3. Протестировали три разных источника трафика.
Работали с Facebook, Яндекс и Гугл, делали запуски на английском и русском языках.
В яндексе был самый перегретый аукцион, лиды качественные, но цена в несколько раз выше, чем в Facebook. Зато уровень квалификации кратно выше. В Google очень ограниченный спрос, невозможно кратно масштабировать этот источник.
Facebook приводит самые дешевые лиды, но их конверсия в квалификацию была ниже 20%, это значит, что мы заваливали отдел продаж лидами, с которыми невозможно было работать дальше по воронке. Получается, работы много, а продаж мало. В тот момент мы сосредоточились на улучшении качества лидов из Facebook, добавили квалификационные вопросы на лендинг, сделали отсечение нецелевой аудитории через оферы в креативах и на лендинге. Например, круто сработало указание цены на креативах. Нам удалось повысить квалификацию лидов с 20% до 40%.
4 Тестировали гипотезы и боролись с фродом в заявках.
Мы тестировали много разных гипотез: гипотезы связанные с видом посадочной страницы, гипотезы с каналами трафика и оферами, гипотезы с креативами. Например офер “квартира в Дубае по цене старой однушки в Москве” работал хорошо.
Перед нами стояла важная задача, повысить качество технических лидов, чтобы квалификация была не ниже 30%. Именно так наша unit-экономика сходилась. Неочевидным решение стало добавление капчи в форму захвата при оставлении заявки на сайте. Это помогло нам повысить квалификацию до 42%, а мы то думали, капча осталась в 2000х :)
5 Внедрили регулярный менеджмент и спринты гипотез.
В каждом проекте мы ориентируемся на цифры, чтобы выдвигать гипотезы и выявлять западающие метрики по всей воронке. Для этого нам помогает формат регулярной отцифровки - отчет РнП. В этом отчете можно легко ориентироваться, какой именно показатель тормозит рост и влиять на него. У нас в проекте ключевым западающим показателем была конверсия из технического лида в квалифицированный. Вокруг него строили свои спринты гипотез улучшая его от неделе к неделе