Как мы со статей на vc.ru получили конверсию 10% в лиды

Кейс привлечения ресторанов, магазинов и аптек на разработку приложения доставки. О том, как анализировали целевую аудиторию и формировали цепочку касаний с помощью статей на vc.ru, рассказывает Александр Дулебский, генеральный директор интернет-маркетингового агентства ArtSide.

Александр Дулебский
Генеральный директор ArtSide

Задача — предложить новую услугу на рынке

Наш заказчик из ИТ-сферы одним из первых во время пандемии сделал мобильное приложение доставки из ресторана и хотел, чтобы к нему пришли другие компании за аналогичными приложениями. Поскольку клиент под НДА, мы не можем назвать компанию и показать часть данных. Поэтому будем называть его просто клиентом.

Продукт рождался в пандемию коронавируса — в условиях, когда спроса еще не было, он только начал формироваться. В то время было неизвестно, что будет дальше. Всех посадили на удаленку, рестораны, по сути, перестали существовать, потому что в них никто не ходил. Собственники ресторанов оказались в безвыходной ситуации и не понимали, что делать, чтобы остаться на плаву.

Им нужно было искать новые способы продвижения бизнеса, и разработка приложения по доставке — одно из них. С разработкой мог помочь наш клиент, и он хотел одним из первых предложить эту услугу на рынке.

Анализ целевой аудитории

Потребность появилась, но никто не знает как ее удовлетворить. Понимая, кто попадает в нашу целевую аудиторию и с чем она сталкивается, мы могли определить, как решить проблему. Мы начали с гипотезы, а затем проверили ее на реальных людях.

Работали по методологии JTBD (Jobs To Be Done) — согласно ей, продукт совершает работу, решает какую-то задачу. Нам нужно было понять, какую работу он должен совершить.

Определение ЦА с помощью инструмента 5W

Чтобы выявить целевую аудиторию, мы отвечали на вопросы: кто, почему, когда, где ищет предлагаемую клиентом услугу и что конкретно они ищут. Далее разбили ЦА на два сегмента: рестораны и другие компании, кому может понадобиться доставка (магазины и аптеки). Мы предположили, что они захотят успеть в пандемию создать свое приложение доставки и благодаря ему получить доход в такое непростое время.

Путь клиента от формирования потребности до заказа услуги

Мы стали копать глубже и составили CJM (карту клиента, или путь клиента). Когда есть спрос, эта методология не нужна, но когда спрос только сформировался, но никто не знает, как его удовлетворить, CJM помогает сформировать понимание, как клиент пройдет по лестнице Бена Ханта: от незнания о продукте до заинтересованности им. 

Наша задача — понять, что с происходит с ЦА, и рассказать, как продукт может помочь в решении ее проблем.

Портрет аудитории

Наконец, мы могли свести все воедино и понять, с чем в реальности сталкивается аудитория. Буквально залезли ей в голову и подтвердили свои догадки.

Мы взяли за основу знакомого ресторатора и на его примере сопоставляли наше видение с тем, что действительно происходило изнутри с ресторанным бизнесом и как рестораторы искали решение. Также мы нашли медийных личностей, которые тоже с этим столкнулись и написали о своих проблемах в социальных сетях и СМИ. По их постам и статьям мы смогли глубже погрузиться в понимание паники, которая охватила целевую аудиторию во время пандемии.

Вместо этого также можно делать CustDev (customer development): просто провести интервью с несколькими представителями целевой аудитории, а не смотреть на их публикации. Мы выбрали первый вариант, потому что в тех условиях нужно было действовать быстро, чтобы опередить конкурентов.

Цепочка касаний с помощью статей на vc.ru

Если на продукт еще не сформирован спрос и о нем никто не знает, нужна цепочка касаний, которая постепенно рассказывает о том, как он помогает в проблемах ЦА. То есть первая точка касания должна была в принципе познакомить аудиторию с новым решением, зародить зерно интереса к такому способу выхода из ситуации. Эту задачу выполняла первая статья на vc.ru.

Для статей в качестве KPI мы ставили просмотры. На первом касании нам важно было охватить как можно больше людей, которые еще не знают о выходе из ситуации. Первая статья набрала немного просмотров, но ее хватило, чтобы начать прогревать аудиторию и побудить ее начать искать это решение в поисковике. 

После первой статьи мы спустя три месяца написали вторую, где описали реальный кейс с приложением для ресторана и рассказали, какие технологии применяет клиент, чтобы продукт работал как задумано. Cтатья набрала уже 4,5 тысячи просмотров, и это показало нам, что спрос набирал обороты.

По просмотрам мы понимали, что есть пул аудитории, которая коснулась этой точки, и мы можем собрать ее для таргетинга. Сначала мы показывали ЦА первую статью, в которой знакомили с решением, затем — вторую, где решение описывалось подробнее. И затем теплую аудиторию вели на лендинг с услугой. 

В том числе работала и контекстная реклама. Люди после наших статей начинали гуглить это решение, мы собирали базу по их запросам и также вели на лендинг.

Таким образом, на лендинг попадала только теплая аудитория со сформированным спросом.

Так мы вели ЦА по цепочке касаний. Каждый сегмент — на свой лендинг.

Результаты

Гипотеза оказалась жизнеспособной. Приложение клиента решало задачу бизнеса в условиях пандемии. Мы привели лиды со сформированным спросом и передали в работу клиенту. Нам известно, что часть из них дошла до полноценной разработки приложения. С поиска и статей конверсия в лид достигала 10%, а итоговая конверсия составила 1,57%.

Еще больше полезных материалов про B2B-маркетинг и продажи читайте в нашем Telegram-канале!

Пролистать наверх