Запись на демо-встречу
Главная Rivox / Кейсы / Клиника Союз
Медицина · Многопрофильная клиника · Яндекс.Директ

Кейс Клиника Союз × Rivox AI

Как многопрофильная клиника в Москве снизила CPL на 28% и CPA визита на 28%, обучив ML-модель на реальных приходах пациентов, а не на звонках

−28%
CPL (стоимость звонка)
с 3 137₽ до 2 259₽
−28%
CPA визита (прихода)
с 8 150₽ до 5 868₽
11%
Конверсия в звонок
стабилизировалась

Проблема

Клиника Союз — многопрофильная медицинская клиника в Москве, 2 филиала (Сокольники, Аэропорт), более 40 лет работы, 100+ специалистов. Направления: МРТ, КТ, хирургия, травматология, урология, гинекология, онкология, кардиология, нейрохирургия и другие.

Медицинская реклама — дорогая: клики стоят дорого, а значительная часть звонящих просто хочет узнать цену, не планируя визит. Автостратегии оптимизируются по звонкам и формам, но не могут отличить пациента, который реально придёт, от того, кто просто сравнивает цены.

Высокий CPL и CPA: автостратегия не различает реального пациента и «прицеливающегося»
Нестабильная конверсия в реальные визиты — часть звонков не превращается в приходы
Разные направления (МРТ, хирургия, урология и др.) имеют разную экономику, но стратегия не учитывает это

Критически важно: модель обучалась на поведении пользователей, которые реально пришли в клинику (визит зафиксирован), а не просто позвонили. Это ключевое отличие от стандартной оптимизации по звонкам.

Что было сделано

1

Установка SDK Rivox и сбор данных

На сайт klinikasoyuz.ru установлен скрипт Rivox, собирающий 600+ поведенческих сигналов: время на страницах врачей, глубину скролла, взаимодействие с отзывами, галереей, страховыми программами, информацией об адресе и парковке.

2

Накопление данных для обучения

Дождались накопления 50 конверсий (реальных приходов) — минимум для обучения ML-модели.

3

Обучение ML-модели на приходах

Модель проанализировала поведение посетителей, которые реально стали пациентами (пришли в клинику), а не просто позвонили. Найдены поведенческие паттерны, отличающие реальных пациентов от тех, кто просто сравнивает цены.

4

Создание ML-цели в Яндекс.Метрике

В Яндекс.Метрике создана JS-цель rivox_goal_ml, которая срабатывает при обнаружении поведенческого паттерна реального пациента.

5

Добавление целей в рекламные кампании

ML-цели добавлены в кампании по ключевым направлениям клиники: МРТ, хирургия, урология, гинекология и другие.

Результаты после оптимизации Rivox

После запуска ML-целей автостратегия перестала закупать трафик, который легко конвертируется в звонок, но не приводит к визиту. Состав трафика изменился — стали приходить более целевые пользователи.

Текущие показатели (февраль 2025)
Рекламный бюджет 243 495₽
Клики 939
Звонки 111
Визиты (приходы) 54
Выручка 638 000₽
Средний чек 15 301₽
Динамика ключевых метрик: до и после Rivox
CPL (стоимость звонка) −28% (3 137₽ → 2 259₽)
CPA визита (прихода) −28% (8 150₽ → 5 868₽)
Конверсия в звонок стабильно 11%
Выручка / бюджет 2.11 → 2.70

Ключевое: изменился не просто объём трафика, а его качество. Автостратегия начала привлекать больше квалифицированных звонков — тех, которые реально превращаются в визиты. CPL снизился на 28%, а конверсия в звонок стабилизировалась на 11%.

Почему это сработало в медицинской нише

Пациенты, которые реально приходят на приём, ведут себя на сайте иначе, чем те, кто просто сравнивает цены. Модель усилила именно эти паттерны:

Изучают страницы конкретных врачей и их квалификацию
Читают отзывы и рейтинги специалистов
Проверяют страховые программы и условия
Просматривают галерею клиники и оборудование
Сравнивают цены на процедуры вдумчиво, не на одной странице
Проверяют адрес, схему проезда, наличие парковки

Те, кто просто звонит узнать цену: быстрый скан одной страницы, не углубляются в сайт.

Отзыв клиента

CPL снизился на 28%, а конверсия в звонок стабилизировалась на уровне 11%. Rivox помог нам понять, какие пользователи реально становятся пациентами, а не просто звонят узнать цену
— Клиника Союз

Выводы

1

CPL снизился на 28% с первых месяцев

Стоимость звонка снизилась с 3 137₽ до 2 259₽ — значительная экономия для медицинской ниши с дорогими кликами.

2

CPA визита снизился на 28%

Стоимость привлечения реального пациента снизилась с 8 150₽ до 5 868₽ — модель начала приводить тех, кто действительно приходит.

3

Конверсия в звонок стабилизировалась на 11%

Автостратегия начала привлекать более квалифицированный трафик — конверсия стабильна и предсказуема.

4

Выручка / бюджет выросла с 2.11 до 2.70

На каждый вложенный рубль клиника стала получать на 28% больше выручки — модель оптимизирует не звонки, а реальную отдачу.

5

Ключ — обучение на визитах, а не на звонках

Главное отличие: модель обучена на реальных приходах пациентов, а не на звонках. Это позволяет отсечь «узнать цену» и сконцентрироваться на тех, кто действительно становится пациентом.

Этот кейс показывает, что в медицинской нише с дорогими кликами и высокой долей «просто узнать цену» можно снизить CPL на 28%, снизить CPA визита на 28%, стабилизировать конверсию в звонок на 11% и увеличить отдачу от бюджета с 2.11 до 2.70, обучив модель на данных о реальных приходах пациентов, а не на звонках.

Хотите повысить эффективность рекламы?

Запишитесь на демо-встречу и узнайте, как Rivox AI поможет оптимизировать рекламные кампании и снизить стоимость привлечения клиентов