Клиент и задача

Заказчик — крупная федеральная сеть фастфуда, запускающая набор сотрудников для работы по всей России.

Задачи: 

• Сохранение объема заявок при оптимизации стоимости размещения.
• Увеличение количества заявок при сохранении планового бюджета.
• Тестирование офферов и гипотез по целевой аудитории.
• Усиление отдельных регионов при недостатке работников.
• Обеспечение ежедневной и еженедельной отчетности.

 Этап 1. Тестирование и оптимизация

Что сделали:

• Разработали более 11 видов таргетинга для разных портретов ЦА.
• Ограничили площадки показов (удалили >30% «мусорных»).
• Тестировали офферы и отключали неэффективные.
• Применяли корректировки по возрастам и полу.
• Определили эффективные и неэффективные гео для отдельной проработки.

Результат через 1,5 месяца:

• CPL снизился почти на 20%.
• Оптимизирована структура РК.
• Выделены рабочие гипотезы по типам таргетинга и портретам ЦА.
• Выделили эффективные и неэффективные ГЕО в отдельные РК для дополнительной проработки.

 Этап 2. Масштабирование и тестирование гипотез

Что сделали:

• Оптимизировали стратегии показов и средний CPL.
• Разогнали слабые кампании на более верхнеуровневых целях (например, «отправка анкеты»).
• Увеличили ставки на видеообъявления +20%.
• Масштабировали успешные связки, усилили поиск по широким и альтернативным  запросам («работа», «вакансии», «кассир», «повар») при CPL ≤900 ₽.
• Добавили новые гипотезы по ЦА (конкуренты, студенты, профессии).

Результаты через 3 месяца:

• CPL снизился до 1400 ₽ (на старте был ~2200 ₽).
• Количество заявок выросло до 4600 (×2 по сравнению со стартом).
• Выделены успешные гипотезы по типам таргетинга и ЦА.
• Сократили расходы по неэффективным регионам, усилили РК там, где не хватает работников.

Этап 3. Финальное масштабирование

Что сделали:

• Скорректировали ключевые цели и донастроили стратегии для удержания CPL.
• Переоптимизировали разогнанные кампании, чтобы зажать CPL.
• Протестировали новые гипотезы (например, «работа ночью»).
• Объединили основные связки на уровне РФ, сократив структуру с >100 РК до 15 основных + дополнительные усиления и тесты.

Результат:

• CPL снизился до ~1100 ₽.
• Количество заявок увеличилось до 11 071 (×2 по сравнению со стартом).
• Клиент получил стабильный канал «горячих» и «тёплых» лидов с контролируемой ценой заявки.

Итоговый результат

• Построена эффективная структура кампаний для всей РФ с учетом гео, офферов и портретов ЦА.
• Оптимизированы бюджет и структура РК → меньше расходов, больше заявок.
• Масштабирование привело к росту лидов ×2 и снижению CPL почти на 50% по сравнению со стартом.

Использован повышающий коэффициент в CPL и бюджете, цифры округлены для сохранения конфиденциальности.

Инсайты

1. Неэффективные площадки «съедают» бюджет — регулярный аудит и отключение «мусорных» размещений могут быстро снизить CPL.
2. Гео-сегментация обязательна — разные регионы показывают разную эффективность, и важно перераспределять бюджет под реальные потребности.
3. Масштабирование работает только на отобранных связках — бессистемное расширение приводит к росту CPL, а масштабирование успешных гипотез позволяет наращивать лиды без лишних трат.
4. Гипотезы по ЦА дают прорыв — тестирование альтернативных аудиторий («студенты», «работа ночью», конкуренты) позволило увеличить объем заявок.
5. Упрощение структуры кампаний = экономия времени и бюджета — переход от 100+ РК к 15 основным дал контроль и устойчивый результат.