Кейс продвижения услуг охраны труда и экологии: 988 конверсий

В нише охраны труда контекстная реклама часто приводит не ту аудиторию, на которую рассчитывает бизнес. Запросы по обучению собирают трафик, но значительную его часть составляют физические лица: отдельные специалисты и соискатели, которые выбирают курсы по минимальной цене. Такие обращения приносили продажи, однако средний чек оставался низким, а потенциал для повторного сотрудничества был ограничен

С этой проблемой ко мне обратилась компания, которая занималась обучением по охране труда. Изначально клиент хотел с помощью Яндекс Директа привлекать больше слушателей на образовательные программы. Реклама приносила заявки, но преимущественно от физических лиц. Для дальнейшего роста такая модель оказалась невыгодной: стоимость привлечения увеличивалась, а выручка с одного клиента оставалась небольшой

Я решил изменить не только рекламные кампании, но и само направление продвижения. Вместо обучения для частных клиентов сделал акцент на комплексных услугах для бизнеса — аутсорсинге охраны труда и экологии. Это позволило переориентировать рекламу на юридических лиц: директоров, собственников и руководителей компаний, которым нужно не просто обучить одного сотрудника, а системно закрыть требования законодательства и снизить риски для организации

Продвижение услуг охраны труда и экологии: не просто лендинг под Директ

Я разработал посадочную страницу, на которой разделил услуги на два ключевых направления: охрану труда и экологию. Внутри каждого направления разместил отдельный каталог услуг — от аутсорсинга охраны труда и оценки профессиональных рисков до экологической отчётности и разработки документации

Каждый пункт каталога ведёт на отдельную посадочную страницу с описанием услуги, составом работ и сроками. Благодаря этому рекламный трафик попадает не на общую страницу, а сразу на предложение, которое соответствует запросу потенциального клиента

Такая структура решает сразу две задачи. Первая — повышает релевантность рекламы и помогает ЛПР быстрее найти нужную услугу. Вторая — создаёт основу для SEO: отдельные страницы могут индексироваться по узким коммерческим запросам и со временем привлекать директоров и руководителей компаний уже из органического поиска

Диагностика показала: реклама говорила языком специалистов, а не директоров

Перед перестройкой рекламных кампаний я прослушал звонки, которые приходили с Яндекс Директа. Выяснилось, что предыдущий подрядчик строил семантику вокруг стандартных профессиональных терминов: «заказать СОУТ», «оценка условий труда», «порядок проведения СОУТ» и похожих запросов

Это высококонкурентная семантика, но в данном случае она давала мало ценных обращений. По таким запросам чаще приходили линейные сотрудники, специалисты по кадрам и охране труда, которым требовалась консультация, документ или разовая услуга. До собственников и руководителей бизнеса реклама практически не доходила

Директор редко ищет ГОСТ или порядок проведения оценки условий труда. Он формулирует запрос через проблему, последствия и риски для компании:

• «Штраф трудовой инспекции — что делать»
• «Как подготовиться к проверке трудовой инспекции»
• «Штраф за отсутствие СОУТ»
• «Ответственность директора за нарушение охраны труда»
• «Несчастный случай на производстве — ответственность работодателя»
• «Что делать после несчастного случая на производстве»
• «Как организовать охрану труда на предприятии с нуля»
• «Кто должен вести охрану труда в организации»
• «Нужен ли штатный специалист по охране труда»
• «Как передать охрану труда на аутсорсинг»
• «Нет документов по охране труда — что делать»
• «Как избежать штрафов за охрану труда»

Именно запросы, связанные с рисками, проверками, ответственностью и необходимостью системно закрыть охрану труда, стали основой новой семантики. Так я переориентировал рекламу с людей, ищущих отдельный документ или консультацию, на ЛПР, которым требовалось комплексное решение для бизнеса

Вместо прямой продажи - воронка, которая сначала снимает тревогу

Диагностика показала: чтобы получать дорогие контракты, нужно продавать не сам процесс оказания услуги — обучение сотрудников, оформление удостоверений или подготовку документов, — а снижение рисков для бизнеса.

