Как мы масштабировали CPA-канал в Москве до 2 000+ переводов в месяц

Задача: объем без потери качества

В начале 2025 года к нам пришел застройщик из ТОП-10 московского рынка. Компания выводила новые корпуса в трех жилых комплексах и искала кратный рост входящего потока. Текущий CPA-канал давал около 300 переводов в месяц с конверсией в целевой звонок 48%. Цель — выйти на 2 000+ переводов, сохранив конверсию не ниже 50%.

Масштабирование CPA в недвижимости Москвы упирается в ограничение: аудитория конечна. Одни и те же базы выгорают за 3-4 недели, а наращивание объемов через единственный источник трафика роняет качество. Простой «прозвон на объем» здесь не работает — нужна системная стратегия.

Фаза 1. Аудит источников и текущей воронки

Первые две недели мы потратили на диагностику. Запросили у застройщика доступ к CRM-выгрузкам за последние 8 месяцев и сопоставили их с нашими данными по каждому источнику трафика.

Что выяснили

• Собственная база давала 70% объема, но её конверсия в целевой звонок упала с 55% до 41% за квартал. Причина — повторные прозвоны одной и той же аудитории без сегментации.
• Покупные базы давали 20% объема при стабильной, но невысокой конверсии — около 35%.
• Телеком-данные и классифайды вместе закрывали оставшиеся 10%, но практически не масштабировались.

Узкие места

Главная проблема — линейный подход к наращиванию. Когда от одного источника требуют двойной объем, качество падает. Вторая проблема — отсутствие ротации: лиды из одной базы попадали в прозвон повторно через 2-3 недели, и оператор тратил время на людей, уже отказавшихся от диалога.

Мы зафиксировали метрики-якоря: конверсия перевод-в-целевой не ниже 50%, CPL не выше текущего уровня, SLA по первому контакту — до 45 секунд.

Фаза 2. Рециклинг базы и сегментация по интенту

Первый рычаг роста мы нашли внутри собственной базы — среди тех, кто когда-то отказался или не ответил на звонок.

Модель повторного вовлечения

Мы выделили сегменты по давности и причине отказа:

• Отложенный спрос (отказ 30-90 дней назад, причина — «не готов сейчас», «думаю»). Эту группу прозванивали с обновленным оффером: новый корпус, изменение цен, специальные условия по ипотеке.
• Смена объекта (отказ по конкретному ЖК, но подтвержденный интерес к покупке). Предлагали альтернативные проекты того же застройщика.
• Недозвон (3+ попытки без ответа). Переводили в SMS- и мессенджер-воронку с коротким оффером и обратным звонком.

Результат рециклинга

За первый месяц рециклинг добавил 280 переводов к основному потоку. Конверсия в целевой звонок в сегменте «отложенный спрос» составила 62% — выше, чем по холодной базе. Человек уже проявлял интерес — ему нужен был повод вернуться в диалог.

Рециклинг работает, когда опирается на данные: почему человек отказался, что изменилось в продукте и когда ему уместно позвонить снова.

Фаза 3. Мультиканальная стратегия

Рециклинг решал задачу частично. Для выхода на 2 000 переводов нужно было подключить 4-5 независимых источников и управлять ими как портфелем.

Принцип «смешанного портфеля»

Мы распределили трафик по источникам так, чтобы ни один из них не давал больше 35% общего объема. Это снижает зависимость от одного канала и позволяет компенсировать сезонные провалы.

Структура распределения:

• Собственные базы — 30% объема. Конверсия выше остальных каналов (55% до выгорания), но ограниченный потолок. Работали через ротацию и сегментацию.
• Покупные базы — 25%. Подключили двух дополнительных поставщиков с дедупликацией по номерам, чтобы исключить пересечение с собственной базой.
• Телеком-данные — 15%. Таргетинг по геолокации и поведению: выделяли аудиторию, которая посещала сайты новостроек и агрегаторы.
• Классифайды и агрегаторы — 15%. Работа с входящими заявками с площадок, где пользователь уже находится в стадии выбора.
• Рециклинг — 15%. Повторное вовлечение отложенного спроса и недозвонов.

