Неочевидные решения в рекламе, которые помогли региональной франшизе доставки пиццы и роллов пробить локальный потолок Бизнес на локальном рынке — та ещё полоса с препятствиями. В какой-то момент показатели неизбежно упираются в потолок: рекламные инструменты выкручены на максимум и покрывают 100% рынка, спрос строго ограничен размерами аудитории, а увеличение бюджета приводит лишь к бессмысленному повышению цены клика. Но расти всё же хочется. Бороться с этой проблемой можно по-разному. В статье расскажу о способах на примере одного региональной франшизы доставки пиццы и роллов. Шаг первый — посмотреть на рекламные инструменты. В какой-то момент мой клиент использовал все возможные способы размещения, выгодные для службы доставки готовой еды: поиск, рекламу приложения и даже аудиорекламу. Другие инструменты попросту не подходили из-за особенностей ниши. Так, реклама на сервисах Яндекса и площадках партнёров не окупалась совсем: пицца и роллы — товары моментного спроса, зачастую они не нужны в случайное время показа. Шаг второй — сравнить прогнозы по кликам и реальные данные. По прогнозам Яндекс Директа, объявления в нише при максимальном охвате могли собирать около 1 800 кликов в месяц. Реклама клиента получала большую часть — примерно 1 450. При этом добиваться максимального охвата было бессмысленно — это не принесло бы максимальную прибыль. При увеличении объёма трафика стоимость клика росла по экспоненте и срезала доход. Вот и получалось — заказчик действительно охватил весь рынок и не мог масштабироваться классически, повышая охваты и внедряя новые инструменты. Тогда я нашел другие способы ↓ Не можешь увеличить охват — максимизируй прибыль с текущих покупателей. Для этого я разделил аудиторию на несколько сегментов в Яндекс Метрике по городам, повторным и новым заказам, брендовым и небрендовым запросам. В теории это выгляделотак: А так — в рекламных кампаниях: Для сегментов, связанных с привлечением, я определил два показателя — стоимость нового клиента и прибыль, которую он приносил франшизе. Для сегментов, связанных с удержанием, — цену за удержание старого покупателя и прибыль с него. Конкретные, а не усреднённые данные позволили гибко настроить кампании для каждой группы и вывести их на стабильные цифры. В итоге прибыль с контекстной рекламы в среднем выросла в два раза — с 99 000 до 200 000 ₽ в месяц. Максимум я поднимал показатели до 350 000 ₽ в месяц. Дополнительно я разделил аудиторию на три группы, опираясь на воронку продаж — путь покупателя от знакомства с продуктом до оплаты: Для каждой группы рассчитал юнит-экономику. Такая модель показывает рентабельность одного юнита — товара, услуги, кампании или сегмента продвижения. Проще говоря, метрики юнит-экономики помогают рассчитать соотношение выручки и расходов на продукт, клиента или пользователя. Базовая формула юнит-экономики — формула прибыли: Все расчёты строятся на её основе и зависят от особенностей юнита. В данном случае модель помогла определить, сколько бизнес зарабатывает на одном покупателе из каждого сегмента за все время работы с ним. С помощью данных в разрезе LTV мы с заказчиком пересмотрели эффективность рекламных кампаний. Например, обнаружили, что зарабатываем с одного клиента 650 ₽. Значит, 500 ₽ за покупателя по небренду — хороший показатель. Без разделения мы бы опирались на среднюю цену за лид — около 250 ₽ — и остановили выгодную рекламу, где клиенты по 500 ₽ казались дорогими. Большая часть заказов приходила к клиенту через приложение крупного конкурента — Яндекс Еды. С каждой покупки заказчик выплачивал комиссию в 20-35% и терял четверть прибыли. Чтобы оптимизировать расходы и увеличить показатели, клиент решил переманить аудиторию. Я запустил рекламу приложения клиента в Директе, которая стимулировала покупателей пользоваться сервисом и получать бонусы. В результате доля заказов в приложении Яндекса снизилась, а в своём — выросла. Все действия в совокупности генерировали стабильно 200 000–250 000 ₽ в месяц: ✅ Вы используете все рекламные инструменты, которые подходят для вашей ниши, но их эффективность ощутимо ниже, чем раньше. ✅ Прогнозы по показам в Яндекс Директе совпадают с реальными данными или очень близки к ним. 💡 Сегментировать аудиторию и точечно проанализировать конкретные показатели — стоимость привлечения нового клиента, цену удержания старого и прибыль, которую прносить один покупатель. Это поможет гибко настраивать рекламу для каждой группы. 💡 Разделить аудиторию на целевую аудиторию, посетителей и повторных покупателей, опираясь на воронку контекстной рекламы. Для каждой группы введите юнит-экономику. 💡 Найти способы, которые подходят именно вашему бизнесу. Например, переманить аудиторию у крупных конкурентов.  Веб-аналитик