Прямые офферы вроде «обучение по охране труда», «получить удостоверение» или «абонентское обслуживание» не работали с новой семантикой. Человек, который вводит запрос «штраф ГИТ — что делать» или «ответственность директора за несчастный случай», находится в состоянии тревоги. Он ещё не выбирает подрядчика и не готов сразу обсуждать долгосрочный договор. В этот момент ему важно понять масштаб проблемы, возможные последствия и первые шаги для её решения.

Поэтому я отказался от попытки продать услугу с первого касания и выстроил многоступенчатый сценарий:

1. Пользователь переходил по объявлению, которое точно соответствовало его проблеме: проверка, штраф, отсутствие документов или риск ответственности
2. На посадочной странице он получал понятное объяснение ситуации без сложных профессиональных терминов
3. Вместо предложения сразу купить услугу ему предлагалась первичная диагностика рисков компании
4. В процессе диагностики собиралась информация о количестве сотрудников, наличии документов, отрасли и текущих проблемах
5. После этого специалист мог предложить подходящее решение: обучение, разработку документации, экологическое сопровождение или комплексный аутсорсинг

Так холодный тревожный запрос постепенно превращался в предметный разговор о задаче бизнеса. Пользователю не приходилось самостоятельно разбираться в видах услуг — решение формировалось на основании его ситуации

С маркетинговой точки зрения такая воронка решала ещё одну важную задачу. В узком B2B-направлении Яндекс получает мало данных, поэтому оптимизация только по отправке формы часто приводит к дешёвым, но некачественным обращениям. Я разделил конверсии по степени ценности: начало диагностики, заполнение анкеты, квалифицированный лид и заключённый договор. Это позволило оценивать рекламу не по стоимости любой заявки, а по стоимости обращения от компании, которая действительно может стать клиентом

Главный вывод: в сложной B2B-услуге нельзя вести рекламу сразу на продукт. Сначала нужно войти в контекст проблемы, снизить тревогу, показать понятный путь решения и только после этого переводить клиента к абонентскому обслуживанию

Гиперсегментация: под каждый запрос — свой заголовок и сценарий

После диагностики я провёл гиперсегментацию рекламного трафика. Я разделил аудиторию не по названиям услуг, а по конкретным ситуациям, в которых находится руководитель компании

Под каждый сегмент подготовил отдельную семантику, рекламные объявления, заголовок, первый экран, оффер и целевое действие. Пользователь сразу видел продолжение той проблемы, которую сформулировал в поисковой строке

Сегмент 1. Компания готовится к проверке

Запросы:

• «Как подготовиться к проверке ГИТ»
• «Что проверяет трудовая инспекция»
• «Проверка охраны труда на предприятии»
• «Подготовка к проверке Росприроднадзора»

Заголовок первого экрана:

«Подготовим компанию к проверке без авралов и штрафов»

Таким пользователям я предлагал не абонентское обслуживание, а понятный первый шаг — экспресс-аудит и план подготовки к визиту инспектора

Сегмент 2. Предписание или штраф уже получены

Запросы:

• «Получили предписание ГИТ — что делать»
• «Как устранить предписание трудовой инспекции»
• «Штраф за нарушение охраны труда»
• «Срок устранения предписания ГИТ»

Заголовок первого экрана:

«Разберём предписание и поможем устранить нарушения в срок»

На этой странице акцент был сделан на срочности и порядке действий. Вместо общей консультации пользователь получал предложение разобрать требования инспектора, определить критичные нарушения и подготовить план исправлений

Сегмент 3. Несчастный случай на производстве

Запросы:

• «Несчастный случай на производстве — что делать»
• «Ответственность директора за несчастный случай»
• «Порядок расследования несчастного случая»
• «Какие документы нужны при несчастном случае»

Заголовок первого экрана:

«Поможем пройти расследование и снизить риски для руководителя»

Здесь неуместна прямая продажа обучения или комплекта документов. Человек находится в состоянии повышенной тревоги, поэтому первым целевым действием стала срочная конфиденциальная консультация

Сегмент 4. Документы не велись или устарели

Запросы:

• «Нет документов по охране труда — что делать»
• «Охрана труда на предприятии с нуля»
• «Какие документы по охране труда должны быть в организации»
• «Как восстановить документы по охране труда»

