Как заставили performance-маркетинг давать лиды в 2,6 раза дешевле и превратили каждый 5-й лид в продажу для автодилера

Разбираем кейс, где вместо игры в ставки мы применили методологию Growth Hacking к performance-рекламе, перестроили аналитику в режиме реального времени и наладили поток лидов по низкой цене согласно SLA.

Диагностируем системную ошибку

К нам в digital-агентство СайтАктив обратился автодилер Chery из города-миллионника. 

Сейчас авторынок России находится в фазе спада спроса: продажи новых легковых авто в 2025 году упали примерно на 15–20% год к году. При этом мы наблюдаем  «перетасовку» брендов: рынок смещается в сторону локализованных «российских» и китайских марок с более доступными моделями. 

Для маркетологов автосалонов всё это означает дорогой и «разреженный» спрос, ухудшение качества лидов и рост давления по плану продаж. Это коснулось всех сегментов авто.

Наш клиент уже пробовал разные инструменты для привлечения заявок. Парсер с сайтов конкурентов давал целевые лиды по высокой цене: 25-30 тысяч рублей. А с классифайдов (Avito, Auto.ru) получали «перегретые» контакты, которые обзванивали сразу несколько салонов. В итоге, конверсия в сделку была сильно ниже, чем хотелось бы.

Мы посмотрели на ситуацию и поняли: проблема не в кризисе и не в высокой конкуренции. Проблема в устаревшей парадигме работы с основой performance – контекстной рекламой.

Забирайте гайд, в котором разобрали, как выстроить прозрачную систему роста от клика до продажи.

Скачать гайд «13 шагов от чёрных ящиков к управляемой прибыли»

Клиент вместе с предыдущим подрядчиком «крутил клики», работая на верх воронки, в результате получал дешёвые клики и дорогие лиды. Не было ни связи с конечными продажами, ни понимания, как оставаться в рамках своей экономической модели. Это была системная ошибка.

Наша задача была не просто «запустить рекламу и получить заявки не выше прежней цены», а построить управляемый канал получения квалифицированных лидов с прогнозируемой CPL и приемлемым ROMI.

И мы сделали это, рассказываем, как.

Управляем гипотезами, а не ставками

Первым шагом мы переосмыслили подход к performance-маркетингу. Вместо рутинного управления ставками мы начали с гипотез.

Мы собрали расширенное семантическое ядро, которое включало не только брендовые запросы «купить Chery», но и коммерческие интенты, которые отрабатывали ключевые барьеры покупки: «автокредит без первого взноса», «господдержка авто», «трейд-in». 

На основе семантики построили детальную карту рекламных кампаний (mind map) с заложенной логикой будущих объявлений.

Пример карты рекламных кампаний для одной из моделей авто

В условиях высокой конкуренции стандартный подход «сделаем 3–5 креативов и настроим ставки» - не работает. 

Вместо этого мы применили логику Growth Hacking подхода для создания управляемого и масштабируемого роста.

У нас был широкий инструментарий Яндекс Директа, а у клиента большой пул креативов, которые мы использовали по максимуму. Мы систематизировали их и создали матрицу для массового параллельного тестирования. 

Запустили на тест сразу 70 креативов по всем основным инструментам рекламы: поисковые кампании, РСЯ, товарная галерея, динамические объявления на поиске, мастера кампаний и торговые кампании. 

Креативы для РК – коммерческая тайна, но, чтобы показать пример, мы сгенерировали похожее изображение с помощью ИИ

Результат теста оказался контр-интуитивным. Лучше всего сработали яркие поп-арт креативы и предложения с ограничением по времени, создающие эффект FOMO (страх упустить выгоду). 

Например:

«Финальные цены перед увеличением утильсбора. Успевайте до...!»
«Скидки на Chery, которые нельзя пропустить. Действуют до...!»

По итогам A/B-тестов из 70 вариантов выбрали 9 наиболее конверсионных связок, которые стали основой на следующие месяцы.

Уже в первый месяц мы перевыполнили план по лидам на 61% – получили 37 квалифицированных заявок.

Из них было совершено 5 продаж!

