Кейс: як офлайн-конверсії з CRM підняли ROMI інтернет-магазину на 45 п.п.
Період аналізу: січень–липень 2026
Ніша: інтернет-магазин, B2B e-commerce
Проблема: реклама оптимізувалась не на тому
Стандартна ситуація для e-commerce: Google Ads фіксує конверсію в момент оформлення замовлення на сайті. Але момент оформлення — це ще не продаж. Частина замовлень скасовується, частина повертається після обробки колл-центром, частина виявляється помилковим кліком чи спамом.
Smart Bidding вчиться саме на цих «сирих» даних — кожне оформлене замовлення для алгоритму рівноцінне, незалежно від того, чи воно реально закрилось і з якою маржею. У підсумку система гониться за дешевими лідами, а не за прибутковими клієнтами, і може роками зливати бюджет у сегмент з високою конверсією, але низькою маржею.
Рішення: замкнути цикл через реальні дані CRM
Було побудовано систему передачі офлайн-конверсій напряму з CRM у Google Ads — по двох окремих цілях:
- Факт покупки (revenue) — підтверджена сума замовлення
- Маржинальний прибуток (margin) — фактична маржа по угоді
Замість того, щоб оптимізуватись на «оформлене замовлення», Google Ads починає отримувати дані про те, що угода реально відбулась і скільки прибутку вона принесла. Smart Bidding перенавчається вже на реальних продажах з реальною маржею, а не на сирих замовленнях із сайту.
Перехід на офлайн-конверсії відбувся у квітні 2026.
Що показали цифри
Період | Витрати | Дохід | Маржа | ROAS | ROMI |
|---|---|---|---|---|---|
Січ 2026 | 139 069 ₴ | 1 608 559 ₴ | 313 722 ₴ | 11,57x | 126% |
Лют 2026 | 148 239 ₴ | 1 525 299 ₴ | 334 579 ₴ | 10,29x | 126% |
Бер 2026 | 146 445 ₴ | 1 666 623 ₴ | 346 814 ₴ | 11,38x | 137% |
Кві 2026 | 122 826 ₴ | 1 808 850 ₴ | 351 795 ₴ | 14,73x | 186% |
Тра 2026 | 137 107 ₴ | 1 877 403 ₴ | 372 082 ₴ | 13,69x | 171% |
Черв 2026 | 97 067 ₴ | 1 291 093 ₴ | 265 743 ₴ | 13,30x | 174% |
Лип 2026 | 145 013 ₴ | 1 807 570 ₴ | 385 501 ₴ | 12,46x | 166% |
До / після одним поглядом
Показник | До переходу (Січ–Бер) | Після переходу (Кві–Лип) | Зміна |
|---|---|---|---|
Середні витрати/міс | 144 584 ₴ | 125 503 ₴ | −13,2% |
ROAS | 11,07x | 13,52x | +22,1% |
ROMI | 129% | 174% | +45 п.п. |
Маржа на 1 ₴ реклами | 2,29 ₴ | 2,74 ₴ | +19,4% |
На кожну вкладену в рекламу гривню магазин почав отримувати 2,74 грн маржинального прибутку замість 2,29 грн — і це при тому, що середньомісячний бюджет навіть трохи зменшився.
Кореляція витрат і маржі
Коефіцієнт кореляції Пірсона між місячними витратами на рекламу та маржинальним прибутком за весь період (січень–липень) склав r ≈ 0,71 — сильний прямий зв’язок. Це підтверджує: система реагує на бюджет передбачувано й керовано в обидва боки.
Показовий приклад — червень. Того місяця бюджет свідомо обмежили по ROAS, витрати впали до 97 067 ₴ — найнижчого рівня за весь період. Пропорційно впала й маржа — до 265 743 ₴. Але ROMI при цьому лишився на високому рівні — 174%, практично на рівні найкращих місяців.
Це і є головний висновок: обмеження бюджету не «ламає» ефективність, а масштабує її пропорційно. Ефект керований, а не випадковий.
Важливе уточнення: кореляція 0,71 — сильна, але не означає жорсткого «стільки-то бюджету = стільки-то маржі завжди». Близько половини варіації маржі пояснюється витратами, решта — сезонністю, складом трафіку, кількістю замовлень і людським фактором в обробці лідів. Головна цінність результату не в самій кореляції, а в тому, що вона зросла й стала передбачуваною після переходу на реальні CRM-дані — а це саме те, що потрібно для керованого масштабування бюджету.
Висновок
Перехід з оптимізації по «сирих» замовленнях на оптимізацію по реальних даних CRM (факт продажу + фактична маржа) дав:
- +45 п.п. до ROMI (129% → 174%)
- +19,4% до маржі на кожну вкладену гривню
- керовану, передбачувану реакцію реклами на зміну бюджету — підтверджену як цифрами ROMI, так і кореляційним аналізом
Наступний крок — поступове контрольоване збільшення бюджету з паралельним відстеженням, чи утримується ефективність на тому ж рівні, що й при обмеженні в червні.
Часті запитання
Чи підходить передача офлайн-конверсій для будь-якого e-commerce?
Найбільш актуально для проєктів з колл-центром або відкладеним підтвердженням замовлення, де між оформленням і фактичним продажем є суттєвий відсів. Якщо майже всі оформлені замовлення підтверджуються — ефект буде меншим, але він все одно є.
Скільки часу займає перенавчання алгоритму після підключення офлайн-конверсій?
Зазвичай 3–6 тижнів. Google Ads потребує мінімум 30–50 офлайн-конверсій за цей період для стабільного перенавчання Smart Bidding.
Що передавати як цінність конверсії — дохід чи маржу?
Маржу. Саме вона відображає реальний прибуток і дає алгоритму правильний сигнал. Якщо передавати дохід — система оптимізується на великі замовлення незалежно від їх прибутковості.
Чи потрібен розробник для налаштування офлайн-конверсій?
Залежить від CRM і технічного стеку. В деяких випадках достатньо API-інтеграції без кастомної розробки. У складніших — з самописною CRM — потрібно залучати розробника.
Чи можна паралельно використовувати і онлайн-, і офлайн-конверсії?
Так, але важливо правильно налаштувати пріоритети цілей. Онлайн-конверсія (оформлення замовлення) може залишатись для моніторингу, але основною ціллю для Smart Bidding має бути офлайн-конверсія з реальними даними.
Про автора
Володимир Петриченко (Volodymyr Petrychenko) — маркетолог, аналітик і ex-CMO з понад 7-річною спеціалізацією в екосистемі Google. Реалізував 150+ проєктів у 12+ країнах. Сертифікований Google Partner.
Фокус: Google Ads, Performance Max, Google Merchant Center, GA4, наскрізна аналітика, інтеграції CRM з Google Ads. Понад 100 успішних розблокувань Merchant Center.
Сайт: ads-expert.online
Telegram: t.me/ppc_expert_v2
YouTube: youtube.com/@ppc_expert_v2.0
Freelancehunt: freelancehunt.com/freelancer/petrichenko.html