Как я настроил систему сбыта сварочных материалов оптом

Хочу рассказать о моём опыте сотрудничества с торговой организацией, занимающейся поставками сварочных материалов. Организация поставляет сварочные материалы оптом и в розницу. Розничная торговля происходит через маркетплейсы, и этим заняты профильные сотрудники. Я же сосредоточился на выстраивании системной лидогенерации оптовых заказчиков.

Что сейчас происходит на рынке сварки?

Последние несколько месяцев рынок сварочных материалов в находится в падении. Например, один из дилеров в марте 2025 года получил выручку на 60 млн рублей; в апреле на 45, в мае на 20, а в июне на 13 млн. рублей. Несколько дилеров сообщили, что переезжают в более дешёвые офисы.

Маркетинговые исследования

Прежде всего я провёл маркетинговые исследования: анализ продукта, целевой аудитории и конкурентов. На основе собранной информации я разработал маркетинговую стратегию.

Анализ целевой аудитории показал, что оптовые покупатели делятся на 2 сегмента: дилеры и конечные потребители. При этом у конечных потребителей решение о закупке принимается коллегиально: после получения производственного заказа коммерческий директор производственного предприятия поручает инженеру по сварке либо главному сварщику составить СПС (Спецификация Процедуры Сварки), в котором обозначены характеристики сварочных материалов, необходимые для выполнения производственного заказа. Эта спецификация передаётся менеджеру по снабжению, который находит поставщиков сварочных материалов, соответствующих СПС и собирает конкурентный лист. Далее коммерческий директор подписывает платёж на закупку по минимальной цене.

Процесс закупки дилерами я не стал рассматривать, поскольку на сайте моего клиента отсутствовала какая-либо информация о том, как можно стать дилером. Кроме того, никаких чётких правил для дилеров в компании не существовало: руководство компании с каждым дилером согласовывало условия сотрудничества индивидуально в процессе переговоров. Таким образом, отсутствовала принципиальная возможность создать контентную страницу, на которую можно было бы направить трафик потенциальных дилеров.

Я сосредоточился на лидогенерации конечных заказчиков. Я сформулировал аватары (собирательные образы) всех участников закупочного процесса: ЛПР (Лицо, Принимающее Решение) — менеджер по снабжению; ЛВПР (Лицо, Влияющее на Принятие Решения) — инженер по сварке или главный сварщик; ЛДПР (Лицо, Действительно Принимающее Решение) — коммерческий директор. Для каждого аватара я составил карты эмпатии и ценностей, в которых были обозначены их факторы выбора, триггеры, на которые они реагируют, общий эмоциональный фон и ряд других характеристик. На основе составленных карт для каждого аватара я написал карту CJM (Customer Journey Map), которая иллюстрирует путь клиента от первого касания до покупки. В картах CJM я обозначил этапы лестницы Бена Ханта и для каждого этапа прописал факторы выбора и триггеры, на которые реагирует клиент на каждом этапе, текущее и желаемое эмоциональное состояние, какой следующий шаг клиент готов сделать на каждом этапе и какое именно маркетинговое воздействие должно быть применено, чтобы триггер сработал.

В результате анализа конкурентов я выявил, на какие факторы выбора целевой аудитории они ставят акцент, проанализировал их выручку и узнаваемость их бренда. Провёл технический аудит сайтов конкурентов и обзвон под видом тайного покупателя. Сведя все данные в одну таблицу я увидел, на каких конкурентов стоит равняться, и что можно эмулировать из их бизнес-процессов.

Созданная маркетинговая стратегия предполагала две воронки: прогрева и лидогенерации. Для рентабельности рекламной кампании я хотел рассчитать юнит-экономику. Однако у моего клиента не оказалось экономиста, способного рассчитать точку безубыточности рекламной кампании. По этой причине для расчёта юнит-экономики я воспользовался косвенными данными: у РОПа (Руководитель Отдела Продаж) я запросил информацию о плане продаж, у ВРИО коммерческого директора — информацию о рекламном бюджете, а в бухгалтерии — информацию за последние пол года о том, сколько обращений новых клиентов конвертировалось в продажи (отдел продаж моего клиента не использовал никакой CRM, зато в 1С сохранялись данные по всем обращениям и продажам). Поделив план продаж на среднюю конверсию в %, я получил число лидов, необходимое для выполнения плана продаж. А поделив рекламный бюджет на это число лидов — максимально допустимую цену лида. Данные по конверсиям показы в клики и клики в лиды я взял из своего предыдущего опыта в других нишах.

