Кейс Яндекс Директ: аренда катеров и яхт для прогулок в Санкт-Петербурге

В конце мая мы подключились к проекту по аренде катеров и яхт в Санкт-Петербурге. Сезон уже начался, поэтому пришлось в авральном режиме запускать рекламные кампании в Яндекс Директе.

Задача была непростой: занять как можно большую долю рынка, при этом не уйти в минус по прибыли. Жёсткого ограничения по рекламному бюджету не было.

За четыре месяца расходы на Яндекс Директ по направлению аренды составили 6,46 млн рублей, а выручка от бронирований — более 42 млн рублей. По ходу работы пришлось решать проблемы со сбором данных, перестраивать кампании, учитывать погоду и перераспределять бюджеты между регионами.

Расскажу, что мы сделали, какие инструменты сработали и какие ошибки мешали получать результат.

О проекте: аренда катеров, яхт и продажа билетов на теплоходы

Клиент занимается организацией водных прогулок в Санкт-Петербурге.

У него есть собственный флот из 10 судов, а также агрегатор, через который можно забронировать более 300 партнёрских катеров и яхт.

В проекте продвигались три направления:

• Аренда катеров и яхт с капитаном — для прогулок, экскурсий, корпоративов, свадеб и наблюдения за разводом мостов.
• Продажа билетов на теплоходы стоимостью от 490 рублей.
• Приложение для бронирования на iOS.

Основной сезон — с мая по октябрь. Поэтому время на тестирование рекламных гипотез ограничено: если затянуть запуск или исправление ошибок на месяц, можно потерять существенную часть сезонного спроса.

География бронирований распределялась следующим образом:

Ещё одна особенность — способ оформления заказа. Через форму на сайте проходило до 30% бронирований. Остальные клиенты могли обращаться к менеджерам, чтобы подобрать судно, уточнить маршрут или согласовать мероприятие.

Главная проблема: реклама работала без полноценной аналитики

До нашего подключения собственник самостоятельно настраивал Яндекс Директ. Но из-за загруженности не мог уделять рекламе достаточно времени.

При этом в проекте отсутствовали ключевые элементы отслеживания продаж:

• коллтрекинг;
• CRM;
• полноценный учёт обращений из мессенджеров;
• сквозная аналитика;
• передача бронирований из мобильного приложения в рекламную аналитику.

Фактически мы могли видеть часть рекламных взаимодействий, но не весь путь клиента от клика до оплаченного бронирования.

А для проекта с таким количеством способов связи это серьёзное ограничение.

Что удалось исправить

Маркетолог заказчика, который подключился к проекту раньше нас, занимался внедрением аналитики и убедил собственника в необходимости дополнительных сервисов для сбора данных.

На сайте подключили коллтрекинг, а к концу лета программисты доработали собственную сквозную аналитику.

Но оставалась ещё одна проблема — скорость технических изменений.

Например, более месяца счётчик Яндекс Метрики отсутствовал примерно на половине страниц сайта. Самостоятельно исправить ситуацию мы не могли, поскольку не имели доступа к Яндекс Тег Менеджеру.

В результате часть рекламных решений приходилось принимать на основании неполных данных.

Как перестроили рекламные кампании

Мы начали с разделения направлений, географии и типов рекламных кампаний.

Разделили катера и яхты

Раньше оба направления находились в общих кампаниях.

Но у них различается стоимость аренды: катера начинаются от 5 900 рублей в час, яхты — от 12 000 рублей.

Ценовая категория разная, поэтому совмещать их вместе было бы ошибкой.

Поэтому мы разделили направления, чтобы независимо управлять бюджетами и оценивать результат.

Сосредоточились на горячем спросе

Поскольку мы подключились в разгар сезона, первым приоритетом стали поисковые кампании Яндекс Директа.

На поиске можно работать с пользователями, которые уже ищут аренду катера или яхты и выбирают подходящий вариант.

Параллельно запускались кампании в РСЯ и реклама на Яндекс Картах.

Разделили кампании по регионам

Мы отдельно выделили:

• Санкт-Петербург и Лен.область;
• Москву и Московскую область;
• остальные регионы России.

Позднее географию последней группы сократили до Северо-Западного региона.

Такое разделение позволяло отдельно управлять рекламой для местных жителей и туристов, которые могут планировать поездку заранее.

Протестировали два сайта

У заказчика было два сайта, и мы планировали сравнить их конверсию.

Для этого запустили поисковые кампании в режиме эксперимента.

Но тест пришлось быстро остановить: программисты не успевали настроить сбор статистики на втором сайте.

В результате сосредоточились на основном ресурсе — rbs.rent.

Первый месяц: 2,3 млн рублей прибыли

В первый месяц основным источником качественных обращений стали поисковые кампании.

Выручка — 12 930 000 руб
Комиссия сервиса — 3 424 000 руб
Расход на Директ — 1 088 000 руб
Прибыль — 2 336 000 руб
ROI = 214,7%.

Здесь нужно отдельно пояснить экономику.

Поскольку проект работает как агрегатор, вся сумма бронирований не является доходом сервиса.

Доход агрегатора — это комиссия.

Поэтому сравнивать рекламные расходы с полной выручкой от бронирований и на этом основании делать вывод об окупаемости было бы неправильно.

