Кейс Lerna × Rivox AI: доля целевых заявок выросла с 20% до 65%, а стоимость корпоративного клиента упала с 83 300 ₽ до 21 430 ₽
О компании и специфика бизнеса
Платформа корпоративного обучения
Lerna продаёт компаниям доступ к сотням курсов от образовательных провайдеров. Покупает не сотрудник, а работодатель.
Средний чек сделки около 200 000 ₽, цикл сделки около двух месяцев. Решение согласуют HR, руководитель обучения и финансист.
Кто целевой клиент
Компании от 300 сотрудников. Всё, что меньше, отдел продаж закрыть не может: бюджета на корпоративную подписку у такой компании нет.
При этом в форме заявки и в Директе крупная компания и частник выглядят одинаково.
Кто вёл рекламу
У Lerna есть штатный директолог. Он и оставался хозяином аккаунта: ставки, минус-слова, структуру кампаний менял только он.
Агент Rivox подключили в режиме ассистента: доступ к аккаунту по API Директа, аудит и разбор данных. Действий в кабинете агент не совершал.
Что болело
- 80% заявок приходило от компаний меньше 300 человек, менеджеры разгребали их вручную
- Отдел продаж закрывал в сделку 15% заявок, привлечение реального клиента стоило 83 300 ₽
- Директолог видел цену заявки, но не видел, какие кампании приносят компании нужного размера
Суть проблемы: заявка стоила 2 500 ₽ и в отчёте Директа выглядела дёшево. Но целевой была каждая пятая, поэтому качественная заявка обходилась в 12 500 ₽, а клиент в 83 300 ₽. Автостратегия оптимизировалась по цели «заявка», в которой частник, стартап на 20 человек и завод на 4 000 человек весили одинаково.
Задачи проекта
Понять, откуда берётся мусор
Найти, какие запросы, площадки и кампании приводят компании меньше 300 сотрудников, и почему автостратегия тянется именно к ним
Считать не заявку, а клиента
Связать рекламу со сделками в AmoCRM, чтобы директолог принимал решения по цене квалифицированной заявки, а не по цене формы
Разгрузить отдел продаж
Поднять конверсию менеджеров за счёт качества входящего потока, а не за счёт скриптов и найма
Этап 1: агент разобрал аккаунт, директолог внёс правки
Подключение по API
Сборщик агента подтянул данные из API Директа, Метрики и AmoCRM. Цикл обновления 3 минуты, работа круглосуточная. Ставки агент не трогал: в этом проекте у него был режим ассистента.
Аудит по 102 правилам
Шесть аудиторов прошли аккаунт параллельно, каждый по своей зоне. Полный прогон занял около 12 минут, карта проблем была на столе у директолога в первый день, а не через две недели наблюдений.
Приоритизация и объяснение
Стратег отранжировал находки по деньгам, Критик отсеял слабые гипотезы, Рассказчик собрал отчёт понятным языком. Директолог получал не график, а формулировку причины: почему цифра такая и что с ней делать.
Правки делал человек
Все изменения в кабинете директолог Lerna вносил руками и сам решал, что брать в работу, а что отложить. Агент только считал последствия каждой правки и на следующий день показывал, сработала гипотеза или нет.
Что нашёл агент в первом аудите
| Зона аудита | Что нашёл агент | Что сделал директолог |
|---|---|---|
| Семантика | «обучение персонала» и «пройти курс с нуля» лежали в одних группах. Автостратегия видела по частникам дешёвую конверсию и переливала бюджет туда | руками Разнёс на два контура: корпоративный и «учу себя» |
| Ставки | ставка в группах «LMS для компании» и «обучение сотрудников под ключ» на 38% ниже медианы по кластеру. Единый лимит CPA был выставлен под заявку за 2 500 ₽, и стратегия физически не могла выкупить дорогой корпоративный клик | руками Поднял лимит CPA на корпоративном контуре |
| Площадки РСЯ | заявка из сетей стоила 1 400 ₽ против 3 900 ₽ с поиска, но по AmoCRM до квалификации доходил 1 лид из 14 против 1 из 3 на поиске. Автостратегия обучалась на ложном сигнале | руками Оставил сети только под ретаргет, бюджет вернул в поиск |
| Аудитории | 71% квалифицированных заявок падал в пн–чт с 10 до 18 часов: HR и руководители обучения заполняют форму на работе. При этом 38% бюджета откручивалось вечером и в выходные | руками Корректировки ставок по времени |
| Гео | 22% бюджета уходило в города, где компаний от 300 сотрудников почти нет. Екатеринбург, Казань и Новосибирск давали квалификацию выше средней, но получали 6% показов: гео-корректировки не пересматривали с запуска аккаунта | руками Перекроил гео под карту крупных работодателей |
| Креативы | в объявлениях по корпоративным запросам висели заголовки «Курсы онлайн от 990 ₽» и «Скидка 40%». Это цена за одного человека. На такое объявление кликает частник, а HR его пролистывает | руками Переписал под B2B: договор, счёт, закрывающие документы |
| Структура | 26 кампаний из 41 не добирали недельный порог конверсий, а правки в них вносились на 4–5 день, то есть внутри окна обучения. Обучение стартовало заново, и так по кругу | руками Укрупнил кампании и не трогал их в окне обучения |
Главная находка первого месяца: аккаунт был настроен корректно, просто он оптимизировался не на ту цель. Пока автостратегия считала успехом любую отправленную форму, она честно шла туда, где формы дешевле. А дешевле они там, где сидят компании, которым Lerna ничего продать не может.