Заголовок первого экрана:

«Выстроим охрану труда с нуля под вашу компанию»

Вместо продажи шаблонного пакета я предлагал сначала проверить текущее состояние системы. После диагностики клиент получал перечень недостающих документов и последовательность их внедрения

Сегмент 5. В компании нет штатного специалиста

Запросы:

• «Кто должен вести охрану труда в организации»
• «Нужен ли специалист по охране труда»
• «Передать охрану труда на аутсорсинг»
• «Абонентское обслуживание по охране труда»

Заголовок первого экрана:

«Возьмём охрану труда и экологию на абонентское обслуживание»

Этот сегмент уже находился ближе к покупке. Поэтому ему можно было показывать комплексное решение: ведение документов, контроль сроков, подготовку к проверкам и регулярное сопровождение бизнеса

Остальные сегменты, которые также показали высокую эффективность и принесли крупные контракты, раскрыть не могу по коммерческим причинам. В кейсе показана только часть гиперсегментации — без наиболее результативных рекламных связок и направлений

Почему гиперсегментация сработала

Раньше весь трафик попадал на одну универсальную страницу с общим перечнем услуг. Между запросом пользователя и предложением компании возникал смысловой разрыв

После гиперсегментации рекламная связка стала последовательной:

поисковый запрос → объявление → заголовок первого экрана → релевантный оффер → целевое действие

Я сократил путь от проблемы до решения. Директору больше не требовалось изучать каталог и самостоятельно выбирать услугу, он сразу видел сценарий, соответствующий его ситуации

Кроме того, каждый сегмент получил отдельную конверсионную цель. Это позволило оценивать не только общую стоимость заявки, но и качество обращений из каждого сценария, а также передавать Яндекс Директу более точные данные для обучения алгоритмов

Поиск продавал решение, РСЯ прогревала через экспертный контент

Весь трафик я разделил на отдельные рекламные кампании. Поисковая реклама и РСЯ решали разные задачи, поэтому вести пользователей на одну страницу и показывать им одинаковые предложения было бы неправильно.

На поиске я работал с уже сформированным спросом. Пользователь сам вводил запрос, связанный с проверкой, штрафом, отсутствием документов или аутсорсингом охраны труда. Такой трафик направлялся на сегментированные посадочные страницы с конкретным решением проблемы

В РСЯ аудитория была холоднее. Руководитель мог понимать, что в компании есть риски, но ещё не был готов выбирать подрядчика или обсуждать стоимость обслуживания. Поэтому я отказался от прямой продажи и построил отдельный прогревочный сценарий

Вместо страницы с ценами — экспертные лонгриды

Объявления в РСЯ вели не на прайс и не на страницу с перечнем услуг, а на экспертные материалы. В них пользователь мог самостоятельно оценить состояние охраны труда и экологии в своей компании

Для прогрева я использовал несколько форматов чек-листов:

• «Готова ли компания к проверке ГИТ» — список документов и процессов, которые может проверить инспектор.
• «Какие документы по охране труда должны быть в организации» — перечень локальных актов, журналов, приказов и программ обучения.
• «Нарушения, за которые работодатели чаще всего получают штрафы» — разбор типичных ошибок и их возможных последствий для компании.
• «Что делать в первые часы после несчастного случая» — последовательность действий руководителя, ответственных сотрудников и комиссии.
• «Как понять, что системе охраны труда требуется аудит» — признаки, по которым можно обнаружить проблему до проверки или происшествия.
• «Календарь обязательной экологической отчётности» — основные отчёты, сроки и зоны ответственности компании.
• «Штатный специалист или аутсорсинг» — чек-лист для расчёта реальной стоимости самостоятельного ведения охраны труда и экологии.
• «Экспресс-аудит компании за 15 минут» — короткий тест, по результатам которого руководитель видел потенциальные пробелы и получал рекомендации

Как выглядел прогревочный сценарий

Пользователь видел в РСЯ объявление, связанное не с услугой, а с актуальной для него проблемой. Например:

«Проверьте, готова ли ваша компания к визиту трудовой инспекции»

