Как снизить стоимость лида на 55% и увеличить долю целевых заявок: кейс производителя бетонных изделий

Ко мне обратился производитель малых архитектурных форм из бетона: скамеек, урн, вазонов, барных стоек и другой уличной мебели. Компания работает по всей России, с акцентом на регионы до Сибири. Основные клиенты — B2B- и B2G-сегмент: застройщики, городские администрации, кафе, отели. У ниши длинный цикл сделки, высокий средний чек и сложный путь до заявки: человек редко принимает решение сразу.

Я подключился к проекту в июле 2025 года. На тот момент реклама уже шла, но по факту это был хаотичный пролив бюджета: фокус только на поиске, без сегментации по типам аудитории. В статье расскажу, какие задачи передо мной поставили, как я их решал и что получилось в итоге.

Что мне предстояло сделать

Клиент поставил две задачи: 

1. Увеличить количество заявок по всей России, включая Сибирь, Урал и Поволжье, но без кратного роста бюджета.
2. Снизить стоимость квалифицированного лида. В июле один лид обходился примерно в 3 500 ₽, при этом целевых заявок было меньше 10%. Нужно было отсечь некачественный трафик — частных лиц, студентов, конкурентов — и сосредоточиться на тех, кто действительно готов покупать оптом.

Важно: чтобы сразу видеть не только количество, но и качество заявок, я подключил сквозную аналитику Callibri. Она позволила собрать в одном месте формы, звонки и клики по email и привязать их к источникам трафика.

На чём строилась стратегия: две гипотезы

Гипотеза 1: нужно жёстко сегментировать поисковые кампании по географии и интенту: коммерческие запросы или информационные. Увеличить ставки по высокомаржинальным запросам вроде «опт», «поставка», «для бизнеса», и отсечь всё, что ухудшает качество трафика.

Гипотеза 2: использовать РСЯ не для прямых продаж, а для прогрева аудитории и сбора ретаргетинга. Найти новые аудитории по интересам — дизайнеры, архитекторы, строительные компании — которые ранее не охватывались.

Что сделал, чтобы нарастить объём заявок

Сначала я пересобрал структуру кампаний. Разделил их не просто на «Поиск» и «Сети», а по регионам: отдельно Москва, Санкт-Петербург, миллионники и отдельно Сибирь с Дальним Востоком. Для дальних регионов пришлось учитывать часовые пояса и вручную корректировать ставки по времени показа.

Потом расширил семантику. Добавил не только базовые коммерческие запросы, но и более прикладные: «малые архитектурные формы для парка», «садовый бетон», «уличная мебель оптом», а также товарные формулировки из каталога.

Одновременно поработал с минус-словами. Убрал запросы вроде «своими руками», «чертёж», «фото», «дёшево» — всё, что тянуло частный сектор. Чтобы не сбивать ценообразование, исключил города, где клиент либо не работает, либо продаёт только через дилеров.

Где начались сложности. Первая проблема — сезон. В августе и сентябре, в пик спроса, цена клика на поиске выросла до 160 ₽. Чтобы не сжечь бюджет, часть трафика пришлось переносить в РСЯ. Вторая — особенности регионов. В Москве человек чаще оставляет заявку в первый день. В Сибири сценарий другой: пользователь может кликнуть, уйти думать и вернуться только через неделю по ретаргетингу. Поэтому поиск и сети пришлось связать в единую воронку, а не вести как два отдельных канала.

Что сделал, чтобы снизить стоимость целевого лида

Здесь ключевую роль сыграла сквозная аналитика Callibri. Я настроил все важные цели:

• заполнение формы «Спасибо» — через страницу благодарности после отправки заявки,
• целевые звонки — с учётом длительности и уникальности,
• клики по email — через цель «email Callibri», которая фиксировала нажатия на адрес электронной почты в контактах.

Это дало прозрачную картину: стало видно, какие кампании и ключевые слова приводят к реальным обращениям, а не просто визитам. Данные из Callibri импортировались в Яндекс Директ для обучения алгоритмов — автостратегии.

