О компании
«Москва Карго» – компания по наземному обслуживанию грузовых и почтовых авиаперевозок. Является основным грузовым оператором Международного аэропорта Шереметьево. Транспортный хаб «Москва Карго» находится на территории аэропорта в городе Химки.
Задачи бизнеса
В 2017 году «Москва Карго» завершила строительство нового автоматизированного грузового терминала. Рост бизнеса создал большой спрос на новые кадры обслуживающего персонала: водителей погрузчиков, грузчиков, диспетчеров транспортного отдела, диспетчеров склада и других. Однако hh.ru, zarplata.ru, avito.ru — традиционные инструменты по поиску сотрудников, работали плохо. Они не давали нужного количества соискателей, чтобы закрыть все вакансии.
Специалисты HR-отдела «Москва Карго» поставили задачу так: с помощью интернет-рекламы привлечь людей, проживающих в определенном районе Подмосковья и получить их резюме.
Контекстная реклама
- Время на настройку: 5 рабочих дней.
- Была запущена: 1 сентября 2019 года.
1. Определение географии соискателей
Москва — многомиллионный мегаполис, в котором, чтобы доехать из одного конца города в другой, нужно потратить не меньше двух часов. Помимо времени на дорогу уходит много денег. Поэтому при равной зарплате люди всегда предпочтут работу поближе к дому — в своём районе или хотя бы направлении. Исследования команды hh.ru это подтверждают.
Мы приняли этот факт как ключевой при определении стратегии рекламы. Требовалось только качественно определить географию соискателей. Для этого разбили территорию показа на два сегмента: территория в округе аэропорта (Химки, Зеленоград, Лобня, Долгопрудный и километр внутри МКАД), территория в форме неправильной трапеции, которая расширяется по мере отдаления от Москвы.
Как выглядела карта охватаЯндекс: С помощью географического таргетинга в Яндекс.Аудиториях собрали аудиторию, которая проживает в этой местности. Далее настроили повышающие ставки (+400%) в рекламе на поиске и рекламной сети Яндекс.
Google Ads и myTarget: настроили радиус охвата на данную территорию. К сожалению, в этих системах можно строить только окружности в радиусе. Это немного снижает точность таргета.
2. Определение поисковых запросов
Поисковые запросы для семантического ядра собирали в программах Key Collector и Яндекс Вордстат. Нецелевые запросы отсеивали с помощью инструмента для структурирования семантического ядра PPC Help.
В проекте были следующие особенности сбора семантики и написании объявлений:
1. Географическая привязка. Много запросов содержали в себе указания районов города. Мы обсудили этот вопрос с заказчиком. Пришли к выводу, что при выборке поисковых фраз нужно учитывать логистику маятниковой миграции в рабочие дни. Для этого посмотрели пути следования корпоративного транспорта. Он собирал в Лобне, Талдоме, Дмитрове, Зеленоградк, Клину, на метро Речной вокзал (Москва), а также по пути следования к аэропорту. Все остальные города мы исключили.
2. Специфика работы. Для работы в аэропорту требовались водители погрузчика, но погрузчики бывают нескольких видов. Есть вилочный погрузчик, он работает на складе и перемещает паллеты. Есть фронтальный погрузчик – работает на крупной спецтехнике с ковшом спереди, грузит сыпучие материалы. Так что специфика искомой вакансии может сильно различаться из-за одного прилагательного. Поэтому потребовалось подробно изучить объект рекламирования и соотнести его с поисковыми запросами целевой аудитории.
3. Пересечение вакансий. Некоторые вакансии могут быть очень близки по запросам и целевым аудиториям. Для сравнения две вакансии: диспетчер склада и диспетчер на перрон. Мы показывали объявления на одну аудиторию, равномерным чередованием объявлений. В первом сделали акцент на работе на складе, во втором — на работе с пассажирским потоком. Человек выбирал, какая из вакансий ему подходит больше и нажимал на соответствующее объявление.
Таргетированная реклама
- Время на настройку: 2 рабочих дня.
- Была запущена: 17 сентября 2019 года.
Собрать аудиторию для показов таргетированной рекламы оказалось сложнее, чем для контекста. В социальных сетях есть таргетинг по собранным аудиториям и интересам пользователей. Но как определить интересы людей, которые ищут вакансии определённых специальностей?
Мы начали работу с выбора соцсетей для рекламы. Чтобы не распылять бюджет на несколько площадок, решили сконцентрироваться на двух. Поскольку искали людей на рабочие вакансии, выбрали для рекламы «Одноклассники» и «ВКонтакте».
Затем приступили к сбору данных для настройки таргета. Для этого запустили контекстную рекламу на две недели. По ее результатам собрали данные об интересах людей, которые кликали по объявлениям.
Вот эти данные:
- Месторасположение соискателей. Его определили еще на этапе разработки контекстной рекламы.
- Пол соискателей. Определили, исходя из требований в вакансиях. По законодательству указывать пол и возраст в вакансиях запрещено, но никто не мешает отключить показ объявлений на женскую аудиторию, если вы ищите грузчиков.
- Распределение по устройствам. Устройства, с которых лучше откликаются на вакансии взяли из отчета Яндекс Метрики. На скриншоте видно, что при переходе с компьютера показатель отказов низкий. При этом около 75% всех людей приходят с мобильных устройств. Мы разделили рекламные кампании в соцсетях по типу устройств, и на компьютерах поставили выше цену за 1000 просмотров.
- Интересы целевой аудитории. Для определения интересов целевой аудитории мы взяли статистику Яндекс Метрики «Долгосрочные интересы». На скриншоте представлен список интересов с аффинити-индексами. Аффинити-индекс – это показатель того, на сайтах какой тематики больше времени проводят пользователи сайта. Исходя из отчета самая популярная категория интересов у нашей ЦА – это «Финансы» и «Работа». Если перейти на второй уровень, то больше всего посетители по рекламе проводят время на сайтах о: кредитах и кредитных картах, ипотеке, рефинансировании кредитов, поиске работы. Эти категории интересов мы выбрали в настройках таргетинга в соцсетях.
Результаты
Первые результаты рекламной кампании подвели за период 01.09 – 30.10.2019.
Интервал дат визита |
Посетители |
Количество резюме |
Коэффициент конверсии, % |
Потраченный бюджет, руб |
Цена за один отклик, руб |
2019-09-02 - 2019-09-08
|
1775
|
77
|
4,34
|
22081
|
287
|
2019-09-09 - 2019-09-15 |
1890 |
91 |
4,81 |
19732 |
217 |
2019-09-16 - 2019-10-22 |
2104 |
115 |
5,47 |
19630 |
171 |
2019-10-23 - 2019-10-30 |
2004 |
102 |
5,09 |
18978 |
186 |
|
7773 |
385 |
4,93 |
80421 |
215 |
Уже в первый месяц заказчик получил больше откликов от соискателей, чем требовалось. Поставленная задача выполнена. Дальнейшее сопровождение рекламной кампании решит дефицит кадров в компании.