После перехода он попадал на экспертный лонгрид, изучал материал и проходил чек-лист. Следующим шагом становилось предложение получить персональный разбор результатов или план устранения обнаруженных рисков

Воронка выглядела так:

объявление в РСЯ → экспертный лонгрид → чек-лист → диагностика → консультация → коммерческое предложение

Пользователей, которые прочитали материал, прошли тест или начали заполнять форму, я собирал в отдельные аудитории. Затем им показывал ретаргетинговую рекламу с более предметным предложением: пройти аудит, подготовиться к проверке или рассчитать абонентское сопровождение

Почему вырос средний чек оплаченных договоров

Чек-листы не просто собирали контакты. Они помогали руководителю увидеть реальный масштаб задачи и понять, что охрана труда — это не один документ или разовая услуга, а система взаимосвязанных процессов

До знакомства с материалом клиент мог считать, что ему достаточно оформить удостоверение, провести одно обучение или подготовить отдельный приказ. После прохождения чек-листа он обнаруживал пробелы сразу в нескольких направлениях: документации, оценке рисков, инструктажах, экологической отчётности и подготовке к проверкам

Но главным драйвером роста среднего чека стало обучение сотрудников. Чек-листы показывали, какие категории работников должны пройти обучение, кому необходимо обновить знания и какие ответственные лица должны быть назначены внутри компании

Чек-листы не просто собирали контакты. Они помогали руководителю увидеть реальный масштаб задачи и понять, что охрана труда — это не один документ или разовая услуга, а система взаимосвязанных процессов.

До знакомства с материалом клиент мог считать, что ему достаточно оформить удостоверение, провести одно обучение или подготовить отдельный приказ. После прохождения чек-листа он обнаруживал пробелы сразу в нескольких направлениях: документации, оценке рисков, инструктажах, экологической отчётности и подготовке к проверкам.

Но главным драйвером роста среднего чека стало обучение сотрудников. Чек-листы показывали, какие категории работников должны пройти обучение, кому необходимо обновить знания и какие ответственные лица должны быть назначены внутри компании

Семантика рекламы услуг по охране труда

Из семантического ядра я убрал запросы со словами «скачать», «бланк», «образец», «реферат», «ГОСТ», «инструкция» и «как заполнить». По ним приходили студенты, линейные сотрудники и специалисты, которым требовалась справочная информация, а не платная услуга

Дополнительно я исключил запросы, связанные с бесплатными материалами, вакансиями, самостоятельным обучением и поиском отдельных документов. Это позволило сократить долю пользователей, которые не влияют на выбор подрядчика и не принимают решение о покупке

Семантика вокруг проблем бизнеса

Новое ядро я построил не вокруг названий услуг, а вокруг ситуаций, в которых находится руководитель компании. Основными направлениями стали проверки, предписания, штрафы, ответственность работодателя и отсутствие системы охраны труда

Стандартные коммерческие запросы вроде «заказать СОУТ» или «обучение по охране труда» я не отключил полностью, но вынес в отдельные кампании. Благодаря этому они не смешивались с более ценными запросами от директоров и собственников бизнеса

Одна связка — один смысл

Каждая группа запросов получила собственное объявление и отдельную посадочную страницу:

запрос → релевантный заголовок объявления → соответствующий первый экран → подходящее целевое действие

Если человек искал помощь после получения предписания, он не попадал на общую страницу с обучением и удостоверениями. Он видел предложение разобрать требования инспектора

Если компания искала аутсорсинг, ей сразу показывалось комплексное сопровождение, а не бесплатный чек-лист

Такая структура повысила релевантность рекламы и помогла отделить информационный трафик от коммерческого. Яндекс получал более чистые данные, а отдел продаж — меньше обращений от пользователей, которым требовался бланк, инструкция или бесплатная консультация

Как я отсеивал фрод и получал квалифицированные заявки

Одна из главных проблем Яндекс Директа — фродовые заявки. Боты отправляют формы, имитируют конверсии и создают ложные сигналы для алгоритмов. Если оптимизировать кампанию только по факту отправки формы, система начинает искать пользователей, похожих не на клиентов, а на тех, кто чаще совершает дешёвую конверсию

