать вместе и доработать отчётность
до победного конца. В целом рекомендую.

Как шла работа над проектом

В построении сквозной аналитики мы захватили весь спектр бизнеса клиента:

— 3 независимых бизнес-процесса: продажа новых и автомобилей, автомобилей
с пробегом, сервис;

— 8 брендов;

— 18 сайтов и лендингов;

— 8 подрядчиков.

Мы разделили проект на четыре этапа так, чтобы каждый из них давал конкретный результат.

Аудит и уточнение планов

Перед внедрением сквозной аналитики мы погрузились в бизнес клиента, чтобы понять, какие данные есть, где их достать, какие могут быть нюансы в привязке данных
и настройках аналитики. Для этого мы собрали доступы ко всем сайтам и рекламным кабинетам и провели их аудит. На этом шаге мы несколько раз созванивались
с руководителями отдела продаж и колл-центра, с бренд-менеджерами и разработчиками CRM.

Собрав все данные, мы увидели, что у клиента:

— 8 кабинетов в CoMagic,

— 20 кабинетов в Яндекс.Директ,

— 12 в Google Adwords,

— 18 в Google Analytics,

— 1 во ВКонтакте,

— 3 в Facebook,

— 15 аккаунтов в CallKeeper,

— 11 выгрузок из CRM,

— 8 файлов с планами и фактическими расходами по рекламным системам и каналам,
у которых нет API.

Для наглядности мы описали всю эту систему в miro, чтобы видеть взаимодействия отделов, ответственных, подрядчиков и сайтов.

Опираясь бизнес-процессы клиента, мы собрали архитектуру данных и построили прототипы отчётности

Сопровождение разработки

На основании прототипов отчётности мы составили ТЗ на выгрузки данных из CRM, а также ТЗ на интеграцию CoMagic с CRM. Эти ТЗ мы передали разработчикам клиента. Мы были постоянно на связи с ребятами, чтобы принимать промежуточные результаты и давать рекомендации по внедрению.

В результате мы получили систему, которая умеет автоматически собирать и корректно передавать данные для отчётов.

Отчётность по одному бренду и бизнес-процессу

Прежде чем разворачивать полную отчётность, мы протестировали её на одном бренде и одном бизнес-процессе. Для теста мы выбрали продажу новых Audi, потому что Audi — бренд нашего менеджера, а продажа новых машин — основной бизнес-процесс компании.

Мы настроили импорты и обработку данных, чтобы вывести всю воронку в отчёт. Ещё на этапе аудита мы поняли, что нам нужно видеть в отчёте более ста метрик. Когда отчёт был готов, мы убедились — видим всё, что нужно.

Мы протестировали отчётность на одном кусочке бизнеса, чтобы не потрясти изменениями сразу всю компанию. Когда стало понятно, что отчётность работает, мы приступили
к масштабированию.

Полная отчётность по всем брендам и бизнес-процессам

Когда мы убедились, что всё работает на одном бизнес-процессе, мы масштабировали систему на оставшиеся семь брендов и два бизнес-процесса.

В результате мы получили набор отчётов:

• Отчёт по эффективности каналов по всей воронке от рекламы до сделок и выкупов. Он позволяет оценить каналы по количеству, качеству и стоимости лидов и по количеству сделок:

• Отчёт по брендам компании и когорты. В этом отчёте можно настроить фильтры отдельно по каждому направлению. Бренд-менеджеру удобно работать с отчётом и следить за своей зоной, а руководство компании может сравнивать динамику по брендам:

Когортные отчёты показывают, когда сработает рекламная кампания, то есть когда лиды, пришедшие по ней, совершают целевое действие, и бизнес получит отдачу от рекламы в сделках и деньгах. Знать это время важно всем, кто отвечает за продажи, чтобы правильно выстроить работу с клиентом. Например, колл-центр может не перезванивать клиенту спустя два месяца, потому что считает, что клиент уже забыл о нас и точно ничего не купит. Аналитика же покажет, что, наоборот, именно столько времени нужно человеку, чтобы принять решение и обратиться в автоцентр. 

• План-факт наглядно показывает, насколько Wagner выполняет задачи текущего периода. Клиент контролирует расход рекламного бюджета, основные показатели и выполнение плана продаж.

• Наглядная аналитика по основным маркетинговым показателям. До внедрения сквозной аналитики бизнесу очень не хватало наглядности — все данные были раскиданы по разным системам и рекламным кабинетам. Теперь всю информацию по бренду можно видеть в одном месте.

Впервые кейс был опубликован в Академии IT-Agency.