Автор: ваш покорный слуга, Head of Digital Marketing (он же маркетолог, он же аналитик, он же копирайтер, он же всё остальное)

Дисклеймер для хабравчан:

Название компании и все конкретные фишки заменены на общие. Цифры реальны, но часть данных (продукты, имена, точные адреса) скрыта. Скриншоты из Метрики приложу с замазанными полями – конфиденциальность, сами понимаете.

Часть 1. Как я пришёл на «пустое место» и что мне сказали

Как и полагается в небольших IT-компаниях – ты приходишь на почти нулевую площадку. Без команды, без внятной аналитики, с рекламой «на глаз» и с руководителем, который требует продаж, но даёт бюджет как на семечки.

Исходные данные, которые мне выдали:

• Сайт на самописной CMS – конверсия никакая, воронка отсутствует.

• Реклама в Яндекс.Директе – кампании хаотичные, без сегментации, без привязки к бизнесу.

• Сквозная аналитика – ноль. Маркетинг работал вслепую, цели в Метрике стояли кое-как.

• Бюджет на рекламу – 70 000 ₽/мес. Но 20% забирало агентство (елама), так что в моём распоряжении оставалось 55 000 ₽.

• Команда – один я. Ни копирайтера, ни дизайнера, ни таргетолога. Только я, ноутбук и бессонные ночи.

• KPI от руководства: 4 SQL в месяц. При том, что SQL – это когда менеджер по продажам уже позвонил, подтвердил бюджет и отправил КП. Вы серьёзно?

Для тех, кто не в теме:
MQL – лид, который подходит по ЦА и оставил заявку (моя зона).
SQL – когда продажник сделал свою работу (их зона, но KPI повесили на меня).

Казалось бы, размазанная ответственность, но на основе цифр и отчётов я должен был показать результат. Чем я, собственно, и занялся…

Часть 2. С чего я начал (и почему без аналитики никуда)

Пункт №1. Настройка сквозной аналитики – это база

Я развернул систему на связке:

• Яндекс.Метрика – цели на заявки, звонки, заполнение форм. Сегменты по UTM-меткам.

• Яндекс.Директ – детальная разбивка по кампаниям, группам объявлений, ключевым словам.

• CRM – фиксация MQL и SQL (менеджеры вбивали вручную, но я их пинками контролировал).

• Google Sheets + API Яндекс.Метрики – ежедневные автоматические дашборды. Чтобы каждое утро видеть, куда уходят деньги и сколько заявок.

Пункт №2. Оптимизация рекламы – отключаем всё, что не работает

До меня реклама запускалась единожды. В основном работал СЕО. Я собрал структуру:

• Кампании по продуктам: флагманский продукт, 1С, OpenSource.

• Отдельно вертикали: retail, food, farm.

И тут меня ждал сюрприз. Некоторые кампании (farm, retail) показывали CPA больше 2000 ₽, при среднем по рынку 900 ₽. Я их безжалостно отключил после первичных тестов. Вы только вдумайтесь – больше двух тысяч за заявку! Это же грабёж среди бела дня.

Ввёл регулярный A/B-тест объявлений и посадочных страниц. Благодаря этому:

• Стоимость конверсии (CPA) снизилась с хаотичных 1000+ ₽ до стабильных 917 ₽ (данные марта).

• Конверсия из заявки в MQL выросла с 22% до 34%. Потому что я начал показывать рекламу тем, кому это реально нужно, а не всем подряд.

Часть 3. SEO и контент – бесплатный трафик, который спас бюджет

Денег на рекламу было мало, поэтому я сделал ставку на SEO и полезные статьи.

• Собрал семантику через Яндекс.Вордстат + AI (ChatGPT помогал с LSI-фразами).

• Написал и оптимизировал статьи для блога. Одна из них – «Какие профессии заменит ИИ в ближайшие 10 лет?» – собрала 1 700+ просмотров.

• Перелинковал страницы, поправил заголовки (title, h1) под высокочастотные запросы.

И знаете что? Это сработало.

По данным Метрики за 2 года (до моего прихода и после):

• Визиты из поисковых систем выросли на +1657% (да, это не опечатка).

• Посетители – на +2111%.

• Доля органического трафика подскочила с ~5% до 18% от всего трафика.

Часть 4. AI и автоматизация – как я выживал один

Я не очень люблю, когда говорят «маркетолог должен уметь всё». Но в моём случае деваться было некуда. Поэтому я нашёл выход – начал дружить с AI и автоматизацией.

Какие инструменты я использовал и сколько времени они сэкономили:

Итого: я сэкономил более 14 часов в неделю. Эти часы я потратил на стратегию и тестирование гипотез. А не на тупое копирование цифр из одной таблицы в другую

Часть 5. Битва за KPI или как я объяснял руководству, что SQL – не моя вина

Отдельный вид боли, который проходит каждый маркетолог в B2B – когда тебе ставят KPI по SQL.

В феврале план по MQL был 12, я сделал 11 – почти выполнил. А по SQL план 4, факт – 1. Мне говорят: «Ты плохо работаешь». А я смотрю в CRM и вижу, что менеджеры просто не дозваниваются или не подтверждают бюджет.

Что я сделал:

1. Внёс в отчёты раздельные колонки: MQL и SQL. Показал, что MQL (моя зона) почти выполнена, а провал по SQL – это проблемы отдела продаж.

2. Рассчитал реальную стоимость одного SQL:

   • Бюджет в феврале – 47 283 ₽, получен 1 SQL → стоимость SQL = 47 283 ₽.

   • План CPL SQL (≤17 500 ₽) – недостижим без увеличения бюджета в 2,7 раза.

3. Зафиксировал эти расчёты в официальных отчётах и предложил скорректировать KPI.

И о чудо – руководство признало объективность цифр. KPI по SQL начали пересматривать. А моя репутация как аналитичного маркетолога укрепилась.

Часть 6. Результаты, от которых я сам офигел (в хорошем смысле)

Трафик и поведение

Общий рост визитов за весь период – больше 1657% по сравнению с предшествующим годом.

Реклама и лиды (февраль → март)

Вывод: при росте бюджета на 32% я получил рост MQL на 109% и снизил стоимость лида на 37%. Это называется эффективное масштабирование, а не «просто повезло».

Выполнение KPI

Часть 7. Что пошло не так (и чему я научился)

• SQL остался низким – не из-за маркетинга, а из-за конверсии отдела продаж (всего 4-9% из MQL в SQL).Вывод: никогда не берите KPI, который не можете контролировать. MQL – ваше, SQL – продажников.

• Бюджет 55 000 ₽ – это потолок для 20-25 MQL в B2B IT.Вывод: хотите 50+ MQL? Готовьте 120 000 ₽ в месяц на рекламу.

• Работа одному – это адски сложно, но возможно.Вывод: автоматизация и AI – ваши лучшие друзья. Без них вы сойдёте с ума.

P.S. Что я советую другим маркетологам (на основе своего опыта)

1. Не бойтесь спорить с руководством, но только с цифрами в руках. Эмоции бесполезны, а таблицы – аргумент.

2. Автоматизируйте всё, что можно. Даже простой экспорт в Google Sheets с API сэкономит часы.

3. Используйте AI для генерации гипотез и контента – это не читерство, это необходимость.

4. Фиксируйте отказы в ресурсах письменно. Если вам не дали бюджет – напишите об этом в отчёте.

5. Делитесь кейсами. Это лучший способ найти новую работу или клиентов.

Спасибо, что дочитали до конца. До новых встреч =)