При этом стоимость лида снизилась на 42% по сравнению с результатами прошлого подрядчика – до 14 078 ₽.

Настраиваем аналитику для правильных решений

Второй ключевой проблемой была скорость реакции. Клиент получал подробные отчёты, там было много букв и цифр, да мало смысла. Отчёты были избыточными, маркетологу было сложно принимать решения, процессы затягивались. В условиях проседающего рынка это смерть.

Мы внедрили сквозную аналитику по цепочке:

«заявка → квалификация отделом продаж → продажа»

Но главное - мы вывели её в ежедневную операционку маркетолога.

Для этого мы настроили Telegram-бота, который каждое утро присылал сводку с нужной аналитикой прямо в рабочий чат команды клиента:

- Сколько денег потрачено
- Количество заявок по каналам и CPL
- ТОП самых эффективных каналов

Теперь буквально за чашкой первого кофе маркетолог за 2 минуты смотрел отчёт, видел всю картину и мог мгновенно принять решение: на какие акции и предложения увеличить бюджет, а какие свернуть или переработать. Мы дали клиенту рычаги управления окупаемостью продвижения.

Смещаем фокус с «дешевого лида» на «лид, который покупает»

Это самый важный пункт. Мы сменили ключевую метрику для оптимизации кампаний. Раньше у клиента была цель – «дешевый лид». Мы поставили новую – «лид, который становится потенциальным покупателем по приемлемой стоимости».

На третьем месяце работы CPL снизился до 4 650 ₽. Снижение на 76,7% от исходных 30 000 ₽, представляете! Сначала маркетолог клиента был в восторге, потому что за выделенный бюджет он не просто выполнял, а сильно перевыполнял свой план.

Но радость длилась недолго. Пришла обратная связь от отдела продаж, что лиды некачественные. 

В предыдущий период стоимость лида была выше, но и качество лидов тоже.

Для нас эта ситуация не была проблемой. Благодаря настроенной сквозной аналитике мы видели не просто заявки с сайта, а полный путь клиента. Это позволило нам перестроить архитектуру кампаний:

• Мы перераспределили кампании с тех, что давали самый низкий CPL, на те, что давали максимальное количество квалифицированных лидов.

• Скорректировали семантику: расширили ядро не только на «купить Chery», но и на запросы, говорящие о высокой готовности к покупке: «автокредит без первого взноса [город]», «господдержка авто», «скидки на новое авто». Это привлекло более целевую, «горячую» аудиторию.

• Жестко оптимизировали: фразы и объявления, которые давали много заявок, но не приводили к реализации целей, безжалостно отключали или корректировали.

Таким образом, наша оптимизация работала не на абстрактную «конверсию», а на конкретный бизнес-результат.

Итог: Цифры, которые стали системой

Совокупность этих действий: управление гипотезами, оперативная аналитика и фокус на продажи-, дала системный результат

Что получили за 4 месяца работы по нашей методологии:

• 348 целевых лидов при плане в 247 (перевыполнение на 40%) при снижении CPL с которым пришёл клиент, в 2,6 раз.

• Каждая 8-9 заявка конвертировалась в продажу. 

• ROMI составил 2 750%!

Но главный результат не в цифрах. Мы построили систему. Клиент получил не разовую акцию, а управляемый канал, где каждый рубль бюджета оптимизируется под реальные продажи, а не под промежуточные метрики.

Мы показали клиенту отработанную методологию, которую можно тиражировать на другие модели или регионы.

Воронка перестала быть для маркетолога «чёрным ящиком». Теперь он понимает сколько лидов и за какой бюджет он может получать.

Этот кейс не про автомобили. Он про то, что в кризис выигрывают не те, кто получает дешёвые клики, а те, кто глубже смотрит на воронку и выдает бизнес-результаты.

Вопрос, который мы задаем себе и вам:

Что вы по-настоящему покупаете за маркетинговый бюджет – клики или клиентов?

Ответ на него меняет всё.

P.S. В комментариях делитесь, на какой метрике (CPL, CPA, ROMI) вы строите оптимизацию и в чем ваша главная боль в работе с подрядчиками?