Снизили стоимость заявки для автосалона

1. Вводная задача от заказчика, проблематика, цели

К нам обратился московский автодилер, специализирующийся на продаже новых автомобилей. Помимо самих автомобилей, дилер активно развивает направления кредитования, трейд-ин и постгарантийного обслуживания — то есть работает с полным циклом клиента.

Реклама в Яндекс Директе уже запускалась, но:

• стоимость заявки росла;

• не хватало прозрачности по источникам звонков и заявок;

KPI проекта — не просто заявки, а уникально-целевые обращения (качественные звонки и формы, имеющие ценность для отдела продаж).

Цели проекта:

• • снизить стоимость целевой заявки;
• • увеличить количество качественных обращений;
• • выстроить управляемую систему привлечения спроса по моделям авто;
• • повысить прозрачность аналитики звонков и форм

2. Описание реализации кейса и творческого пути по поиску оптимального решения

К работе над проектом мы подошли системно: пересобрали логику рекламных кампаний под специфику автодилерского спроса — с учётом моделей, этапов воронки и KPI по качеству лидов.

Мы провели детальный аудит текущих рекламных кампаний и посадочных страниц. Сформировали портреты целевых сегментов: покупатели новых моделей, владельцы трейд-ин, лояльные клиенты сервисного центра.

Выстроили структуру кампаний по моделям и состоянию спроса, усилили аналитику, перенастроили ретаргетинг и протестировали автоматизированные форматы для масштабирования.

1. Аналитика и контроль качества лидов

На старте проекта мы сфокусировались на корректном учете обращений:

• • все заявки и звонки фиксировались через Calltouch;
• • для визиток в объявлениях был настроен отдельный номер (статический), чтобы отслеживать такие обращения;
• • в Яндекс Директе настроили цели по:
• o уникально-целевым звонкам;
• o заявкам из форм;
• o заявкам на тест-драйв;
• • отслеживали микроцели: процент скрола страницы, время нахождения на сайте, просмотр +2 страниц.

Это дало понимание количества и качества лидов.

2. Структура кампаний: работа с реальным спросом

Мы выстроили структуру рекламы по логике поведения покупателя. Кампании строились по моделям и состоянию спроса.

Семантика:

• • дилер + бренд
• • дилер + модель
• • бренд без модели
• • модельные запросы
• • конкурентные модели

Для каждой модели автомобиля запускалась отдельная кампания, а внутри неё — группы объявлений под конкретный интерес:

• • цена
• • кредит / трейд-ин
• • тест-драйв
• • из салона

Это позволило максимально точно отвечать на запрос пользователя и повысить релевантность объявлений.

3. Объявления и настройки кампаний

На поиске мы строго следили за соответствием:

• • поискового запроса — ключевой фразе;
• • ключевой фразы — тексту объявления;
• • объявления — посадочной странице.

Для каждой группы объявлений создавали по два варианта объявлений с разными офферами, чтобы выявлять наиболее конверсионные формулировки;

Тексты объявлений обновлялись каждый месяц, чтобы избежать «баннерной слепоты» и поддерживать высокий CTR.

Автоматически отключали нерентабельные ключи и усиливали ставки на лучшие запросы

4. Ретаргетинг по этапам воронки

Для клиентов автодилера решение о покупке — не мгновенное, поэтому мы выстроили многоступенчатый ретаргетинг.

Логика ретаргетинга:

• • 1–14 дней: пользователь смотрел конкретную модель → показываем цену, наличие, тест-драйв.
• • 15–30 дней: подключаем акции и специальные условия по модели.
• • 30–45 дней: показываем автомобиль уже в дилерском центре с акцентом на преимущества салона.

Настраивали ретаргетинг на ту модель, которой пользователь интересовался, а не абстрактную рекламу бренда.

5. Офферы и триггеры в объявлениях

В объявлениях использовали только проверенные триггеры:

• • кредит с конкретной процентной ставкой;
• • выгода в рублях;
• • подарки (шины, ТО);
• • ограничения по срокам акций;
• • статус «официальный дилер» — один из самых сильных факторов доверия.

6. Стратегии и масштабирование

Помимо классических поисковых кампаний и РСЯ, в рамках проекта мы отдельно тестировали Мастера кампаний как инструмент масштабирования, когда базовая структура уже давала стабильные результаты.

В тестах использовали разные типы аудиторий:

• • ручные аудитории (по семантике, интересам, конкурентам);
• • автоматические аудитории.

После обучения и корректировок мастера кампаний стали приносить дополнительный объём заявок по более низкой стоимости.

Отдельно протестировали товарную галерею и смарт-баннеры с фидом автомобилей.

Что это дало:

• • пользователи сразу видели конкретные модели автомобилей;
• • в объявлениях отображались ключевые параметры (модель, цена, комплектация);
• • трафик был максимально целевым, так как пользователь изначально кликал на интересующую модель.

Эти форматы стали дополнительным источником качественного трафика и хорошо дополнили поисковые кампании, РСЯ и ретаргетинг, особенно на этапе выбора конкретной модели.

Использование Мастеров кампаний, товарной галереи и смарт-баннеров позволило:

• • увеличить общий объём заявок без резкого роста бюджета;
• • снизить среднюю стоимость обращения;
• • привлечь более «тёплый» и осознанный трафик.

Дополнительно проанализировали поведение пользователей на сайте, внедрили изменения на сайте для увеличения вовлеченности посетителей (видео, живые отзывы, онлайн-консультации), что положительно повлияло на конверсию.

3. Результаты сотрудничества

Итоги работы:

• • снижена стоимость целевой заявки
• • увеличено количество качественных звонков и заявок
• • реклама стала прогнозируемой и прозрачной
• • отдел продаж начал получать больше обращений, соответствующих KPI

Конверсии выросли на 536%

Стоимость заявки снизилась на 58%