Контекстная реклама и упаковка офферов для инженерного магазина отопления
Инженерный магазин с полным ассортиментом отопительного оборудования: от котлов и труб до автоматики, арматуры и радиаторов. Работает по всей России, совмещая офлайн-торговлю и доставку. Основная особенность — ориентация сразу на два сегмента: частные домовладельцы и специалисты (монтажники, прорабы, мастера).
Рынок высококонкурентный: в регионах представлено множество игроков с локальной дистрибуцией, параллельно активно растут онлайн-магазины с демпингом цен. Основной вызов — обосновать цену и сервис, удержать клиента офлайн, при этом успевать решать “аварийные” бытовые задачи.
Клиент пришёл с уже работающим бизнесом, но не выстроенной digital-воронкой: заявки шли хаотично, офферы не сегментированы, не было понимания реального CPL и эффективности каналов.
Цели и задачи проекта на старте
- Бизнес пришёл с понятной линейкой — вся инженерка “от А до Я”: трубы, фитинги, котлы, насосы, запчасти. Основные клиенты — те, у кого “что-то сломалось” или “нужно собрать систему целиком”: от частника с капающим краном до монтажника, закупающего десятки позиций сразу.
- Проблема заключалась в том, что реклама не различала этих сегментов. Все клики вели на одну и ту же страницу, офферы были универсальными и “про всё сразу”, без учёта задач клиента. При этом ценовой сегмент — средний, а значит, конкуренция шла и с онлайн-магазинами, и с локальными “рынками”.
- Ключевые цели проекта:
Увеличить количество обращений из контекстной рекламы, при этом не выйдя за рамки предельной цены заявки;
Разделить аудиторию на конкретные сценарии: срочный частник, технарь-прораб, “экономный” домовладелец;
Создать офферы под задачу: “срочный подбор”, “всё под ключ”, “расчёт системы”, “скидка на опт”;
Настроить сквозную аналитику через Roistat + amoCRM, чтобы видеть в реальном времени: откуда пришла заявка, кто её обработал, чем закончилась. - Цель — не просто “лить трафик”, а выстроить управляемую digital-модель.
Решение
- Работа началась с глубокой аудиторийной аналитики: были проанализированы 145+ отзывов конкурентов, выделены 5 поведенческих кластеров (частники, мастера, технари, “экстренные”, охотники за выгодой). На их основе была построена логика всей digital-воронки.
- Упаковка офферов под сегменты:
Для каждого сегмента были разработаны индивидуальные посадочные страницы с конкретными триггерами:
Частникам — «Купи, что нужно, без очередей — за 15 минут и по пути»;
Мастерам — «Всё в наличии, консультация инженера, скидки на опт»;
Срочным — «Подбор запчастей и кранов по фото — решение за час». - Запуск контекстной рекламы с точечной кластеризацией:
Использовано более 800 ключевых слов, сгруппированных по потребностям: «сломался насос», «отопление частного дома комплект» и т.д.;
Настроена динамическая подстановка офферов на лендинги в зависимости от запроса;
Запущено 50+ гипотез в Яндекс.Директ с A/B-тестами по заголовкам и посадочным. - Интеграция сквозной аналитики:
Roistat собрал данные по пути пользователя: от клика до закрытия сделки;
amoCRM использовалась для фиксации воронки продаж, распределения по менеджерам, учёта сегментов.
Все заявки размечались по источнику, сегменту, офферу — что позволило отключать неэффективные креативы в режиме реального времени - Настройка триггерной логики:
Для “быстрых” клиентов — лендинг с упором на скорость;
Для “экономных” — блок сравнения цен и выгоды против онлайн-магазинов;
Для мастеров — формы с быстрым подбором по артикулу и индивидуальной скидкой.
