📞 Яндекс.Директ врет 🥲 Показывает часть данных, не видит офлайн-продажи.. Расскажу про шоу-рум ASKO
Сценарий примерно такой — человек кликнул на объявление, какое-то время думал, пришёл в шоу-рум и купил встраиваемую технику за 800 тысяч. Чеки высокие, кто пользуется ASKO знает, что это круто и дорого.
Премиальный сегмент: встраиваемые системы для кухни и прачечной с упором на эстетику, функциональность и долговечность. Средний чек — 500-800 тыс. рублей, цикл сделки — около трех недель.
✔Боль для офлайн-ритейла: клиент видит рекламу онлайн, изучает сайт, звонит, приезжает в шоу-рум, выбирает — и только потом покупает. Между кликом по объявлению и реальной покупкой может пройти месяц.
Задача: как понять, какое конкретно объявление в Директе привело к продаже на 800 тысяч, если между показом рекламы и покупкой — две недели раздумий, визит в офлайн-точку и работа менеджера?
Стандартная веб-аналитика видит только клики и звонки, а что с этими звонками происходит дальше — чёрный ящик.
✔ По шагам: Этап 1. Собрали фундамент для сквозной аналитики Первым делом внедрили коллтрекинг — но не просто для красоты. Настроили его так, чтобы фиксировать номера телефонов всех, кто звонит, даже если человек не оставил заявку.
Дальше — связали эти номера с CRM-системой клиента. Когда человек приходил в шоу-рум и совершал покупку, менеджер фиксировал сделку в базе. Мы получали доступ к этой базе и могли сопоставить: этот номер звонил после клика по такой-то кампании, а через две недели купил на такую-то сумму.
Настроили сквозную аналитику по воронке: рекламный канал → звонок → продажа. Связка работала через телефон покупателя и дату покупки.
Этап 2. Запустили импорт офлайн-конверсий в Директ Регулярно выгружали из клиентской базы данные о покупках: номер телефона и дата сделки. Эти данные импортировали в Яндекс.Директ как офлайн-конверсии. Директ получил возможность видеть полную картину: не просто "этот человек кликнул и позвонил", а "этот человек кликнул, позвонил, пришёл в шоу-рум и реально купил".
После этого алгоритмы Директа начали оптимизировать кампании не под звонки, а под реальные покупки. Система сама стала показывать рекламу тем, кто с наибольшей вероятностью придёт и купит.
Этап 3. Откручивали, анализировали, корректировали Дали системе время на обучение — около трёх недель. За это время Директ накопил данные о покупателях и начал понимать паттерны: какие объявления, ключевые слова и аудитории приводят не просто к кликам, а к реальным сделкам.Потом начали корректировать ставки, отключать неэффективные связки, усиливать те, что давали максимум покупок на вложенный рубль.
📊 В итоге: ✔️Отказы снизили с 43,5% до 29% — система перестала сливать бюджет на нецелевую аудиторию, которая просто кликает из любопытства. ✔️Конверсия в звонок выросла с 0,76% до 1,75% — начали привлекать качественный трафик от тех, кто реально интересуется премиальной техникой. ✔️Общая конверсия сайта — 0,5%, из них 0,43% — это SEO-трафик, который мы тоже ведём для клиента. То есть платная реклама стала работать на уровне органики, но с возможностью масштабирования.
Реклама превратилась из генератора кликов в инструмент прогнозирования продаж — мы видим, какая кампания, какое объявление и какой ключевой запрос привели не просто к звонку, а к реальной сделке.
✔ На заметку: фиксируйте телефон и дату покупки как обязательные поля — без этих данных импорт конверсий технически невозможен. Если ваша CRM не хранит телефоны покупателей или не связывает их с датой сделки — начните именно с этого. Это не техническая задача, а управленческая.
✔️ Тут разбор.
Всем лидов и особого подхода в премиум-сегменте! ❤️
