Кейс: снизили CPL на 38% и увеличили количество целевых обращений на 32% в сложной B2B-нише

Привет, на связи Adgasm! Что делать, если количество заявок увеличивается, а продажи стоят на месте? В такой ситуации недостаточно просто наращивать объём трафика или снижать стоимость заявки. Нужно разобраться, какие рекламные связки действительно приводят людей с намерением купить, а какие дают объём только на уровне отчёта.

В этом кейсе, на примере производителя лазерного оборудования для косметологии, рассказываем, как посмотреть вглубь проблемы и связать качество и количество заявок.

В старом аккаунте клиента уже были заявки, в том числе с игровых площадок. Выглядело неплохо, но их никто не квалифицировал, а, исходя только из CPL, нельзя было оценить реальное качество трафика.

Мы поставили себе конкретные задачи:

• Отделить потенциальных покупателей оборудования от спама, заявок на сервис и обучение, повторных обращений.

• Снизить стоимость обычной заявки относительно старого аккаунта.

• Найти кампании и аудитории, которые дают квалифицированные лиды в сложной B2B-нише.

• Не отключить вместе со спамом источники, которые приводят реальных покупателей.

Особенности ниши

Клиент производит и продаёт лазерное оборудование для клиник, косметологических кабинетов и салонов. Так что нам стало понятно сразу — собрать одну кампанию «на все лазеры» здесь не получится.

Во-первых, есть разделение лазеров по типу излучения: диодные, александритовые, гибридные и неодимовые аппараты.

Во-вторых, большую роль играет категория оборудования. Часть аппаратов — медицинские изделия с регистрационным удостоверением. Другая часть — бытовые приборы, с которыми может работать большее количество специалистов, соответственно такие модели направлены на более широкий сегмент.

Ну и в-третьих, цена. Бытовые приборы, конечно, дешевле, чем медицинские. К тому же клиника и небольшой косметологический кабинет по-разному выбирают аппарат и по-разному считают его окупаемость.

Всё это мы учитывали в семантике, сегментации аудиторий и самих объявлениях.

Переходный период

Перед запуском новых кампаний мы проанализировали данные из старого аккаунта, собирая полезную информацию:

• Выделили данные по зарубежному трафику: Казахстан показывал CPL в пределах целевых значений, а вот по Беларуси CPL был высоким, поэтому кампании отключили. Кроме того, сделали вывод, что зарубежную географию нельзя оценивать только по Метрике, так как есть вероятность смешения трафика с пользователями из РФ, которые используют VPN.

• В прошлых кампаниях рекламные форматы использовались не полностью: в РСЯ не были задействованы карусель и кнопка действия, а в поисковых кампаниях было включено размещение в товарной галерее, но не использовались товарные объявления и страницы каталога.

• В большей части кампаний было слишком мало заявок для корректной работы автостратегий. Основной пул шёл из товарной кампании с игровых площадок, но качество этих заявок не подтверждалось.

Сначала разобрались, что считать заявкой

Прежде чем настраивать рекламу, нужно было понять, что мы будем считать за качественную заявку. Для этого проанализировали прошлые заявки и увидели следующую картину:

• В Метрике цель могла фиксироваться даже при неуспешной попытке отправить форму.

• Иногда одно действие фиксировалось как достижение цели несколько раз.

• А часть форм и вовсе не передавала контакты: в поле «Номер телефона» были введены случайные цифры.

• Из-за расхождения времени в Метрике и сервисе сбора форм нельзя было точно определить, какие срабатывания цели «Отправка формы» относились к реальным обращениям, а какие — к спаму и дублям.

Чтобы не оптимизировать рекламу по техническим срабатываниям, свели данные из нескольких источников:

• Метрика и Вебвизор — чтобы увидеть, что именно происходило во время визита, и разделить поведение реальных пользователей и ботов.

• Mango Office — отслеживали источник и тип обращения (покупка аппарата, сервисное обслуживание или обучение).

• Информация с форм — какая форма отправлена и что в ней указано.

• Отдел продаж — подключили передачу CRM-статусов и офлайн-конверсий в Метрику, чтобы определять категорию заявки: «спам-заказ», «заказ создан», «заказ отменён».