Результаты
- За счёт сегментированных офферов и отключения неэффективных кластеров трафика cнижение CPL на 28,6%
- ЦА получала чёткое предложение под свою задачу, без лишней информации: рост конверсии посадочных страниц на 42,3%
- По данным Roistat: ROI варьировался в зависимости от сегмента и региона пользователя окупаемость рекламных вложений держалась на уровне 263–278%
- Отдельные посадочные и формы под монтажников увеличили возврат и LTV: количество повторных заявок от мастеров выросло на 61,7%
- Сквозная аналитика показала, какие связки канал–оффер приводят к слабым лидам — их отключили: снижение доли нерелевантных лидов на 39,4%
Рассчитаем стоимость на примерах похожих кейсов
сделаем прогноз результатовЧто было сделано
-
Анализ спроса:
- Проведена кластеризация 800+ ключевых фраз по сценариям покупки:
«Срочный ремонт» — запросы вроде «сломался насос», «купить быстро»
«Проектировка/сборка» — «комплект отопления частный дом», «отопление под ключ», «расчёт системы»
«Мастера и монтажники» — «цена на опт», «отопление по прайсу», «доставка в область»
«Эконом-сегмент» — «дешёвый котёл», «дёшево купить фитинги», «интернет-магазин отопления»
- Проведена кластеризация 800+ ключевых фраз по сценариям покупки:
-
Рекламные кампании в Яндекс.Директ:
- Создано 11 тематических групп кампаний: по типу задачи и по типу клиента;
- Внедрена ручная разметка фраз UTM-метками: источник → сегмент → намерение → оффер;
- Использованы «гибридные» формулировки в заголовках, близкие к реальному языку пользователя: «Монтажники берут здесь», «Трубы — за 15 минут по пути»;
- Использовались быстрые ссылки и уточнения по ключевым фишкам: «всё в наличии», «расчёт по фото», «не навязываем — подбираем»;
- CTR по высоко-попадающим сегментам достигал 9,2–11%, отклик — стабильно выше 6%.
-
Механика гипотез:
- Протестированы 50+ связок ключ → оффер → сегмент → посадочная
- Самые конверсионные сценарии:
«сломался насос → посадка со срочной доставкой → заявка в 2 клика»
«собрать систему отопления → форма расчёта с инженером → лид в CRM»
«мастер ищет опт → скидка + личный менеджер → повторная закупка»
-
Roistat:
- Настроено полное отслеживание пути пользователя: от клика до выставленного счёта;
- Выгрузка звонков, заявок, отказов и времени отклика;
- Визуализация: какие офферы дают маржинальные заявки, а какие — “сжигают бюджет”.
-
amoCRM:
- Сегментация сделок по:
типу покупателя (частник / мастер / “горящий”);
типу задачи (ремонт / проект / закупка);
источнику заявки и ключевому слову. - Настроены автоматические теги и фильтры: менеджеры видят суть запроса ещё до звонка;
- Внедрена оценка “теплоты” заявок: лиды без точного понимания задачи отправлялись на дообработку.
- Сегментация сделок по:
-
Автоматизация:
- Быстрая разметка UTM-параметров в CRM;
- Ежедневный отчёт по статусам: отработано / в работе / отказ;
- Сигналы менеджерам по незакрытым “горящим” заявкам через Telegram-бот.
-
Разработка посадочных страниц:
- 4 сегментированных страницы:
Частники → задача: “решить быстро”
Мастера → задача: “купить по опту и не тратить время”
Технари → задача: “понять, что лучше по характеристикам”
Срочные → задача: “найти, что сломалось и заменить сейчас” - На каждой странице — кастомизированный оффер, заголовок, call-to-action, форма с подсказками
- 4 сегментированных страницы:
-
Язык клиента:
- Весь текст — на основе реальных цитат из отзывов:
«приехал — всё сразу забрал», «объяснили, не навязывали», «всё по делу, без маркетинга» - Офферы звучали не как баннер, а как диалог продавца:
«Нужен котёл? Подберём за 3 минуты, не переплатишь»
«Проект отопления — исходя из твоего бюджета, не нашего прайса»
«Всё, что нужно, в одном месте — без десяти поездок»
- Весь текст — на основе реальных цитат из отзывов:
-
Интерфейс и удобство:
- Форма заявки под каждый сценарий: “экспресс-заказ”, “расчёт системы”, “заказ по фото”
- Мобильная адаптация под «поведение по пути»: форма в 1 экран, крупные кнопки, автозаполнение
- Подключены метки «в наличии», «горячее предложение», «для монтажников» — как в маркетплейсе


