Чи можна збільшити маржинальний прибуток у 4 рази без суттєвого збільшення рекламного бюджету? Виявляється, так. І справа не в магії налаштувань — а в тому, які дані отримує рекламний алгоритм.
Нижче — реальний кейс інтернет-магазину електроніки та електротехніки. Дропшипінг, змішана B2B/B2C-аудиторія, 17 прямих конкурентів з ідентичним асортиментом і «батьківська» компанія з сильними ринковими позиціями. Умови для реклами — не найкращі. Результат — більш ніж переконливий.
Стартова точка: ROMI 37% і реклама яка не розуміє що для неї «успіх»
Клієнт запускав рекламу самостійно. Щось крутилось, якісь замовлення приходили. Але коли підключили наскрізну аналітику — картина стала чіткою: ROMI по маржі 37,1%. На кожну вкладену гривню клієнт отримував цю гривню назад і заробляв 37 копійок маржі. З урахуванням операційних витрат — робота в нуль або в мінус.
Проблема була не в ставках і не в структурі кампаній. Проблема була в тому, що система отримувала неправильні дані і навчалась не на тому.
Дві абсолютно різні аудиторії в одному кабінеті. Середній чек B2C-клієнта — 1 240 грн. Середній чек B2B-клієнта — 7 295 грн. Різниця майже в 6 разів. При дропшипінгу з мізерною маржею B2C-замовлення фактично відпрацьовували в нуль. Весь реальний прибуток генерував B2B-сегмент. Але Google Ads про це не знав — оптимізувався під «будь-яке замовлення» і залучав усіх підряд.
Сліпа зона в аналітиці. B2B-клієнти рідко оформлюють замовлення через кошик. Вони телефонують, пишуть на пошту, пишуть в месенджери. Саме ці замовлення — найбільш маржинальні — система не бачила і не враховувала при навчанні. Алгоритм шукав аудиторію яка конвертується в кошику — і знаходив переважно B2C.
Що зробили: замкнений цикл від замовлення до рекламного кабінету
Перший місяць — це не про результат. Про інфраструктуру.
Динамічний колтрекінг — щоб продажі по телефону не губились поза системою. Для B2B-ніші це не опція, а необхідність: значна частина угод закривається голосом.
Інтеграція CRM з Google Ads через Offline Conversions API — дві окремі цілі: фактичний дохід по закритому замовленню і фактичний маржинальний прибуток. Чому маржа, а не дохід? Бо при різній націнці на товари передача доходу дає хибний сигнал: алгоритм оптимізується на великі чеки незалежно від їх прибутковості. Маржа показує де реально заробляємо.
Авторська система атрибуції всіх каналів замовлень. Це ключове рішення кейсу. Всі замовлення — з кошика, по телефону, через email і месенджери — збираються в єдину систему, правильно атрибутуються до рекламних кампаній і передаються назад в Google Ads з реальною маржею. Повний замкнений цикл. Алгоритм нарешті бачить всю картину, а не тільки ту частину яка прийшла через кошик.
Додатково: на другий–третій місяць впровадили розділення сигналів для B2B і B2C. Коли передається один загальний сигнал — Google не розуміє хто з якого сегменту і продовжує шукати «будь-яку» аудиторію. Два окремих сигнали дають алгоритму змогу навчатись окремо на кожному типі клієнта.
Динаміка по місяцях
| Період | Витрати | Маржа | ROAS | ROMI |
|---|---|---|---|---|
| Квітень 2026 | 78 518 ₴ | 107 652 ₴ | 6,85x | 37,1% |
| Травень 2026 | 97 463 ₴ | 128 805 ₴ | 6,75x | 32,2% |
| Червень 2026 | 80 756 ₴ | 153 933 ₴ | 8,71x | 90,6% |
| Липень 2026 | 82 923 ₴ | 161 725 ₴ | 9,60x | 95,0% |
| Серпень 2026 | 79 924 ₴ | 249 524 ₴ | 16,21x | 212,2% |
| РАЗОМ | 419 584 ₴ | 801 639 ₴ | 9,51x | 91,1% |
Квітень і травень — будуємо інфраструктуру, показники майже стоять. Червень — перша повноцінна оптимізація по маржі з CRM: витрати −17%, маржа +20%. Серпень — фінал: ROMI 212%, маржа більш ніж вдвічі вища за квітень при меншому бюджеті.
