В первую очередь я занялась аналитикой рекламных кампаний. Для этого использовала аналитическое табло сервиса Goodkey. Это плагин для оптимизации, настройки и аналитики кампаний в Яндекс.Директ. Инструмент автоматизирует сбор ключевых слов и создание объявлений, выявляет ошибки в настройках и текстах, дает возможность массово их исправлять.

С помощью отчета я определила дорогие и перспективные срезы в кампаниях, чтобы оценить разброс по СPA. Разница в стоимости конверсий была существенной: 2327 рублей стоила самая дорогая заявка, 83 рубля — самая дешевая.
Поэтому я приняла решение балансировать бюджет: снижать расходы на дорогие срезы и увеличивать на перспективные.

Из отчета аналитического табло сделала вывод, что невероятно дорогие конверсии нам приносила аудитория с мобильных устройств.

Стоимость заявки с мобильных для нескольких РК доходила до 7000 рублей. Поэтому я добавила понижающие корректировки на 50% в кампаниях, где стоимость заявки превышает средний показатель в 5 и более раз.

Далее проанализировала срезы по полу.

Чтобы детализировать статистику, добавила срез по возрасту.

Выяснила, что в кампаниях есть аудитории, заявки по которым в 2 раза дороже средней стоимости и решила их отключить.

Выявила аудитории, которые приносили заявки значительно дешевле средней стоимости.

Например, аудитория Женщины 25-34 принесла 26 заявок по стоимости 155,19 р. Для этой аудитории добавила повышающую корректировку +30%.

В срезах по объявлениям я также обнаружила кампании, по которым стоимость заявки превышала средний показатель почти в 3 раза. Такие объявления я отключила.

Те, по которым превышение не было столь критичным, я решила отредактировать: постаралась максимально закрыть боли клиентов в тексте объявления.

В отчете GoodKey обнаружила ключевые фразы, которые приносили заявки, превышающие по стоимости средний показатель в 2-3 раза. Такие ключевые фразы отключила.
Для ключевых фраз, которые не так дорого нам обходились, понизила ставки.

После внесения всех изменений я подождала 7 дней, чтобы сделать замер и отследить результаты. Результат первой недели меня порадовал:

• Количество заявок выросло с 36 до 41 - на 15%
• Стоимость привлечения одной заявки снизилась с 974 до 862 рублей - на 4%

Результат был неплохим и ожидалось улучшения этих показателей. НО! Всё пошло не по плану.
Следующая неделя принесла ужасные результаты:

• Количество заявок снизилось с 41 до 32 - на 30%
• Стоимость привлечения одной заявки снизилась с 935 до 1360 рублей - на 45%

Я начала разбираться в причинах такого кардинального сбоя и выяснила, что на рынке появился новый конкурент с более привлекательным оффером и сайтом.
Изменить сайт и оффер нашего клиента не представлялось возможным. Поэтому я решила действовать иначе.
Внесенные по результатам аудита корректировки показали, что работают правильно, это видно по результатам первой недели. Именно по этой причине я не стала их откатывать или изменять.
Решила взять РК с самой высокой стоимостью заявки и изменить стратегию с ручной на автоматическую.

После этого РК начала обучаться и приносить желаемый результат.
В итоге, мы не добились прогнозируемого результата, но за 14 дней мы смогли справиться с непредвиденным скачком роста стоимости заявки и снизили ее до 862 р. что на 13% ниже, чем в начале периода.
Фактический результат меня порадовал:

• Количество заявок выросло с 146 до 183 - на 25%
• Стоимость привлечения одной заявки снизилась с 974 до 935 рублей

Я продолжаю работать над улучшением кампании клиента и я заметила, что Goodkey тоже работает над своим улучшением.

Недавно вышла новая версия плагина, которая глубже анализирует рекламные кампании и делает прогноз от внесенных изменений.
Обязательно попробую новую версию и рекомендую попробовать этот сервис коллегам: https://goodkey.online/