Заказы для швейного производства через Яндекс Директ, Красноярск ‑ 325 договоров и 73,3 млн ₽ выручки

Если вы владеете швейным производством и думаете, стоит ли запускать контекстную рекламу для привлечения корпоративных заказчиков, - этот кейс покажет вам, как выглядит работающая связка в Яндекс Директе на реальных цифрах. Мы помогли нашему клиенту получить заказы для швейного производства из Красноярска: 325 подписанных договоров при стоимости каждой сделки 19 410 ₽ - и это в нише, где менеджеры закрывают вручную каждого лида. Алексей Стёпин, руковожу агентством Step In Context, настраиваем контекстную рекламу и приводим заявки бизнесу.

Коротко о проекте:

• Ниша: Швейное производство, Красноярск
• Результат: 5 166 заявок, 325 договоров, выручка 73 273 850 ₽
• Срок: 14.11.2024-13.05.2026

С чем пришёл клиент из ниши швейного производства: «Мы смотрим на квал-лиды, их там единицы»?

Клиент искал заказы для швейного производство через Яндекс Директ, но приходящие заявки почти не конвертировались в реальных покупателей партий. Производство находится в Красноярске, продукт - пошив партий одежды для малых брендов, продавцов маркетплейсов и ритейла. Средний чек составлял 225 458 ₽, рекламный бюджет на старте - порядка нескольких сотен тысяч рублей в месяц. Заявки обрабатывали менеджеры на стороне клиента, воронка была заведена в amoCRM.

До обращения к нам рекламу вёл подрядчик без опыта в производственных B2B-нишах. Поиск и РСЯ запускали без чистки площадок: трафик шёл с DSP, мусорных приложений и сайтов-агрегаторов. Заявки выходили дешёвыми, но нецелевыми. Алгоритм обучался на кликах, поэтому системно привлекал не тех людей.

Клиент сформулировал проблему коротко: квал-лидов в воронке единицы. Это был не запрос «снизьте CPL» - это запрос на нужных B2B-заказчиков: тех, у кого есть готовое ТЗ и потребность в регулярном пошиве. Швейный чат, итоги выставки, прямой контакт с байерами - клиент пробовал разные источники, но системного потока из Директа не получал. Производство швейного полного цикла требует заказчика с горизонтом, а не разового запроса.

Что дал разбор рекламы конкурентов в нише швейного производства?

Разбор конкурентов показал: большинство игроков продвигали одну услугу без разделения по типу заказчика. Объявления шли под один шаблон - «пошив на заказ», без уточнения объёмов, форматов сотрудничества или условий для брендов и маркетплейсов.

Калькулятор пошива как элемент лидогенерации использовали единицы. Большинство сайтов вели на общую страницу без оффера под B2B-клиента: индивидуальные запросы не сегментировались, новые заказы шли по остаточному принципу.

Это дало ориентир: делать упор на квалификацию заказчика прямо в объявлении. Мы сфокусировали семантику на B2B-интентах - бренды, маркетплейсы, партии - и убрали размытые формулировки, которые тянули нецелевой трафик. Структура кампаний в Яндекс Директ строилась под конкретный тип заказчика, а не под общий спрос на шитьё.

Как цикл сделки влияет на окупаемость рекламы?

Цикл сделки в швейном производстве - 1,4 месяца: именно столько проходит от первого обращения до подписанного договора на пошив партии. Первый реальный результат в деньгах появляется не на второй неделе, а через несколько недель работы воронки.

При стоимости договора 19 410 ₽ и среднем чеке 225 458 ₽ каждая закрытая сделка с лихвой перекрывает затраты на её привлечение. Проверенные заказчики возвращаются за повторными партиями, и канал со временем работает всё эффективнее.

Чтобы было видно, где заявки отваливаются, - весь путь от клика до денег:

Какой спрос на швейное производство и почему его нельзя валить в одну кампанию?

