В Колесо.ру 60% продаж приходится на офлайн-магазины. Реклама в Директе приводит людей на сайт, а покупают они чаще в магазине — эти покупки не попадали в Яндекс Метрику. Из-за этого алгоритм Директа обучался только на онлайн-заказах и ретаргетинг находил не всех потенциальных покупателей. А еще реклама в отчетах выглядела менее эффективной, чем была на самом деле. Кейс о том, как команда настроила передачу офлайн-покупок в Метрику, переобучила на них ретаргетинг и снизила CPA на 14%. А бонусом увидели реальный вклад других каналов в офлайн-продажи и перестроили работу с ними.
Как Колесо.ру обучили рекламу на офлайн-покупках и снизили CPA в ретаргетинге на 14%
Колесо.ру — федеральная сеть шинных и сервисных центров
Масштаб бизнеса.
120+ офлайн-центров, 2 млн уникальных посетителей сайта в пиковые месяцы
Задача
Снизить CPA в ретаргетингеУвеличить количество покупок из ретаргетинга
Решение
Подключить сервис OPA Mindbox, чтобы обучать алгоритмы Яндекса на данных из CDPОптимизировать ретаргетинговые кампании в Директе по цели «офлайн-конверсия»
ИТ.
Сайт собственной разработки, платформа SAP CRM, экосистема для персонализации маркетинга и цен Mindbox
Результат
−14% CPA в ретаргетинге год к году+16% к общему числу покупок из ретаргетинга за год
Срок.
6 месяцев
Фишка
Измерили влияние email на офлайн-продажи
23 июня 2026
В Колесо.ру 60% продаж приходится на офлайн-магазины. Реклама в Директе приводит людей на сайт, а покупают они чаще в магазине — эти покупки не попадали в Яндекс Метрику. Из-за этого алгоритм Директа обучался только на онлайн-заказах и ретаргетинг находил не всех потенциальных покупателей. А еще реклама в отчетах выглядела менее эффективной, чем была на самом деле.
Кейс о том, как команда настроила передачу офлайн-покупок в Метрику, переобучила на них ретаргетинг и снизила CPA на 14%. А бонусом увидела реальный вклад других каналов в офлайн-продажи и перестроили работу с ними.
Результаты в ретаргетинге
-
+16%к покупкам год к году
-
−14%CPA год к году
Метрики ретаргетинговых кампаний в Яндекс Директе, сравниваются осень 2025 и осень 2024. Атрибуция по последнему значимому переходу
Почему в Колесо.ру решили оптимизировать ретаргетинг
Колесо.ру запускает рекламу по всей воронке: медийная повышает охваты, контекстная и таргетированная привлекают и ведут людей на сайт, а Яндекс Карты и 2ГИС — в офлайн-центры. Тех, кто посмотрел товар на сайте и ушел, возвращают ретаргетинговые кампании с товарными объявлениями.
Но у этой эффективности был потолок — алгоритм обучался на неполных данных. Если человек видел рекламу, переходил на сайт, но покупал офлайн, Метрика не фиксировала заказ. Яндекс Директ оптимизирует рекламу по данным Метрики, поэтому он не видел офлайн-покупки — а это 60% от общего оборота. В итоге алгоритм обучался только на онлайн-покупателях и приводил похожих на них — а заметную часть клиентов пропускал.
Реклама приводит человека на сайт, а покупку он совершает в магазине — этот шаг не попадает в Метрику
Было непонятно, дошел клиент до шинного центра или нет, сработала ли онлайн-реклама.
Большая часть покупок не атрибутировалась рекламным каналам. Это искажало расчеты: по результатам запуска OPA Mindbox оказалось, что CPA в отчетах был завышен в 2,7 раза. Без учета офлайн-покупок одна конверсия стоила условные 2 700 рублей, а с учетом офлайна — 1 000.
Проблема не в самой цифре, а в том, что на этих данных обучается алгоритм Яндекс Директа. Если он видит только онлайн-заказы, то ищет людей, похожих на онлайн-покупателей — а тех, кто покупает офлайн, пропускает.
Как связали онлайн-рекламу с офлайн-покупками
Чтобы передать офлайн-покупку в Метрику, ее нужно связать с конкретным визитом на сайт. А для этого покупателя сначала идентифицируют в магазине. Чтобы привязать покупку к конкретному человеку, Колесо.ру использует два сценария сбора контактов:
- дисконтная карта — покупатель уже есть в базе и предъявляет ее на кассе;
- телефон в обмен на выгоду — скидку или бесплатный шиномонтаж.
Чтобы покупателя узнавали в следующий раз, регистрироваться в программе лояльности не обязательно: достаточно один раз оставить телефон. При следующих визитах — в сервисный центр или личный кабинет на сайте — покупателя узнают по номеру. В сумме разные механики закрывают около 80% офлайн-покупок. Алгоритму этого хватает: ему важно увидеть характеристики типичного покупателя, а не зафиксировать каждую покупку.
