Запускаем видеорекламу в YouTube. В 1,8 раз больше лидов за 4 месяца

UniSender - сервис email-рассылок. С ним можно собирать базу подписчиков, создавать письма, работать с транзакционными рассылками, отправлять SMS и Viber-сообщения и даже постить контент в социальных сетях.

В 2008 два друга придумали сервис, а сейчас у них 700 000 клиентов. Каждый месяц через сервис email-рассылок отправляется 1,5 миллиарда писем.

У UniSender есть своя команда маркетологов (15 человек), которая успешно двигает сервис вперед. Им на помощь приходят внештатные специалисты. О том, как можно усилить inhouse-команду и добиться крутых результатов - расскажем в кейсе.

Inhouse-маркетинг

Для собственного продвижения сервис активно ведет соцсети и контекстную рекламу, работает над PR и SEO, конечно же отправляет собственные email-рассылки.

«Ахиллесова пята» любой инхаус-команды ー это замыленность взгляда на свой собственный маркетинг. Все действуют в привычной канве ー используют одни и те же подходы.

Например, команда UniSender использовала традиционный подход к SEO ー с упором на трафик, а не на конверсии. По части контекстной рекламы у специалистов не было единой позиции. Одни поддерживали более осторожный подход с акцентом на брендовые и ретаргетинговые кампании, другие предлагали агрессивно тестировать новые инструменты. Кроме этого была текущая стратегия, которая работала приемлемо и приносила результаты. Поэтому подход к контекстной рекламе сильно не менялся, ведь «страшно было сломать то, что работало».

«Нам нужно было объективное и профессиональное мнение со стороны» - руководитель Performance в UniSender, Никита Яблоко.

А еще команда тратила много времени и сил на сбор данных для принятия решений. Ускорить этот процесс можно было только действуя «вслепую» ー на свой страх и риск.

Весной 2020 команда сервиса решила перейти на системный подход к маркетинговой аналитике и получить стороннее мнение по усилению digital-продвижения. За помощью обратились к команде performance-агентства i-Media.

SEO-анализ сайта

Специалисты i-Media сделали для UniSender подробный SEO-аудит сайта. Проанализировали текущий трафик сервиса и конкурентов, список запросов. Проверили все посадочные страницы, навигацию по сайту, хлебные крошки. Дали рекомендации по внутренней оптимизации (мета-теги, скорость загрузки). По каждой странице порекомендовали доработки контента. И конечно же проверили технические моменты: редиректы, дубли, битые ссылки и тп. У нас получился объемный документ на 74 страницы.

SEO-специалист сервиса email-рассылок внедрил часть рекомендаций, часть еще в процессе. После аудита мы подружились и теперь определенный пласт работ берет на себя команда i-Media. Например, для англоязычной версии сайта наш специалист-носитель собирал семантику и на ее основании готовили техническое задание на тексты. Работу с англоязычными отзовиками тоже взяли на себя. А еще часть контент-поддержки сервиса передал нам. В общем, мы приходим на помощь, когда не хватает ресурсов или нужна точечная консультация по узкой теме в seo-продвижении.

«Команда i-Media имеет более сильную экспертизу по алгоритмам Яндекса. Это оказалось очень кстати, так как появилась возможность уточнять некоторые нюансы и экономить время. Кроме того, нам удалось на постоянной основе качественно делегировать часть работ (сбор семантики + ТЗ на тексты)» - SEO-специалист UniSender, Сергей Лукашевич.

Так сервис email-рассылок оставил себе грамотного специалиста в штате, усилил его экспертизой и «руками» агентства. Мы сравнили результаты по seo год к году и получили рост органического трафика на 97% (2019 vs 2020). Новых пользователей на сайт приходит на 104% больше.

Контекстная реклама в Яндекс и Google

Мы проверили рекламные кампании UniSender в Яндекс Директ и Google Ads по 47 пунктам. Настройки, семантика, объявления, ставки, инструменты. В каждом из пунктов нашли точки роста, дополнительные возможности и дали прогноз.