Именно с этим я столкнулся при первом запуске. Реклама получила большое количество заявок, но существенная часть обращений оказалась фродовой. Алгоритм принял их за успешные конверсии и начал уводить кампанию в сторону нецелевой аудитории

Проблема оказалась настолько серьёзной, что пришлось перезапустить инфраструктуру: поменять домен, создать новую Яндекс Метрику и перенести рекламные кампании в другой аккаунт. Однако одного технического перезапуска было недостаточно — требовалось изменить сам принцип обучения рекламы

Система квалификации на основе данных из CRM

С помощью ИИ и кода я разработал собственную систему постквалификации заявок — небольшой контур предиктивного маркетинга

Сценарий работал следующим образом:

1. Пользователь оставлял заявку на посадочной странице
2. Обращение одновременно поступало в CRM и отдельный Telegram-канал, в котором менеджеры оперативно обрабатывали новые лиды
3. Менеджер связывался с клиентом и проверял основные параметры: компанию, должность, количество сотрудников, задачу, сроки и готовность обсуждать сотрудничество
4. Если обращение соответствовало целевому профилю, менеджер отмечал его как квалифицированное в Telegram или переводил в соответствующий статус в CRM
5. После подтверждения система автоматически передавала в Яндекс Метрику отдельную конверсию «Квалифицированная заявка»
6. Яндекс Директ получал этот сигнал и постепенно обучался не на всех отправленных формах, а на обращениях, которые менеджеры подтвердили как качественные

Обычная заявка перестала быть главной целью

Я разделил конверсии по степени ценности:

отправка формы → обработанная заявка → квалифицированный лид → договор.

Отправка формы использовалась как промежуточный сигнал, но основной целью для оптимизации стала квалифицированная заявка. Фродовые обращения, недействительные номера, физические лица и пользователи без реальной потребности не передавались в Метрику как качественные конверсии.

Таким образом, бот мог заполнить форму, но не мог пройти ручную квалификацию менеджером. Он не получал статус качественного лида и не влиял на дальнейшее обучение рекламной кампании

Где применялся ИИ

ИИ использовался как предварительный фильтр. Система анализировала данные заявки и признаки обращения:

• корректность контактных данных;
• наличие корпоративной почты;
• повторяемость номера или других данных;
• скорость и характер заполнения формы;
• содержание комментария;
• регион и источник перехода;
• соответствие обращения целевому профилю компании.

На основании этих признаков заявке присваивался предварительный уровень качества. Но окончательное решение оставалось за менеджером — только после разговора с клиентом лид получал статус квалифицированного

Что изменилось после внедрения

После запуска системы обратной передачи квалифицированных конверсий рекламные кампании перестали обучаться на ботах и дешёвых нецелевых формах

Алгоритмы начали получать более чистые сигналы и находить пользователей, похожих на реальных представителей компаний: директоров, собственников и ответственных руководителей. Количество случайных обращений снизилось, а доля заявок, которые доходили до предметного разговора с отделом продаж, выросла

Главное изменение заключалось в самой логике оптимизации: я перестал учить Яндекс получать больше заявок и начал учить его находить больше квалифицированных клиентов

Дополнительно я заложил SEO-продвижение

Посадочная страница изначально проектировалась не только под трафик из Яндекс Директа. Я разработал полноценную структуру из 60 отдельных страниц — под направления охраны труда, экологии, обучение сотрудников, подготовку к проверкам и решение конкретных проблем бизнеса

Каждая услуга открывалась на отдельном URL и могла самостоятельно индексироваться поисковыми системами. Благодаря этому сайт охватывал не только общие коммерческие запросы, но и более узкую семантику, по которой обычно ищут конкретную услугу, документ или решение возникшей проблемы

Для каждой страницы я:

• собрал отдельное семантическое ядро;
• прописал уникальные Title и Description;
• разработал структуру заголовков H1, H2 и H3;
• подготовил экспертный текст под конкретный поисковый запрос;
• добавил перелинковку между услугами, статьями и смежными направлениями;
• проработал коммерческие блоки, формы захвата и призывы к действию;
• исключил дублирование контента и пересечение страниц по одинаковым запросам;
• оптимизировал структуру страниц для удобного просмотра с компьютеров и смартфонов