В стратегии кампаний помимо отправки формы добавили цель по статусу заказа из CRM. Она учитывала обращения, которым отдел продаж присвоил целевой статус. Цель «Спам-заказ» использовали для анализа качества трафика: определяли сегменты с высокой долей спама.

Это изменило сам принцип оптимизации. Метрика показывала действие на сайте, а отдел продаж — его реальную ценность для бизнеса. Квалифицированной заявкой мы в итоге договорились считать реального пользователя, который собирается купить аппарат у этой компании впервые. Поэтому дальше кампании сравнивали не по числу срабатываний формы, а по количеству квалифицированных лидов и qCPL.

Заявки проверяли вручную

Чтобы окончательно избавиться от спама, мы регулярно открывали обращения: читали заполненные данные, слушали звонки — и отдельно отмечали:

• квалифицированный лид на покупку оборудования;

• заявки на сервис и обучение;

• повторное обращение;

• неквалифицированный лид;

• очевидный спам;

• дубль с одинаковой почтой и временем отправки.

Так считали не только количество заявок, но и реальную долю спама. Один день показал особенно яркую картину:

Что изменили в формах и разметке

По итогам ручного разбора внесли конкретные правки:

1. Сделали обязательными поля «Имя», «Email», и «Телефон».

2. Поставили ограничения на ввод номера телефона: только цифры, определённое количество символов и начало с «+7».

3. Сократили допустимую длину сообщения — чтобы в него не помещалась реклама, которую иногда оставляли вместо контактов.

4. Для аналитики оставили в качестве цели успешную отправку, а не клик по кнопке.

5. Проверили все формы и точки отправки контактов на корректность работы.

6. Отдельно проверили защиту от повторной отправки и дублей.

Основную и мини-формы проверяли отдельно — они по-разному передавали данные и давали разное качество обращений. После доработки обязательных полей и валидации неизвестный спам почти исчез.

Помимо ошибок, связанных со спамом, проверка выявила ещё одну небольшую проблему: часть товарных ссылок с автоматической UTM-разметкой открывалась с ошибкой. Разработчики скорректировали обработку дополнительных параметров в URL, после чего ссылки заработали корректно.

Выбирали конкурентов с умом

Перед запуском кампаний мы собрали карту конкурентов, в которой для каждого сайта зафиксировали тип лазера, модели оборудования, примерный ценовой сегмент, основные УТП, наличие рассрочки, лизинга, обучения, сервиса и регистрационных документов.

На основе этой карты запустили отдельную РСЯ-кампанию по целевым конкурентам — включали в неё только компании того же направления, с нужным типом лазера и сопоставимым сегментом, а не все сайты со словом «лазер».

Результат: кампания стала стабильным источником квалифицированных лидов и вошла в число основных для масштабирования.

На поиске та же карта работала наоборот — нерелевантные типы оборудования и отдельные бренды исключали из запросов.

Отдельной проблемой стало семантическое соответствие: Яндекс расширял запросы до других лазерных установок, в том числе промышленных. Чтобы с этим бороться:

• уточняли семантику;

• регулярно чистили поисковые запросы;

• добавляли минус-фразы;

• отключали широкие категории автотаргетинга;

• использовали нестандартные операторы — квадратные скобки к каждому слову фразы, кроме предлогов. Таким способом ограничивали слишком широкое семантическое соответствие и сокращали показы по запросам о других типах лазерного оборудования.

В итоге из трафика убрали запросы про промышленные и другие неподходящие лазерные установки, оставив только направление косметологии.

Какие аудитории тестировали

Поиск изначально приводил больше всего квалифицированных лидов, но чтобы вырасти, нужно было найти рабочие связки и в РСЯ, поэтому мы тестировали разные аудитории:

• Целевые конкуренты по ценам и типу оборудования. Как раз та аудитория, которую мы получили благодаря карте конкурентов. Кампания стала стабильным источником квалифицированных лидов и вошла в финальную связку для масштабирования.

• 2ГИС: «Медицинское оборудование» + «Эпиляция». Использовали контакты организаций узкого B2B-сегмента, собранные через парсер, вместо широких интересов. Это направление дало квалифицированные обращения, но qCPL оказался выше, чем у кампании по конкурентам, — оставили сегмент дополнительным, а не основным.

