Клиент: Банк «Зенит»
Сайт клиента: www.zenit.ru
Объект продвижения: кредитные продукты банка «Зенит» (потребительские кредиты и рефинансирование кредитов).
Задача, с которой пришел клиент: увеличить количество целевых заявок на кредитные продукты банка с контекстной рекламы в рамках заданного бюджета
KPI: Количество целевых лидов (звонки и заявки), снижение СPO
Каналы и инструменты: Яндекс.Директ, Google Реклама, Рекламная сеть Яндекса, Контекстно-медийная сеть Google, Ретаргетинг и ремаркетинг, Яндекс.Аудитории, Origami
Рассматриваемый период проекта: август - ноябрь 2018
Используемые ГЕО:
Москва, Санкт-Петербург, Екатеринбург, Самара, Ростов-на-Дону, Кемерово, Новосибирск, Нижний Новгород, Курск, Калининград, Челябинск.
Рекламные кампании были созданы с нуля.
При настройке кампаний мы использовали как целевые, так и околотематические запросы. Для удобства целевые разбили на четыре категории: брендовые, запросы по конкурентам, конверсионные и общие ключевые слова.
Пример объявлений (Потребительские кредиты)
Пример объявлений (Рефинансирование)
Мы учли не только целевые запросы, но и дополнительно проработали те, которые закрывают конкретные потребности потенциальных клиентов. Составили список «больших» событий в жизни каждого человека: обучение, свадьба или ремонт. По ним проверили поисковые запросы и запустили отдельные рекламные кампании.
Запуск большого количества кампаний в РСЯ и КМС привел к высокому показателю СРО. Для его снижения подключили платформу по управлению контекстной рекламой Origami. Назначили целевую цену за заявку в Яндекс.Директ. А в Google Реклама подключили стратегию "Максимум конверсий».
Использовали разные форматы объявлений:
Потребительские кредиты Рефинансирование
Рекламная сеть Яндекса
Контекстно-медийная сеть Google
Примеры графических баннеров
1. Использовали отдельный подход к коммуникации с пользователями мобильных устройств. Тексты объявлений сократили, добавили адаптированный призыв.
2. Работали с Яндекс.Аудиториями
А) Собирали look-alike аудитории на основе номеров/адресов эл. почты тех клиентов, кому выдали кредит и кому отказали. На первую группу устанавливали повышающие корректировки, а отрицательные применили на весь оставшийся сегмент (на тех, кому отказали в кредите).
Б) Гиперлокальный таргетинг. Создали девять геосегментов по Москве. Таргетировались на людей, которые находились в радиусе двух километров от отделения банка. В объявлениях указывали адрес ближайшего отделения.
Пример: объявление показывалось пользователю, который находится не дальше двух километров от отделения банка по адресу: ул. Мира, д. 24/5
В) Создали “Полигоны” вокруг музеев, арт-пространств, галерей, стадионов, кинотеатров, чтобы найти целевую аудиторию, затем устанавливали повышающие корректировки.
Проведите конкурс среди участников CMS Magazine
Узнайте цены и сроки уже завтра. Это бесплатно и займет ≈5 минут.