Аналитика для роботизированных моек: кейс по анализу продаж с платного трафика

Клиент — лидер на рынке роботизированных моек в России, Беларуси и Казахстане. Компания занимается продажей оборудования, обучает персонал, обслуживает и ведет клиентов после покупки.

С помощью анализа придумали, как в одно действие сэкономить клиенту 420 000 ₽ в год

NDA

Анализ для роботизированных моек

В июне 2024 года компания пришла в УМ с запросом: приводить больше продаж с платного трафика

Клиент тестировал и сравнивал посадочные еще до нас

На пресейле выяснили: клиент тестирует разные посадочные — основную страницу сайта и квизы.

На старте опросы были простыми, со стандартной воронкой. Лиды с этой и других посадочных проходили через отдел квалификации. Как это работало:

Сначала отдел квалификации делил лиды на 5 групп (A, B, C, D, E). Категория зависела от характеристик потенциального клиента: бюджета, наличия земли, общей заинтересованности. Эта квалификация считалась предварительной, а лиды, прошедшие её — MQL.
Далее отдел продаж переквалифицировал лиды по такому же принципу после встречи с клиентом. Если подтверждалась готовность клиента к покупке, он становился SQL-лидом.

По результатам A/B-теста заказчик пришел к выводу, что квизы приводят больше лидов и по меньшей стоимости, чем остальные варианты.

Позже клиент выкатил на сайт обновленный вариант опроса

В нем было уже несколько воронок, чтобы потенциальный покупатель сразу проходил предварительную квалификацию. По итогу пользователь получал конкретное релевантное предложение, а отдел квалификации мог немного выдохнуть: команде оставалось только «дожимать» клиентов.

Именно с этой версией квиза мы работали на проекте.

Взялись за проект и решили сами убедиться в эффективности квизов

Перенесли рекламные кампании заказчика в наш кабинет в исходном виде. Трафик вели и на квиз, и на сайт. Убедились, что по сравнению с сайтом опрос дает лучшие результаты:

конверсия выше;
CPL ниже;
количество лидов гораздо больше.

Поэтому решили сфокусироваться именно на квизе и вести на него большинство кампаний.

Заказчик расширяется — тестируем всё снова

В октябре 2024 у клиента появились ресурсы и возможность выйти на рынок Беларуси. Вместе мы выбрали такую стратегию:

нарастить первоначальный спрос за счет медийной рекламы;
«поймать» этот спрос с помощью инструментов лидогенерации, которые уже зарекомендовали себя на российском рынке.

Чтобы оценить реакцию новой аудитории на посадочные, запустили A/B-тест:

50%

на сайт

50%

трафика вели на квиз

Обнаружили нестыковки

Появились первые результаты с РСЯ-кампаний.
По их итогам заявки с квиза были дешевле в 2,2 раза:

Казалось бы, пора завершать эксперимент и фокусироваться на квизе. Но закралось сомнение: а насколько качественные лиды приходят с опроса?

Поэтому мы подготовили сводную таблицу. Добавили в нее предварительную квалификацию (MQL) и фактическую готовность купить (SQL). Получили такие результаты:

Процент MQL категорий A, B и C среди MQL:

35,7%

с сайта

20%

с квиза

Процент SQL категорий A, B и C среди SQL:

80%

с сайта

30%

с квиза

Стоимость привлечения квалифицированного лида:

3 501 ₽

с сайта

9 267 ₽

с квиза

Сделали выводы

Пользователи с сайта более заинтересованы в покупке, поэтому выше шансы получить прибыль именно этой посадочной.
Если перенаправить бюджет с квиза на сайт, можно и сильно сэкономить, и улучшить конверсию.

А что со старым рынком

После получения таких результатов тестирования решили с клиентом, что нужно аналогично проанализировать кампании по РФ. Действовали так:

получили от клиента выгрузку из CRM за весь 2024 год;
свели данные по квалификации, разделили их на разные посадочные;
подгрузили расход и получили несколько таблиц.

Что обнаружили:

Процент MQL категорий A, B и C среди MQL:

18,6%

с сайта

16,6%

с квиза

Процент SQL категорий A, B и C среди SQL:

12,2%

с сайта

7,8%

с квиза

Стоимость привлечения MQL:

5 952 ₽

с сайта

4 794 ₽

с квиза

Стоимость привлечения SQL:

11 644 ₽

с сайта

13 894 ₽

с квиза

Анализ показал, что привлечение клиентов через сайт значительно эффективнее и выгоднее, чем лидогенерация с квиза

420 632 ₽ в год

можно сэкономить при тех же расходах на трафик с сайта. При этом результаты по числу качественных лидов будут такими же, как у квиза.

Рост SQL на 17%

спрогнозировали на 2025 год относительно 2024 при тех же расходах

В любом анализе нужно копать настолько глубоко, насколько это возможно. В пользе такого подхода в очередной раз убедились на проекте. Инструмент, который изначально казался идеальным, по факту получился не особо эффективным. Если бы мы не погрузились в аналитику на максимум — не нашли бы нестыковки и не поняли, как привести более качественных лидов и при этом сэкономить деньги.

специалист по контекстной и таргетированной рекламе

Денис Гачегов

К чему в итоге пришли

Взяли с клиентом гипотезу в работу. Для тестирования нужно не меньше полугода, поэтому делать выводы пока рано. Как говорится, не переключайтесь…

Расскажите нам о своих задачах, а мы подберем эффективные инструменты

Напишите ваш вопрос, не забудьте указать телефон. Мы перезвоним и все расскажем.