Кейс: Как мы получаем B2B-лидов по 5$ в таргете для IT-компании
Привет! Меня зовут Анатолий, и последние 10 лет я занимаюсь тем, что заставляю маркетинг приносить деньги, а не "осваивать бюджеты". Сегодня расскажу, как мы доказали, что таргет отлично работает для серьезного B2B, и приводим горячих лидов для IT-компании по смешной цене (особенно на фоне контекста или других источников).
Ситуация классическая: сложный IT-продукт с длинным циклом сделки. Клиент - серьезный человек, руководитель или владелец бизнеса. Кажется, что искать его в соцсетях между видосиками с котиками - пустая трата времени и денег. Обычно все идут в LinkedIn или контекст, где бюджеты сгорают моментально.
Мы тоже поначалу сомневались. А потом получили заявки на демо для SaaS-компании по 5.2$. Рассказываю:
С чем мы стартовали
Ко мне обратился основатель IT-стартапа. Подписали NDA, поэтому обрисую в общих чертах.
- Продукт: SaaS-платформа для автоматизации менеджеров по продажам в мессенджерах. Помогает e-commerce компаниям сокращать издержки, убирать ошибки "человеческого фактора" и ускорять обработку заказов. Продукт крутой, но нишевый и с высоким чеком.
- Целевая аудитория: Операционные директора, разные руководители, владельцы среднего и крупного бизнеса. Люди, которые мыслят цифрами, KPI и видят прямые убытки от низких конверсий в продажи. ГЕО: Русскоязычные из европы и всего мира.
- Проблема: Основной канал - холодные продажи и Google Ads - приносил лиды, но очень дорого (в районе 50-80$ за контакт) и медленно. Нужно было найти способ получать более дешевые и квалифицированные заявки, чтобы быстрее растить бизнес.
- Задача: Снизить стоимость заявки на демонстрацию (CPL) до 10-15$ и обеспечить поток в 10-15 квалифицированных лидов в неделю.
Задача была непростая. Тем интереснее.
Наш подход: Мозг + Нейросети
Мы сразу отказались от стандартного подхода "выбираем интересы "логистика", "бизнес" и запускаем рекламу". Это гарантированный слив бюджета. В B2B так не работает. Наш клиент - не тот, кто лайкает страницы про "успешный успех".
Наш план держался на трех принципах.
1. Гиперсегментация аудитории с помощью ИИ и креативов.
Вместо того чтобы гадать, где сидит наша ЦА, мы пошли другим путем. У клиента была база текущих довольных клиентов. Мы обезличили эти данные и загрузили в нейронку для анализа.
Мы не просто искали похожих людей (look-alike). ИИ создал подробные "цифровые аватары" идеальных клиентов, проанализировав сотни неочевидных параметров: на какие профессиональные медиа они подписаны, в каких закрытых группах состоят, каким софтом пользуются, какой контент читают по выходным. В итоге мы получили не 3-4 широких аудитории, а 15 узких гиперсегментов. Например, "руководители логистики в e-commerce компаниях с оборотом от $10 млн, которые читают определенный технический блог и недавно интересовались решениями для автоматизации". Стандартными инструментами таргета такую аудиторию не собрать.
2. Офферы, которые решают проблему и давят на боль.
Картинка в B2B-рекламе вторична. Первичен текст и смысл. Мы знали, что у нашей аудитории нет времени на красивые слова. Им нужно решение.
Тут нам опять помогли нейронки. Они проанализировали десятки отраслевых отчетов, форумов и отзывов на конкурирующие продукты, выделив самые частые "узкие места": "долго отвечали", "ошибки в коммуникации", "нет следования скрипту продаж".
На основе этого ИИ сгенерировал несколько десятков текстовых гипотез. Не креативов, а именно смысловых конструкций. Например, вместо банального “ИИ менеджер продаж” мы тестировали заход через проблему: "Ваши сотрудники снова забыли ответить клиенту? Решение, которое убирает эту проблему на 100%".
3. Агрессивное тестирование и масштабирование.
Мой опыт работы в сложных, в том числе "серых" нишах, подсказывал: алгоритмы соцсетей нужно постоянно держать в тонусе. Нельзя найти одну рабочую связку и крутить ее годами.
Мы запустили сразу 20 тестовых кампаний на микро-бюджетах. Через 3 дня стало понятно, какие 2-3 сегмента и какие 4-5 офферов дают результат.
Как только мы нашли рабочую связку, которая давала лиды по 8-10$, мы сразу же начали ее масштабировать. Это отдельное искусство: как правильно повышать бюджет, чтобы не сломать оптимизацию, как "прогревать" новые рекламные кабинеты, чтобы избежать блокировок, как распределять аудитории, чтобы они не выгорали. Анализировать результаты тоже помогал наш ИИ-инструмент. Это позволяло нам быть на шаг впереди и постоянно запускать в тест новые креативы.
Результаты в цифрах:
За первые 3 месяца работы:
- Потрачено: $4 732
- Получено заявок на демо: 910
- Средняя стоимость лида (CPL): $5.2
- Квалификация: ~75% лидов были признаны отделом продаж целевыми и перешли на следующий этап воронки.
Мы перевыполнили KPI почти в 3 раза. И главное дали клиенту стабильный, прогнозируемый поток потенциальных клиентов.
Выводы
Этот кейс хорошо показывает: в 2025 году таргет, особенно в B2B это про технологии, данные и системный подход.
Таргетированная реклама в соц сетях - это гигантская база данных о поведении людей. И если у вас есть ключ к этой базе (а это и есть современные ИИ инструменты), вы можете найти кого угодно. Даже директора по логистике крупного завода.
Если вам нужен похожий результат и вы хотите масштабировать таргет как полноценный источник трафика - напишите мне в тг . Обсудим ваш проект. https://t.me/jacyno