Как мы перестроили performance-маркетинг для B2B SaaS в медицине и нашли точки роста экономики
От неокупаемых кампаний в Яндекс Директ — к понятной воронке, контролю CAC
и плану масштабирования
О проекте

Забота 2.0 — B2B SaaS-платформа для автоматизации работы клиник и медицинских центров: записи, работа с базой, коммуникации с пациентами и управление процессами.


Продукт со сложным спросом, длинным циклом сделки и высокой ценой ошибки в рекламе: не каждый лид = потенциальный клиент, а дешёвые заявки легко «съедают» бюджет.

Контекст проекта

  • сложный B2B-продукт,
  • продажи через презентации,
  • высокая цена ошибки в трафике,
  • критична связка маркетинга и продаж.
Бизнес-задача

Основная задача — выстроить управляемую систему привлечения заявок, которая:
  • даёт стабильный поток качественных B2B-лидов,
  • прозрачно показывает путь лида до сделки,
  • позволяет управлять CAC и CPL,
  • масштабируется без падения качества,
  • снижает зависимость от одного канала.
Ключевые проблемы на старте
  • Заявки есть, но качество нестабильно
  • Нет понимания, какие каналы реально дают продажи
  • Маркетинг живёт отдельно от отдела продаж
  • Аналитика не позволяет считать экономику
  • Масштабирование приводит к росту CPL, а не выручки
Подход: как мы выстраивали систему роста

Мы работали не как «ведение рекламы», а как performance-маркетинг для B2B-сервиса — с фокусом на экономику, аналитику и продажи.

Ключевой принцип проекта:
оптимизация по качеству лидов (MQL / SQL) и влиянию на продажи, а не по количеству заявок и кликам.
Управляемая performance-система
  • Performance-стратегия и метрики
    • Зафиксированы ключевые показатели: MQL, SQL, CPL, CAC.
    • Определены приоритетные сегменты B2B-аудитории.
    • Согласованы критерии качества лида с отделом продаж.
  • Пересборка платных каналов
    • Кампании пересобраны под разные этапы воронки.
    • Разделены сценарии спроса и прогрева.
    • Проработаны офферы под консультации и первичный контакт.
  • Аналитика и прозрачность воронки
    • Настроено отслеживание пути лида от рекламы до сделки.
    • Введена классификация лидов по качеству.
    • Появилась возможность оценивать вклад каждого канала в продажи.
    Маркетинг перестал быть «чёрным ящиком».
  • Тестирование
    и масштабирование
    Запущен постоянный цикл тестов:
    • сегменты,
    • офферы,
    • форматы,
    • посадочные страницы.
    • Масштабировались только связки
    • с подтверждённым качеством SQL.
Ключевые этапы работы

Разобрали экономику лидогенерации

Мы детально проанализировали:
  • поиск vs РСЯ,
  • контентные vs продуктовые лиды,
  • путь лида до MQL и сделки,
  • CAC по типам лидов.
Разделили и переосмыслили типы лидов
Дешёвый CPL ≠ эффективный маркетинг.
Проанализировали каналы и масштабируемость
Кампании и группы: были обнаружены сегменты с аномально высоким CPL.
Нашли системные ошибки
  • отсутствие связки контент → прогрев → продажи,
  • устаревшие объявления и креативы,
  • слабая сегментация и нейминг кампаний,
  • отсутствие фокуса на MQL и SQL.
Результаты и эффект для бизнеса
Цифры ниже — не разовый всплеск, а результат выстроенной и управляемой системы роста.
  • +314%
    Рост входящих квалифицированных лидов (SQL)
  • –130%
    Снижение стоимости привлечения лида (CPL)
Что изменилось системно

В результате проект получил управляемую performance-модель:
  • рост доли качественных лидов,
  • снижение стоимости привлечения при росте объёма,
  • прозрачную аналитику от лида до сделки,
  • возможность масштабирования без потери эффективности
Этот кейс — не про «удачные объявления».
Это пример того, как performance-подход в B2B позволяет управлять ростом через аналитику, качество лидов и связку с продажами.
Кому подойдёт похожий подход

Этот кейс будет особенно полезен, если у вас:

  • B2B-сервис или SaaS-продукт
  • нестабильный поток заявок
  • рост CPL при масштабировании
  • отсутствие системного performance-подхода
Мы используем куки для улучшения работы сайта
Оставаясь с нами, вы соглашаетесь на использование файлов куки
OK
Made on
Tilda