Проведение маркетинговых исследований и написание маркетинговой стратегии заняло 1 месяц.

Возникновение проблем и их решение

На данном этапе я столкнулся с существенными трудностями: рекламный бюджет моего клиента совершенно не соответствовал плану продаж, из-за чего максимально допустимая цена лида и, следовательно, клика, получилась нерыночной. Кроме того, сайт моего клиента носил информационный характер и не был оптимизирован для лидогенерации. Модернизация же сайта затянулась на полгода из-за особенностей регламента работы в организации моего клиента. Тем не менее, мой клиент захотел запустить рекламу в самый короткий срок, не дожидаясь, когда будут завершены работы по модернизации сайта.

Настройка контекстной рекламы

По причине маленького рекламного бюджета я отказался от использования всех рекламных каналов, кроме Яндекс-директ. А для запуска рекламной кампании в Яндекс-директ я собрал 19670 ключевых фраз. Однако на сайте моего клиента отсутствовал контент, который можно было бы использовать в воронке прогрева. А так же отсутствовал бюджет на найм эксперта, который мог бы создать необходимый контент. По этой причине я решил сосредоточиться на воронке лидогенерации и использовал только горячие ключевые запросы на покупку. Их оказалось 5166.

У моего клиента не было возможности оплатить специализированные сервисы автоматизированного сбора и кластеризации ключевых фраз, поэтому я собирал и кластеризировал их вручную. Эта часть работы заняла 2 недели.

На основе результатов проведённых маркетинговых исследований и с помощью моделей 4U и JTBD для каждого аватара я сформулировал УТП (Уникальное Торговое Предложение). Каждое УТП фокусировалось на цели цели, ради которой потенциальный клиент мог бы оставить заявку. Например, цель закупки сварочного электрода — выполнить производственный заказ. А цель цели менеджера по снабжению — получить премию. На основе УТП для каждого аватара я сформулировал по 5 рекламных офферов с использованием таких моделей составления рекламных текстов, как AIDA, ODC, VIPS, DIBABA, DAGMAR.

Следующим важным шагом было отсечение трафика B2C, поскольку целью рекламной кампании было привлечение только оптовых покупателей. Частично эту задачу уже закрыли вшитые в рекламные офферы смыслы, обращённые именно к аватарам целевой аудитории. Тем не менее, в уточнениях рекламных объявлений я дополнительно прямо указал, что данное предложение исключительно B2B.

Надо отметить, что на сайте моего клиента отсутствовала техническая возможность выгрузки фидов товарных позиций, благодаря чему каждую товарную позицию можно было бы рекламировать по отдельности. Поэтому все товары я объединил в группы по их функциональному использованию и отраслям применения. В итоге для каждой группы товаров я написал по 5 рекламных объявлений.

В настройках рекламы я выбрал стратегию ручного управления ставками с оплатой за клик. А чтобы автоматизировать это ручное управление — подключил биддер от Яглы — сервис, который каждые 30 минут сканирует ставки конкурентов и автоматически меняет мои ставки в соответствии с заранее заданной формулой.

Сайт моего клиента я интегрировал с сервисом коллтрекинга и емейл-трекинга. А сам сервис — с Яндекс-метрикой. В Яндекс-метрике я прописал цели на получение лида, а сами цели интегрировал с рекламной кампанией.

Результат

За месяц работы рекламной кампании было получено 7 лидов от оптовых покупателей по средней цене 1 725 рублей 87 копеек за лид. Бюджет на рекламу составил 12 081 рубль 9 копеек.