Hanes Brand | Развитие B2B продаж для производителя повседневной одежды

Illustration

01

+166%| Доходность

Рост доходов B2B-направления с помощью платных каналов.

02

54 | Рекламных кампаний

Для 18 аудиторий на уровне привлечения и удержания.

03

+64% | Рентабельность

Увеличение отдачи в соотношении доходов и расходов на продвижение.

04

+111% | Мультикальность

Рост доходов по бренд-трафику и прямым запросам после старта активностей.

ПРОЕКТНАЯ РАБОТА

Illustration


О клиенте

Американский производитель повседневной одежды с омниканальной моделью дистрибуции. Основным источником продаж для компании является розничный бизнес с сетью офлайн-точек и собственным интернет-магазином.

Также значительное место в существующей бизнес-модели занимает направление B2B, где Hanes под суббрендом Alternative Apparel поставляет корпоративным клиентам в США и мире базовую одежду.

Обзор проекта

Наша команда участвовало в проекте в роли субподрядчика нью-йорской студии Adventure PPC, где перед нами были поставлены совместные цели по развитию B2B направления суббренда компании Hanes - Alternative Apparel. Со следующими задачами:
Увеличить количество B2B лидов в виде корпоративных заказов существующих и новых клиентов.
Дифференцировать B2B и B2C аудитории. Важно убедиться, что реклама для оптовых покупателей не будет пересекаться и конкурировать с кампаниями, нацеленными на розничный сегмент.
Повысить доход. Итоговой оценкой качества нашей работы являлось увеличение дохода бизнес юнита не только в виде прямых заказов, генерируемых рекламой, но и в целом по брендовым и прямым каналам продаж подразделения.

Вызовы

Избежать пересечения розничной и корпоративной аудитории клиентов, продвигая оптовые цены и предложения, — одна из самых сложных задач, поскольку это может вызвать негативную реакцию у основного пласта B2C-покупателей.
Несмотря на то, что в Google Ads мы могли использовать такие B2B-запросы, как screen printing (трафаретная печать на одежде — именно это в 95 % ищут как раз корпоративные клиенты), на старте нам были недоступны до 90 % ключевых фраз. Так произошло именно в силу специфики, поскольку «лица, принимающие решения», при поиске товаров строили (выражали) поисковые запросы так же, как и розничные покупатели.

Illustration

Создание «тонких аудиторий»

Мы провели анализ и составили digital портрет лиц, принимающих решение на стороне корпоративных клиентов бизнеса, разделив их на 18 основных сегментов. Для каждой обозначенной группы были определены более 20 триггеров, которые помогли выделить нужных людей в отдельные аудитории. Примером таких определяющих факторов были: - наиболее посещаемые сайты, связанные с их работой; - ключевые фразы и запросы, которые они могли вводить в поиске Google при решении тех или иных бизнес-задач; - список наиболее распространенных поставщиков и их сайтов, которыми могла пользоваться целевая аудитория; - прочие факторы.

Настройка узко таргетированного продвижения в поиске

Для целевых поисковых запросов, которые мы не могли использовать ранее, были созданы рекламные кампании, таргетированные на «тонкие аудитории». Это позволило нам сократить до минимума пересечение розничных и оптовых покупателей.

Дополнительно для выбранных групп был настроен поисковый ремаркетинг, с помощью которого мы активно взаимодействовали с потребителями которые, посетив B2C интернет-магазин, попадали под профиль "лиц принимающих решения", у оптовых покупателей.

Таргетинг

Отдельное внимание мы уделили таргету по времени показа объявлений и геопараметрам. Благодаря этому сумели не распылить и без того ограниченный бюджет.
Время показа. Для этого с помощью команды продаж Alternative Apparel было обозначено время наибольшей активности закупщиков у потенциальных покупателей. Используя как внутреннюю аналитику компании, так и специальные опросы существующих оптовых клиентов бизнеса, мы выяснили, в какие дни и часы стоит обеспечить максимальную активность по ключевым поисковым запросам.
Геотаргетинг. Мы имеем базу потенциальных клиентов во всех ключевых регионах деятельности. С помощью специального разработанного machine learning алгоритма были сформированы геоданные расположения офисов компаний клиентов. Благодаря агрегированным выводам для отдельных рекламных кампаний с помощью API-интеграции мы передавали информацию о географическом таргетинге и диапазоне действия конкретных маркетинг-коммуникаций в Google Ads, Bing Ads и Facebook Ads.

Illustration

Медийная реклама в Google Ads и Facebook

Под каждую аудиторию были созданы уникальные баннерные и видеорекламные кампании со специально подобранными креативами и дизайном материалов, вызывающих ассоциативную реакцию с помощь триггерных элементов.
Для этого мы использовали в виде изображений наборы наиболее популярных комплектов одежды, персонажей, ассоциирующихся с сотрудниками (курьеры, строители, рабочие и т. п.), а также несколько версий визуально выделенных «муляжей» логотипов, для которых использовался шрифт «заезженных» и классических форм, наиболее часто используемых локальным бизнесом для лого.

