Введение
К нам пришёл клиент-стартап, работающий в нише газопоршневых установок. Несмотря на молодую компанию, в команде есть опытные инженеры и маркетолог, который чётко понимает важность позиционирования. Главная сила клиента — реальная экспертиза: подбор ГПУ не по каталогам, а через детальный аудит систем (до месяца), чтобы исключить переплаты и гарантировать эффективность.
Для старта задачи стояли жёсткие:
- Получить стабильный поток квалифицированных заявок.
- Сконцентрироваться на узкой B2B-аудитории.
- Сделать так, чтобы заявки сразу шли с чертежами и подробностями.
Работа после брифинга
После двухчасового брифинга мы:
- Изучили нишу и конкурентов — большинство игроков делали упор на цену или бренды, но не раскрывали экспертность и расчёты. Это и стало нашей точкой дифференциации. И составили подробно по каждому таблице, чтобы создать лучшую структуру сайта.
- Сегментировали ЦА на три ключевых портрета
- Те, кто теряет деньги из-за перебоев.
- Рациональные директора, уставшие переплачивать за электричество.
- Инженеры, которым нужен не просто генератор, а инженерный расчёт.
Проект - ЧСД:
- Проработали структуру посадочных страниц — каждое направление получило отдельный блок со своим смыслом и триггерами.
- Разобрали потребности: безопасность и надёжность, экономия, техническая точность. Под это сформировали будущие офферы.
Создание продающего сайта
Структура сайта была создана с учётом работы алгоритма Яндекс Директа — ключевые слова и смысловые блоки заложены так, чтобы алгоритм сразу видел релевантность.
🔹 Три уникальных первых блока — под каждую аудиторию свой заход: эмоции + боль + решение.
🔹 Блок «боли сегмента» — визуализирован нейросетью: клиент сразу видит знакомую ситуацию.
🔹 Два варианта аудита — быстрый (базовый) и глубокий (месячный). Это сняло барьеры и дало выбор.
🔹 Бренды генераторов — мы показали партнёрские марки и описали их преимущества. Это «напитало сайт силой» брендов, которым ЦА доверяет.
Аналитика и телефония
- Метрика: цели «отправка формы», «клик по e-mail», «клик по телефону», «e-mail отправлен», модель атрибуции — «Последний значимый переход», фильтры ботов.
- Callibri: динамический коллтрекинг (по каналам/кампаниям/сегментам), запись разговоров, сценарии распределения, интеграция событий в Метрику, UTM-связка, виджет обратного звонка по расписанию, теги «целевой/нецелевой».
- Единый дашборд: формы + звонки + письма в разрезе сегментов и объявлений.
Запуск рекламы: как вывели РК на дорогую, но точную аудиторию
Собрали РСЯ и Поиск в Директе по нашей технологии: смешали закрытые B2B-сегменты (ЛПР, закупщики, отраслевые реестры), инженерные поведенческие сигналы и релевантные ключи, чтобы обучить автотаргет на нужных когортах. Это «подняло» РК в верхние пласты аудитории — дороже по клику, но кратно качественнее по лидам, что и требовалось для высокой сделки.
КРЕАТИВЫ
Результаты (зафиксировано)
Период 31.08–15.09.2025 (2 недели):
— Уникальных заявок: 16
— Звонков: 4
— Всего обращений: 20
— Бюджет: 100 000 ₽ → 5 000 ₽ за обращение
Для сделки со средним чеком от 10+ млн ₽ — целевой уровень входящей стоимости.
Долгосрочный эффект канала «Бумеранг». Благодаря регулярной актуализации баз ЛПР и ретаргетингу канал поддерживает 500+ целевых заявок в год именно от лиц, принимающих решения (собственники/техдиректора/главные энергетики).
Что обеспечило результат
✔ Глубинная сегментация ЛПР и отказ от «массового» трафика.
✔ Сайт с инженерной логикой и двумя форматами аудита.
✔ Сквозная аналитика на все точки касания и оперативные A/B-тесты.
✔ «Бумеранг»: закрытые списки ЛПР → отдельные кампании → ретаргетинг в момент подготовки ТЗ.
Что обеспечило результат
✅ Сильный брифинг и глубинная сегментация ЦА.
✅ Сайт с мультилендинг-структурой и «инженерным» стилем.
✅ Подключение аналитики на все точки касания.
✅ Быстрая адаптация РК под поведение аудитории.
✅ Использование брендов-якорей в контенте.
Вывод
Даже в нише с высоким чеком и сложной технической экспертизой можно выстроить систему лидогенерации, если опираться не на «цены», а на экспертность, аудит и сегментацию.
Мы за 2 недели выстроили канал заявок, снизили риски пустых лидов и сделали основу для масштабирования.
