Как снизить стоимость привлечения на 70% через сегментацию и аналитику

Превратить нестабильный поток регистраций в предсказуемый канал привлечения платежеспособных клиентов для облачного сервиса Аспро.Cloud.

На старте контекстной рекламой занималось внешнее агентство, которое не обладало глубокой экспертизой в продукте и не понимало специфику разных сегментов бизнеса. Кампании вели на общую цель «регистрация», не разделяя аудиторию: дизайн-студии, строительные компании и IT-команды получали одинаковые сообщения.

В результате сложилась ситуация, когда трафик шел, но управляемости не было. Стоимость регистрации оставалась высокой и нестабильной, а реклама не давала понимания, какие пользователи действительно приносят бизнесу результат. Нужно было:

• снизить стоимость регистрации;

• выстроить систему, в которой каждая аудитория получает релевантные сценарии и отдельные рекламные сообщения.

Мы пересобрали подход к управлению проектом: выделили отдельного специалиста внутри команды, который хорошо знает продукт и понимает, как его используют разные сегменты бизнеса.

Работа строилась вокруг четырех ключевых направлений:

1. Глубокий аудит и сегментация аудитории.

2. Построение цифрового портрета клиента и перенастройка воронки.

3. Техническая оптимизация со сквозной аналитикой.

4. Системное управление кампаниями с регулярным контролем.

Мы разобрали существующие рекламные кампании и проанализировали их структуру. Цель — понять, где теряется эффективность и какие сегменты не используются.

Ключевой инсайт: в рекламе отсутствовали ниши с высокой конверсией — CRM для дизайн-студий, CRM для строительных организаций, система управления проектами. Ранее эти направления не выделялись отдельно.

Для каждого сегмента мы:

• собрали собственное семантическое ядро;

• подготовили отдельные тексты объявлений;

• адаптировали сообщения под конкретные сценарии использования.

Это позволило уйти от универсальной коммуникации и начать работать с точечными запросами аудитории.

Мы подключили аналитику: использовали CRM и Яндекс Метрику, чтобы понять, какие пользователи доходят до оплаты и как они ведут себя до регистрации.

На основе этих данных сформировали портрет клиента:

• возраст 25–45 лет;

• чаще использует десктопные устройства;

• перед регистрацией посещает минимум 3 страницы;

• почти всегда заходит на страницу с ценами и в базу знаний.

Отдельно проанализировали молодую аудиторию (18–24 года). Они активно регистрировались, но редко переходили к оплате. Мы приняли решение не масштабировать рекламу на этот сегмент, несмотря на высокий процент регистраций.

Ключевое изменение — пересмотр цели оптимизации. Мы отказались от подхода, при котором система обучается на всех регистрациях. Вместо этого настроили цели, которые повторяют поведение пользователя, близкого к оплате. Алгоритмы Яндекс Директа начали обучаться на действиях, характерных для платящих клиентов.

Мы выстроили сквозную аналитику: связали CRM, Яндекс Метрику и Яндекс Директ. Данные об оплатах из CRM передавались в Метрику по первому источнику трафика. Теперь система учитывала не только регистрации, но и их вклад в реальные продажи.

Кампании перевели на стратегию «Оптимизация цены конверсии». Регистрация осталась основной целью, но алгоритмы начали учитывать дополнительные сигналы качества.

Чтобы усилить обучение, мы добавили корректировки для пользователей, которые:

• посещали страницу с ценами;

• заходили в базу знаний.

Дополнительно усилили результат за счет работы с устройствами:

• повысили ставки для десктопов как основного источника продаж;

• сократили долю мобильного трафика.

Чтобы результат не зависел от разовых изменений, мы выстроили регулярную работу с кампаниями.

Для каждой ниши:

• подготовили детальные списки минус-слов;

• развели кампании, чтобы исключить пересечения.

Это помогло избежать внутреннего аукциона — ситуации, когда объявления конкурируют между собой и увеличивают стоимость клика.

Внедрили регулярный анализ:

• каждую неделю проверяли статистику;

• отключали неэффективные ключевые фразы;

• масштабировали гипотезы с лучшими результатами.

В результате реклама перестала быть набором разрозненных кампаний. Она превратилась в систему с понятной логикой и управляемыми показателями.

Сравнили два периода: 2024 год (до глубокой оптимизации) и 2025 год (после внедрения новой стратегии).

Ключевые цифры:

• средний месячный бюджет вырос на 75%;

• количество кликов увеличилось на 300%;

• регистрации в сервисе выросли на 267%;

• стоимость регистрации снизилась на 70%.

Но главный эффект — не только снижение стоимости. Результат стал предсказуемым. Стоимость регистрации стабилизировалась, а реклама начала привлекать более качественную аудиторию, которая изучает продукт и переходит к работе с сервисом.

Мы сократили объем случайного трафика, усилили связь между рекламой и реальными оплатами, а также получили прозрачную систему, где каждая кампания работает на свой сегмент с понятной экономикой.