Продвижение в интернете для службы доставки еды из нескольких кухонь в Тбилиси началось с аналитики: события воронки заказа, пиксель Meta, тесты страниц и дашборд для владельца. Всё это настроил Евгений Росляков. Сайтами и рекламой он занимается с 2016 года. Он самозанятый, работает по договору, закрывающие документы для юрлиц оформляет. Заказы берёт в Москве и удалённо.
Сервис принимает заказы на сайте и возит их по Тбилиси. Реклама идёт в Instagram и Google. В Грузии рекламные инструменты Meta работают легально, так что это обычный канал, а не обходной путь.
Реклама работала. Было непонятно, какая именно. В кабинетах видны клики и показы, в системе заказов видны заказы, а связи между ними нет. Владелец вёл несколько кампаний и не мог сказать, какая приводит людей, которые доходят до оплаты, а какая только листает меню.
Отдельно спорили про предложение: бесплатная доставка сильнее или скидка на первый заказ? Спорили на ощущениях.
Кухонь несколько, и у каждой свой пик: обеденные офисные заказы, вечерние семейные, ночные. Общая цифра за неделю всё это усредняет и ничего не объясняет.
Нужно было связать рекламу с заказами и проверять идеи тестами, а не словами.
В Google Analytics 4 описал путь заказа и настроил события: открыл меню, добавил блюдо, перешёл в корзину, начал оплату, оплатил. Заказ уходит вместе с суммой в лари, поэтому видно не только число заказов, но и выручку.
Готовые события из конструктора покрывают не всё. Недостающие написал на JavaScript и отправил в слой событий на странице: добавление в корзину, ввод промокода, выбор района доставки. Район оказался важным. От него зависят время доставки и, как выяснилось, отказы на оплате.
На сайт поставил Meta Pixel и подключил к нему Conversions API, чтобы сведения о заказе доходили до Meta, даже если браузер режет скрипты. Один и тот же заказ дважды не считается: у события общий идентификатор, и Meta сводит две копии в одну. Теперь Instagram оптимизирует показы по заказам, а не по кликам.
Метки в рекламных ссылках проверил по всему пути до оплаты. Они не теряются при переходах и при открытии сайта из встроенного браузера Instagram.
A/B-тестирование провёл для двух вещей: посадочной страницы под кампанию и предложения. Бесплатная доставка против скидки на первый заказ. Посетителей делили случайно, вариант запоминался за человеком, чтобы он не видел оба. Тест шёл не меньше двух полных недель, чтобы в него попали будни и выходные, и останавливался, когда набиралось заранее оговорённое число заказов, а не когда график начинал нравиться.
Визуализация данных — дашборд в Looker Studio: кампании, районы, время заказа. Сколько стоит заказ, где люди бросают корзину, в какие часы покупают. Расходы по кампаниям подтягиваются из рекламных кабинетов. Дашборд открывается с телефона.
По каждой кампании видно, сколько стоит заказ, а не клик. Кампании, которые приводили визиты без оформлений, заметны сразу. Бюджет владелец теперь делит, глядя на дашборд, а не на отчёты кабинетов.
Спор между скидкой и бесплатной доставкой закончился. Есть результат теста, и он посчитан честно. Что выигрывает, зависит от района и времени суток, и это тоже видно на дашборде.
Район и час заказа дали повод пересмотреть рекламу. В одни часы и районы её усилили, в другие убавили, и теперь каждое такое решение можно проверить следующей неделей.
Ограничение вот какое. При небольшом потоке заказов тест идёт долго, а маленькая разница между вариантами легко оказывается шумом. Поэтому решения я советую принимать только по тестам, дошедшим до оговорённого срока, даже если один вариант вырвался вперёд на второй день.
Следующий шаг, если сервис захочет: связать дашборд с кассой, чтобы отменённые заказы не попадали в выручку.
Реклама есть, а какая из неё приносит заказы, непонятно? Напишите в личные сообщения на freelance.ru, как сейчас устроен путь от клика до оплаты. Подскажу, с какого события начать.