Колесо.ру передает офлайн-покупки в Метрику двумя способами:
Через Mindbox — по Client ID Метрики. На сайте Колесо.ру стоит трекер Mindbox: когда покупатель заходит на сайт, трекер связывает его Client ID из Метрики с профилем в базе Mindbox. В профиле уже есть телефон, история покупок и другие данные. Когда покупатель оплачивает товар в магазине, Mindbox в тот же момент создает в Яндекс Метрике запись с целью «офлайн-покупка» — и она привязывается к истории визитов на сайт, даже если между визитом и покупкой прошло время. Покупатель мог зайти на сайт неделю назад, а приехать в магазин в выходной — Метрика все равно свяжет покупку с приведшей рекламной кампанией.
Если Client ID уже привязан к профилю в Mindbox, Яндекс сопоставляет покупку в 90% случаев — остальные 10% теряются по техническим причинам: устаревшие cookie, смена устройства, приватный режим.
Но привязать Client ID можно только когда покупатель сам зайдет на сайт — в этот момент трекер связывает его cookie с профилем. У Колесо.ру бизнес сезонный: покупатель может не заходить на сайт по полгода после покупки в магазине. В первые месяцы интеграции доля сопоставлений низкая, а со временем растет — покупатели возвращаются на сайт, данные накапливаются.
Mindbox связывает покупку в магазине с Client ID Метрики, и Директ получает данные для оптимизации
Через CRM-систему — по номеру телефона. Компания в защищенном виде передает его в Метрику через API. Яндекс ищет совпадения в своей базе пользователей и, если находит, привязывает офлайн-покупку к последнему визиту на сайт Колесо.ру.
В отличие от первого способа, передача данных не зависит от того, есть ли Client ID в профиле Mindbox: номер уходит в Метрику сразу после покупки. Яндекс сопоставляет около 75% покупателей — у части клиентов телефон не связан с аккаунтом в Яндексе.
Колесо.ру настраивает кампании на три цели: онлайн-заказ, офлайн-покупка по Client ID (через Mindbox) и офлайн-покупка по номеру телефона (через CRM). Один и тот же покупатель может попасть в обе офлайн-цели — Яндекс не дедуплицирует такие конверсии. На обучение это не влияет: алгоритм распознает тип покупателя, а не считает уникальные события. Чем больше сигналов, тем точнее он находит нужную аудиторию.
Мы подключали офлайн-цели одними из первых, еще на ранней версии продукта Mindbox — ROPO. Настройка заняла почти месяц, с 11 октября по 7 ноября 2024 года: инструкция по подключению содержала ошибки, и часть шагов пришлось разбирать с поддержкой Mindbox.
На следующую версию продукта — OPA — мы перешли позже, и переезд прошел быстро, без сложностей.
Колесо.ру обкатывали первую версию продукта вместе с нами — на их опыте мы переработали и сам продукт, и инструкцию. Сейчас аналогичная интеграция занимает 1 день и проходит без проблем.
На чем обучать ретаргетинг — на онлайн-заказах или на офлайн-покупках
Команде нужно было понять, что работает лучше: обучение Директа на офлайн-покупках или на онлайн-заказах. В апреле 2025 года команда поставила эксперимент: показывали одинаковые ретаргетинговые смарт-баннеры тем, кто смотрел товары на сайте, но кампании обучали на разных целях.
Смарт-баннер Колесо.ру — оффер одинаковый для обеих групп, разница только в целях оптимизации
В классическом AB-тесте одну кампанию сравнивают с другой. Но у Колесо.ру уже была обученная кампания, которая работала на этот же ретаргетинг. Если запустить новую с нуля и сравнить ее напрямую со старой — разница получится не в стратегии, а в «стаже» алгоритма.
Команда запустила в ретаргетинге три параллельные кампании. Старую обученную оставили работать на 30% аудитории — как страховку на случай, если новые кампании на старте просядут, пока учатся.
Две новые кампании запустили на оставшиеся 70% аудитории, поровну. У них одинаковые настройки, бюджет и целевая цена конверсии — единственная разница была в цели, на которой обучался алгоритм. Группа A (контрольная) училась на онлайн-заказах, так как онлайн-цель раньше была базовым сценарием. Группа B (тестовая) — на офлайн-покупках.
Аудиторию разделили в Яндекс Директе с помощью инструмента «А/Б-эксперименты»: команда задала нужную пропорцию, а Директ случайным образом распределил пользователей между группами.
Тест шел три недели — он пришелся на конец сезона, когда трафик уже снижался. В высокий сезон кампания могла бы обучиться за одну-две недели. Тестовая группа выиграла. К началу низкого сезона команда раскатила кампанию с офлайн-целью на весь ретаргетинг и отключила контрольную группу.
