Увеличили вручную и приумножили с ИИ-целями: ROMI +132 п.п. — из минуса в плюс за год с небольшим
ИТ-компания с собственным интернет-магазином ПО, компьютерного оборудования и IT-решений для бизнеса.
Период работ: ноябрь 2024 — март 2026.
Проблемы и причины
Проблема клиента и её причины
Специфика продукта: корпоративные лицензии и ИТ-решения с длинным циклом сделки.
Когда клиент пришел в УМ (ноябрь 2024), у трех b2b-направлений в перформансе была отрицательная окупаемость.
130,84%
ДРР
-23,57%
ROMI (рассчитан по маржинальной прибыли для честной оценки окупаемости)
Почему так происходило?
01.
Мало нужных данных
Автостратегии Директа обучаются на конверсиях. Из-за специфики некоторых продуктов их было очень мало — единицы в месяц. Для нормальной прокачки автостратегий нужно 10−20 конверсий в неделю.
02.
Задержка сигнала
Между кликом и покупкой в b2b обычно проходит много времени. Поэтому сигнал о нужном действии доходил до системы слишком поздно.
03.
Мультиканальность
До покупки пользователи взаимодействовали с несколькими каналами. Из-за этого часть касаний терялась.
Проблема была не в настройках автостратегий, а в качестве данных. В b2b такие инструменты буксуют, потому что им не на чем нормально обучаться.
ноябрь 2024 — ноябрь 2025
Первый этап работ — классика
В это время решали стандартные задачи:
Итоги первого года сотрудничества радовали и клиента, и нас, но к этому моменту проблема плохого обучения автостратегий никуда не ушла. Чтобы ее решить, подключили ИИ-инструмент.
Через год добились мощных результатов:
Проводили аналитические работы. Делали срезы по полу/возрасту/устройствам/платежеспособности.
Занимались семантикой. Определяли конверсионные ключевые фразы и повышали ставки на них.
Экспериментировали с типами объявлений. Часть рекламных направлений продвигали с помощью товарных объявлений по фиду, позже настроили более традиционную РК с текстово-графическими объявлениями по ключам.
+85%
средний чек (х1.8 раз)
-52%
ДРР (↓ в 2 раза)
+84 п.п.
ROMI (вышли в плюс)
ноябрь 2025 — март 2026
Второй этап — ИИ-цели (предикт)
Подключили Sales Ninja на тестовый период. Инструмент платный, поэтому сначала решили проверить его. Это предиктивная замена стандартным целям Метрики в стратегиях Директа.
Что дает инструмент:
+29%
Средний чек
-23%
ДРР
+48 п.п.
ROMI
Sales Ninja вычисляет готовность к сделке по косвенным признакам и в итоге дает более чистые сигналы для оптимизации.
Подключение ИИ-целей было частью комплексной работы. Параллельно мы перезапустили медийку с новыми сегментами, возобновили и переработали структуру перформанс-кампаний. Что получили:
Что получили:
01.
Качество обрабатываемых данных
Алгоритм оценивает паттерн поведения, а не просто факт клика. Используется около 600 параметров оптимизации, при этом все делается автоматически. ИИ сопоставляет пользователя с теми, кто уже делал заказ, и отсеивает нецелевой трафик.
02.
Скорость обработки и обучения
Передает сигнал о высокой вероятности конверсии почти сразу после перехода пользователя на сайт. Система получает виртуальные транзакции до реальной покупки — обучение идет быстрее даже при длинном цикле сделки.
Константин Требунских
специалист по контекстной рекламе
Стандартным рекламным алгоритмам Яндекса для нормального обучения требуется примерно 10 конверсий в неделю на каждую кампанию — получить столько в условиях b2b сложно. Предикт работает иначе:
анализирует аудиторию, которая оставляет заявки (квалы, продажи);
выделяет микроконверсии, которые совершают все или большинство пользователей из п.1;
отправляет микроконверсии в аналитику, и на них оптимизируется реклама.
Это точно нужно брать на вооружение b2b с длинным циклом сделки.
Итог: из глубокого минуса — в уверенный плюс
+138%
Средний чек (₽), х2,4 раза
-63%
ДРР (%), ↓ в 2,7 раза
+132 п.п.
ROMI (%)
Благодаря качественным сигналам автостратегии привели больше конверсий и нашли ценных клиентов — тех, кто покупает дорогие лицензии и крупные пакеты. Мы получили хороший буст в довесок к нашей работе: кампании настраивали спецы УМа, решения по данным принимали тоже они. Без прокачанных человеческих мозгов таких результатов не получили бы.
Сейчас продолжаем работать с клиентом, масштабируем бюджет. Еще в планах — возродить продвижение одного перспективного направления.
Отзыв клиента
Спасибо команде за отличную работу и высокий уровень вовлеченности в проект. Для нас особенно ценно, что результат был достигнут не только за счет грамотной настройки рекламы и аналитики, но и благодаря глубокому погружению в наш бизнес. Команда действительно старалась разобраться в специфике наших продуктов, клиентов и процессов, а не работала по шаблону. Такой подход встречается нечасто, и именно он во многом помог добиться заметного роста эффективности рекламных инвестиций и бизнес-показателей.
Дарья Подгорная, руководитель отдела маркетинга интернет-магазина Softline
Результаты после подключения ИИ-целей и комплексной прокачки:
Протестируем новый формат объявлений
Подробно изучим ваш бизнес, найдем точки роста и составим стратегию продвижения.