Дополнительно я сформировал контентный раздел с экспертными статьями. Материалы отвечали на вопросы директоров и ответственных сотрудников: как подготовиться к проверке, какие документы потребуются, чем грозит нарушение, что делать после несчастного случая и когда компании выгоднее перейти на аутсорсинг

Как SEO усиливало контекстную рекламу

Рекламный трафик направлялся не на одну универсальную посадочную страницу, а на максимально релевантный раздел. Пользователь сразу видел информацию, соответствующую его запросу, дольше оставался на сайте, переходил к связанным материалам и чаще доходил до обращения

Таким образом, контекстная реклама помогала быстро привлекать целевую аудиторию и одновременно давала данные для дальнейшего улучшения страниц. SEO, в свою очередь, постепенно формировало дополнительный источник обращений, который не зависел напрямую от ежедневного рекламного бюджета

В результате я создал не просто лендинг под Яндекс Директ, а полноценную поисковую инфраструктуру: 60 индексируемых страниц, каждая из которых работала на отдельный сегмент спроса и приводила пользователя к соответствующей услуге

Внешнее контентное продвижение

Помимо публикаций на собственном сайте, я подготовил отдельные экспертные статьи для размещения на внешних площадках: «Клерк.ру», «Яндекс Дзен», VC.ru, TenChat, Executive.ru, Spark.ru, «Охрана труда в России» и других профильных ресурсах

Для каждой площадки материалы адаптировались отдельно. Я не копировал одну и ту же SEO-статью целиком, а менял заголовок, структуру, подачу и примеры с учётом аудитории конкретного ресурса

В работе использовались три группы площадок:

• Деловые медиа: «Клерк.ру», VC.ru, RB.ru и Executive.ru. Здесь публиковались материалы о штрафах, ответственности руководителя, стоимости содержания штатного специалиста и выгоде комплексного аутсорсинга. «Клерк» особенно подходил благодаря аудитории бухгалтеров, юристов, предпринимателей и административных сотрудников. Площадка также позволяет вести корпоративный блог и отслеживать взаимодействие с контентом. Корпоративные блоги «Клерка»
• Контентные и профессиональные платформы: «Яндекс Дзен», TenChat, Spark.ru и VC.ru. Материалы строились вокруг понятных бизнес-ситуаций: как подготовиться к проверке ГИТ, что делать после несчастного случая, какие экологические отчёты необходимо сдавать и когда компании выгоднее перейти на аутсорсинг. На VC.ru можно вести отдельный блог компании, однако коммерческим аккаунтам необходимо учитывать действующие ограничения платформы. Правила и возможности VC.ru
• Отраслевые ресурсы: «Охрана труда в России», EcoStandard.journal, «Экология производства», «Промышленная безопасность» и профильные профессиональные сообщества. На таких площадках размещались более глубокие материалы: изменения законодательства, разборы проверок, практические инструкции и комментарии экспертов. Например, портал «Охрана труда в России» специализируется на производственной безопасности и объединяет профильную аудиторию специалистов

Отдельные темы, связанные с автоматизацией охраны труда, цифровыми журналами, аналитикой происшествий и применением ИИ, можно было размещать в корпоративном блоге на «Хабре». Однако эта площадка подходит только для материалов с выраженной технологической составляющей, а рекламные публикации допускаются преимущественно в блогах компаний

Какие материалы я публиковал

Контент охватывал запросы, возникающие у руководителей и ответственных сотрудников на разных этапах принятия решения:

• «Что проверяет ГИТ и как подготовить компанию к визиту инспектора»;
• «Ответственность директора после несчастного случая на производстве»;
• «Какие документы по охране труда должны быть в организации»;
• «Штатный специалист или аутсорсинг: что выгоднее для компании»;
• «Основные ошибки работодателей при обучении сотрудников»;
• «Экологическая отчётность: сроки, документы и ответственность»;
• «Как провести внутренний аудит охраны труда до проверки»;
• «Сколько сотрудников необходимо обучить и какие программы выбрать».