Группа
Кампания
CPA
Количество заказов
A (35% аудитории)
Новая, одна цель: онлайн-заказ на сайте
X
Y
B (35% аудитории)
Новая, одна цель: офлайн-покупка в магазине
X-10%
Y+17%
Оставшиеся 30% аудитории работали на старой обученной кампании — ее оставили как страховку, чтобы общий ретаргетинг не просел, пока новые кампании учатся
Почему вернули оптимизацию по онлайн-заказам
Все лето, три месяца низкого сезона, алгоритм приводил в ретаргетинг людей, которые скорее поедут в магазин, чем оформят заказ на сайте. Онлайн-заказы из ретаргетинга просели на 15% год к году — при том, что по другим рекламным кампаниям падения не было, а офлайн-покупки росли.
Алгоритм делал ровно то, чему его научили: искал людей, которые купят в магазине. Но при этом он перестал приводить тех, кто закажет на сайте. Команда поняла: обучать только на офлайн нельзя — нужны обе цели одновременно. На старте к этому варианту не пришли — идея совместить обе цели в одной кампании появилась только после летней просадки.
К осеннему сезону команда скорректировала стратегию: начали обучать кампанию сразу на двух целях. Заодно перестроили набор микроцелей. Раньше алгоритм обучался не только на покупках, но и на промежуточных действиях — звонках, добавлениях в корзину. Это помогало в межсезонье, когда покупок мало. Осенью, в высокий сезон, клиентов хватало, и микроцели убрали: алгоритм стал фокусироваться только на главных сигналах.
Для сравнения год к году взяли октябрь–декабрь 2025 и 2024 — они сопоставимы по трафику. Бюджет на ретаргетинг, ассортимент и количество магазинов между ними значимо не менялись, то есть и покупок стало больше, и CPA снизился именно потому, что алгоритм переобучили.
Как данные об офлайн-покупках изменили работу в других направлениях
Команда смогла оценить вклад каждого канала с учетом офлайн-покупок. Например, раньше в отчетах Метрики были видны только онлайн-заказы от email и онлайн-карт — офлайн-покупки этим каналам не атрибутировались. В Mindbox же хранилась полная история покупок каждого клиента: и онлайн, и офлайн. Но команда не отслеживала отдельно связь между каналом привлечения и офлайн-покупкой — такую задачу не ставили. После настройки офлайн-целей эта связка появилась прямо в Метрике.
Карты — подтвердили эффективность канала. Когда в Метрику попали офлайн-покупки, оказалось, что Яндекс Карты и 2ГИС приносят в 5 раз больше офлайн-покупок, чем онлайн-заказов. Люди находят точку в навигаторе и едут туда напрямую, не заходя на сайт.
Email — скорректировали контент-стратегию. После настройки офлайн-целей в Метрике увидели: рассылки приносят в 6 раз больше офлайн-покупок, чем прямых заказов на сайте. Команда поняла: письма не должны быть только продающими — людям, которые покупают офлайн, важно знать про сами магазины, мастеров автосервисов и услуги. В контент-план добавили рубрики на эти темы.
Пример письма с новой рубрикой — новости центров. Open rate письма выше среднего по проекту
Сезонные кампании — стали запускать раньше. До этого промо запускали по стандартному графику — ближе к пиковому спросу. Когда в Метрике появились офлайн-данные, команда увидела: между визитом на сайт и покупкой в магазине в среднем проходит около двух недель. Теперь кампании по сезонной смене шин запускают заранее, до старта сезона — чтобы люди увидели рекламу еще на этапе выбора, а не когда уже едут в магазин.
Медийная реклама — исключили тех, кто уже купил. Офлайн-цель в медийных кампаниях работает на две задачи: алгоритм обучается на ней, как и в ретаргетинге, и одновременно исключает из показа тех, кто уже купил в магазине. Раньше эти клиенты оставались в аудитории и продолжали получать рекламу впустую. Для медийного формата это особенно важно. Его обычно оплачивают по показам, а не по целевым действиям — и каждый показ уже купившему клиенту увеличивает расходы без отдачи.
Обычно диджитал-маркетинг конкурирует за онлайн-покупателей. Мы же коммуницируем со всеми, в том числе и с теми, у кого привычный сценарий — «смотрю онлайн, а покупаю офлайн».
Так мы расширяем круг потенциальных клиентов, а значит, снижаем цену покупки.
Сейчас мы используем офлайн-оптимизацию во всех контекстных кампаниях, не только в ретаргетинге. Теперь это базовая настройка для любого запуска в Директе.
P. S. В этой истории мы рассказывали о нашем продукте Оптимизация рекламы. Узнайте о нем подробнее на его странице или в разговоре с консультантом.
