Разработка и реализация стратегии performance-продвижения для B2B SaaS сервиса

Клиент:

Юздеск (Usedesk) — SaaS HelpDesk-платформа для автоматизации клиентской поддержки и увеличения удержания клиентов в B2B-сегменте.

Задача:

Обеспечить стабильный рост входящих квалифицированных лидов (MQL / SQL) из performance-каналов, снизить стоимость привлечения, выстроить прозрачную аналитику и компенсировать падение лидогенерации после ограничений рекламных систем в РФ.

Ключевые вызовы:

- рост CPL при масштабировании;

- ограниченная видимость реальной эффективности каналов;

- необходимость выхода на международные рынки;

- длинный цикл сделки и высокая цена ошибки в трафике.

Работа строилась как системный performance-маркетинг для SaaS B2B: от диагностики и настройки аналитики до масштабирования каналов и повышения качества лидов. Основной подход — оптимизация не по “количеству заявок”, а по метрикам, влияющим на продажи: MQL → SQL → сделки, CPL/CAC, вклад каналов в воронку, а также стабильность результата при росте бюджета и изменениях на рынке.

Ключевые принципы:

- сегментация аудитории и офферов под разные типы B2B-клиентов;

- сквозная аналитика и отчётность по этапам воронки;

- регулярное тестирование гипотез (креативы/офферы/аудитории/лендинги);

- канальная диверсификация (в т.ч. международные рынки);

- упор на качество лидов и вклад в продажи, а не на “дешёвый лид”.

Цель этапа:

Сформировать рабочую performance-стратегию под HelpDesk SaaS с длинным циклом сделки и определить метрики управления ростом (не “трафик ради трафика”).

Что было сделано:

- Определили приоритетные сегменты и типы аудитории (для B2B SaaS ключевое — роли, индустрии, масштаб компании, сценарии использования).

- Зафиксировали бизнес-метрики и KPI:

MQL (квалифицированные лиды), SQL (лиды, дошедшие до квалификации продажами),

-Согласовали воронку и правила квалификации (чтобы маркетинг и продажи одинаково понимали, “какой лид хороший”).

- Подготовили план каналов и гипотез: какие каналы отвечают за “горячий спрос”, какие — за прогрев и контентные лиды.

- Определили подход к географии: РФ + международные направления, с учётом ограничений рынка.

Результат этапа:

Появилась понятная “карта роста”: какие каналы ведём, какие метрики считаем, что считаем успехом, как принимаем решения и что тестируем в первую очередь.

Цель этапа:

Создать устойчивый поток лидов через несколько источников и снизить зависимость от одного канала.

Каналы, с которыми велась работа:

- Google Ads

- Яндекс Директ

- Telegram Ads

- VK Ads

- LinkedIn Ads

- Facebook Ads (для международных рынков)

- Telega.in

Что было сделано

Пересобрали структуру рекламных кампаний под сегменты и типы спроса:

- горячий спрос (поиск),

- конкурентные запросы,

- ретаргетинг/догрев,

- контентные входы (верх воронки).

Проработали офферы под этапы воронки:

- демо/консультация,

- кейсы,

- материалы/контент,

- сценарии “перевода” холодного лида в MQL/SQL.

Настроили/оптимизировали ремаркетинг и догрев, чтобы повышать конверсию повторных касаний.

Вели постоянную оптимизацию по данным:

- чистка площадок/аудиторий,

- корректировки ставок/бюджетов,

- перераспределение бюджета в пользу более качественных источников.

Результат этапа

Рост объёма лидов при снижении стоимости и повышении качества за счёт более точной структуры и управления каналами на уровне воронки.

Цель этапа:

Сделать маркетинг измеряемым и управляемым: видеть, какие каналы дают качественных лидов, и где “ломается” путь до продажи.

Что было сделано

Настроена сквозная аналитика Rick.ai. 

Организован трекинг ключевых событий и этапов:

- источник/кампания/объявление,

- лид → MQL → SQL,

- динамика по этапам в CRM.

Разработан шаблон отчётности:

- показатели по каналам,

- качество лидов,

- стоимость в разрезе сегментов,

- выявление “точек слива” (где лиды не доходят до квалификации).

Перевели оптимизацию с “CPL любой ценой” на:

- MQL/SQL как опорные метрики,

- вклад каналов в продажи,

- прозрачность окупаемости и качества.

Результат этапа:

Маркетинг стал прогнозируемым: появилось понимание, какие кампании дают реальную ценность, а какие создают иллюзию результата.

Цель этапа:

Обеспечить рост за счёт регулярных тестов и расширения работающих связок, а не за счёт случайных удачных кампаний.

Что было сделано

Запущен непрерывный цикл тестирования гипотез:

- сегменты/аудитории,

- офферы,

- креативы,

- форматы,

- посадочные страницы,

- цепочки прогрева.

Внедрена логика “быстрых циклов”: тест → данные → решение → масштабирование.

Проведён анализ конкурентов с использованием инструментов:

SimilarWeb, Promopult, Key.so. 

Это помогло корректировать позиционирование в рекламе, находить новые кластеры спроса и улучшать креативы/офферы.

Запускали новые источники и форматы по мере подтверждения гипотез.

Запуск Telegram Ads как отдельного направления дал +47% к контентным лидам (CCL). 

Результат этапа:

Ускорение обучения маркетинга, рост объёма лидов и усиление “верхней воронки” за счёт контентных входов и прогрева.

Цель этапа:

Снизить риски, связанные с рынком РФ, и поддержать рост за счёт мультиканальности: платный трафик + органика + репутация.

Что было сделано

Запуск рекламных кампаний на международных рынках (в т.ч. Google / Facebook / LinkedIn) для компенсации падения лидов из-за ограничений рекламы в РФ.

Параллельно подключались задачи, усиливающие конверсию и доверие:

- участие в SEO-аудите и работах по оптимизации сайта,

- доработки, повышающие качество органики и конверсию.

Результат SEO-блока: +15% органического трафика.

Работа с репутацией бренда (SERM): NSR вырос с 0% до 100%.

Дополнительно: лидирование разработки чат-бота для конференции Confuse 2024 как часть маркетинговой активности и вовлечения аудитории.

Результат этапа:

Маркетинг стал устойчивее к изменениям рынка: рост поддерживался не только рекламой, но и органикой/брендом, плюс появилась международная воронка.

MQL +42% год к году

CPL −25%

CCL +47% (Telegram Ads)

Сквозная аналитика (Rick.ai) и отчётность по воронке

Международные запуски как компенсация падения рынка РФ

Органика +15%, NSR 0% → 100%