- Создать LP за 2 дня
- Настроить интеграции (CRM, WhatsApp, телефония, система аналитики)
- Создать оптимизационные цели для передачи данных в рекламные кабинеты
- Упростить процесс оформления заявки для пользователей
Паспорт проекта
Готовый Landing Page за 48 часов: запуск под ключ с результатом
Ключевые результаты
- Снижение CPL с 100 AED до 27 AED
- Рост лидов выросла до 83%
- Создание и запуск LP за 2 дня с no-code технологий
- Масштабируемая модель для других проектов
Раздел 01
Снижение стоимости заявки в 2 раза и улучшение качества лидов
Раздел 02
Сложности, возникшие при реализации проекта
Быстрое тестирование гипотез
Необходимость оперативно проверять идеи и масштабировать работающие решения для роста.
Высокая стоимость лидов в Meta
Успешные связки в Meta Ads показывали высокую CPL, что препятствовало масштабированию.
Низкие показатели существующих инструментов
Marquiz и основной сайт не обеспечивали требуемых конверсий и качества трафика.
Отсутствие сформированного спроса
Проект-стартап работал в нише без готовой аудитории и устоявшихся потребностей.
Раздел 03
От гипотезы до создания LP
1 этап. Анализ и гипотезы
Анализ текущих рекламных кампаний (492 связки, 75 кампаний).
Вывод: основной сайт даёт качественные лиды, но дорогие; Marquiz — дешевле, но низкое качество.
Гипотеза: LP совместит преимущества обоих подходов (низкий CPL + высокое качество лидов).
2 этап. Создание лендинга (LP)
Разработали структуру LP, подготовили макет в Figma.
С помощью плагина быстро перенесли макет со слоями и стилями сайта клиента.
Сверстали LP с сохранением дизайна основного сайта, адаптировали её под мобильную версию.
Смонтировали вертикальный видеоролик на первый экран LP.
Собрали необходимые блоки и перенесли их на Tilda.
Адаптировали блоки под разрешения экранов.
Опубликовали LP на поддомен.
3 этап. Интеграции и автоматизация
CRM (Bitrix24): Настройка форм заявок и передачи данных
Автоквалификация лидов:
Автоматическую квалификацию (A, B или С) лидов настроили на основе вопросов в Marquiz на сайте и в квалифицирующих вопросах формы заявки.
Продумали логику сочетания ответов, при которых лид получает ту или иную квалификацию. В Marquiz использовали вопросы, выявляющие 3 основных для квалификации параметра:
Бюджет клиента.
Потребность в продукте.
Срочность: как скоро клиент готов приобрести продукт или услугу.
Ответы на вопросы передавались в отдельные поля CRM при создании сделки после заполнения формы или Marquiz.
С помощью сервисов интеграций no-code (Zapier, Albato) настроили связки для каждой квалификации (ABC) на основе заполненных полей сделки с ответами на квалифицирующие вопросы. Связки создали путём выставления фильтров по текстам ответов с учётом всех возможных комбинаций.
При создании сделки с заполненными ответами на вопросы связки активировались. При прохождении фильтра в той или иной связке (A, B или С) автоматически заполнялось поле квалификации в CRM.
Передача офлайн-конверсий в Google Ads для оптимизации рекламы:
Настроили передачу идентификатора клика Google Ads в отдельное поле CRM наряду с UTM-метками и ClientID.
Создали отдельные цели типа «Офлайн-конверсия на основе данных CRM» в Google Ads для каждого типа квалификации ABC, ключевого этапа воронки или суммы ключевых этапов воронки продаж. Эти цели используются в рекламных кампаниях для оптимизации показов.
При получении лидом соответствующей квалификации или достижении ключевого этапа воронки офлайн-конверсия отправлялась в Google Ads и сопоставлялась с данными рекламы на основе идентификатора клика GCLID.
Раздел 04
Эффект, достигнутый после перевода трафика на LP
Проект показал, что даже при ограниченных сроках и бюджете можно улучшить эффективность, комбинируя LP, автоматизацию и data-driven рекламу. Успешная связка теперь используется для других проектов. Ключевые выводы:
в 2 раза
снижена стоимость заявки
до 83%
выросла доля квалифицированных лидов
ТОП-1
создана масштабируемая модель для других проектов
Конец архивного кейса
Нужен современный кейс? Данные Hermes, а не Google Analytics.
Современные кейсы на /ru/cases используют другую модель доказательства: частота упоминания бренда по каждой нейросети, отслеживание цитирований до 10 нейросетей и дельта-отчёты после каждого скана. Другая категория, другое доказательство, другая эпоха.