Кейс: как сеть клиник разобралась, откуда берутся 32% неявок, и сократила стоимость реального визита на 39%. Аккаунт вёл штатный специалист, AI-агент Rivox работал ассистентом
Контекст и исходная ситуация
О клинике
Многопрофильная сеть клиник в Московской области: 5 филиалов, более 120 врачей по 28 специальностям. Ежемесячный бюджет в Яндекс.Директ около 3 млн рублей на поиск и РСЯ.
Рекламу ведёт штатный специалист клиники. Отдавать аккаунт наружу не хотели и не отдали.
Клиника работает под NDA, название не раскрывается.
Проблема: скрытые потери
- 32% записавшихся пациентов не приходили на приём (no-show)
- CPA по записям выглядел приемлемо, 8 000 ₽. Но фактический визит стоил ~11 800 ₽
- Директ оптимизировался на цель «запись». В этой цели визит и неявка весят одинаково
- Почему треть не доходит, внутри команды объяснить не мог никто
Дополнительные сложности
- 5 филиалов и 28 специальностей дают больше 60 кампаний. Разбирать статистику по каждой связке руками некому
- Выраженная сезонность: летний спад записей на 20–25%
- Пациенты записываются сразу в несколько клиник, а приходят в одну
- Врачебное расписание блокировалось неявками, слот пропадал
Задача
Найти источник неявок
Понять, какие кампании, ключи, часы и районы производят записи, которые изначально не собирались дойти до приёма
Снизить эффективный CPA
Считать не стоимость «записи на приём», а стоимость фактического визита пациента в кресло врача
Оставить управление у себя
Клинике нужен был аудит и разбор цифр, а не подрядчик с доступом к аккаунту. Правки в Директе делает свой специалист
Этап 1: Подключение агента и аудит аккаунта
Доступ по API и режим работы
Сборщик подключился к API Яндекс.Директа, Яндекс.Метрике и медицинской информационной системе клиники, где по каждой записи стоит статус: пришёл, не пришёл, отменил заранее. Цикл обновления данных 3 минуты, работа круглосуточно. Дополнительно агент ежедневно расшифровывает звонки колл-центра и привязывает их к кампании и ключу.
Исполнителя в этом проекте не включали. Ни одно из 45 доступных агенту действий в Директе не применялось. Агент считал, объяснял и предлагал. Кнопки нажимал специалист клиники.
Аудит по 102 правилам
Шесть аудиторов прошли аккаунт параллельно, каждый по своей зоне: ставки, семантика, площадки РСЯ, креативы, аудитории, гео. Полный прогон занимает около 12 минут на тысячу групп. В аккаунте клиники таких групп было заметно больше: 5 филиалов, 28 специальностей, поиск и сети.
Карта проблем легла на стол маркетологу в первый день, а не через две недели наблюдений. Дальше пошёл разбор. Ниже находки, которые объясняли те самые 32%.
Находка 1: автостратегия училась на ложном сигнале
Цель «запись на приём» одинаково засчитывала запись с поиска по запросу «имплантация зубов Химки» и запись из сетей. Агент склеил статистику Директа со статусами визитов в МИС и посмотрел источники раздельно:
- сети давали 37% всех записей, забирая 28% бюджета. Запись из сетей стоила около 6 000 ₽ против 9 200 ₽ на поиске
- до кресла врача из этих записей доходили 46%. С поиска доходил 81%
- в пересчёте на факт: визит из сетей обходился в 13 100 ₽, визит с поиска в 11 300 ₽
Автостратегия видела дешёвую запись и исправно перекладывала туда бюджет. Она делала ровно то, о чём её просили. Просили не то. Большая часть неявок приходила именно из сетей, а в отчёте по CPA это выглядело как лучший источник в аккаунте.
Находка 2: гео не совпадало с картой филиалов
Регион показа стоял единым «Московская область» без корректировок, настройку не трогали несколько лет. Агент сопоставил гео-отчёт Директа с филиалом, указанным в записи:
- записи из районов в 20 минутах от филиала доходили до приёма в 84% случаев
- записи из дальних районов, где ближайший филиал в полутора часах, доходили в 38%
- при этом 23% кликов оплачивались как раз из этих дальних зон
Пациент записывается вечером, утром открывает карту и отменяет. Загадки в поведении тут нет, есть настройка гео, которую никто не пересматривал.
Результаты первого этапа (4 недели)
| Показатель | До Rivox AI | После 4 недель |
|---|---|---|
| CPA за запись на приём | 8 000 ₽ | 7 100 ₽ (−11%) |
| Доля неявок (no-show) | 32% | 18% (−14 п.п.) |
| Эффективная стоимость визита | 11 800 ₽ | 8 660 ₽ (−27%) |
| Записей в месяц | 375 | 423 (+13%) |
По итогам аудита специалист клиники за первые четыре недели сделал три вещи: вывел сети в отдельную кампанию с отдельной целью и урезал их долю бюджета, поставил корректировки ставок по районам вокруг каждого филиала и снял показы в зонах, откуда до ближайшей клиники полтора часа. Агент не применил ни одного действия, он только показывал цифры и считал последствия.
Арифметика тут простая. Эффективная стоимость визита это CPA записи, делённый на долю дошедших: 7 100 ₽ / 0,82 = 8 660 ₽. Реклама перестала покупать записи, которые изначально не собирались доходить, и цена факта упала на 27% без единой новой строчки в бюджете.
Этап 2: Агент как ассистент. Что нашлось дальше
📞 «А вы по ОМС принимаете?»