При этом данные рекламных кабинетов были неполными. Часть звонков, бронирований через менеджеров и приложение не попадала в статистику.

Поэтому нельзя было опираться исключительно на отображаемую стоимость конверсии.

Июль и август: масштабирование через Мастер кампаний и товарные кампании

После первоначального запуска мы продолжили оптимизацию поиска и РСЯ.

Дополнительно запустили Мастер кампаний и товарные кампании.

В этом проекте они начали приносить сравнительно недорогие конверсии и обеспечили значительную часть их объёма.

За июль-август:
Выручка 26 078 000 руб
Комиссия сервиса 7 500 000 руб
Расход на Директ 3 714 000 руб с НДС.
Прибыль: 3 786 000 руб
ROI = 101%

Главный враг — плохая погода

Что мы только ни придумывали — но нет инструмента, чтобы убедить аудиторию покататься на катере в плохую погоду.

Во время дождя конверсия в бронирование в СПБ падала до нуля.

Подобные просадки мы компенсировали так:

1. Увеличивали объем показов на другие регионы. В первую очередь на Москву. Туристы из других регионов бронируют поездки заранее, поэтому они не зависят от погоды в моменте.
2. В отдельную кампанию вынесли суда, на которых можно комфортнее проводить прогулки при неблагоприятной погоде (закрытые суда с обогревом). Вместо того чтобы пытаться продать одну и ту же услугу всем пользователям, мы адаптировали рекламное предложение к условиям спроса.

Кампании в Яндекс Директ на флот владельца

У владельца проекта 10 собственных судов. Экономика их аренды отличалась от партнёрских бронирований: собственный флот приносил более высокую прибыль. Мы выделили его в отдельные рекламные кампании.

Это позволяло устанавливать более высокую допустимую стоимость привлечения бронирования и отдавать собственным судам приоритет.

В итоге получили такую статистику:

Итоги сентября по катерам и яхтам

В сентябре погода окончательно испортилась, а сезонный спрос начал сокращаться.

Мы приняли решение оставить кампании с лучшими результатами.

Выручка 3 020 000 руб
Комиссия сервиса 775 000 руб
Расход на Директ 485 000 руб с НДС.
Прибыль: 290 000 руб
ROI = 59%

Билеты на теплоходы

С августа в проекте появилось новое направление — покупка билетов на теплоходы.

Билеты на теплоходы не так сильно зависят от погоды.

В среднем, за одно бронирование покупают 3 билета.

Этот раздел готовили второпях, чтобы успеть до конца сезона. Много функционала дорабатывали по ходу. Но главное для нас — отсутствовал счетчик Метрики на страницах теплоходов. В итоге реклама в Директе была запущена, выручка по этому направлению росла, а лидов в Директе не было.

Учитывая, что существенных источников трафика, кроме Яндекс Директа нет, всю выручку присвоили Директу.

Если для бронирования катера пользователи чаще обращалась к менеджеру, чтобы подобрать варианты. То на теплоходы аудитория, наоборот, в 80% случаев покупали билеты самостоятельно на сайте.

Когда Метрику починили, получили такую статистику:

Итого за август-сентябрь по теплоходам

Выручка по билетам составила 1 210 000 руб
Расход на Директ 536 000 руб с НДС.

Корректировка на погоду

В поисковых кампаниях мы подключали корректировку по погоде.

При дожде или сильном ветре показы ограничивались, при улучшении погоды — возобновлялись.

Но погодные условия определялись по местоположению пользователя, а не месту оказания услуги.

Например, если человек находился в другом городе Ленобласти, где шёл дождь, реклама не показывалась, даже если в Санкт-Петербурге было солнечно.

Поэтому корректировку оставили только для Санкт-Петербурга, без Ленинградской области и удалённых регионов.

Итоговые результаты продвижения аренды катеров и яхт

5 выводов из проекта

1. Поиск Яндекса стал основным источником качественных лидов.Когда пользователь уже ищет аренду катера или яхты, реклама позволяет работать с существующим спросом. Поэтому в условиях короткого сезона мы сделали поисковые кампании одним из главных приоритетов.
2. Мастер кампаний и товарные кампании помогли расширить объём конверсий.В этом проекте они обеспечили дополнительные обращения по сравнительно невысокой стоимости.
3. Аналитика оказалась одним из главных ограничений.Отсутствие коллтрекинга, передачи офлайн-продаж и корректно установленной Метрики мешало видеть полную картину. Даже качественно собранные рекламные кампании не компенсируют отсутствие данных о реальных продажах.
4. Погода существенно влияла на результат.Во время дождей спрос на прогулки в Санкт-Петербурге падал до нуля. Поэтому пришлось менять географию рекламы, выделять закрытые суда и тестировать погодные корректировки.
5. Рекламный бюджет нужно распределять с учётом маржинальности.Собственные суда и партнёрские бронирования имели разную экономику. Поэтому допустимая стоимость привлечения клиента для них также должна была различаться.

Главный вывод из этого кейса: управление рекламой проекта не заканчивается настройкой кампаний в Яндекс Директ.

Чтобы реклама приносила бизнесу деньги, приходится работать с аналитикой, сайтом, географией, сезонностью и экономикой отдельных направлений.

Именно эти решения во многом определяют, сколько компания может потратить на рекламу и какой результат получит в итоге.