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.

Клиент и задача

Заказчик — крупная федеральная сеть фастфуда, запускающая набор сотрудников для работы на юге России (Сочи, Краснодар, Ростов-на-Дону, Геленджик).

Задачи:

• Привлечь анкеты кандидатов для переезда и работы на Юге РФ.
• Яндекс.Директ: бюджет 280 000 ₽, задача ≥350 анкет.
• ВКонтакте: бюджет 155 000 ₽, задача ≥100 анкет.
• CPL в целевых показателях.
• Масштабирование при сохранении качества.
• Ежедневная и еженедельная отчетность по эффективности.

 Этап 1. Тестирование и оптимизация

Что сделали:

• Подготовили гипотезы по офферам и таргетам.
• Разработали структуру рекламных кампаний.
• Отсекли возрастные сегменты с высоким CPL.
• Ограничили время показов РК.
• В ВК оставили только показы в лентах ВК и ОК.

Результаты Директ:

1. Сократили количество офферов и таргетов → нашли связки с CPL <500 ₽.
2. Расширили гео (поиск работы «в Сочи», «на Юге») → рост охвата.
3. Офферы и ключи «работа с проживанием» показали лучшие конверсии.
4. Почти полностью отключили РСЯ → конверсия выросла ×2, CPL снизился до 370 ₽.

Результаты ВК:

1. Тест общего запроса на юг и на отдельные города 
2. Тест размещения на сайт и на лид формы
3. Тест различных стратегий закупок трафика 
4. Тест Площадок  и гео внутри групп  по радиусам вокруг городов

Общий результат работы:

1. Выделили основные регионы, которые приносили квалифицированные лиды по заданной стоимости;
2. Сконцентрировали рекламный трафик только на лид-формах, убрав переходы на сайт. Это помогло получать заявки в 1,7 раза дешевле;
3. Достигли  целевых показателей  в 107 заявок  за 155К , несмотря на то, что первые 2 недели  CPL был выше 2500.  

В связи с успешным выполнением пробной задачи, получили возможность участвовать в продвижении основного трафика.

Итог

• KPI выполнены по обоим каналам.
• Стоимость заявки вышла на целевой уровень.
• Клиент получил стабильный поток кандидатов на юг России.
• Благодаря успешному пилоту агентство получило возможность вести основной трафик компании.

Инсайты

• Для рекрутинговых задач в регионах лид-формы эффективнее переходов на сайт;
• В Директе для подобных задач сеть РСЯ может показывать низкую конверсию, фокус на поиске дает лучший результат;
• Расширение геотаргетинга за счет анализа поисковых запросов увеличивает охват без потери качества.

Задача

Построить эффективный поток интернет-продаж бытовых систем водоочистки и водоподготовки для загородных и частных строений с помощью VK и Контекстной рекламы:

• Коттеджей
• Загородных домов
• Дач
• Таунхаусов

Результат

Полностью пересмотрен и сформирован алгоритм работы контекстной рекламы и VK рекламы, который в совокупности каналов позволил за период с 2017 по 2019 год достичь следующих показателей:

• объем заявок увеличился более чем в 4 раза
• Средняя цена заявки снизилась на 75%.
• % конверсии из клика в заявку кратно увеличился