Зубной центр СПб — ROAS 5.9x за 8 недель

Исходная ситуация

Сеть из 3 клиник в Санкт-Петербурге, 12 кресел суммарно. Основные направления: имплантация, протезирование, ортодонтия. Месячный рекламный бюджет 800 000 ₽. Работали с двумя подрядчиками одновременно — один вёл Яндекс.Директ, второй таргет в VK.

Проблемы

• ROAS 1.8x — реклама едва окупалась, прибыль минимальна
• Нет единой аналитики: подрядчики отчитывались в разных форматах, данные не сходились
• Каждая клиника вела свой Excel — суммарная картина собиралась вручную раз в месяц
• Администраторы 3 филиалов по-разному обрабатывали заявки — конверсии разнились от 15% до 35%
• Средний CAC по сети 12 500 ₽ — при среднем чеке 280 000 ₽ это приемлемо, но не оптимально
• Не отслеживали LTV: повторные визиты пациентов не атрибутировались к первоначальному каналу

Задача

Снизить CAC минимум в 2 раза, построить единую систему аналитики на все 3 филиала, стандартизировать обработку лидов. Целевой ROAS — 5x.

Подход

Объединили управление маркетингом всех 3 филиалов в единую систему. Ключевое решение — централизованная AI-обработка лидов и единый дашборд вместо трёх разрозненных Excel-файлов.

Фаза 1: Аудит и интеграция (недели 1–3)

• Аудит рекламных кабинетов обоих подрядчиков: нашли пересечение аудиторий в 40% — клиники конкурировали сами с собой
• Объединили рекламу под одним управлением, распределили бюджет по филиалам с учётом загрузки кресел
• Подключили сквозную аналитику: один колл-трекинг, одна CRM, один дашборд на все 3 клиники
• Настроили маршрутизацию лидов: заявка автоматически попадает в ближайший по геолокации филиал

Фаза 2: AI-платформа (недели 4–6)

• Подключили AI-Куратора на все 3 филиала: единый стандарт обработки заявок
• Настроили AI-Квалификатор: скоринг лидов по направлению (имплантация/протезирование/ортодонтия), бюджету и срочности
• Горячие лиды (скор 80+) автоматически получают звонок от администратора в течение 5 минут
• Тёплые лиды (скор 50-79) получают серию сообщений с кейсами и информацией о технологиях

Фаза 3: Оптимизация и масштаб (недели 7–8)

• Перераспределили бюджет: 60% на имплантацию (самый высокий чек), 25% на протезирование, 15% на ортодонтию
• Запустили кросс-продажи: пациенты ортодонтии получают предложение на отбеливание, пациенты имплантации — на костную пластику
• Настроили отслеживание LTV: теперь видим полную ценность пациента за 12 месяцев
• Внедрили A/B тестирование посадочных страниц — нашли вариант с конверсией на 40% выше

Результаты за 8 недель

ROAS вырос с 1.8x до 5.9x — реклама стала приносить в 3,3 раза больше прибыли при том же бюджете. Основной драйвер — устранение пересечений аудиторий и стандартизация обработки лидов через AI.

• ROAS: 1.8x → 5.9x (+228%)
• CAC: 12 500 ₽ → 4 800 ₽ (−62%)
• Конверсия в запись: 15-35% (разброс) → 38% (стабильно по всем филиалам)
• Время ответа на заявку: 1-4 часа → 52 секунды
• Потерянные лиды: ~25% → 2%
• Загрузка кресел: 60% → 82%

Финансовый результат

При бюджете 800 000 ₽/мес сеть стала генерировать 4 720 000 ₽/мес выручки от новых пациентов (ранее — 1 440 000 ₽). Дополнительная выручка 3 280 000 ₽/мес. С учётом нашего гонорара ROI на маркетинг составил 5.9x.

Нестандартные решения

Главное открытие — 40% рекламного бюджета тратилось на «каннибализацию»: два подрядчика показывали рекламу одной и той же аудитории. Один филиал на Невском проспекте и другой на Васильевском острове рекламировались по одинаковым запросам в одном и том же радиусе. Пациент видел 2 объявления одной сети и кликал на оба — сеть платила дважды за одного человека.

Решение: разделили геотаргетинг по зонам ответственности каждого филиала + использовали минус-аудитории, чтобы один филиал не показывал рекламу тем, кто уже взаимодействовал с другим.

Стандартизация обработки лидов

До подключения AI конверсия в запись варьировалась от 15% (филиал с неопытным администратором) до 35% (филиал с администратором-ветераном). AI-Куратор нивелировал эту разницу: все 3 филиала получили единый стандарт обработки заявок с конверсией 38%. Фактически AI «клонировал» лучшего администратора на все точки.

Что дальше

Сеть планирует открытие 4-го филиала. Благодаря стандартизированной AI-системе масштабирование маркетинга на новую точку займёт 3 дня вместо 2 месяцев. Вся инфраструктура (дашборд, AI-обработка, аналитика) уже настроена — нужно только добавить новый филиал в маршрутизацию.