Спрос в швейной нише разнородный: под одним и тем же поиском «пошив на заказ» сидят и частник с единственной блузкой, и малый бренд с потребностью в регулярных партиях. Слить эти сегменты в одну кампанию - значит скормить алгоритму хаос вместо обучающей выборки.

Целевой клиент - B2B-заказчики с готовым или понятным ТЗ на партии одежды: малые бренды, продавцы маркетплейсов, ритейл. Частники и информационный трафик несопоставимы по среднему чеку. Предыдущий подрядчик вёл кампании без сегментации: поиск и РСЯ в одном котле, трафик с DSP и мусорных площадок - заявки дешёвые, квалифицированных единицы.

Решение - разделить семантику по типу интента и запустить отдельные кампании под каждый сегмент. Один оффер под один сегмент в каждом формате: реклама ведёт на ту же связку, что на первом экране, и заказчик видит одно обещание везде.

Вот сами объявления: одно обещание в трёх размерах:

Что показал разбор рекламного аккаунта: «Проблема с поисковыми запросами»?

Разбор аккаунта выявил четыре системных сбоя, и каждый из них обрезал шанс получить заказы для швейного производства ещё до того, как заявка доходила до менеджера.

Запросы вроде «каталог компаний» или «швейная фурнитура купить» смешивались с горячим спросом в одной кампании: семантика собиралась без деления на горячие, тёплые и информационные группы. Алгоритм получал перемешанный сигнал и лил бюджет туда, где кликали охотнее, - на информационные и навигационные запросы.

Сегменты аудитории, гео и временные слоты сидели в одной стратегии без контроля распределения. Автостратегия не могла отличить потенциального B2B-заказчика с реальным ТЗ от случайного посетителя.

Структура кампаний строилась «на глаз»: без логики под аналитику, без возможности отсечь мусорный трафик по отдельному сегменту. Передачу квал-лидов из amoCRM обратно в Метрику никто не настраивал - конверсий на обучение просто не хватало при узкой нише с длинным циклом сделки.

Итог: лидов много, нормальных среди них почти нет.

С каким бюджетом и KPI стартовали в Яндекс Директ?

KPI на старте был сформулирован в терминах бизнеса: считаем договоры и выручку, не клики и показы.

КЭВ (ключевой этап воронки) - выставленное КП, финальный результат - договор на партию. Именно стоимость договора и ДРР стали главными метриками, а не цена клика. Бюджет за 18 месяцев работы составил 6 308 244 ₽; обучение автостратегии с первого дня настроили на квал-лиды через amoCRM, а не на любые обращения.

Что изменили в рекламе швейного производства: сузить семантику?

Главное изменение - не настройки, а то, на кого теперь работает бюджет. Клиенту нужны заказы для швейного производства, а кампании до этого обучались на кликах: алгоритм тянул трафик с DSP, мусорных сайтов и приложений, заявки шли дешёвые, но квалифицированных среди них были единицы. Яндекс просто не знал, кто нужный покупатель, потому что правильных сигналов ему не давали.

Семантику сузили жёстко: убрали широкие информационные запросы, пошив аксессуаров, производителей обуви и смежные категории. Оставили ядро - запросы B2B-заказчиков с готовым ТЗ под партионный пошив. Ядро и тестовые кластеры разнесли по отдельным кампаниям, чтобы видеть экономику каждого сегмента.

Слабые сегменты ограничили корректировками, не выключая полностью. Автостратегию перевели на обучение по квал-лидам через amoCRM - теперь алгоритм получал сигналы от реальных B2B-обращений, а не от кликов.

Категории объявлений разделили по смыслу: под пошив для брендов, под ритейл, под продавцов маркетплейсов - каждый сегмент со своим оффером и посадочной. Оффер строился не от продукта («пошиём партию»), а от задачи заказчика: понять условия, сравнить производителя, снизить риск первой партии.

Вот первый экран, куда приходил человек из рекламы:

Сколько квалифицированных лидов дал Яндекс Директ?

За 18 месяцев работы Яндекс Директ принёс 5 166 заявок при среднем потоке 287 заявок в месяц.

