Системный подход в медийке: как получить CPA на 12% дешевле перфома. Кейс Realweb и ВИ.ру
Нужна глубокая аналитика рынка и гибкость в тестах новых площадок.
Realweb и ВсеИнструменты.ру не хотели ограничиваться одной кампанией — нужна была масштабируемая система для привлечения b2b-сегмента. Как удалось создать ее и увеличить эффективность инвестиций на 45% — рассказали Софья Логашева, ведущий интернет-маркетолог ВИ.ру, и Кирилл Борисов, директор по клиентскому сервису Realweb.
Задача
Важно было не просто запустить одну медийную кампанию, а создать систему в рамках тестового бюджета, которую можно впоследствии легко масштабировать.
Главный KPI — количество новых клиентов. Этот показатель должен быть статистически значимым — ориентировались на прирост не менее, чем на 10%. Из ограничений — СPA не выше установленного.
Решение
Этап 1. Спланировали медийный флайт
1 шаг. Определили гео-приоритет.
31% всех юрлиц и ИП сконцентрирован в ЦФО. Но мы не могли запуститься только в нем и затем масштабировать результаты на другие регионы. Так как на итоги кампании влияет много факторов: от количества предприятий до их платежеспособности. Например, если в УФО в 10 раз меньше строительных компаний, чем в ЦФО, то результаты запуска могут быть абсолютно другими.
Поэтому для теста взяли несколько округов — чтобы понять, в каких размещаться, проанализировали в них приоритетные отрасли: строительство, производство и услуги.
Составили рейтинг, в котором учли количество юрлиц и ИП, уровень проникновения бизнеса, динамику и объем строительства, индекс промышленного производства.
2 шаг. Посчитали емкость ЦА.
Так как мы запускали кампанию в digital, сложно было охватить всех ЛПР —, а именно 652 тыс пользователей, из-за небольшого количества доступных таргетингов. Поэтому к узкой группе подключили более широкий сегмент, который искали по поведенческим характеристикам.
Core — аудитория из приоритетных ниш. Используем таргетинги с учетом отрасли.
Soft — группа без строгой отраслевой привязки. Определяем ее по поведению и интересам.
Так, удалось расширить аудиторию до 4,2 млн. Тактика: выкупить максимально долю первого сегмента и дальше увеличить охват за счет второго.
3 шаг. Сформировали сплит площадок.
Решили пойти от обратного — сначала данные, затем каналы. Как и в случае с аудиторией, разделили таргетинги на две группы:
core, построенные на фактических данных: событиях, которые напрямую подтверждают b2b-статус пользователя.
soft с опорой на пользовательское поведение. Искали b2b-клиентов по косвенным признакам — интересам, поисковым запросам, посещению тематических сайтов.
60% бюджета отдали под отраслевые настройки, 40% — под поведенческие. Выбирали те площадки, где был доступ к этим таргетингам, а еще смотрели на стоимость закупки и на возможности аналитики.
4 шаг. Построили каскад коммуникации.
Выстроили поступательную цепочку коммуникации — от повышения осведомленности о сервисе для бизнеса до продуктовых креативов. Придерживались подхода: преобладание эмоционального над рациональным на старте и постепенный переход к E=R или E
Первым касанием было знакомство с брендом. Для него выбрали эмоциональный креатив с общим УТП в формате видео, чтобы преодолеть баннерную слепоту.
При ремаркетинге запускали продуктовые баннеры — разместили на них персонализированные офферы, гарантии, промокоды, условия доставки. Так, мы уже подталкивали аудиторию к действию.
Удачные решения масштабировали — перераспределяли бюджет на креативы с лучшей стоимостью привлечения и большим количеством конверсий. А также тиражировали их на другие сегменты, регионы и каналы.
Этап 2. Запустили кампании
Продолжительность тестового запуска — всего 2 месяца. За это время нам нужно было протестировать как можно больше каналов. Взяли окно атрибуции в 30 дней, чтобы достоверно оценить результаты.
Площадку брали дальше, если она:
не превышала установленное ограничение по CPA
приводила конверсии, причем не важно, на каком этапе пользователь взаимодействовал с каналом
Первый тестовый месяц — май 2025:
Запустили MyTarget, CDEK, Hybrid, Актион, Buzzoola и Avito.
Каскад не давал желаемого результата — в KPI укладывался только My Target.
Второй тестовый месяц — июнь 2025:
Нужны были новые площадки, но времени ждать конца окна атрибуции для оценки их эффективности не было. Поэтому решили спрогнозировать месячные результаты новых каналов, используя данные 1 месяца по самому статически-значимому каналу — MyTarget.
Распределили конверсии, полученные в My Target за май, по неделям.
Запустили на пару недель новые площадки — Gnezdo, Roxot, Getintent, VK Реклама, Yandex, MTS, Т-Банк.
Наложили на них распределение конверсий по My Target.
Cпрогнозировали количество месячных post-view конверсий уже после пару недель тестов и отключили неэффективные каналы.
За 2,5 месяца протестировали 13 площадок вместо 6 запланированных и оптимизировали до 45% стоимость привлечения. А система прогнозирования действительно работала: мы убеждались в этом во всех каналах после завершения полного окна атрибуции.
Софья Логашева
Ведущий интернет-маркетолог ВИ.ру
Что еще? Определение частоты касания:
Чтобы не наращивать показы выше, чем это нужно для выполнения целевого действия, мы узнали, сколько касаний совершает пользователь с рекламой до перехода в статус нового клиента. При помощи Target Ads собрали статистику и выяснили, что 80% конверсий происходит в промежутке от 1 до 5 касаний.
Мы учли значение эффективной частоты — сократили количество показов на одного пользователя. Это помогло более грамотно распоряжаться бюджетом и не тратить его на лишние показы.
Этап 3. Выбрали способ оценки
Результат планировали оценивать не только по post-view конверсиям, но и инкрементальным — которые бы не случились без влияния медийной кампании. Поэтому в качестве основного метода оценки взяли Removal Effect.
В чем плюсы для нас? Есть возможность:
оценить инкрементальность каждого канала и оперативно пересплитоваться
избежать случайных отключений площадок, которые не приносят post-view конверсии по последнему показу, но приводят аудиторию в другие каналы
метчить результаты с CRM, чтобы приблизиться к бизнес-данным
Но чтобы использовать этот способ, к площадке нужно подключить сторонний трекер PV-событий. Где такой возможности нет, например в T-Банке, прибегали к Causal Impact. С помощью определяли влияние кампании на брендовые запросы, трафик, количество новых пользователей и конверсий.
Результаты
Все тесты закладывались так, чтобы их результаты можно было тиражировать на новые регионы, каналы и сегменты. Мы изначально планировали действовать в условиях максимально приближенных к бизнесовым, пусть это прогнозно и ухудшало результаты. Например, мы понимали, что лучшие результаты получим в Центральном регионе от My Target. Но это был бы просто один запуск, а мы хотели создать систему.
Кейсы
Неделя рекламы 
Новости 
How to 
Интервью и дискуссии 
Маркетинговые исследования 
Просто о сложном 
Энциклопедия обмана 
Проверено ADPASS 
Рекламные кампании