Контекстная реклама эффективно работает по сформированному спросу, но потребители могут не разбираться в финансовых продуктах, и им следует об этом рассказать.

Если не работать над знанием бренда/продукта, то он просто станет нишевым, и в дальнейшем сложно будет наращивать долю рынка и увеличивать продажи.

Кроме этого банки давно и плотно сотрудничают с CPA-сетями и CPA-агрегаторами. Взаимодействие с ними является достаточно эффективным инструментом лидогенерации. Но «серый» арбитраж трафика не способствует росту доверие к бренду банка, что в итоге может привести к снижению конверсии на сайте банка и росту цены лида.

Наш опыт показал, что часто 1-е спецразмещение не всегда дает наилучший эффект. Например, кликабельность всех объявлений в спецразмещении может быть одинаковой, но стоимость 1-го спецразмещения — заметно выше. Или CTR у более низких позиций в спецразмещении может быть даже лучше, чем у 1-го спецразмещения.

В этой ситуации наиболее оптимальным является ручное управление ставками в контекстной рекламе, чтобы удерживать оптимальное место в рекламной выдаче.

В ходе тендера побеждает то рекламное агентство, которое предложило самую низкую стоимость и соответствовало конкурсным требованиям.

НО: в ходе тендера фиксируются жесткие условия, которые агентство-победитель должно соблюдать.
И если для повышения эффективности рекламной кампании надо внести изменения в настройки рекламных кампаний (например, расширить/сузить семантическое ядро), рекламное агентство это сделать не может.

В итоге из-за жестких требований тендера снижается эффективность рекламных кампаний и банк не получает максимально качественного результата.

Например, «Альфа Банк» чего только не спрашивает в заявке на кредит, даже паспортные данные супруги. Заявка получается очень большой. А если вы все-таки ее заполнили и что-то пошло не так?

Мы проводили A/B-тестирование разных форм заявки и оценивали разницу в эффективности длинных и коротких форм заявок — короткие заявки заполняют в 5 (!) раз чаще.

И если все-таки вам нужно собрать много сведений о клиенте – разбейте форму заявки на несколько окон и в первом окне спросите клиента о его телефоне и e-mail.
Даже если дальнейшее заполнение заявки собьётся, у вас все равно останутся контакты клиента

Использование современных инструментов веб-аналитики позволяет проводит оценку рекламных кампаний в интернете не только через количество переходов по рекламе и количество онлайн-заявок.

Например, новая метрика PVL от Яндекса позволяет связать пользователей, контактировавших с рекламой банка в интернете, с их поведением в офлайн. Часто те, кто увидел рекламу в интернете и не заполнил онлайн-заявку на вклад, обращаются в банк лично.

Также, критерии оценки эффективности, характерные для performance-инструментов, не всегда применимы к медийной рекламе. Для анализа ее эффективности рекомендуется использовать, например, охват (reach), количество уникальных пользователей, вклад различных медиаисточников в качество трафика (HQE), знание о бренде (Brand Lift), Online-to-offline (ROPO) эффект и др.

Установка и глубокая настройка систем веб-аналитики (Google Analytics и Яндекс.Метрика) позволяют работать над эффективностью рекламных кампаний.

Интеграция установленных систем веб-аналитики с CRM-системой банка позволяет более точно находить «узкие» места в воронке продаж банковских продуктов, а также использовать эти данные для персонализации рекламных сообщений под отдельные аудиторные группы, в т.ч. для поиска схожих аудиторий (look-alike).

Сквозная аналитика — это уже не прихоть, это необходимость для любого банка в 2018 г.