Воронка в amoCRM, настроенная под заказы для швейного производства, показала: каждый второй лид проходил квалификацию - B2B-заказчики с понятным ТЗ. Из них 775 получили коммерческое предложение, 325 дошли до покупки партии.

По деньгам: выручка за период - 73 273 850 ₽ при рекламном бюджете 6 308 244 ₽. ДРР составил 8,6%, ROAS - 11,62×.

Вот что показывает кабинет Директа за период - 6 308 244 ₽ расхода и 5 166 заявок:

А это уже CRM клиента - 325 договоров на 73 273 850 ₽; всё, что дошло до денег, видно в CRM:

Почему квалифицированных лидов стало в разы больше?

Чтобы получать заказы для швейного производства стабильно, в amoCRM настроили передачу квалов обратно в Директ. Автостратегия начала находить нужный портрет: заказчика с ТЗ на пошив партии. Параллельно чистили площадки РСЯ: DSP-сети и агрегаторы давали дешёвый трафик, который портил обучение. По отчёту площадок отключали те, где накопилось много кликов при аномально низкой цене клика.

После перезапуска первые семь дней кампании не трогали: клиенту нужны заказы для швейного производства, а любое вмешательство сбросило бы накопленные данные о живых заказчиках. Рост цены клика в этот период - штатный разгон автостратегии.

Что сработало в рекламе швейного производства: вычистить откровенно нерелевантные и мусорные запросы?

Ключевых правок было шесть - каждая закрывала конкретную дыру, из которой утекал бюджет.

Минус-слова и отключение мусорных масок. Семантика тянула запросы по пошиву аксессуаров, розничному пошиву «для себя» и DIY-тематике: заказы для швейного производства через такой трафик не придут, потому что ни бренд, ни ритейлер с ТЗ на партию по таким запросам подрядчика не ищет. Маски отключили, минус-листы расширили под производственный B2B.

2. Сужение до транзакционного поиска заказчика. Оставили только запросы, которые приводят заказы для швейного производства: поиск контрактного производства, пошив партий под бренд, производители одежды на заказ. Информационный трафик убрали из основных кампаний, потому что он обучал автостратегию не на тех людях.

3. Разнесение горячих и тёплых групп. Горячие запросы получили отдельные кампании со своими ставками и объявлениями. Смешанная структура давала алгоритму противоречивый сигнал - после разнесения обучение пошло на целевом сегменте.

4. Инфозапросы - в отдельный прогревочный сценарий. «Пошив» в широком смысле и смежные темы собрали отдельно под контентный трафик, не смешивая с коммерческим ядром.

5. Переписали объявления под B2B-отсев. Тексты прямо указывали на партионный пошив и условия для брендов. Это отсекало розницу ещё на клике: до заявки доходили только те, кто ищет производство, а не единичный заказ.

6. Бюджет - на ядро с устойчивым CR. Сегменты с подтверждённой конверсией в amoCRM получили приоритет, что и обеспечило итоговые 2 583 квал-лида и 325 договоров.

Рабочий чат по проекту, без прикрас:

Как применить этот метод в своей нише?

Метод работает в любой B2B-производственной нише, где клиент не покупает сразу. Воспроизвести его можно за девять шагов.

Определите КЭВ своей воронки. Нужны заказы для швейного производства - значит, считайте не заявку, а конкретный следующий шаг: выставленное КП, замер, образец. В швейном производстве это выставленное КП - именно на него обучали автостратегию.

2. Опишите нужного клиента максимально конкретно. Владелец, которому нужны заказы для швейного производства, ищет не того, кто смотрит информацию об одежде, а B2B-заказчика с готовым ТЗ и регулярной потребностью в партиях. Критерии записываются в amoCRM как поля квалификации и становятся фильтром для менеджеров.

3. Разделите горячую семантику и косвенную по отдельным кампаниям. Широкие маски вместе с горячими ключами путают автостратегию: алгоритм льёт бюджет туда, где дешевле, а не туда, где конверсия.

