Как удвоить B2B-заявки, если считать звонки как конверсии

В B2B — в стройке, производстве, оптовых продажах — часто всё решается по звонку. Человек заходит на сайт, смотрит товар и звонит, не оставляя заявку. Это быстрее: уточнил наличие, обсудил цену, договорился — всё за пару минут.

Но если реклама настроена только на заявки с сайта — эти звонки в статистику не попадают.

Что происходит:

• вы платите за рекламу, которая привела звонок,
• клиент позвонил и купил,
• но система это не зафиксировала,
• и в отчётах его нет.

У клиента один месяц конверсий 0, хотя продаж 53. Бюджет — от 300000₽.

В результате реклама делает вывод: «Этот пользователь ничего не сделал», и учится приводить других — не тех, кто покупает, а тех, кто просто кликает и уходит.

Масштабировать рекламу становится рискованно: данные искажены.

• Рекламная система не видит половину воронки;
• Продолжает приводить трафик, который не звонит;
• Бюджет уходит на действия, не приводящие к сделкам.

КЕЙС. Компания «Строймашкомплект» — оптовая продажа канатов, стропов и такелажа

К нам пришёл клиент, у которого уже шла реклама в Яндекс Директе. Всё было неплохо: заявки с сайта поступали, прайс-листы скачивали.

Но при этом клиент знал: многие его покупатели просто звонят — особенно когда заказ срочный или сложный.

До настройки сквозной аналитики это выглядело так:

В неделю — 4–5 звонков с рекламы;

В отчётах — только формы с сайта;

Звонки не считались заявками, а значит, не использовались для настройки и обучения рекламы. 

Система оптимизировалась на тех, кто скачал прайс, а не на тех, кто реально звонил и покупал. А это — принципиальная разница.

Что мы сделали и почему это сработало:

1. Подключили Calltouch

Начали отслеживать все звонки, пришедшие с рекламы. Включая повторные и даже пропущенные — чтобы ничего не ускользнуло.

2. Настроили передачу данных в Яндекс Директ через API

Каждый звонок стал учитываться как полноценная конверсия. Это изменило поведение рекламной системы.

3. Обновили цели в стратегиях

Вместо «скачивание прайса» целевым действием стало «обратный звонок».

Теперь система обучалась на действиях, которые действительно ведут к продажам.

4. Проанализировали кампании по количеству и качеству звонков

Например, выяснили, что товарная кампания, которая автоматически создает объявления по товарам на сайте, даёт больше всего тёплых обращений. Раньше это было незаметно — делали ставку на другие целевые действия, которые можно было отследить без сквозной аналитики.

5. Учли сезонность и перераспределили бюджет

На графике звонков стало ясно, когда растёт спрос. Это помогло правильно распределить рекламный бюджет: больше вкладываться весной и осенью, меньше — в межсезонье.

Что получилось: 

• Звонки: с 4–5 до 8–10 в неделю;
• Лидов в системе: с 31 до 93 в месяц;
• Стоимость лида — в пределах нормы;
• Распределение обращений: 50% звонки, 50% формы;
• Реклама теперь ориентируется на тех, кто реально покупает.

95% B2B-компаний до сих пор обучаются на скачивании прайса — системе всё равно, позвонил клиент или нет. Мы переворачиваем модель: учим алгоритм находить тех, кто звонит.