Реклама — мощный инструмент для привлечения клиентов, но без грамотного анализа можно тратить бюджет впустую. Сервис ClickHunt позволяет отслеживать эффективность рекламных кампаний, анализировать поведение пользователей на сайте и определять прибыльные каналы трафика.
ClickHunt автоматически собирает данные с сайта и рекламных каналов, анализирует конверсии и оценивает результативность каждого источника трафика. Благодаря аналитике ClickHunt можно узнать какие страницы посещал пользователь, сколько времени на сайте он провел и с какой именно страницы совершил целевое действие.
Как анализировать запущенные рекламные кампании:
-
Определить эффективность различных рекламных каналов (контекстная реклама, таргетированная реклама, медийные объявления и т. д.).
-
Оценить поведение пользователей на сайте после клика по рекламе.
-
Определить целевые сегменты пользователей.
-
Определить источники конверсий и пути клиентов.
-
Минимизировать затраты на неэффективные рекламные инструменты.
-
Улучшить возврат инвестиций (ROI) и рентабельность кампаний.
Примеры кейсов анализа рекламных кампаний:
Кейс 1: Высокий поток заявок с рекламы, но отсутствие конверсии в продажи
Онлайн-школа по изучению английского языка запустила в Яндекс.Директ рекламу бесплатного пробного урока. Согласно расчетам юнит-экономики, стоимость заявки (CPL) не должна превышать 700 рублей. В результате рекламы пользователи оставили 95 заявок на пробные уроки, стоимость каждого урока составила 350 рублей. Однако после прохождения пробного занятия только пять человек приобрели платные уроки. Конверсия в оплату составила 5.2% ((5/95) * 100). ROMI в таком случае получается -94%.
Вывод: Несмотря на высокий объем заявок, конверсия в платное обучение низкая. Это указывает на проблемы в нижней части воронки: например, отсутствие мотивации к оплате или слабый оффер. Нужно анализировать поведение клиентов и тестировать изменения в предложении.
Кейс 2: Низкая кликабельность рекламных объявлений (CTR)\
Сеть автосервисов запустила рекламу в Google Ads для привлечения клиентов на диагностику автомобилей. Кампания показывает высокую конверсию сайта в записи на обслуживание, но CTR объявлений составляет всего 1,2%, тогда как средний показатель по этому рекламному каналу — 4,5%.
Вывод: Сайт эффективно конвертирует трафик в заявки, а реклама приводит нужную аудиторию, но низкий CTR объявлений указывает на необходимость их оптимизации. Требуется пересмотреть тексты рекламных объявлений, добавить уточняющие фразы, протестировать разные заголовки и изображения. Также можно увеличить бюджет, чтобы объявления показывались выше.
Кейс 3: Реклама приносит заказы, но бизнес остается в минусе\
Интернет-магазин продает фитнес-браслеты по 3 000 рублей за штуку. Для увеличения продаж запустили рекламу в Яндекс.Директ с бюджетом 150 000 рублей. Кампания показывает хорошие показатели CTR и конверсии в покупки, а ROMI остается ниже 100%.
Для прибыльности бизнеса необходимо снизить стоимость привлечения клиента (CAC) посредством оптимизации рекламы, тестирования новых аудиторий, улучшения посадочной страницы и увеличения среднего чека за счет допродаж (upsell).
Очень важно анализировать рекламные кампании и поведений пользователей, чтобы отказываться от неэффективных каналов и оптимизировать расходы на рекламу.