Спецодежда на заказ в Москве — выстроили систему лидов для B2B с опорой на сегментацию, посадочные и квиз

К нам обратился производитель спецодежды из Москвы: индивидуальный пошив под задачи предприятий, с длинным циклом сделки (до полугода) и без запроса “окупиться завтра”. Клиент был уже загружен производством на месяцы вперёд, но хотел главное — понятную систему привлечения новых обращений, чтобы не зависеть от случайных входящих и быть уверенным в загрузке дальше.

Мы сразу договорились о реалистичной модели: в такой нише важнее не “быстрая продажа”, а стабильный поток качественных B2B‑обращений, которые потом доходят до КП, согласований и закупки. Поэтому цель формулировали как создание управляемой воронки лидов, а лидом считали два действия: отправку формы и звонок.

Мы начали не с «косметики», а с базы: провели аудит прямых конкурентов и на его основе спроектировали посадочную страницу с нуля — под B2B‑логику, цикл сделки и реальные сценарии обращения.

По результатам анализа собрали структуру страницы как воронку: первый экран с конкретным оффером, далее блоки доверия и аргументов, примеры работ/кейсы, гарантии и понятные CTA, чтобы посетитель мог быстро перейти к следующему шагу (звонок/форма/квиз).

Такой подход позволил сразу заложить правильный фундамент для рекламы: вести трафик не «на страницу», а на заранее продуманную цепочку смыслов и действий.

Ключевая идея проекта — перестать говорить со всеми одинаково. Мы разложили ЦА на сегменты и под каждый сегмент сформировали свою логику аргументов и триггеров, потому что нефтегаз, производство и “универсальный B2B” покупают по разным причинам и боятся разного.

В этой нише доверие рождается не от красивых слов, а от ощущения предсказуемости: “партия будет одинаковая”, “сроки не сорвут”, “по документам всё чисто”, “можно дозаказать потом без сюрпризов”. Эту мысль мы и положили в основу посадочных и рекламных сообщений.

Далее мы разложили ЦА по аватарам и сегментам, чтобы посадочные реально попадали в голову ЛПР, а не просто выглядели красиво.

Аватар 1: Нефть и газ (отраслевые гиганты)

Аватар 2: Производственные предприятия (массовый сегмент)

Аватар 3: Универсальный B2B

Оффер упакован так, чтобы человек мог быстро принять решение “оставить контакт”: CTA “Запросить расчёт партии” звучит по‑деловому и логично для закупки, не требуя от посетителя “выбирать модель” или разбираться в тканях на первом шаге.

В итоге сайт не “рассказывает всё подряд”, а ведёт человека по логике: понял → поверил → выбрал путь → оставил контакт.

У клиента была сильная идея промо: “сошьём 3 комплекта бесплатно”. Мы идею оставили как отличительный крючок, но снизили до 1 комплекта, чтобы не притягивать охотников за халявой и сохранить качество лидов.

В дальнейшем мы полностью убрали механику с бесплатными комплектами - она притягивала людей, которым важна не задача бизнеса, а возможность получить что-то бесплатно. Вместо этого сделали акцент на визуале и более предметной подаче предложения. Это дало положительный эффект: в обращениях стало больше конкретики, а часть случайной аудитории отсеялась ещё до отправки заявки. Параллельно внедрили акцию с подарком при покупке от 100 000 ₽ с ограничением по времени - чтобы работать с теми, кто уже готов обсуждать заказ в нормальном денежном диапазоне

В каждом проекте мы обязательно подключаем коллтрекинг, потому что в B2B значимая часть обращений приходит по телефону, и без этого аналитика всегда будет “слепой зоной”. Коллтрекинг помогает связать звонки с конкретными рекламными источниками: мы видим, какие кампании, ключевые фразы и объявления реально приводят обращения, а какие дают только трафик и красивые цифры в отчёте. Дальше на этой базе корректно считаем стоимость лида (звонки + формы), оцениваем качество обращений и быстрее оптимизируем рекламу под реальные результаты, а не под клики.

Важный момент периода — мы ежедневно созванивались с клиентом и вместе с его менеджером по продажам разбирали качество обращений. Смотрели, кто реально подходит по задаче, кто запрашивает просто самый дешёвый вариант, где менеджеры успевают быстро отработать заявку, а где обращение «остывает» из-за длинного ответа.

За счёт этой плотной связки удалось постепенно увеличивать долю квалифицированных заявок — стоимость такой заявки в ряде недель снижалась, то есть система обучалась искать более подходящие обращения, а не просто давать объём. В конце периода стоимость квал. заявки местами выросла: часть скачка связана с тем, что обработка заявок на стороне клиента стала хуже, а статус квалификации проставлялся не всегда и не сразу.

Помимо оффера и географии, в работе проверили ещё несколько гипотез:

Клиенту нужен был дополнительный менеджер по продажам — без этого часть хороших обращений просто «остывала» в ожидании ответаВнедрили офлайн-конверсии в Директ: передавали в систему только квалифицированные заявки, чтобы алгоритм обучался на реально ценных обращенияхПодготовили для менеджеров скрипты и логику прогрева под длинный цикл сделки — чтобы не терять тех, кто просит КП на почту и возвращается к разговору спустя время