О разработке 7 региональных лендингов Uber

Мы разработали под ключ семь региональных лендинг пейджей компании Uber: для Омска, Перми, Челябинска, Уфы, Красноярска, Краснодара и Новосибирска. Помимо фронт-энда, мы также сделали серьезную работу с бэк-эндом, чтобы было максимально удобно работать с заявками из разных регионов, и легко оценивать эффективность рекламных кампаний.

Павел ШУДНЕВ

Всё началось с того, что в конце 2015 года мы создали под ключ новый лендинг пейдж для петербургского представительства компании Uber, отдача от которого была больше, чем от корпоративного лендинга компании. (Подробнее об это вы можете прочитать в статье О разработке лендинга Uber.)

И вот в июне этого года мы получили заказ уже не на один, а на целых семь региональных лендинг пейджей. Тут надо сразу сказать, что по сути эти семь лендингов являются клонами петербургского сайта. Отличаются же они друг от друга региональными условиями работы. Например, если в Москве для работы с сервисом Uber нужен автомобиль не старше 2011 года выпуска, то для других регионов России, эта планка может быть ниже. Естественно, и заработки водителей отличаются от региона к региону.

В части клонирования сайтов и внесения в них региональных правок никаких сложностей не было, и, собственно, если бы на этом наша задача ограничилась, это не стоило бы написания отдельной заметки в блоге. Самое интересное (и, возможно, потенциально полезное вам) заключалось в работе с бэк-эндом. Т.е. с частью сайта, которую видит не пользователь, а сотрудники Uber.

Управление группой сайтов и сбор статистики

Задача каждого лендинга – собирать информацию о людях, которые хотят работать с сервисом Uber в качестве водителей. Эти данные собираются обычным способом: пользователь заполняет простую форму обратной связи (в которой указывает свое имя, фамилию, телефон и – при желании – e-mail), и по нажатии кнопки «Отправить» эти данные поступают в соответствующую базу данных.

Так как сайтов семь, то и баз данных по умолчанию должно было быть семь: для каждого региона (т.е. для каждого сайта) своя БД. Однако, с точки зрения администрирования, намного удобнее управлять одной общей базой данных, чем семью разными БД. Поэтому нам нужно было сделать единую, общую базу данных, в которую бы стекались все заявки со всех семи региональных лендингов.

Естественно, что в этой общей БД помимо указанных выше данных, также вносятся регион заявки, а также дата и время поступления заявки. Таким образом, мы имеем семь разных сайтов, к каждому из которых есть свой логин и пароль (поэтому менеджер одного региона может менять контент своего сайта, и не может редактировать лендинги других регионов), и единую общую базу данных.

Как оценить эффективность рекламных кампаний при помощи лендингов?

Любой думающий маркетолог обязан задавать себе такие вопросы, как:

  • Какие активности приносят деньги компании, а какие – нет?
  • Какие вложения в рекламу окупаются, а какие – нет?
  • Какие рекламные кампании приносят потенциальных клиентов?

Применительно к нашему случаю, наиболее актуальным является третий вопрос. Другими словами, выражаясь языком современного маркетинга, руководству компании было важно получать оперативную информацию о лидогенерации. Т.е. какие рекламные кампании генерируют так называемые лиды, а какие – нет (лид – это контактная информация потенциального клиента, в нашем случае – данные из формы обратной связи).

Как это узнать? В теории, это просто: нужно в базе данных в отдельном поле рядом с каждой заявкой указывать ссылку на страницу, с которой пользователь перешел на соответствующий лендинг (перед тем, как заполнить форму и нажать кнопку «Отправить»). Причем не просто ссылку на страницу, а ссылку на страницу с UTM-метрикой контекстной рекламы!

Несмотря на ряд технических сложностей, мы эту задачу решили. И теперь руководство компании Uber в любой момент может не только получать заявки потенциальных водителей из разных регионов, но и точную оперативную информацию об эффективности разных рекламных кампаний.

Фактически, то, что мы сделали – это мечта любого маркетолога. И нам очень приятно, что эту задачу решили именно мы.