Внутри материалов я размещал ссылки не на главную страницу, а на соответствующий раздел сайта, чек-лист или экспертный лонгрид. Благодаря этому пользователь продолжал изучение именно той темы, которая привела его на площадку.

Так внешние публикации работали сразу в нескольких направлениях: расширяли присутствие компании в поисковой выдаче, формировали экспертность, обеспечивали дополнительные точки контакта и возвращали прогретую аудиторию на посадочные страницы. При этом я оценивал эффективность не только по просмотрам статей, но и по переходам, глубине просмотра, скачиваниям чек-листов и квалифицированным обращениям

Итоги трёх месяцев работы

За три месяца на рекламу было потрачено 1 345 000 рублей. За этот период я получил 988 конверсий со средней стоимостью 1 361 рубль. Стоимость квалифицированного обращения составила около 1 500 рублей.

Важно отметить, что результат обеспечила не только настройка Яндекс.Директа. На итоговые показатели сильно повлияла системная работа с отделом продаж, который клиент долго и тщательно формировал.

Каждый месяц я анализировал:

• записи разговоров менеджеров;
• причины обращений потенциальных клиентов;
• вопросы и возражения во время звонков;
• причины отказов и потери заявок;
• характеристики обращений, которые доходили до договора;
• различия между разовыми заказчиками и клиентами, готовыми к комплексному обслуживанию.

Для обработки большого количества разговоров я использовал ИИ. Система выделяла повторяющиеся формулировки, боли, возражения и потребности клиентов. На основе этой информации корректировались скрипты менеджеров, рекламная семантика, объявления, заголовки посадочных страниц и темы экспертных материалов для статей

Получался замкнутый контур аналитики:

запрос клиента → звонок → анализ разговора с помощью ИИ → корректировка скрипта → обновление рекламы и контента → новые данные.

Например, если в разговорах всё чаще появлялись вопросы о проверках ГИТ, ответственности директора или необходимости массового обучения сотрудников, я создавал под эти потребности новые объявления, статьи и посадочные страницы. Реклама перестала опираться только на заранее собранные ключевые слова и начала учитывать реальный язык потенциальных клиентов

Почему анализ проводился каждый месяц

Спрос в этой нише постоянно меняется. Обновляются требования законодательства, появляются новые риски, меняется экономическая ситуация и поведение руководителей. Клиенты стали дольше принимать решения, сравнивать подрядчиков и внимательнее оценивать последствия.

Поэтому рекламную кампанию нельзя было один раз настроить и оставить работать без изменений. Ежемесячная аналитика помогала мне видеть, какие проблемы сейчас волнуют рынок, какие формулировки используют руководители и что влияет на принятие решения.

На основе этих данных я регулярно:

• перерабатывал семантику и минус-фразы;
• корректировал рекламные объявления;
• обновлял первые экраны посадочных страниц;
• создавал новые экспертные статьи и чек-листы;
• адаптировал скрипты отдела продаж;
• уточнял критерии квалифицированной заявки;
• передавал алгоритмам Яндекса более точные сигналы о качестве лидов.

Результаты продвижения услуг охраны труда и экологии

Я выстроил не отдельную рекламную кампанию, а единую систему привлечения и квалификации клиентов. В неё вошли Яндекс Директ, гиперсегментированные посадочные страницы, SEO, экспертный контент, AI-фильтрация заявок, CRM-аналитика и постоянная работа с записями разговоров

За три месяца система принесла:

• рекламный бюджет — 1 345 000 рублей;
• получено конверсий — 988;
• средняя стоимость конверсии — 1 361 рубль;
• стоимость квалифицированного обращения — около 1 500 рублей.

Работа с проектом продолжается. Поэтому часть действующих связок, наиболее прибыльные сегменты и новые инструменты, которые используются сейчас, я раскрыть не могу. Однако главный вывод уже можно сформулировать: в сложной B2B-нише результат приносит не отдельная настройка рекламы, а постоянная связка маркетинга, аналитики и отдела продаж

Автор статьи

Алексей Гусельников

Интернет-маркетолог с опытом с 2016 года. Лично выстраиваю трафик, аналитику, автоматизацию и обработку первичных заявок.

Написать в Telegram Канал в MAX