💸Больше клиентов, меньше расходов: как Finom улучшил результаты рекламы Каждый бизнес хочет больше клиентов и меньше расходов на привлечение. У Finom получилось одновременно: новых клиентов стало на 38% больше, а рекламные расходы снизились на 8%. Разбираем, как 👇 Что за банк Finom — европейский финансовый сервис для малого и среднего бизнеса. В команде больше 600 человек, в 2025 году компания привлекла €115 млн в инвестиционном раунде. Одновременно в рекламе работает больше 500 объявлений в более чем 10 странах. Суть кейса У Finom уже была сильная команда по привлечению клиентов. Ребята подключили ИИ-агента Plurio — с его командой мы давно дружим. Задача была не просто собрать ещё один отчёт, а связать данные, анализ и управление рекламой в единый процесс: находить точки роста, перераспределять бюджеты и автоматизировать регулярные действия по заданным командой правилам. За пять месяцев, с ноября 2025-го по март 2026-го, число новых клиентов из Meta удвоилось, а стоимость привлечения клиента снизилась на 57%. Какие были сложности Воронка длинная: Показы → Клики → Регистрации → Проверка личности → Открытие счёта → Активация. Клиенты открывают счета не сразу. Поэтому по сегодняшним расходам сложно быстро понять, сколько клиентов в итоге принесёт реклама. Добавляем сюда разные страны, продукты, языки и посадочные страницы. Данные распределены между рекламными кабинетами, веб- и мобильной аналитикой и внутренними системами. При таком масштабе ручной анализ занимает часы, а решения нужны регулярно. Что сделали 1. Собрали данные в единую систему. Связали рекламные расходы с открытыми счетами, чтобы оценивать реальную стоимость клиента, а не только промежуточные показатели. Добавили прогноз отложенных конверсий — это позволяет принимать решения, не дожидаясь, пока все клиенты пройдут воронку. 2. Подключили агента к данным. Задали бизнес-контекст, целевые показатели и ограничения по странам. Теперь вопросы об эффективности рекламы агент разбирает за минуты, а повторяющиеся задачи можно превращать в регулярные сценарии. 3. Настроили автоматизацию. Запустили больше 20 сценариев: от анализа объявлений и подготовки отчётов до перераспределения бюджетов. Действия выполняются в рамках правил и ограничений, которые задаёт команда. Что агент делает на практике — Находит объявления, которые приводят больше клиентов при целевой стоимости привлечения. Ранее успешные предлагает запустить повторно. — Отслеживает выгорание креативов: следит за частотой показов и стоимостью клиента, останавливает объявления при достижении заданных порогов. — Даёт конкретные рекомендации: что масштабировать, где сократить бюджет, что отключить. После согласования настроек агент может вносить изменения в рекламные кабинеты. Отдельно понравилась логика работы с отложенными конверсиями. Если открытых счетов уже достаточно, агент сравнивает CAC — стоимость привлечения клиента — с целевым значением для страны. Если данных пока мало, смотрит на стоимость регистрации и прогноз перехода от регистрации к открытому счёту. Так меньше риск отключить перспективное объявление только потому, что клиенты ещё не успели пройти весь путь. Результаты за пять месяцев — Meta: новых клиентов в 2 раза больше, CAC −57%, расходы −13%. — Google: новых клиентов +35%, CAC −17%, расходы +12%. — В целом: новых клиентов +38%, CAC −33%, расходы −8%. Для меня здесь главное — автоматизация не вместо сильной команды, а в помощь ей. Когда одновременно работают сотни объявлений, важно не только найти правильное решение, но и вовремя его применить. 👉Подробнее о кейсе Finom А на сайте Plurio можно записаться на демонстрацию — ребята покажут, как всё устроено и с какими задачами могут помочь. #МАРКЕТИНГ #РЕКЛАМА #КЕЙСЫ