Grutek

ТОВ «Грутек» — український постачальник запчастин для сільськогосподарської техніки, що працює на ринку з 2012 року. Компанія виросла з експортного напряму постачання запасних частин до автобусів «Богдан» та «Еталон» у бізнес, зосереджений на комплексному забезпеченні аграрного сектору деталями для тракторів та комбайнів, а також техніки світових брендів (Claas, John Deere, Case IH, Massey Ferguson, New Holland, JCB).

Ключові переваги компанії:

• широкий асортимент деталей і вузлів у єдиному каталозі;
• власні складські потужності та наявність популярних позицій;
• підбір запчастин за моделлю, роком випуску та умовами експлуатації;
• контроль якості та відповідність оригінальним стандартам;
• робота з гуртовими та роздрібними клієнтами по всій країні. 

Grutek базується у Вінниці й постачає продукцію гуртовим та роздрібним клієнтам по всій Україні, а також експортує запчастини до Азербайджану, Латвії, Угорщини, Польщі, Литви, Молдови та Нідерландів.

Серед цілей проєкту визначили наступні:

1. Збільшення якісного трафіку (числа відвідувань) на сайт.
2. Завоювання провідних позицій у ніші.
3. Залучення ЦА на вебресурс.
4. Збільшення взаємодій із поточною гарячою аудиторією.
5. Отримання стабільного потоку нових замовників із сайту з високою конверсією в продажі.
6. Залучення потенційних клієнтів за рентабельною вартістю відповідно до бізнес-моделі клієнта. 

Команда Elit-Web сфокусувалась на побудові системи, здатної самостійно навчатися на валідних сигналах і масштабувати найприбутковіші напрями.

Стратегія просування Grutek побудована на переході від уніфікованих кампаній до сегментованого управління за товарними категоріями.

1. Коректне налаштування електронної комерції: передача суми покупки та доходу замість фіксованого значення конверсії.
2. Створення трирівневої структури груп оголошень Performance Max для розширення охоплення.
3. Використання аудиторії Customer Match та тегів на основі конверсій для навчання алгоритмів на валідних даних.
4. Сегментація Performance Max за товарними категоріями замість спільної стратегії й аудиторії.
5. Аналіз ефективності за типами пристроїв для перерозподілу бюджету на найприбутковіші плейсменти.
6. Запуск пошукових кампаній через канал Search AI Max, який до цього залишався поза увагою. 

Такий підхід дозволив рекламній системі точніше навчатися на релевантних сигналах і масштабувати найприбутковіші напрями без нарощення бюджету.

Перший крок співпраці — повний аудит акаунту Google Ads. Команда виявила, що показник оптимізації кампаній не досягав рекомендованого діапазону 95–100%.  

Форма «Купити в один клік» мала проблеми з відстеженням.

Окремо виявили, що цінність конверсії була встановлена вручну на фіксованому рівні, що змінювало реальну картину ефективності реклами для алгоритмів навчання. 

Також більшість груп оголошень була сформована з акцентом лише на торгову видачу, без урахування ширших форматів охоплення, а пошуковий канал за ключовими запитами практично не використовувався (попри те, що цей напрям був суттєвою точкою зростання для ніші).

Наступним кроком стало виправлення в аналітиці електронної комерції: замість ручного фіксованого значення конверсії налаштували коректну передачу суми покупки та доходу з урахуванням обраної товарної позиції. Це дало алгоритмам Google Ads точніші сигнали для навчання та підвищило якість оптимізації ставок.

Групи оголошень переформатували в трирівневу структуру адсетів: 

• з акцентом на торгову видачу та сигнали — для максимізації цільових конверсій із товарного фіда;
• комплексний (фід + банери + тексти) — для розширення охоплення; 
• з відео — для масштабування й роботи з новою ЦА. 

Паралельно кампанії, які раніше працювали в спільному потоці під одну стратегію та аудиторію, розділили за товарними категоріями — це дозволило системі точніше таргетувати кожен сегмент окремо, а не усереднювати результат.

Команда підключила аудиторію Customer Match. Це дало змогу навчати алгоритми за реальними даними клієнтів та знаходити схожі сегменти. Крім того, впровадили теги на основі конверсій для швидкого масштабування нових адсетів без втрати стабільності активного просування. 

Окремим напрямом став запуск пошукових кампаній за ключовими запитами через новий функціонал Search AI Max — канал, який до цього практично не використовувся в кабінеті.

У межах подальшої співпраці команда підключила телефонію UniTalk і виявила розбіжність у передачі даних про дзвінки між UniTalk, GA4 та Google Ads — цю прогалину діагностували й скоригували, щоб автоматичні стратегії отримували повний конверсійний сигнал. Паралельно проводився регулярний аналіз товарних категорій та конкурентного середовища. 

У липні (період низького попиту) медіаплан за бюджетом виконали на 82,9%, перевищили планові показники ефективності: CR — 108,3%, а вартість заявки виявилася кращою за цільову (104,3%). Це дозволило зберегти високу окупність, попри нижчий обсяг трафіку.