Агент ежедневно расшифровывал звонки колл-центра и связывал каждый разговор с ключом и кампанией. Картина оказалась неприятной: примерно каждый пятый звонок начинался с вопроса про ОМС и полис. Часть таких людей администратор всё-таки записывал, а потом они не приходили, узнав цену приёма.
В разбивке по запросам источник виден сразу. Группы без слов «платный» и «частная» собирали трафик вида «поликлиника рядом» и «записаться к врачу Химки», по которым идёт человек, ищущий свою районную поликлинику. Отдельно всплыли обращения про МРТ, КТ и вызов врача на дом: таких услуг в сети нет, администратор вежливо отказывал, клик был оплачен.
Что сделал специалист: 180+ минус-слов, цена первичного приёма вынесена в тексты объявлений и на посадочные.
🧮 Один лимит CPA на 28 специальностей
Цель «запись» была одна на весь аккаунт, лимит 8 000 ₽ тоже один. В CRM при этом чек первичного приёма терапевта и чек по имплантации отличаются в разы. Автостратегия послушно набирала дешёвые записи к терапевту и врачам общей практики, а дорогие направления недобирали показы.
Аудитор ставок показал механику: в группах по имплантации и УЗИ-скринингам ставка стояла на 38% ниже медианы по своему кластеру запросов. Формально кампании «работали». По факту они не попадали в аукцион на прайм-запросах и добирали объём мусорными хвостами.
Что сделал специалист: развёл специальности на кластеры с разными лимитами CPA под чек направления.
🕐 Ночная запись почти не доходит
Агент сопоставил час создания записи в МИС с почасовой статистикой Директа. Записи, оформленные после 22:00, доходили до приёма в 51% случаев, дневные в 82%. Расшифровки звонков объяснили почему: администратор перезванивает утром, и до трети ночных заявок просто не дозванивается. Подтверждения нет, слот висит, человек про запись забывает.
Реклама при этом крутилась круглосуточно с ровными ставками.
Что сделал специалист: корректировки по часам, ночью ставки вниз, освободившийся бюджет перекинут в дневной интервал.
🔁 Запросы про отзывы резать было нельзя
Специалист клиники уже собирался отминусовать группу запросов вида «отзывы о стоматологии», «какой врач лучше», «сравнить клиники». По последнему клику у них ноль записей, деньги уходят.
Агент показал другую картину. Такие запросы почти никогда не дают запись в первый визит, но 17% записей на дорогие направления имели их первым касанием, а сама запись оформлялась на четвёртом или пятом. Отминусовать их означало отрезать себе верх воронки и через месяц увидеть просадку в стоматологии, не понимая, откуда она взялась.
Что сделал специалист: вынес их в отдельную кампанию с низкой ставкой и собрал по ним сегменты для ретаргета.
🔭 Сентябрьский пик и конкуренты
Исследователь регулярно смотрит конкурентов по ключевым направлениям. За две недели до сентября клиники в Химках и Мытищах начали поднимать ставки по «справка в школу», «медосмотр», «диспансеризация». Агент показал разгон аукциона заранее, а не в отчёте по факту, когда деньги уже потрачены по удвоенной цене.
Что сделал специалист: сдвинул бюджет на эти направления раньше конкурентов и прошёл пик по старым ставкам. Тот же приём отработал летний спад: бюджет ушёл с направлений, которые проседают на 20–25%, в те, что летом держатся.
Итоговые результаты за 3 месяца
| Показатель | До Rivox AI | После 3 месяцев | Изменение |
|---|---|---|---|
| CPA за запись на приём | 8 000 ₽ | 6 200 ₽ | −22,5% |
| Доля неявок (no-show) | 32% | 14% | −18 п.п. |
| Эффективная стоимость визита | 11 800 ₽ | 7 200 ₽ | −39% |
| Записей из рекламы в месяц | 375 | 484 | +29% |
| ROI на рекламный бюджет | — | +41% | +41% |
Выводы
Неявки прячут реальную цену
Стоимость визита это CPA записи, делённый на долю дошедших. Клиника платила 11 800 ₽ за визит, думая, что платит 8 000 ₽
Дешёвая запись не значит дешёвый пациент
Запись из сетей была на треть дешевле поисковой, а фактический визит из неё выходил дороже: 13 100 ₽ против 11 300 ₽
Двойной эффект
Снижение CPA на 22,5% плюс снижение no-show на 18 п.п. дают совокупное снижение стоимости визита на 39%
Утилизация расписания
109 дополнительных визитов в месяц повысили загрузку врачей и выручку клиники без роста бюджета
Кнопки нажимал человек
Агент работал ассистентом: аудит по 102 правилам, находки, объяснения. Ни одно из 45 действий в Директе он не применил, все правки делал специалист клиники
В медицине запись на приём это ещё не пациент. Пока сигнал, на котором учится Директ, не связан с фактическим визитом и деньгами в CRM, система будет исправно покупать самые дешёвые записи из всех возможных. Аудит по 102 правилам показывает, где именно рвётся эта связь. Решения при этом остаются за вашей командой.
Хотите сократить расходы на рекламу и зарабатывать больше?
«Мы годами оптимизировали рекламу по количеству записей и не могли понять, почему треть пациентов не доходит. Оказалось, алгоритмы Директа прекрасно научились приводить тех, кто записывается. Это совсем не то же самое, что привести того, кто придёт. Отдельно ценно, что аккаунт остался у нас: кампании как вёл, так и ведёт наш специалист. Агент показал, где в цифрах спрятана разница, и объяснил, почему они такие. За три месяца мы получили дополнительные 109 визитов в месяц при том же бюджете. Для сети из пяти клиник это ощутимо не только в деньгах, но и в загрузке врачей.»