# Продажа билетов в Яндекс Директе: рост в 2 раза | HeightLine

> Пример работы Unitiki: продажи автобусных билетов через Яндекс Директ выросли более чем в 2 раза — своя аналитика, плавающая ставка ДРР, когортный анализ.

Источник: https://hl2b.ru/keysy/unitiki/
Обновлено: 2026-09-28

# Unitiki: рост продаж в 2 раза

Годовая динамика покупок +140%: продажа автобусных билетов через Яндекс Директ

## О проекте
- **Ниша:** Путешествия, автобусные перевозки.
- **ГЕО:** РФ.
- **Канал:** Яндекс Директ.
- **Период:** Апрель 2025 г. — Апрель 2026 г.
- **Бизнес-цель:** вырасти в 2 раза.

Unitiki — технологическая компания, работающая на рынке междугородних автобусных перевозок с 2014 года.

Компания разрабатывает не просто агрегатор билетов, а платформу для перевозчиков, которая обеспечивает их полную технологическую и операционную инфраструктуру. В сервисе представлены билеты на автобусы по 20 000 междугородним и пригородным направлениям от 2 500 перевозчиков, а также по множеству международных рейсов стран СНГ. Ежемесячная аудитория платформы достигает 4,5 млн посетителей.

## С чем пришел клиент

На момент обращения к нам реклама в Яндекс Директе не давала нужного прироста, который был необходим для глобальных бизнес-задач компании. В рамках аудита мы выявили 2 основные проблемы:
- **Ограниченный пул гипотез.** Большая часть работы по контексту строилась вокруг товарных рекламных кампаний. Можно назвать это «базой», которая помогла проекту сначала вырасти, но для дальнейшего роста требовалась более глубокая аналитика данных и тестирование множества новых гипотез.
- **Потолок масштабирования.** В кабинете работали кампании с хорошими показателями, но попытки их масштабировать приводили к росту ДРР, выходу за целевые показатели проекта и нарушению юнит-экономики. То есть обеспечить рост не удавалось ни за счет тестирования новых гипотез, ни за счет прямого увеличения рекламного бюджета.

## Подготовка

На таких крупных проектах, где цена ошибки исчисляется миллионами рублей, необходима комплексная подготовка. Мы разделили ее на 4 блока:
- **Погружение в бизнес-логику и возможности.** Задача — синхронизировать маркетинг с реальной экономикой бизнеса. Понять, какие и почему именно такие целевые показатели по объемам выручки, покупок и ДРР. Реально ли достичь таких показателей в контексте, или надо менять подход и набор каналов.
- **Аналитика данных.** Задача — проанализировать массив накопленных данных и найти, где есть потенциал для масштабирования, а где бюджет расходуется неэффективно. Мы рассматривали проект во всех возможных срезах: ТОТАЛ, поканально (реклама / органика / реферальный трафик и т.д.), ГЕО (страна / регион / область / город), конкретные маршруты, перевозчики, цены, рекламные кампании, форматы, площадки, объявления, ключевые слова и поисковые запросы.
- **Техническая подготовка и сетап.** Задача — построить систему анализа огромного объема данных, которая помогает быстро понять, что и где сломалось, где надо добавить бюджета, а где снизить ставку и как отработала гипотеза. Это позволило нам не тратить десятки часов в неделю на рутину, а уделять время стратегии.
- **Стратегия запуска и бэклог гипотез.** Задача — сформировать список правок и гипотез на тест, исходя из проведенной аналитики данных и ситуации на рынке в целом. Наложить это все на понятную дорожную карту с четкими сроками, срезами, точками А и Б. Тесты проводились в MVP-формате в порядке приоритета.

## Что повлияло на результат

За год работы мы реализовали 1600+ задач, из которых выделили 6 крупных решений. Именно этот подход полностью поменял результаты и позволил достичь изначальной бизнес-цели клиента.

### 1. Собственная аналитика
- **Рекламные показатели.** Мы разработали под себя специальные таблицы, которые автоматически вытягивали данные из рекламного кабинета Директа и сводили их между собой. Далее мы могли делать все возможные срезы на уровне РК, групп, объявлений, ключей, запросов, ГЕО, таргетингов, Поиска, РСЯ, ретаргета. Это позволило ежедневно отслеживать изменения рекламных показателей и вовремя применять корректировки. Для клиента мы собрали отдельный BI-отчет с показателями проекта.
- **Спрос.** Также мы настроили автоматическую выгрузку спроса из Wordstat по основным категориям (направления, билет на автобус, расписание, автовокзалы). Это помогало понимать: какой объем трафика мы выкупаем, растем ли со спросом или отстаем, переплачиваем ли сейчас за конверсию, сработала ли наша гипотеза, или это рынок подскочил в моменте.
- **Уведомления и отчеты.** Чтобы контролировать алгоритмы Яндекса в моменты, когда бюджет может распределиться на нерелевантный трафик, мы создали скрипт и Telegram-бота. Каждые 10 минут он проверял расход по кампаниям и присылал уведомления, если траты резко возрастали и переходили определенный порог. Тогда мы точечно анализировали РК и оценивали: идут ли там покупки, или это пустой трафик, требующий корректировок. Дополнительно настроили ежедневные автоматические отчеты в ТГ с основными показателями за прошлый день и с начала месяца для контроля ситуации в моменте.
- **Собственный ИИ-агент.** Мы разработали и обучили ИИ-ассистента, который помогал специалисту по контексту анализировать огромный объем данных в 10-20 раз быстрее, чем если бы он сводил эти выгрузки вручную. Мы тратили минуты на то, что ранее требовало часов, без потери глубины выводов и с положительным влиянием на конечный результат. Также мы автоматизировали сборку ручных РК по конкретным маршрутам — от автоматического сбора семантики до генерации сотен уникальных релевантных объявлений.