Результат за 5 місяців
| Показник | Квітень | Серпень | Зміна |
|---|---|---|---|
| ROMI | 37,1% | 212,2% | +175,1 п.п. |
| ROAS | 6,85x | 16,21x | +136,6% |
| Маржинальний прибуток | 107 652 ₴ | 249 524 ₴ | +131,8% |
| AOV (середній чек) | ~1 900 ₴ | ~3 206 ₴ | +68,7% |
| Витрати | 78 518 ₴ | 79 924 ₴ | +1,8% |
| B2B-замовлень | ~39/міс | 78+ | ×2 |
Маржинальний прибуток виріс більш ніж вдвічі. Бюджет залишився на тому ж рівні. ROMI з 37% до 212% — це не збільшення трафіку, це результат правильної атрибуції і навчання алгоритму на реальних даних.
Аналітичний дашборд: подивіться самі як це виглядає зсередини
Окремо про інструмент, який я розробив для цього проєкту. Не шаблон Looker Studio — повноцінний аналітичний дашборд з розбивкою по типу клієнта (B2B/B2C), статусах замовлень, джерелах трафіку, метриках по кожній кампанії Google Ads і автоматичним прогнозом до кінця місяця чотирма незалежними методами.
Детальний розбір кейсу і інтерактивне демо дашборду — там можна подивитись як реально виглядає наскрізна аналітика коли всі ключові метрики, прогноз і розбивка по сегментах зведені в один звіт — доступні тут
Три висновки які варто забрати з цього кейсу
Алгоритм такий самий наскільки якісні дані які він отримує. Google Ads не чарівна скринька — це статистична система яка шукає патерни в тих даних які ви їй передаєте. Сирі замовлення з кошика — сирий результат. Реальна маржа з CRM — реальна оптимізація.
B2B і B2C в одному кабінеті без розділення — це не одна рекламна кампанія, це дві конкуруючі між собою. Алгоритм не знає що для вас важливіше. Він знає тільки те що ви йому показали. Покажіть правильно — і він знайде правильних клієнтів.
Результат не приходить в перший місяць. Хто обіцяє — або некомпетентний, або бреше. Перший–другий місяць це інфраструктура і збір даних. Результат — від третього місяця. Хто це розуміє і готовий почекати — збирає вишні.
Часті запитання
Чи підходить такий підхід для дропшипінгу з низькою маржею?
Так, але з умовою: потрібно передавати реальну маржу по кожному замовленню і чітко розділяти сегменти аудиторії. Якщо B2C не дає прибутку — система повинна про це знати і не витрачати на неї бюджет.
Скільки часу займає перенавчання алгоритму після підключення CRM?
3–6 тижнів, мінімум 30–50 конверсій за цей період. У цьому кейсі перший помітний результат з’явився через ~6 тижнів після підключення нових цілей.
Чи обов’язково передавати саме маржу, а не дохід?
При різній маржинальності товарів — так. Якщо передавати дохід, алгоритм оптимізуватиметься на великі чеки незалежно від їх прибутковості.
Що робити, якщо B2B-замовлення надходять через email і месенджери?
Саме для цього потрібна повна атрибуція всіх каналів через Offline Conversions API. Без цього найбільш маржинальні замовлення залишаються в сліпій зоні, і алгоритм їх не враховує при навчанні.
Чи реально повторити такий результат без власної CRM?
Без інструменту фіксації замовлень з реальними статусами і сумами — ні. Мінімум потрібна якась система обліку. Без неї Google Ads оптимізуватиметься тільки на те що бачить на сайті.
Де можна подивитись, як виглядає аналітичний дашборд зсередини?
Інтерактивне демо доступне прямо на сторінці кейсу: ads-expert.online/case-crm-romi-37-to-168
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. 100+ позитивних відгуків на Freelancehunt.
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