Как мы снизили стоимость контракта на 41% для крупного автодилера, оптимизируя рекламу по данным сквозной аналитики

Проблема

К нам обратился крупный автодилер с типичной для рынка проблемой — рекламные кампании в PPC генерировали стабильный поток заявок, но итоговая стоимость заключенного контракта (CPO) была выше плановых показателей в 50 000 ₽. Клиенту было необходимо снизить цену контракта. При анализе воронки мы выявили «бутылочное горлышко»: конверсия из заявки в «рабочий лист» составляла 61%.

Что такое «рабочий лист»? Это лид, который отдел продаж клиента уже квалифицировал как качественный — клиент действительно интересуется покупкой автомобиля, и на него завели карточку клиента. В отрасли автомобильных продаж нормальным считается показатель в 70%, то есть 7 из 10 заявок должны быть рабочими.

Это означало, что значительная часть рекламного бюджета нашего клиента тратилась на привлечение нецелевых или некачественных лидов. Это снижало общую маржинальность и рушило планы доходности по продажам.

Главная цель — повысить качество лидов, а не их количество. 

Ключевые KPI:

• Повысить конверсию в рабочий лист
• Снизить стоимость рабочего листа
• Сократить стоимость заключения контракта

Осложняющий фактор: все работы проходили на фоне общего падения рынка продаж новых автомобилей в России, что делало достижение плановых KPI непростой задачей.

Решение: оптимизация по бизнес-показателям через сквозную аналитику

Стандартный подход, когда реклама оптимизируется по факту получения заявки не работал — он приводил недостаточное количество квалифицированных лидов.

Мы решили «провалиться» глубже по воронке. Главным инструментом стала сквозная аналитика на базе Power BI. Настроили систему, чтобы отслеживать полный путь клиента — от первого клика до контракта, — интегрировав данные из рекламных кабинетов, CRM и систем веб-аналитики.

Это позволило нам опереться на аналитику и принять три ключевых стратегических решения:

1. Сместили фокус оптимизации. Мы отошли от стандартной цели «получить заявку» и вместо этого начали оптимизировать рекламные кампании по двум ключевым точкам воронки: «рабочий лист» (квалифицированный лид) и «контракт» (финальная продажа) 
2. Скорректировали стратегию и исключили «мусорный» трафик. Аналитика четко показала, какие запросы приносили много дешевых заявок, но не доходили до заключения контрактов. Мы немедленно отключили эти неэффективные кампании, перестав тратить бюджет и время отдела продаж 
3. Перераспределили бюджет и масштабировали успех. Высвободившиеся средства мы направили только на те рекламные каналы и объявления, которые приводили релевантных пользователей, чаще добиравшихся до финала воронки

Результат

В условиях падающего рынка мы сместили фокус с количества заявок на их качество и добились значительного снижения стоимости продажи (CPO) для клиента из сферы авторитейла. 

Интеграция и грамотное использование сквозной аналитики позволили нам решить все задачи:

• Конверсия в рабочий лист увеличилась на 21% — с 61% до 74%
• Стоимость контракта (CPO) снизилась на 41% — с 76 825 до 45 127 ₽, что дешевле планового KPI
• Стоимость рабочего листа снизилась на 2%. Этого удалось достичь даже при том, что мы сознательно повысили CPL (стоимость первичной заявки), отсекая некачественный трафик.

Глубокая работа с данными — основа успеха данного кейса, что позволило достичь целей, даже несмотря на неблагоприятные условия на рынке.