• Цели в Callibri. Настроил цель «email Callibri» для отслеживания кликов по почтовому адресу. Как видно из данных, в августе и сентябре я начал активно собирать эти микроконверсии — 10 и 15 кликов соответственно. Это позволило алгоритмам Яндекса искать не просто случайных посетителей, а людей, склонных к взаимодействию.
• Работа с РСЯ. Перестал вести трафик просто на сайт и настроил отдельные кампании на архитекторов, строительные тендеры и дизайнеров интерьера. Callibri помогла увидеть, какие из этих сегментов действительно дают квалифицированные лиды.
• Сплит по целям. Ввёл отслеживание не просто звонков, а целевых звонков — длительностью более 30 секунд — через Callibri. В октябре и ноябре это показало, что даже при небольшом бюджете можно получать 7–8 целевых обращений в месяц: именно столько звонков было в колонке Call в данных Директа.

Что пришлось менять по ходу. В августе и сентябре РСЯ давала дешёвый клик — 6–7 ₽, но качество было слабым: отказы доходили до 48%. Стало понятно, что сеть работает вхолостую, если крутить один и тот же баннер на широкую аудиторию. Пришлось менять креативы под каждый сегмент.

К ноябрю цена клика в РСЯ выросла до 37 ₽, но это уже были другие деньги: отказы упали до 10,4%, появились прямые конверсии в форму и целевые звонки. То есть трафик стал заметно дороже, но при этом гораздо качественнее.

Что получилось в итоге: смотрим на цифры

Сопоставив помесячные данные из Яндекса и Callibri, я увидел устойчивый тренд на рост эффективности — даже с учётом сезонного спада, который для рынка МАФов обычно приходится на осень.

По объёму и географии. Несмотря на то что бюджет в ноябре был снижен (до 12 614 ₽ по сравнению с 137 000 ₽ в августе), удалось удержать географию за счёт точного таргетинга в РСЯ и ретаргетинга. Клики из Сибири шли стабильно.

В декабре клиент решил приостановить продвижение, потому что текущих мощностей уже не хватало для обработки выросшего объёма заказов. Оставшийся бюджет мы доработали, а дальше поставили рекламные активности на паузу до конца зимы. Это время компания решила использовать на расширение производства: закупку оборудования и строительство новых цехов.

По качеству и цене. Главный результат — снижение стоимости лида:

• Июль — 3 543 ₽.
• Ноябрь — 1 576 ₽.

Итог: стоимость лида снизилась на 55,5% за четыре месяца активной оптимизации.

Не менее важен и рост доли целевых обращений:

• В июле целевые заявки составляли около 0,1% от трафика, а цена одной доходила до 21 261 ₽.
• В ноябре цена целевой заявки снизилась до 12 614 ₽.
• В октябре проект дал 7 целевых звонков при цене цели 9 819 ₽.
• В ноябре — 8 целевых звонков при цене цели 12 614 ₽.

Это показывает, что фокус сместился с «пустых» лидов на реальных заказчиков.

По качеству трафика. На поиске CTR вырос с 7,5% в июле до 15,39% в ноябре. Это значит, что объявления стали точнее попадать в запросы профессиональной аудитории. РСЯ тоже перестала быть источником случайных кликов. В ноябре при меньшем объёме показов отказы упали до 10,4%, а сеть начала приносить прямые конверсии в форму «Спасибо» и целевые звонки.

Общий вывод и роль Callibri

Проект удалось перевести из режима «слива бюджета на широкую аудиторию» в режим «прецизионной настройки» — за счёт грамотно выстроенной структуры кампаний и сквозной аналитики Callibri. В результате я вышел на заявки от проектировщиков и строительных компаний по более предсказуемой цене, а производитель бетонных МАФов получил возможность планировать загрузку производства на месяцы вперёд.

Как Callibri помогла проекту:

• Прозрачная атрибуция. Callibri связала каждый звонок и заявку с конкретным источником, кампанией и даже ключевым словом. Это убрало путаницу и сократило объём «тёмных данных».
• Оценка качества лидов. Система отличала сброшенные вызовы от действительно целевых разговоров длительностью больше 30 секунд. Благодаря этому ставки можно было оптимизировать под качественные обращения, а не под весь поток звонков.
• Обучение алгоритмов. Передача данных о микроконверсиях — кликах по email Callibri и заполнении формы — в Яндекс Директ помогла быстрее обучить автостратегии и находить похожую аудиторию.
• Экономия времени. Единый отчёт по всем каналам избавил от ручной сводки данных из коллтрекинга, CRM и Яндекс Метрики и ускорил принятие решений.
• Настройка CRM. Передача данных о покупках и целевых конверсиях в Яндекс Директ дали большой объём для Big-data, с который будем работать в сезон, так как клиент оплату Callibri не приостановил.