Управление пересечениями

При пяти источниках неизбежны дубли. Мы внедрили сквозную дедупликацию: каждый новый контакт перед прозвоном проходит проверку по общей базе за последние 90 дней. Дубль уходит в карантин, а не на повторный звонок. Это сберегло около 12% операторского времени.

Ротация по неделям

Каждую неделю мы пересматривали доли источников на основе двух метрик: конверсия в целевой звонок и CPL. Если конверсия источника падала ниже 40% две недели подряд, мы снижали его долю и перераспределяли объем на каналы с конверсией выше порога. Такая ротация не давала ни одному каналу «выгореть».

Фаза 4. Масштабирование операторского состава

Технически собрать 2 000 переводов из разных источников — полдела. Эти переводы нужно обработать с одинаковым качеством. А значит, нужна команда, которая растет вместе с объемом.

От 8 до 25 операторов

На старте проект обслуживали 8 операторов. При 300 переводах в месяц это около 37 переводов на человека. При 2 000 переводов требовалось минимум 22-25 операторов с учетом больничных, ротации и пиковых дней.

Мы набирали поэтапно: по 4-5 человек каждые три недели. Каждая группа проходила обучение на реальных звонках предыдущего периода, а не на синтетических сценариях. Новичок слушал 30-40 записей разговоров, разбирал их с наставником и только после этого выходил на линию.

Контроль через калибровочные сессии

Раз в неделю проводили калибровку: руководитель группы, QA-специалист и 2-3 оператора совместно слушали 10 звонков и оценивали их по единой шкале. Расхождения в оценках разбирали сразу. Это выравнивало стандарт и не давало качеству «поплыть» при росте команды.

Скрипты как фреймворк, а не текст

Мы отказались от жестких скриптов в пользу фреймворков: оператор знает структуру разговора (приветствие, уточнение потребности, оффер, перевод), но формулирует мысли своими словами. Конверсия при таком подходе оказалась на 8 п.п. выше, чем при дословном чтении скрипта.

Двадцать пятый оператор должен работать с тем же качеством, что и третий. Для этого нужна система обучения и контроля, а не просто найм.

Фаза 5. Стабилизация и оптимизация CPL

К четвертому месяцу мы вышли на целевой объем. Но первые недели на 2 000+ переводах CPL подрос на 10-12% — это ожидаемо при семикратном росте объема за четыре месяца. Дальше начали оптимизировать.

Что сработало

• Отказ от низкоконверсионных сегментов внутри источников. Например, в покупных базах выделили когорты по возрасту и региону проживания. Когорты с конверсией ниже 25% отсекли — это освободило операторское время для контактов с конверсией выше 25%.
• Перераспределение нагрузки по часам. Аналитика показала, что звонки в интервале 11:00-13
  и 17:00-19
  дают конверсию на 15% выше среднего. Мы сконцентрировали 60% операторского ресурса на эти слоты.
• A/B-тесты офферов. Каждые две недели тестировали 2-3 варианта вводного оффера. Разница между лучшим и худшим вариантом достигала 12 п.п. по конверсии в целевой звонок.

Динамика CPL

К шестому месяцу CPL снизился на 25% относительно стартового уровня при объеме 300 переводов. Это контринтуитивный результат: обычно рост объема повышает стоимость. Но мультиканальная стратегия и рециклинг компенсировали удорожание: мы извлекали больше переводов из уже собранной аудитории, не закупая новый трафик.

Итоговые цифры

Три вывода из кейса

Объем и качество — не антагонисты. Рост объема может сопровождаться ростом конверсии, если диверсифицировать источники и управлять пересечениями аудиторий.

Рециклинг — недооцененный ресурс. Большинство CPA-операторов в недвижимости работают с базой как с расходным материалом: прозвонили — выбросили. Рециклинг с сегментацией по интенту добавляет 15-20% к объему без дополнительных затрат на закупку.

Операторы масштабируются через процесс. Без калибровок, фреймворков и QA-контура рост команды в три раза привел бы к падению конверсии. Процесс обучения и контроля должен расти быстрее, чем штат.