K Marketing Co

어려움

JoinTheFD 프로젝트는 3년간 수여되는 SAFER 보조금을 통해 펜실베이니아주 랭커스터의 9개 소방서에 대한 모집 및 유지를 강화하는 것을 목표로 합니다. 주요 목표에는 TV, 소셜 미디어, 빌보드, 라디오 및 인쇄 자료와 같은 다양한 플랫폼을 활용하는 포괄적인 마케팅 전략을 개발하는 것이 포함됩니다. 이 프로젝트는 커뮤니티 내에서 가시성과 참여를 높여 새로운 자원봉사자를 유치하고 기존 구성원을 유지하려고 합니다.

솔루션

9개 랭커스터 카운티 소방서를 위해 설계된 역동적인 모집 및 유지 플랫폼은 자원봉사 기회, 교육 프로그램 및 소방서에 가입하는 것의 이점을 강조하는 매력적이고 사용자 친화적인 레이아웃을 특징으로 합니다. 이 사이트에는 모든 9개 소방서에 대한 직접 링크와 연락처 정보, 신입 모집자를 위한 리소스 및 교육 기회가 포함되어 있습니다.

결과

Join The FD 웹사이트가 출시된 이후, 9개 랭커스터 카운티 소방서에서 신규 회원이 크게 증가했습니다. 이 사이트는 지역 사회에 봉사하는 것의 이점을 효과적으로 강조하고, 관심 있는 개인에게 자원봉사 기회에 대한 가시성을 높였습니다. 그 결과, 이 웹사이트는 새로운 회원을 유치했을 뿐만 아니라 강력한 모집 도구가 되었습니다.

어려움

몬태나 칼리스펠의 그림 같은 풍경 속에 자리 잡은 고급 호텔인 Coyote Bluff Estate는 웹사이트 재구축 프로젝트를 통해 온라인 존재감을 강화하고자 했습니다. 핵심 목표는 럭셔리 브랜드의 본질을 반영하고 강력한 판매 자산 역할을 하는 매력적이고 시각적으로 멋진 웹사이트를 만드는 것이었습니다. Wix Studio를 활용한 이 프로젝트는 모든 페이지와 모든 기기 유형에 걸쳐 창의적이고 반응성이 뛰어나며 응집력 있는 디자인에 중점을 두면서도 SEO를 우선시했습니다.

솔루션

웹사이트 재창조의 주요 목표는 잠재 고객에게 공감을 불러일으키는 몰입형 온라인 경험을 만들어 Coyote Bluff Estate가 제공하는 독특한 상품과 숨 막힐 듯한 주변 환경을 보여주는 것이었습니다. 웹사이트는 호텔이 대표하는 우아함과 세련미를 구현해야 했지만, 모든 기기에서 매우 사용자 친화적이어서 웹사이트를 탐색하기 쉽게 만들어야 했습니다. 조사하고 타겟 키워드를 사용하여 SEO가 페이지 내외부에서 증가했습니다.

결과

Coyote Bluff Estate 웹사이트 재구축은 엄청난 성공을 거두었습니다. 반응형 디자인과 집중적인 SEO 전략으로 온라인 가시성과 사용자 경험을 크게 개선했습니다. 웹사이트 트래픽은 2024년 2월 66회에서 2024년 4월 2.8k로 급증하여 매출에 직접적인 영향을 미쳤습니다. 이 프로젝트는 비즈니스 목표와 일치하면서 기능성과 미학을 모두 우선시하는 전체적인 웹 개발 접근 방식의 중요성을 강조합니다.

어려움

Patriot Towing은 웹사이트를 개선하는 것 외에도 Google Ads를 전략적으로 구현하여 콜 리드를 지원하기 위해 클릭당 비용(CPC) 광고에 집중했습니다. 이 접근 방식을 통해 견인 서비스와 관련된 특정 키워드를 타겟팅하여 적극적으로 도움을 찾는 잠재 고객에게 도달할 수 있었습니다. CPC 광고를 활용함으로써 광고 예산을 효과적으로 관리하여 사용자가 광고를 클릭할 때만 비용을 지불하여 투자 수익을 극대화할 수 있었습니다.

솔루션

우리는 Patriot Towing을 위한 Google CPC 광고를 큐레이션하여 경쟁적인 견인 시장과 그들이 제공하는 전문화된 중장비 운송 서비스를 효과적으로 타겟팅했습니다. 지역 견인 요구 사항과 중장비 운송에 특화된 키워드 전략을 활용하여 이러한 광고는 다양한 고객 기반을 유치하는 것을 목표로 합니다. 이 캠페인은 Patriot Towing의 신뢰성과 전문성을 강조하여 경쟁이 치열한 시장에서 두각을 나타내는 데 도움이 됩니다.

결과

지난 5개월 동안 광고 캠페인은 135건의 클릭과 18건의 전화 통화를 생성했으며 총 비용은 543달러였습니다. 해킹 사건으로 인해 9월 대부분 중단되었음에도 불구하고 캠페인은 8.53%의 클릭률과 4.02달러의 평균 클릭당 비용(CPC)을 달성했습니다. 전화 통화당 비용은 30.19달러입니다. 두 번의 "학습 기간"을 포함하여 지속적인 조정 및 최적화가 이루어졌습니다. 시간이 더 지나면 지속적이고 개선된 성과를 기대합니다.