Оптимизировали контекст для B2B-поставщика кабеля: 83% квалифицированных лидов вместо 20%

Настраиваем клиенту контекст с 2014 года, за это время выручка выросла примерно со 100 миллионов до 1,9 миллиарда рублей.

Пришел в УМ с задачей: получать больше целевых заявок и повысить эффективность рекламы — фокус на качестве лидов, а не на их количестве.

Проблемы на старте

1. Сквозной аналитики не было.

В кабинете — 170+ кампаний, управлять таким объемом сложно. Без полноценной CRM мы не могли настроить сквозную аналитику и понимать, какие кампании приводят именно бизнес-лиды, а не просто заявки.

Сквозная аналитика — это связка данных из рекламы, сайта и CRM, которая показывает, какие источники реально дают продажи и выручку.

2. Почему затянули с внедрением.

Бизнес рос и без этих инструментов. Но по мере масштабирования работать «вслепую» становилось все труднее: требовалась перестройка процессов и дисциплина данных.

3. Когда CRM заработала

Мы подключили сквозную аналитику и увидели картину: из 700+ лидов только 20–30% были качественными. Стало ясно, что наращивать просто объем заявок бессмысленно — нужен фокус на качестве.

Что зафиксировали в KPI

Главная цель — увеличить число и долю качественных лидов.

Дополнительно: снизить CPL (стоимость привлечения лида), чтобы эффективнее расходовать бюджет.

Бюджет

Старт — около 900 тысяч рублей в месяц. По мере роста количества и качества заявок бюджет увеличили в 2 раза: масштабировали работающие связки и нарастили приток лидов без просадки эффективности.

Подход: как внедряли

Разделили работу на два этапа:

1. Нарастить поток — стабилизировать и увеличить общее число заявок.

2. Оптимизировать качество — докрутить кампании так, чтобы росла доля нужных лидов и снижался их CPL.

Цель — увеличить число заявок и заложить базу для последующей оптимизации «на качество».

Что сделали

— Упростили архитектуру кабинета. За три месяца сократили количество рекламных кампаний до 24 — бюджет перестал распыляться, управление стало предсказуемым.

— Задали алгоритмам правильные цели. Настроили суммирующие цели (звонок → отправка формы → посещение страницы с контактами), чтобы автостратегии учились на действиях с реальной ценностью.

— Протестировали модели и охват. Прогнали разные схемы оплаты и подключили инструменты Яндекса для расширения аудитории: РСЯ по интересам и look-alike аудитории.

— Точечно вернули ручное управление. В ноябре 2023 часть поисковых кампаний перевели «в ручной режим», где автоматические не давали удовлетворительного результата.

— Пересобрали семантику. В декабре провели тотальную чистку и добавили операторов точного соответствия (!), чтобы показы шли только по действительно целевым формулировкам.

Пример: пользователь ищет кабель по запросу «ВБШвнг А LS 4×120» — показываем ровно это. Без точного соответствия система может увести в «ВБШвнг А LS 5×300» или в общий «Кабель ВББШвнг А LS» — длиннее путь до нужного товара, выше доля отказов и лишних кликов.

Промежуточный итог

Был временный спад по объему до 50%. Но после перераспределения бюджетов и чистки семантики поток восстановили.

К концу этапа заявки пошли стабильно, а их качество выросло: в несезон доля качественных лидов достигла 53%. Курс верный — двигаемся к оптимизации «на качество».

Цель — собрать систему кампаний, которая стабильно приносит качественные лиды и масштабируется без потери эффективности.

Что сделали

— Масштабировали динамические кампании. В апреле 2024 перераспределили бюджеты в пользу динамики — алгоритмы обучаются на свежих, релевантных данных.

— Переехали в единый рекламный кабинет (ЕПК). В октябре 2024 перенесли все РК в «стерильные» условия — без шумной старой статистики. Управление стало централизованным: проще сравнивать форматы, перераспределять бюджет и докручивать алгоритмы.

— Учли специфику B2B. У клиента высокая доля повторных заказов. Использовали собственную базу для корректировок в РК, чтобы стимулировать возвраты и не терять LTV.

Результаты этапа

Апрель 2024 — 65% качественных заявок.

Октябрь 2024 — 83% качественных заявок.

Динамические кампании подтвердили эффективность и стали основным источником лидов нужного уровня: поток стабильный, качество держится на целевых значениях после оптимизации и масштабирования.

1. Дубли в CRM.

На старте часть лидов фиксировалась дважды. В аналитике это выглядело как два обращения и искажало эффективность.

— Что сделали: отключили учет лидов со звонков на подменные номера в сводной отчетности → убрали «двойников», расчеты стали корректными.

2. Просадка объема в перестройку.

В первом этапе получили временное падение по лидам до 50%.

— Что сделали: перераспределили бюджеты, скорректировали стратегию и семантику → поток и качество восстановились.

3. Ручное управление «ест» время.

Точная настройка кампаний требовала много ручного труда и замедляла оптимизацию.

— Что сделали: навели порядок в аналитике, пересобрали семантику, оставили ручное управление только на критичных узлах, остальное — на выверенных автостратегиях.

Итоги по результатам:

— Доля качественных лидов выросла с 20–30% до 83% к октябрю 2024 (почти в 3 раза!)

— CPL квалифицированного лида уменьшилось более чем на 70%.

Выводы: 

— Качество важнее количества. Как только KPI сместили с «сколько заявок» на «какая доля нужных заявок и по какой цене», метрики поехали вверх.

— Сквозная аналитика — must-have. Без связки «реклама → сайт → CRM» нельзя понять, что реально работает.

— Гибкость решает. Гибрид автостратегий и точечного ручного управления + пересборка семантики дают предсказуемый результат.

Что рекомендовать клиентам:

— Внедрить сквозную аналитику и навести порядок в данных;

— Корректировать KPI под реальные цели бизнеса.

Долгосрочная перспектива

У клиента теперь стабильный контур: предсказуемая доля качественных лидов, контролируемый CPL, масштабирование без просадки эффективности. Совместно поддерживаем систему: следим за чистотой данных, регулярно проверяем семантику и креативы, переобучаем стратегии и работаем с повторными заказами — чтобы рост оставался устойчивым.