Как избавиться от пользователей. И вырасти
  • Клиент
    МТС Линк
  • Продукт
    Система сервисов для бизнес-коммуникаций
  • Кейс
    Как избавиться от пользователей. И вырасти
Для продвижения сложного b2b продукта МТС Линк мы переобучили предиктивную ML модель. В отличие от классического использования таких инструментов, наша модель не оптимизировала показы на целевые сегменты, а запрещала показы нецелевым пользователям. Этот смелый (и местами рискованный) шаг сократил верх воронки в четыре раза. Однако полученная рекордная экономия стоимости лида почти на 90% (!) полностью окупила проект и привела к росту всех целевых метрик (доли целевых клиентов, конверсии в MQL).



Контекст
МТС Линк – система сервисов для бизнес-коммуникаций и совместной работы, позволяющая создавать встречи, вебинары, курсы, чаты, доски, etc. С 2008г. компания работала под брендом Webinar.ru. В 2022г. присоединилась к цифровой экосистеме МТС. Основными конкурентами являются как иностранные платформы (Zoom, Google Meet), так и быстро развивающиеся аналогичные продукты российских экосистем: Яндекс, Сбер, Контур, VK.
У продукта сложный, даже по меркам b2b, потребительский путь. Цикл сделки составляет около 7 месяцев (может снижаться до 4 месяцев в секторе малого бизнеса и увеличиваться до 12 в крупном и госсекторе, в экстремальных случаях — до 3 лет). До сделки происходит 90+ касаний до с ЛПР.

Цели и задачи
Основная задача — приводить маркетинговые квалифицированные лиды (MQL) с достаточным уровнем LTV, который генерируют средний и крупный бизнес. Проблема в том, что основной поток входящих лидов и визитов на сайт генерируют физлица. Алгоритмы рекламных систем (Яндекс, VK) обучаются на общих данных, в то время как нам нужна оптимизация по MQL.
Выходом стала разработка, настройка и обучение предиктивной ML модели на базе Tomi.ai. Модель вычленяла MQL на сайте (с точностью 0,87) и оптимизировала кампании в рекламных системах. В начале года конверсия в MQL из общего числа лидов составляла 14,6%, стоимость — 17 365 ₽.
Ключевой задачей стало снижение стоимости MQL на треть.

Целевая аудитория
Юнит-экономика показала, что физические лица и микробизнес не просто приносят низкий доход, они практически не окупают расходы на привлечение и работу с ними. Между тем показы этим сегментам все равно шли, хоть и по остаточному принципу.
Надо было принять решение: отказаться от части лидов, которые приносили недостаточный доход или все же не сокращать верх воронки. МЫ РЕШИЛИ РИСКНУТЬ И ПОШЛИ НА ЗНАЧИТЕЛЬНОЕ СОКРАЩЕНИЕ ВХОДЯЩИХ ЛИДОВ, ОТКАЗАВШИСЬ ОТ ЧАСТИ ПЛАТЕЖЕСПОСОБНОЙ, НО НЕ ВЫСОКОДОХОДНОЙ АУДИТОРИИ

Решение
Для оптимизации продвижения мы полностью исключили из кампании платежеспособный, но не высокодоходный сегмент, используя технологии предиктивного анализа ценности клиентов на основе их поведения на сайте. Мы использовали предикт для запрета показов выбранному сегменту, а не для оптимизации показов по преимущественному сегменту, как это делалось до сих пор и как это обычно делается при использовании предиктивных моделей.

Реализация
Для реализации проекта необходимо было переобучить модель. Ранее она была нацелена на поиск спецсигналов паттернов поведения наиболее высокодоходной аудитории и затем оптимизацию кампаний в рекламных сетях именно на этот сегмент. Теперь же было необходимо научить машину распознавать на сайте наименее доходный сегмент, физических лиц и микробизнес, а затем запрещать показы по данному сегменту в Директе.
Такого модель еще не делала. Ее переобучение заняло меньше времени, чем обучение с нуля. Потребовалось три месяца для того, чтобы машина начала работать по новым алгоритмам. К сентябрю 2024г. мы готовы были выйти в тест с крайне высокой стоимостью ошибки.
Тестовый период стартовал в октябре 2024г. и продлился четыре месяца (минимальный цикл сделки) до января 2025г. Контрольным периодом был выбран предшествующий период июнь-сентябрь 2024 года.

Результаты
тестовом периоде (октябрь 2024 – январь 2025) по сравнению с контрольным периодом (июнь-сентябрь 2024) объем MQL снизился на 8% (плановый показатель – не более 12%). Общий объем лидов упал на 29%. Конверсия из входящего лида в MQL выросла с 14,6% до 18,8%. Это говорит на о том, что система довольно точно определяет физлиц и микробизнес, но ей еще есть чему поучиться.
Доля нецелевых клиентов в базе МТС Линк снизилась с 47,6% до 40,4% и будет продолжать снижаться по мере органического вымывания и дальнейшей оптимизации кампаний на средний и крупный бизнес. При этом доля Enterprise клиентов выросла на 3 п.п. до 13%. То есть вымывшаяся доля нецелевых клиентов практически наполовину была замещена самыми доходными, наиболее крупными клиентами.
При этом стоимость MQL сократилась на 88,4%! С 17 365₽ до 2 003₽. Это рекордный показатель для категории, который кратно окупил экономику проекта.
ЭТО ЛИШНИЙ РАЗ ДОКАЗЫВАЕТ, ЧТО ДЛЯ РЕАЛЬНО УСПЕШНЫХ ADTECH&MARTECH ПРОЕКТОВ ВАЖНА НЕ СТОЛЬКО ТЕХНОЛОГИЯ, СКОЛЬКО СТОЯЩАЯ ЗА НЕЙ МАРКЕТИНГОВАЯ ИДЕЯ. ПРОРЫВНЫЕ РЕШЕНИЯ ОСТАЮТСЯ ПРЕРОГАТИВОЙ ЛЮДЕЙ, А НЕ АЛГОРИТМОВ
Расскажите
о своей задаче
Вместе мы подберём решение
и подходящий для вас инструмент