Кейс «Волховец» и Kokoc Performance: как аналитика 360° изменила подход к медийной рекламе

В категории дверей путь от первого рекламного контакта до покупки может занимать недели или месяцы: пользователь изучает ассортимент онлайн, возвращается на сайт, а завершить покупку может уже в салоне или у дилера. Команды «Волховец» и Kokoc Performance (входит в Kokoc Group ) рассказали Sostav, как выстроили аналитику, которая помогает учитывать этот путь и точнее оценивать результат медийного размещения.

О бренде

«Волховец» — один из ведущих российских производителей межкомнатных дверей и интерьерных решений. Компания работает с 1993 года, производственная площадка расположена в Великом Новгороде.

Контекст и задача

Двери — категория с длинным и омниканальным циклом выбора. Онлайн-сегмент DIY в России занимает около 4% рынка (по данным РБК) — то есть основная часть сделок по-прежнему завершается офлайн.

Изначально медийная реклама решала классическую задачу верхней части воронки: обеспечить контакт с целевой аудиторией, повысить узнаваемость бренда и поддержать интерес к его продуктам. Однако для категории с длинным циклом выбора показателей верхней части воронки недостаточно для полной оценки эффективности.

Задача проекта — повысить охват и интерес к бренду «Волховец» за счет медийного размещения и выстроить систему оценки, которая учитывает не только показы, клики и визиты, но и результаты на следующих этапах воронки: лиды, подтвержденные сделки, покупки после онлайн-контакта, отложенные конверсии и ДРР (долю рекламных расходов). В такой категории медийная реклама работает прежде всего на верхние и средние этапы воронки, поэтому цель — не прямые продажи с баннера, а понимание того, что происходит с пользователем после контакта с ней.

Решение

Команда Kokoc Performance ведет цифровое продвижение бренда с октября 2021 года. До перестройки аналитики медийные размещения оценивали по показам, кликам, CTR (Click-Through Rate — кликабельность), VTR (View-Through Rate — доля досмотров), CPM (Cost Per Mille — стоимость тысячи показов) и визитам. Эти метрики позволяли контролировать качество закупки и реакцию аудитории на рекламу, но не показывали дальнейший путь пользователя до заявки и сделки.

Изначально медиамикс включал видеорекламу и баннеры в «Яндексе». В феврале 2025 года бюджет перераспределили: баннерное размещение перенесли в Roxot, а «Яндекс.Видеосеть» сохранили для OLV (Online Video — видеореклама в интернете). Параллельно команда расширила систему аналитики, чтобы оценивать медийную рекламу не только по охвату и стоимости контакта, но и по дальнейшим действиям пользователей.

Для этого объединили четыре источника данных:

• BI (Business Intelligence — бизнес-аналитика)-отчет для маркетолога — визиты, лиды, данные CRM (Customer Relationship Management — система управления взаимоотношениями с клиентами), сделки, выручка и ROPO (Research Online, Purchase Offline — выбор онлайн, покупка офлайн);
• рекламные кабинеты — показы, клики, CTR, VTR, CPM и расходы;
• кабинет «Яндекса» — ценность post-view-конверсий, то есть действий после просмотра рекламы;
• AdRiver — оценка post-view-результатов Roxot.

Поскольку post-view-доход неполно подтягивался в общую BI-сводку, для финальной оценки использовали первичные источники: по Яндексу — рекламный кабинет «Яндекса», по Roxot — AdRiver. Это позволило разделить модели атрибуции и отдельно учитывать подтвержденную выручку и post-view-результаты.

На основе аналитики медиамикс разделили по ролям:

• «Яндекс.Видеосеть» использовали для OLV-размещения, видеоконтакта и досмотров;
• Roxot — как баннерный охватный канал с фиксированным CPM и гибкими сегментами.

Дальше аналитика стала инструментом регулярного управления: команда перераспределяла доли между каналами, сохраняла приоритетные гео, тестировала аудитории и креативы и масштабировала эффективные связки.

Результаты

Уровень 1. Закупка и трафик. По данным внутреннего BI-отчета «Волховец» и рекламных кабинетов за период с 1 января 2025 года по 30 июня 2026 года, медийное размещение обеспечило 144,3 млн показов, 205,9 тыс. кликов и 131,5 тыс. визитов. Наиболее показательно сравнение первого полугодия 2026 года с первым полугодием 2025-го: при сокращении медийного бюджета почти на 12% CPC (Cost Per Click — стоимость клика) снизился на 22,6%, CTR вырос на 20,1%, клики — на 14,2%, визиты — на 6,7%, а объем показов сократился на 4,9%.

Уровень 2. Действия, подтвержденные в BI. По двум каналам зафиксировано 34 ассоциированных лида, 25 лидов в CRM, 5 CRM-сделок и 6 ROPO-сделок. Это только те обращения и покупки, которые удалось сопоставить с медийным контактом в рамках текущей модели атрибуции и матчинга данных. Их нельзя соотносить с общим числом показов и кликов, так как значительная часть пути проходит офлайн. Данные показывают, что связь рекламы с покупками фиксируется, но не измеряют полный объем продаж.

Уровень 3. Отложенный эффект. Отдельно команда оценила post-view-эффект. По данным рекламного кабинета «Яндекса» и AdRiver, такие конверсии фиксировались по обоим каналам в каждом месяце 2026 года, а затраты на размещение составили 3,31% от их ценности (ДРР по post-view-доходу двух каналов). Эти данные показали, что рекламный контакт участвует в формировании отложенного спроса и влияет на последующие конверсии с высокой ценностью.

Выводы

Главный результат кейса — не в отдельных метриках, а в смене подхода к управлению рекламой. Медийное размещение стало измеримой частью системы: видно, какой канал за что отвечает, какая связка гео, аудитории и креатива работает и что происходит с пользователем после контакта с рекламой.

Для категорий с длинным омниканальным циклом многоуровневая аналитика позволяет не ограничиваться моделью атрибуции по последнему клику или охватными показателями, а учитывать разные этапы пути пользователя.