4. Отключите площадки DSP с первых дней. Они дают дешёвые клики, но не дают квал-лидов. В кейсе чистка прошла в первую неделю до передачи квалов в Метрику.

5. Свяжите amoCRM с Яндекс Метрикой через офлайн-конверсии. Квалифицированный лид из CRM передаётся обратно в Метрику - алгоритм начинает учиться на живых клиентах, а не на всём трафике подряд.

6. Дайте автостратегии полный цикл обучения. При цикле сделки 1,4 месяца нельзя оценивать кампанию по первым двум неделям - данных ещё нет. Ранний перезапуск сбрасывает накопленное обучение.

7. Контролируйте стоимость договора, а не стоимость клика. ДРР показывает, сколько рекламы стоит один рубль выручки - именно эта метрика управляет масштабированием.

8. Квалифицируйте лиды по единым критериям. Без чёткого критерия «квал» менеджеры каждый раз решают по-разному - статистика в Метрике становится мусором.

9. Масштабируйте семантику, а не бюджет напрямую. В нишах с ограниченным спросом раздувание ставки быстро упирается в потолок аудитории. Новые кластеры запросов дают новый трафик без роста стоимости лида.

Заказы для швейного производства: частые вопросы

Сколько заявок в месяц реально получить швейному производству из Директа?

В этом кейсе вышло 287 лидов в месяц при работе на B2B-аудиторию: малые бренды, продавцы маркетплейсов, ритейл. Цифра зависит от ёмкости региона и чистоты трафика - если площадки не чистить, заявок будет много, квал-лидов единицы.

Как долго идёт поиск производств до сделки?

Цикл сделки в нише пошива одежды на заказ - около 1,4 месяца. Заказчик сравнивает производства, согласовывает ТЗ, утверждает цену партии. Это не розница: решение редко принимают в день обращения. Параллельно человек ведёт переговоры сразу с несколькими цехами, ждёт расчёты и образцы, согласовывает условия с партнёрами по бизнесу. Поэтому реклама здесь работает на первый контакт, а дожимает уже менеджер.

Стоит ли запускать рекламу, если до этого был подрядчик без опыта в производстве одежды?

Стоит - но только после аудита того, что было. Типовая проблема: кампании обучены на кликах, трафик идёт с мусорных площадок, квал-лидов нет. Перезапуск на правильной цели даёт другой результат: в этом кейсе стоимость договора вышла 19 410 ₽ при среднем чеке 225 458 ₽.

Как понять, что производство одежды получает нужных заказчиков, а не случайных людей?

Смотреть на квал-лиды в amoCRM, а не на количество заявок. В этом кейсе из 5 166 лидов квалифицированными оказались 2 583 - те, у кого есть ТЗ и потребность в регулярном пошиве партий. Именно по квал-лидам настраивалось обучение автостратегии.

Заключение

Получить заказы для швейного производства через платную рекламу в Красноярске сложнее, чем кажется: B2B-заказчики ищут подрядчика через поиск, но большинство кампаний сливает бюджет на нецелевой трафик с DSP-площадок и мусорных приложений. Клиент прошёл этот путь до нас: заявки шли дёшево, квал-лидов из них были единицы.

За 18 месяцев работы, ведя трафик на заказы для швейного производства, получили 5 166 заявок, из которых 2 583 прошли квалификацию, 775 дошли до выставленного КП и 325 превратились в покупку партии. Выручка составила 73 273 850 ₽ при рекламном бюджете 6 308 244 ₽, ДРР 8,6%, стоимость договора 19 410 ₽ при среднем чеке 225 458 ₽.

Разница между прошлым подрядчиком и нашей работой - в цели обучения автостратегии: алгоритм учился не на кликах, а на квалифицированных обращениях через передачу офлайн-конверсий из amoCRM. Швейное производство - не исключение: та же логика работает в любой B2B-нише с циклом сделки больше месяца, где заявки дешёвые, а договоров нет.

Обсудить задачу →

Сайт · Telegram · ВКонтакте · MAX