### 2. Повышение кликабельности объявлений

Проанализировав рекламную выдачу Яндекса по топ-запросам с маршрутами с помощью нашего скринера, мы выявили проблему: автоматические объявления из товарных РК зачастую нерелевантны поисковому запросу пользователя. Например, вместо «Билет на автобус Москва — Саратов» отображалось просто «Купить билеты на автобус», в то время как конкуренты стояли рядом с релевантными заголовками.
- **Сместили фокус с товарных кампаний на ЕПК.** Разделили все маршруты на группы по объему выручки и покупок — от локомотивов до узких направлений. Под каждую группу вручную собрали тысячи объявлений. Тем самым удалось поднять кликабельность, повысить конверсию и увеличить объем выкупаемого трафика (алгоритмы Яндекса лучше продвигают кликабельные объявления). Кроме того, формат ЕПК позволил гибко и точечно управлять ставкой оптимизации ДРР. В товарных кампаниях этого сделать нельзя: при изменении ставки она меняется для всех направлений в фиде, из-за чего мы неизбежно переплачивали бы за трафик.
- **Доработали фиды для ТК.** Несмотря на смену фокуса, мы доработали фиды для товарных кампаний: добавили больше изображений, видео, поправили шаблоны заголовков и описаний, а также включили недостающие направления.
- **Работа с креативами.** Для каждого сезона в рамках года разрабатывали уникальные баннеры и видео. Тестировали форматы с текстом и без, ИИ-генерированные (нейросетевые) и реалистичные изображения.

### 3. Смена атрибуции

Мы перешли от оценки результата в Яндекс Метрике с атрибуции «Последний переход» на автоматическую. Это позволило не ограничивать РК по бюджету, давать больше данных алгоритмам Яндекса и, в итоге, выкупать больше конверсионного трафика и получать больше покупок.

При этом в некоторых РК-локомотивах мы, наоборот, сменили атрибуцию с автоматической на «Последний клик», чтобы избежать перерасхода бюджета на кросс-канальные конверсии, к которым эти кампании не имели прямого отношения. Это позволило перенаправить освободившийся бюджет на развитие других РК.

### 4. Плавающая ставка ДРР

Благодаря быстрой и прозрачной аналитике мы смогли выявить направления, которые требовали гораздо большей ставки по ДРР, чем подразумевали целевые показатели, и те, где ставка была ниже и клиент переплачивал. Оценка проекта не только в ТОТАЛе, но и в разрезе конкретных РК, позволила гибко управлять бюджетом и объемами покупок.

### 5. Работа с сезонными направлениями

Мы выделили популярные направления для каждого сезона, сформировали под них отдельные РК и усиливали их в нужный период, чтобы выкупать трафик по максимуму.

### 6. Работа с когортной аналитикой

После активного роста мы уперлись в объемы спроса на Поиске — трафик стал сильно дорожать. Было принято решение сместить фокус на работу с РСЯ, где много трафика и он дешевле. Исторически РСЯ был дорогим по ДРР каналом, превышая целевые показатели в 2-3 раза.

Мы провели когортную аналитику, чтобы понять: когда и через сколько покупок пользователь, пришедший, например, в июне, приблизится к целевым значениям. Это позволило выкупать больше трафика, не ограничиваясь показателем ДРР «в лоб», а оценивая результат в перспективе (по пожизненной ценности клиента). Также этот большой объем трафика косвенно растил другие источники и повышал общую узнаваемость бренда.

## Выводы и результаты

Мы достигли изначальной бизнес-цели по росту проекта в 2 раза, выполнив целевые показатели и сохранив юнит-экономику. Годовая динамика роста в среднем достигала +140% в покупках.

**Главные выводы по проекту:**
- **Собственная аналитика «под проект» решает.** При управлении большим бюджетом и массивом кампаний стандартных отчетов недостаточно. Наша сквозная аналитика позволяла в пару кликов делать любые срезы, а автоматическая выгрузка спроса и уведомления в ТГ помогали оперативно реагировать на скачки рынка.
- **ИИ — это уже необходимость.** Пока аналитики и специалисты сводят данные руками, конкуренты вовсю используют ИИ-агентов, сокращая как время принятия решений, так и затраты на ФОТ.
- **Жесткие целевые показатели мешают масштабированию.** Если жестко ограничивать каждую РК рамками единых целевых показателей, масштабироваться не выйдет. Мы балансировали в ТОТАЛе: жирным РК-локомотивам давали ставку по ДРР выше нормы, чтобы выкупать максимум, и сглаживали общую картину дешевыми кампаниями. А в РСЯ выкупали трафик с оглядкой на когортный анализ, зная, что заявка там дороже, но по пожизненной ценности клиента она окупится через несколько месяцев.

## Услуги из этого примера

Цены и состав работ — на страницах услуг.

## Ещё примеры работ с цифрами

Похожие ниши и каналы — разберите подход до звонка.

## Повторим в вашей нише .

Разберём вашу задачу, покажем, где деньги теряются сейчас, и предложим план роста с цифрами. Ответим в течение рабочего дня.