Результаты первого этапа
| Показатель | Результат |
|---|---|
| Доля заявок от подходящих компаний | с 20% до 45% |
| CPA качественной заявки | с 12 500 ₽ до 9 000 ₽ (-28%) |
| Время обучения рекламных кампаний | с 14 дней до 3 дней |
Сама заявка при этом подорожала: с 2 500 ₽ до 4 050 ₽. Дешёвый трафик ушёл, остался тот, который отдел продаж может закрыть.
Этап 2: агент связал рекламу со сделками в AmoCRM
📊 Разметка в AmoCRM
Через полтора месяца отдел продаж проставил статус по каждой заявке: компания от 300 сотрудников или нет. У агента появился честный ответ по каждому клику, а не догадка по цене формы.
🔍 Пересчёт аудита на новом сигнале
Агент пересобрал аудит уже не по заявкам, а по квалификации и сумме сделки. Часть кластеров, которые по цене заявки выглядели лучшими в аккаунте, по квалификации оказались в самом хвосте.
🎧 Расшифровка звонков
Агент ежедневно расшифровывал звонки менеджеров. Выяснилось, что почти половина «лидов» из кластера про диплом и удостоверение спрашивала про обучение для себя лично. Lerna такое не продаёт вообще.
🎯 Новая цель оптимизации
Директолог настроил передачу статуса квалификации из AmoCRM обратно в Директ и перевёл автостратегии на цель «квалифицированная заявка». Кампании перестали гоняться за отправленной формой.
🔭 Наблюдение за конкурентами
Исследователь регулярно снимал аукцион по корпоративным запросам. Когда конкуренты начали поднимать ставки перед периодом защиты бюджетов на обучение, директолог сдвинул расходы заранее, а не постфактум.
Дешёвая заявка и дорогой клиент это разные вещи
Вот та же самая семантика в двух системах координат. Слева цена заявки, по которой раньше принимались решения. Справа цена квалифицированной заявки, посчитанная агентом по данным AmoCRM.
| Кластер запросов | Цена заявки | Доходят до квалификации | Цена качественной заявки |
|---|---|---|---|
| «корпоративное обучение», «обучение персонала компании» | 6 200 ₽ | 78% | 7 950 ₽ |
| «LMS для бизнеса», «система обучения сотрудников» | 5 400 ₽ | 71% | 7 600 ₽ |
| «отзывы», «сравнение платформ», «аналог» | 3 300 ₽ | 46% | 7 170 ₽ |
| «курсы для сотрудников» (смешанный интент) | 2 100 ₽ | 24% | 8 750 ₽ |
| «пройти курс», «с нуля», «диплом гособразца» | 900 ₽ | 3% | 30 000 ₽ |
Что с этим сделали: нижний кластер отключили полностью, он никогда не окупался. А вот кластер про отзывы и сравнение платформ директолог сначала хотел срезать: он не покупает в первый визит. Агент показал по AmoCRM, что эти люди возвращаются четвёртым касанием и через два месяца закрываются в сделку на общий чек. Их не срезали, их увели в ретаргет с отдельным лимитом.
Итоговые результаты второго этапа
Итоговые показатели за 3 месяца работы
| Показатель | До Rivox AI | После Rivox AI |
|---|---|---|
| Доля качественных заявок (от 300 сотрудников) | 20% | 65% |
| Средний CPA качественной заявки | 12 500 ₽ | 7 500 ₽ |
| Конверсия отдела продаж в сделку | 15% | 35% |
| Средняя стоимость привлечения клиента | 83 300 ₽ | 21 430 ₽ |
Арифметика простая. Раньше: заявка 12 500 ₽, закрывается 15%, клиент стоит 83 300 ₽. Стало: заявка 7 500 ₽, закрывается 35%, клиент стоит 21 430 ₽. При чеке 200 000 ₽ это меняет всю экономику канала.
Что важно понимать: сырая заявка за три месяца подорожала с 2 500 ₽ до 4 875 ₽. Если смотреть только на отчёт Директа, это выглядит как ухудшение. Но вместе с ней в 2,3 раза выросла конверсия отдела продаж, и клиент стал стоить почти вчетверо дешевле (минус 74%). Ровно поэтому решения нельзя принимать по цене формы.
Вывод
Автостратегия честно идёт туда, куда её послали
Пока целью была отправленная форма, она набирала компании, которым Lerna ничего не может продать. Менять надо было сигнал, а не ставки
Цена заявки врёт, если чек 200 000 ₽
Кластер с заявкой за 900 ₽ давал квалификацию 3%, то есть был самым дорогим в аккаунте. Увидеть это можно только через сделки в CRM
Качество входящего потока это работа маркетинга
Конверсия отдела продаж выросла с 15% до 35% без новых скриптов и без найма. Просто менеджерам перестали приносить чужих клиентов
Агент не заменил директолога
Он гонял аудит по 102 правилам, поднимал сделки из AmoCRM и объяснял причины. Все правки в кабинете человек делал сам и сам решал, что брать в работу
Агент продолжает гонять аудит по аккаунту в фоне: цикл данных 3 минуты, работа круглосуточная. Если кластер снова начнёт набирать нецелевые заявки, директолог узнает об этом на следующий день, а не через квартал по итогам отчёта.
Хотите увидеть, что агент найдёт в вашем аккаунте?
«Раньше наши менеджеры буквально задыхались от обработки нецелевых лидов. Теперь большинство заявок приходит от компаний, которые нам действительно подходят. Мой директолог остался на месте и по-прежнему сам ведёт кампании. Просто раньше он спорил с автостратегией вслепую, а теперь у него на руках причина каждой цифры»