• Интересы и привычки. В противовес предыдущему пункту, протестировали в РСЯ и более широкую выборку. Сами по себе эти таргетинги не давали лучшего qCPL, поэтому использовали их только вместе с более точными аудиториями.

• Look-alike по сегментам CRM. Использовали уже собранные данные из базы и запустили на похожую аудиторию. В интерфейсе лиды выглядели дёшево, но отдел продаж их качество не подтвердил, поэтому кампанию не стали масштабировать.

• Москва и остальные регионы. Разделили кампании, чтобы разница в цене и качестве не терялась в общей статистике — это позволило применять понижающие корректировки только к слабой географии, не ограничивая весь трафик.

• Русскоязычные пользователи по миру. Вынесли эту категорию в отдельные кампании, чтобы не смешивать их с российским трафиком. В одном из срезов эта аудитория показала лучший qCPL и обошла РСЯ по конкурентам — сохранили как отдельное направление.

• Wi-Fi Radar с отраслевой выставки. Помимо онлайна, попробовали даже необычную стратегию — пытались дотянуться до профессиональной аудитории офлайн-мероприятия. Но стало ясно: такая технология сбора аудитории устарела, к тому же отделить потенциальных покупателей от конкурентов среди собранных данных практически невозможно. Направление не масштабировали.

Помимо поиска новых источников трафика, работали с неэффективной аудиторией. У проблемных визитов был устойчивый профиль: РСЯ, смартфоны на Android, Chrome Mobile, разрешение экрана 360 или 393 пикселя, один просмотр страницы, первый визит, вход на определённую товарную посадочную, форма видеоконсультации, часто — Москва и область.

По таким сочетаниям мы добавили понижающие корректировки по устройствам, возрасту, географии и сегментам Метрики, а слабые площадки добавляли в исключения

Как работали с текстами и креативами

Следующим шагом после сбора аудиторий стала работа над объявлением. Чтобы человек из нужного сегмента действительно кликнул и дошёл до заявки, объявление должно было говорить с ним на его языке. Один универсальный офер здесь не работал, поэтому мы связали настройки аудиторий с текстами и изображениями.

В текстах

• В заголовок выносили модель, бренд и технологию — чтобы пользователи с уже сформированным запросом могли сразу понять, подходит им этот вариант или нет.

• Использовали только подтверждённые УТП: регистрационное удостоверение, рассрочка, бесплатный тест-драйв, несколько процедур в одном аппарате, портативная система охлаждения.

По сути, тексты работали как дополнительный фильтр аудитории: конкретная формулировка сама отсеивала тех, кто искал что-то другое, — например, для аудитории конкурентов подчёркивали преимущества, которых нет у сравниваемых моделей, для более доступного аппарата — его ориентацию на салоны красоты и возможность покупки в рассрочку, а для медицинских организаций — наличие регистрационного удостоверения.

В изображениях

На каждой картинке обязательно был сам аппарат. На главном фото его показывали вместе с человеком — это позволяло сразу оценить реальный размер устройства. Иногда в кадре был врач в белом халате: это считывалось как сигнал, что аппарат медицинский и требует особых условий использования, например наличия лицензии.

Обязательно использовали карусель изображений с фотографиями оборудования с разных ракурсов. Это тоже помогало оценить реальный размер аппарата и отсеивало тех, кто на самом деле искал что-то вроде домашнего фотоэпилятора, помещающегося в одной руке.

В части изображений добавляли текстовые элементы — например, информацию про регистрационное удостоверение и другие УТП. Такие блоки размещали в безопасной зоне и настраивали смарт-центры, чтобы аппарат и важная информация не обрезались при показе в разных трафаретах.

Поскольку моделей аппаратов было немного, товарные объявления не были основным форматом, но фид всё равно использовали — в том числе для добавления нестандартных символов в текст объявления, чтобы оно выделялось на фоне остальных. Например:

— Лазер для эпиляции [Название лазера] ⚡ РУ Минздрава. Увеличенный ресурс. 755 ⟶ 1064 нм

А фид по страницам каталога использовали для товарной галереи — она стабильно приводила квалифицированные лиды, и её qCPL после оптимизации снизился на 46%, поэтому направление сохранили в структуре аккаунта.