Например, предложили дозапустить ретаргетинг в Яндекс Директ для работы с аудиторией на всех ступенях воронки продаж, подключить Яндекс.Аудитории, баннеры на поиске, расширить семантическое ядро, переработать креативы и добавить дополнительные форматы и типы объявлений. А еще посоветовали скорректировать работу по оптимизации рекламных кампаний.

«Мы учли рекомендации из аудита и достигли улучшения показателей по первичным и вторичным KPI и существенно большей стабильности в привлечении трафика» ー Вячеслав Бойко, ppc-специалист (специалист по контекстной рекламе) UniSender.

Мы делаем аудит контекстной рекламы не только по кампаниям клиента, но и по конкурентам, поэтому ppc-специалист сервиса рассылок получил полную картину продвижения в Яндекс Директ и Google Реклама.

Для кейса подвели промежуточные итоги ー сравнили два периода: май-декабрь за 2019 и аналогичный за 2020 год. Число оплат после аудита выросло на 7,2%, а доход со всех оплат подрос на 30,3%.

Маркетинговая аналитика для SAAS-сервиса

Еще один пласт совместных работ ー внедрение корректной маркетинговой аналитики. Специалисты сервиса хотели иметь возможность в одном месте смотреть основные показатели: число и сумму оплат, LTV, окупаемость расходов с возможностью фильтрации данных по типам кампаний, устройствам и регионам клиентов.

У команды UniSender уже был настроен дашборд в Slemma, но из компании ушел специалист по этой системе и дальнейшее его развитие замедлилось. Со временем у команды стало падать доверие к инструменту и точности данных в нем. Поэтому все отчеты по маркетингу велись в Excel. А это значит, что тратится время на сведение, возникают ошибки и, как следствие ー низкая скорость оптимизации рекламы.

«Где-то что-то упало или выросло, а почему — не понятно. Мы хотели знать точные причины изменения показателей» - руководитель Performance в UniSender, Никита Яблоко.

Для систематизации маркетинговой аналитики специалисты i-Media погрузились в процессы сервиса и предложили внедрить онлайн-дашборд в Power BI. Почему именно в этой системе? ー есть несколько причин:

1. Power BI ー лидирующая (по исследованию Gartner Magic Quadrant BI) в мире платформа для бизнес-анализа.
2. Обладает большим комьюнити, что позволяет проще найти замену специалисту.
3. Прост в освоении, так как «вырос» из других продуктов Microsoft и имеет много общего со всем известным Excel.

Мы взялись за разработку онлайн-отчета в Power BI. Составили карту данных и проанализировали основных потребителей. Отчет нужен для ppc-менеджеров и руководителя performance. Ppc-специалистам важно ежедневно оптимизировать рекламные кампании, а руководителю по итогу месяца отслеживать эффективность типов кампаний и таргетингов, а также для анализа трендов по прибыли и расходам.

На старте внедрения отчета столкнулись с несколькими проблемами:

1. Маркетинговый сайт и сам продукт (сервис рассылок) ведутся разными командами и слабо связаны друг с другом. Команда маркетинга видит только верхнюю часть воронки по привлечению пользователя и не понимает, что происходит с клиентом после регистрации, соответственно не может работать над его удержанием.
2. Сложности с отслеживанием факта оплаты ー клиенты сервиса email-рассылок могут оплачивать онлайн или по счету, причем в разных регионах с разными нюансами. Событие оплаты под оптимизацию рекламных кампаний работает с точностью 70%.
3. Данные в разных источниках не совпадают, например, количество оплат в системах аналитики, аналитических базах и в самом сервисе не «бьются» друг с другом. Необходимо было разобраться в причинах расхождений и прийти к одному знаменателю.

Разработка дашборда происходила в два этапа. На первом мы настроили выгрузки расходов из рекламных кабинетов и системы веб-аналитики Google Analytics, а также разработали общий интерфейс работы с отчетностью.