Именно такой подбор форматов и элементов позволил нам получать наиболее релевантные клики с выбранных аудиторий, которые, несмотря на свою простоту, в ходе сплит-тестирования доказали превосходство над вычурными креативами.

Цепочки объявлений

Потенциальные покупатели видели серию баннеров и видеорекламы в специально выстроенном порядке, где каждому пользователю в течение каждых 7 дней мы показывали совершенно новый креатив с новым посланием, сегментируя и отделяя со временем тех, кто не взаимодействовал с нашими рекламными материалам в первые 30 дней или первых 10 показов.

Похожие аудитории

Кроме передачи информации о заказах из CRM в сервисы веб-аналитики в виде конверсий и транзакций, мы выгружали контакты как существующих покупателей, так и обратившихся потенциальных клиентов, которые были отмечены командой как качественные лиды. 
В Google и Facebook Ads на основе этих списков были созданы lookalike-аудитории, что позволило буквально в течение месяца обучить существующую систему и вместе с ранее настроенными «тонкими сегментами» создать максимально точный таргетинг для нужных нам потенциальных клиентов.

Автоматические стратегии

После двух месяцев активных экспериментов, ручного контроля и оптимизации рекламных кампаний мы перешли на автоматические стратегии назначения ставок и показов, исходя из конверсий в реальные заказы и доходы, полученные и передаваемые в рекламные кабинеты с помощью сквозной аналитики. 
Благодаря правильному обучению системы с помощью точных данных и ручной оптимизации, мы смогли за тот же бюджет получить на 46 % больше качественных лидов, чем при запуске проекта.

Роль сквозной аналитики

Это было основой успеха. Изначально правильная синхронизация данных с EPR-системой бизнеса, Google Analitycs и рекламными кабинетами позволила нам присваивать и передавать каждому клиенту и его ключевым действиям уникальный ID, фиксируя клиента на разных устройствах, браузерах, под разными Google Clien_ID и способами коммуникации с отделом продаж. 
Это дало возможность при большом количестве данных лучше обучать и автоматизировать работу алгоритмов Google и Facebook, ориентируясь не на клики и заявки, а на оплаты и реальный доход, как целевую конверсию, оценивая все каналы продвижения как единый мультиканальный механизм продаж.

Illustration

Дополнительные элементы успеха

Бренд-запросы и аудитория конкурентов. Благодаря составлению списка профильных конкурентов, которые работают только в B2B-нише, мы получили одну из самых прибыльных аудиторий в проекте. 

Расширения в объявлениях. Наши команды подошли к вопросу создания расширений в поисковых объявлениях Google Ads нестандартно для рынка корпоративных продаж повседневной одежды, выделив максимально агрессивно аспекты, волнующие только оптовых покупателей. Тем самым мы добились снижения B2C-трафика с 28 % на старте до 7 % после 6-ти месяцев продвижения.

Каскадный ремаркетинг. С учетом достаточно длинного цикла покупки (переговоры, выбор тканей, моделей, утверждение макетов, получение первых пробных версий), ранее до 30 % сделок в Alternative Apparel считались потерянными. 
С помощью цепочки ремаркетинг-коммуникаций мы держали в фокусе всех клиентов до момента первых оплат, меняя баннеры, мессенджи и стимулы для каждого покупателя, в зависимости от этапа, на котором он находился, получая информацию об этом из CRM-базы данных. Как результат, процент потерянных сделок был сокращен с 30 до 22 % в течение 8-ми месяцев работы проекта.

Достижения

+166%

Рост доходов B2B-направления с помощью платных каналов.

+64%

Увеличение отдачи в соотношении доходов и расходов на продвижение.

54

Рекламные кампании для 18 аудиторий на уровне привлечения и удержания.

+111%

Рост доходов по бренд-трафику и прямым запросам.

Как основные принципы Lean 6 Sigma обеспечили наше превосходство в этом проекте?

Кроме реализации технических решений по настройке и оптимизации рекламных кампаний, наша команда уделила особое внимание построению «дома качества» в виде отдела продаж и маркетинг департамента с четко выраженными реальными показателями и измеримыми целями, которые не только отражали желания конечных покупателей, но и потребности внутренних потребителей Alternative Apparel.
Добавив полученные данные к созданной карте потока создания ценности, мы смогли синхронизировать процесс переговоров и продаж со всем циклом продвижения и ремаркетинга. И, как результат, — точно в нужный момент коммуницировали с каждым клиентом наиболее конверсионным способом в зависимости от этапа принятия решения о покупке, на котором он находился. Это обеспечило прирост конверсии всей воронки продаж на 28 %.

DMAIC как проектный фреймворк являлся фундаментом управляемости процессом и коммуникаций с заказчиком с помощью данных и прозрачных метрик. Благодаря статистическому анализу и правильной интерпретации, на каждом этапе были сделаны точные выводы. Производя замеры обратной связи от системы и клиентов на каждом витке улучшений, мы быстро устраняли потери и внедряли лучшие решения, ускорив тем самым получение первых значительных результатов буквально через 1,5 месяца от старта работ.

Какой потенциал роста доходов при сохранении бюджетов скрыт в вашем бизнесе?