Удвічі більше B2B-лідів і вдвічі нижчий CPA: кейс akYtec

У промисловій автоматизації результат визначає не масштаб, а точність. akYtec — європейський виробник рішень для промислової автоматизації — потребував прогнозованого потоку кваліфікованих лідів для технічно складних продуктів із тривалим циклом ухвалення рішень.

Ми побудували performance-стратегію, зосереджену на сегментації, оптимізації каналів і безперервному тестуванні. За три місяці вдалося подвоїти кількість лідів та скоротити CPA на 50%.

Виклики

У промисловому B2B-маркетингу кожен лід має бути кваліфікованим, а кожне рішення потребує часу.

akYtec працює у нішевому сегменті промислової автоматизації й орієнтується на інженерів, технічних фахівців та менеджерів із закупівель великих підприємств.

За відсутності фіксованих місячних KPI, наше завдання полягало в максимізації ефективності доступних каналів і забезпеченні стабільної якості лідів. Це робило лідогенерацію одночасно складною та витратною.

Ми зіткнулися з трьома ключовими викликами:

• Охоплення цільової аудиторії: залучення технічних фахівців, які довго ухвалюють рішення і мають низьку онлайн-активність.
• Обмежений вибір каналів: лише Meta Ads і Google Ads давали баланс контролю та охоплення, тож можливості для експериментів були мінімальними.
• Передбачуваність результатів: необхідно було забезпечити стабільний, рентабельний потів кваліфікованих лідів у динамічному B2B-середовищі.

Рішення

Ми перейшли від широкого таргетування до точних аудиторних кластерів. Якісна сегментація та безперервна оптимізація стали основою стабільної системи лідогенерації.

Щоб залучати релевантну аудиторію, ми фокусувалися на Meta Ads і Google Ads — оптимальному балансі охоплення та контролю.

Реалізація

Щоб отримати максимальний результат, ми зробили ставку на точність, а не на масштаб. Основні кроки включали:

Сегментація та оптимізація

• Перевіряли аудиторні кластери в країнах ЄС, Азії та Африки, адаптуючи таргетинг за якістю конверсій і CPL.
• Виявили, що сегмент EU2 (Центральна та Східна Європа) дає найвищу ефективність
• Перерозподілили бюджети на регіони з найкращими показниками, щоб підвищити ROI.

Креативи та меседжі 

• Створили рекламні креативи, які підкреслюють ключові цінності бренду: точність, надійність, інтеграцію, простоту і технічну компетентність.
• Адаптували комунікацію під інтереси інженерів та менеджерів із закупівель.

Канали та формати

• Інтегрували дані з Meta Ads і Google Ads для уніфікованого відстеження конверсій і прогнозованого потоку лідів.
• Запустили кампанії Meta Lead Ads у сегменті ЄС, щоб збільшити обсяг лідів і зберегти низьку вартість залучення.

Результати

Стратегія спрацювала за всіма трьома напрямками: кваліфікація лідів, ефективність витрат, стабільність результатів.

• Кількість лідів зросла вдвічі, а CPA знизився на 50%.
• Кампанії Meta Lead Ads забезпечили великий обсяг лідів за низьким CPL, навіть із часткою некваліфікованих заявок.
• Завдяки інтеграції Meta та Google Ads ми отримали єдину data-driven систему, яка стабільно підтримувала лідогенерацію.

Покращення стало результатом оптимізації, а не збільшення бюджету.

Інсайти

Наша мета полягала не у збільшенні трафіку, а у залученні найбільш релевантної аудиторії в складній промисловій ніші. 

Для технічних продуктів із довгим циклом ухвалення рішень важлива не кількість взаємодій, а їхня якість. 

Цей проєкт довів: у B2B performance-маркетингу саме чітка стратегія створює передбачуваність, а data-driven оптимізація забезпечує результат — навіть за обмеженого бюджету.

Що далі

З огляду на ефективну роботу системи, ми перейшли на масштабування:

• розширюємо найрезультативніші кампанії в сегменті EU2;
• тестуємо нові креативні підходи для взаємодії з технічними decision-makers;
• продовжуємо оптимізувати Meta Lead Ads, щоб пріоритезувати кваліфікованих лідів.

Фундамент закладено — далі працюємо над передбачуваним зростанням.

Відгук клієнта

Команда проєкту

akYtec:

• Сергій Арлов, Head of Marketing

MixDigital:

• Вікторія Сабадир, Account Team Lead
• Андрій Любавін, Performance Group Head
• Сергій Зварич, Web Analyst