Наскрізна аналітика та оптимізація платного просування на дошках оголошень для мережі сервісних центрів

Вихідна ситуація – мережа з 6 сервісних центрів з ремонту побутової техніки у 3 містах. Зараз розміщуємо близько 120 оголошень на Avito та Юла, використовуємо платні підняття та просування, але не розуміємо, які оголошення та послуги реально приносять заявки та продажі. У CRM (amoCRM) фіксуються угоди, але джерело часто губиться. Є коллтрекінг (Calltouch), частина лідів приходить до месенджерів. Бюджет на платне просування у дошках оголошень – близько 2 500 USD/міс, поточна вартість заявки нестабільна.

Завдання - вибудувати коректний вимір ефективності платного просування на дошках оголошень та дати набір конкретних рішень щодо оптимізації: що вимкнути, що масштабувати, які зв'язки оголошення-послуга-гео дають маржу.

Технічне середовище та дані – доступ до Avito Pro (кабінет компанії), Юла (кабінет), amoCRM, Calltouch, GA4 (є на сайті, але сайт використовується тільки як візитка), таблиці Google Sheets з історією витрат та списком оголошень. Автоматизація розміщення не використовується. Доступ до API майданчиків може бути обмежений - рішення має працювати без API, але з пріоритетом на напівавтоматизацію, де це можливо.

Етапи та очікуваний результат
1) Аудит поточної схеми лідогенерації - розбір всіх точок входу (дзвінки, чати, форми, месенджери), як зараз проставляються джерела, де губляться атрибуції, які звіти доступні в кабінетах майданчиків.
2) Проектування схеми трекінгу для дощок оголошень – правила UTM- та міток, єдиний неймінг оголошень та кампаній, зв'язка оголошення-послуга-місто, мапінг на поля CRM.
3) Налаштування та перевірка наскрізної зв'язки - коректне визначення джерела на рівні ліда/угоди в amoCRM для дзвінків та звернень з чатів, налаштування передачі параметрів Calltouch/CRM там, де це технічно можливо, документування обмежень майданчиків.
4) Збір та зведення даних у єдину вітрину - Google Sheets або Looker Studio: витрати на просування, покази/контакти/звернення з кабінетів, ліди та продажі з CRM, дзвінки з коллтрекінгу. Дедуплікація лідів за телефоном та часом звернення. Розрахунок CAC, CPL, CR у продаж, валової маржі за типами послуг.
5) Аналітика та оптимізаційні рекомендації - виявлення нерентабельних оголошень та груп, рекомендації щодо перерозподілу бюджету, список 10-20 конкретних дій (пауза/перезапуск/зміна гео/графіка/пакетів просування), план тестів на 2 тижні.
6) Передача результату – готовий дашборд, таблиця-довідник неймінгу та міток, коротка інструкція (до 3 сторінок тексту) як підтримувати систему та як щотижня приймати рішення.

Обмеження
- Не можна змінювати CRM (amoCRM залишається).
- Не можна просити клієнтів переходити на сайт – основний потік повинен залишатися усередині дощок оголошень.
- рішення не повинно вимагати розробки окремого сервера; допустимі веб-хуки/інтеграції/скрипти в Google Apps Script.
- доступ до облікових записів надається на час робіт; всі налаштування повинні бути відтворені за інструкцією.

Критерії приймання (вимірні)
- У CRM не менш ніж 85% нових лідів з дощок оголошень заповнені: майданчик, місто, послуга/категорія, ідентифікатор оголошення або його однозначний неймінг.
- Дашборд показує в одному місці по кожному майданчику та місту: витрати, звернення, ліди, продажі, CPL, CAC, CR, валову маржу. Оновлення даних - щонайменше раз на добу вручну або напівавтоматично.
- Список оптимізації з прогнозом ефекту: для кожного пункту вказані поточні метрики та очікувана зміна (наприклад, зниження CPL на X% або зростання CR на Y%) та умови тесту.
- Проведено контрольну перевірку на вибірці з 30 лідів - коректність джерела та прив'язки до оголошення підтверджена за логами Calltouch/CRM/кабінетами.

Важливо – цікавить саме система обліку та управлінські висновки щодо платного просування у дошках оголошень, а не переписування текстів оголошень чи дизайн.