[Bingos 90]

Что было: задачи и стартовые условия

Компания Acuvue — один из крупнейших брендов контактных линз на российском рынке. Несмотря на узнаваемость, команда столкнулась с проблемой: рост трафика не обеспечивал ожидаемого роста заявок, а стоимость привлечения одного клиента (CPA) оставалась высокой.

Перед маркетологами стояли две ключевые задачи:

— Увеличить количество заявок с сайта
— Снизить стоимость привлечения клиента

При этом важно было сохранить охват и не допустить снижения качества аудитории. Классические методы оптимизации не давали нужного эффекта, и тогда было принято решение внедрить автоматизированную систему управления ставками.

 

Какой был подход: автоматизация + аналитика

Ключевой инструмент в кейсе — автоматизированная платформа по управлению ставками и сегментами трафика. В неё интегрировали данные веб-аналитики и CRM, что позволило сделать ставку на реальную эффективность, а не только на поведенческие метрики.

Автоматизация позволила:

— Отслеживать путь пользователя от клика до заявки
— Использовать ROI и eCPC в качестве ключевых метрик
— Мгновенно адаптировать ставки под поведение разных сегментов
— Исключать неэффективные площадки и аудитории в режиме реального времени

В отличие от ручного управления, система самостоятельно перераспределяла бюджеты туда, где была реальная конверсия, а не просто клики.

 

Как реализовали: пошаговое внедрение

Процесс внедрения автоматизации был разделён на несколько этапов:

1. Анализ существующей воронки. Определили, на каких этапах теряются пользователи и какие источники приводят более качественные лиды.
2. Сбор и интеграция данных. Объединили системы веб-аналитики и CRM, настроили трекинг заявок и транзакций.
3. Создание гипотез по сегментам. Сформированы группы по типам устройств, регионам, времени суток и каналам.
4. Настройка автоматических правил управления ставками. Определены ключевые параметры — стоимость лида, процент отказов, вовлечённость.
5. Тестирование и корректировка моделей. Постоянный A/B-анализ позволял выявлять сильные и слабые зоны.

 

Что получили: рост заявок и снижение затрат

Результаты кампании оказались заметными уже в первые недели:

— Количество заявок увеличилось на 21%
— Средняя стоимость заявки (CPA) снизилась на 44%
— Улучшилось качество трафика (рост конверсии на сайте)
— Снизился процент нецелевых визитов

Автоматизация ставок позволила делать акцент на результат, а не просто на клики и охват. Важно, что при росте конверсий не пострадал охват, а значит, удалось сохранить баланс между масштабом и качеством.

 

Почему это сработало

Главный фактор успеха — работа с реальными данными. Вместо интуитивного управления рекламой команда использовала поведенческую и конверсионную аналитику, а автоматизация сделала управление быстрым и точным.

Система училась в процессе: неэффективные сегменты отключались, эффективные усиливались. Это позволило сделать рекламную кампанию гибкой, адаптивной и нацеленной на результат.

Также большую роль сыграла прозрачность данных: в любой момент можно было отследить, откуда идут заявки, сколько они стоят, какие площадки работают.

 

Кому подойдёт такой подход

Этот кейс полезен не только крупным брендам. Даже при ограниченном бюджете автоматизация и грамотная аналитика способны кратно повысить эффективность:

— E-commerce проектам с воронкой заказов
— Сервисным компаниям, работающим по заявкам
— B2B-нишам с длинным циклом сделки
— Локальному бизнесу с региональными кампаниями

Главное — правильно настроить аналитику, определить приоритетные сегменты и выбрать инструмент, который умеет работать с показателями эффективности, а не просто с кликами.