Технические настройки, которые докручивали качество трафика

Ещё несколько моментов, которые помогли нам сделать упор именно на качество трафика:

Дубль макроцели добавили только в кампании, где было мало конверсий для автоматической оптимизации. Дело в специфике ниши: покупка лазера — редкое действие, а для непрекращающегося обучения алгоритму нужно стабильное количество заявок в неделю. Поэтому мы продублировали цель отправки формы, но результат при этом всё равно оценивали по квалифицированным лидам, а не по срабатываниям цели.

Офлайн-статусы и Client ID передавали в Метрику, чтобы связать рекламу с фактическим решением отдела продаж, вычислять спам и перераспределять бюджет с учётом qCPL.

Офферный ретаргетинг с ценами. Изначально клиент не транслировал цены ни на сайте, ни в рекламе. В качестве отдельного теста запустили офферный ретаргетинг с ценами на пользователей без отказов. Качество лидов не подтвердилось, поэтому связку не масштабировали.

Бюджет перераспределяли только после квалификации лидов — так кампании с дешёвыми целями, но слабым качеством не получали дополнительный объём, как было бы, если бы мы смотрели только на первоначальные цифры.

Результаты

А теперь хотим не просто поделиться цифрами, а наглядно связать действия с результатами:

• Настройка обязательных полей и валидация формы → неизвестный спам и дубли отправки форм почти исчезли.

• Введение обязательной ручной квалификации и офлайн-статусов → перестали масштабировать кампании только из-за дешёвой цели «Отправка формы» в кабинете.

• Перераспределение бюджета по qCPL → больше бюджета направляли в кампании и аудитории, которые подтверждали качество по данным квалификации.

• Чистка площадок и понижающие корректировки по слабым сочетаниям → доля спама и повторных обращений снизилась на 20% в сопоставимом недельном срезе.

• Отбор конкурентов по типу лазера и сегменту → РСЯ по целевым конкурентам стала стабильным источником квалифицированных лидов.

• Использование страниц каталога → товарная галерея стала стабильно приводить квалифицированные лиды, её qCPL снизился на 46%.

По сравнению со старым аккаунтом: CPL снизился на 38%, заявки стали квалифицировать по фактическому статусу.

После оптимизации нового запуска: финальный недельный qCPL стал на 54% ниже стартового, в месячном сравнении количество целевых визитов выросло на 32%, а регулярная квалификация лидов вместе с отделом продаж стала постоянной практикой.

При запуске основным источником квалифицированных лидов был поиск. Но лидеры по qCPL менялись по мере накопления данных — в разные периоды сильные результаты показывали поиск, РСЯ по доменам целевых конкурентов, русскоязычная аудитория за пределами России, look-alike и РСЯ по направлениям оборудования.

Чек-лист «Как искать квалифицированные лиды»

• Проверьте визиты в Вебвизоре, чтобы разделить поведение реальных пользователей и ботов.

• Убедитесь, что макроцель срабатывает только после успешной отправки формы.

• Сопоставьте Метрику, сервис форм, коллтрекинг и статусы отдела продаж.

• Проверьте заявки вручную и посчитайте долю спама, дублей, сервиса, повторов и неквала.

• Проверьте, не создаёт ли одна отправка несколько записей.

• Сделайте обязательные поля и настройте валидацию телефона.

• Разделите конкурентов по продукту, цене и сегменту и применяйте эту информацию при подготовке объявлений и кампаний.

• Оценивайте баннер, видео, товарную галерею и РСЯ по их реальной задаче.

• Передавайте в Метрику офлайн-статусы, а бюджет распределяйте по qCPL.

• Не отключайте кампанию только из-за спама, если она одновременно даёт квалифицированные лиды.

Если эта статья была полезной — дайте знать лайком, будем чаще делать такие подробные разборы.

А если у вас похожая ситуация — приходите к нам на бесплатный аудит. Пишите на почту нашему коммерческому директору Дарье Шваловой: d.shvalova@adgasm.io

Больше разборов инструментов Директа — в Telegram-канале Мариам Оганесян, сооснователя агентства.

Автор статьи: Алина Салихова, перформанс-менеджер