После первого этапа PPC-специалист мог в одном окне получать данные о расходах по кампаниям и ключевым словам, оценивать метрики эффективности: стоимость регистрации на основе данных из Google Analytics, а также первые оплаты пользователей. Система фильтров позволяет разбить кампании по типу, региону и источнику.

С помощью отчета ppc-специалист смело отключает кампании, которые приводят лиды, но не платящих клиентов. Например, команда отказалась от смарт-баннеров в РСЯ, медийных кампаний в Яндекс.Дисплей и GSP (рекламные объявления, которые появляются в личных ящиках Gmail на вкладке «Промоакции»). Хотя специалисты очень верили в эти форматы.

Основной целью второго этапа была автоматизация расчета Lifetime Value (LTV) по всем кампаниям и ключевым словам. И это был самый сложный этап. Нужно было решить три проблемы, описанные выше.

В модель данных добавили собственные базы данных UniSender для получения исторических данных по всем оплатам пользователей и вместе с аналитиком компании разработали формулы для расчета LTV.

В дашборде для сервиса есть вкладка с когортным анализом ー очень важным инструментом для SAAS-сервиса. С помощью когорт можно отслеживать, как нововведения в сервисе влияют на разные метрики. Например, изменили интерфейс личного кабинета и спустя время сравнить, как новые пользователи реагируют на него по сравнению с теми, кто видел предыдущий интерфейс.

UniSender разбивает пользователей на когорты по дате регистрации, оценивает их «срок жизни» и период окупаемости вложений в рекламу.

Благодаря проведенным работам по аналитике, команда сервиса сменила систему KPI. Вместо ДРР теперь измеряют прогнозный LTV. Из него сложился KPI по стоимости лида ー ⅓ от полного прогнозного LTV клиента можно потратить на его привлечение. То есть теперь вместо количества регистраций маркетологи сервиса отслеживают число и сумму первых оплат от клиента.

«Мы стали более уверенными и меньше паникуем. До внедрения отчёта мы пугались особо высоких показателей по стоимости клиента и тут же отключали кампании. Сейчас мы понимаем, сколько принесёт нам этот клиент и уже не боимся продолжать инвестировать в «дорогие» (на первый взгляд) таргетинги» - руководитель Performance в UniSender, Никита Яблоко.

Нам было важно, чтобы команда доверяла отчету и не опасалась ошибок в данных. На этапе внедрения штатный аналитик сервиса email-рассылок сверял данные из базы данных, Google Analytics и отчета в Power BI. Мы добились расхождения менее 1% в данных, накопленных за последние три года.

Найм digital-команды

В ходе совместной работы мы нашли еще одну точку соприкосновения ー помощь с наймом сотрудников. До совместной работы процесс рекрутинга в UniSender был очень субъективным ー hr-специалист подбирал людей, в основном, по soft-скиллам. Такой подход снижал результативность ー за полгода в команде сменилось 2 ppc-специалиста (специалиста по контекстной рекламе). Текучка кадров означает: зря потраченное время на адаптацию, поиск новых специалистов и обучение вновь прибывших в команду.

В UniSender решили, что нужно ужесточить поиск с точки зрения hard-скиллов. По этой части специалисты i-Media как раз могли помочь. Первые этапы собеседований проводил hr-менеджер сервиса, а на следующих подключались наши опытные сотрудники и проверяли знание метрик, инструментов, необычных подходов.

В итоге в команду подобрали ppc-специалиста и seo-оптимизатора. Ребята успешно работают уже год и прошли первый раунд повышения. Смело говорим, что команда сформирована!

За год работы мы крепко подружились и стали работать «рука об руку» ー вместе увеличили приток новых пользователей на сайт (+104%), увеличили доходность клиентов на 30,3%, отказались от неработающих инструментов, сменили KPI на более точные и стали доверять данным.

Этот кейс ー отличное подтверждение тому, что не обязательно выбирать между агентством и inhouse-командой. Совместная работа приносит отличные результаты, ведь в команде, с одной стороны ー эксперты по продукту, а с другой ー по digital-инструментам.

Кейс подготовлен командами i-Media и UniSender для Cossa