Современный маркетинг уходит от поверхностных метрик — кликов, просмотров, показателей отказов. Эти цифры показывают "что произошло", но не отвечают на главный вопрос: почему пользователь это сделал и что он сделает дальше?
Компании больше не хотят просто считать посетителей. Они хотят понимать намерения: кто просто изучает сайт из любопытства, кто сравнивает варианты, а кто уже готов купить прямо сейчас. Разница между этими категориями — это разница между потраченным впустую рекламным бюджетом и прибылью.
Rivox AI решает эту задачу через поведенческую аналитику и машинное обучение. Система не просто фиксирует действия пользователей — она распознаёт закономерности в поведении человека и предсказывает конверсии с точностью до 87%, используя нейросетевой анализ 500+ поведенческих сигналов.
Почему стандартная веб-аналитика больше не работает
Яндекс.Метрика, системы веб-аналитики, отчёты рекламных кабинетов — всё это инструменты для фиксации результатов. Они показывают, что произошло, но не объясняют мотивацию пользователя и не предсказывают его следующий шаг.
Метрики не отражают реальную вовлечённость
CTR (кликабельность объявлений) может быть высоким, но это не значит, что пользователи заинтересованы. Bounce rate (показатель отказов) может быть низким, но это не значит, что посетители готовы купить.
Примеры ситуаций, которые метрики не видят:
- Пользователь внимательно изучает товар 5 минут — но не кликает ни на одну кнопку. Метрика видит "низкую активность", хотя намерение высокое.
- Пользователь кликает по всем элементам страницы — но делает это хаотично, не задерживаясь. Метрика видит "высокую активность", хотя намерения нет.
- Пользователь возвращается на сайт 3 раза за неделю — каждый раз смотрит один товар. Метрика видит "3 сессии", хотя это один пользователь с очень высоким намерением.
Поверхностные метрики не различают эти сценарии — а они критически важны для понимания, кто реально готов купить.
Яндекс.Метрика видит сессии, а не намерения
В стандартной аналитике поведение фиксируется как "сессия" — набор действий между заходом на сайт и уходом с него. Но сессия не показывает:
- Насколько внимательно пользователь изучает контент
- Какие элементы его действительно интересуют
- На каком этапе принятия решения он находится
- Вернётся ли он на сайт и когда
Метрика показывает "пользователь провёл на странице 2 минуты". А поведенческая аналитика показывает: "пользователь 80% времени изучал отзывы, трижды вернулся к блоку с ценой и дважды кликнул на кнопку 'Купить', но не завершил оформление — вероятность покупки в течение 48 часов = 76%".
Потенциально ценные пользователи теряются между страницами
Типичная ситуация: пользователь изучил 5 товаров, сравнил характеристики, посмотрел отзывы, но не оставил заявку. Стандартная аналитика запишет его как "не конвертировался". Но этот человек — один из самых ценных посетителей на вашем сайте. Он почти готов купить, ему просто нужен дополнительный стимул или время.
Проблема: классическая аналитика не различает "холодного" посетителя и "горячего" лида. Оба помечаются как "не конвертировались" — и теряются в общей массе.
Компании видят цифры, но не понимают мотивов
Отчёты полны данных, но не дают ответов:
- Почему конверсия упала на 15% в прошлом месяце?
- Почему одни пользователи покупают, а другие уходят?
- Какие действия на сайте действительно ведут к покупке?
- Как распознать "горячего" клиента до того, как он оставит заявку?
Стандартная аналитика не даёт инструментов для ответа на эти вопросы. Поведенческая аналитика — даёт.
Что такое поведенческая аналитика Rivox AI
Rivox AI — это не просто система сбора статистики. Это ML-платформа, которая анализирует микроповедение пользователей в реальном времени и вычисляет вероятность конверсии для каждого визита.
Rivox AI фиксирует 500+ сигналов активности
После установки SDK Rivox на сайт система начинает собирать детальные данные о поведении каждого пользователя. Это не просто "клики и просмотры" — это многомерный анализ намерений.
Основные категории сигналов:
- Скорость прокрутки: быстрый скролл = беглый просмотр, медленный = внимательное изучение
- Паттерны кликов: какие элементы привлекают внимание, в каком порядке
- Наведение курсора: задержки на блоках с ценами, характеристиками, кнопках
- Время взаимодействия: сколько времени пользователь изучает конкретный товар
- Возвраты к карточкам: возвращается ли к одному товару несколько раз
- Микродвижения мыши: характер движений указывает на уровень вовлечённости
Каждый сигнал фиксируется с временной меткой и контекстом. Система понимает не только "что пользователь сделал", но и "как он это сделал" и "в каком порядке".
Формирование поведенческого профиля
На основе собранных сигналов ML-модель формирует "поведенческий профиль" — цифровой отпечаток намерений пользователя. Это не анонимный идентификатор и не персональные данные — это набор закономерностей в поведении.
Профиль включает:
- Тип поведения: исследователь, сравниватель, готовый покупатель
- Уровень вовлечённости: низкий, средний, высокий
- Стадия принятия решения: изучение, сравнение, готовность купить
- Ключевые триггеры: какие элементы вызывают максимальный интерес
Purchase Intent Score — вероятность конверсии
Финальный шаг анализа — вычисление Purchase Intent Score (индекс намерения покупки). Это число от 0 до 100, которое показывает вероятность того, что пользователь совершит целевое действие — оставит заявку, добавит товар в корзину, оформит заказ.
Например:
- Score 15-30: пользователь изучает, но не готов купить
- Score 45-60: сравнивает варианты, интерес средний
- Score 75-90: высокое намерение, готов к покупке
- Score 90+: "горячий" лид, нужно действовать сейчас
Когда Score превышает пороговое значение (настраивается индивидуально), Rivox отправляет виртуальную конверсию в Яндекс.Метрику.
Как это работает технически
SDK Rivox собирает данные → передаёт на серверы Rivox → ML-модель анализирует → вычисляет Purchase Intent Score → если Score > порога, система отправляет ym('reachGoal', 'rivox_intent') → Яндекс.Директ получает сигнал и корректирует ставки.
Как нейросети Rivox предсказывают покупку
Точность прогнозирования Rivox AI достигает 87% — это означает, что из 100 пользователей с высоким Purchase Intent Score 87 действительно совершат конверсию в течение ближайших 7 дней. Как это достигается?
Собственное ML-ядро на основе реальных данных
Rivox AI использует собственную нейросетевую архитектуру, обученную на миллионах пользовательских действий из десятков eCommerce-проектов. Модель не универсальна — она адаптируется под каждый конкретный сайт, выявляя уникальные паттерны, характерные именно для вашей аудитории.
Технологический стек:
- Gradient Boosting (LightGBM): для анализа структурированных признаков
- Рекуррентные нейросети (LSTM): для анализа последовательностей действий
- Механизм внимания (Attention): определяет, какие действия наиболее значимы
- Ансамблевое обучение: комбинация моделей для максимальной точности
Классификация по уровням интереса
Нейросеть не просто "предсказывает покупку" — она классифицирует пользователей по стадиям воронки принятия решения:
- Просмотр (Discovery): пользователь только знакомится с сайтом, изучает ассортимент
- Вовлечённость (Engagement): проявляет интерес к конкретным товарам, читает описания
- Намерение (Intent): сравнивает варианты, изучает отзывы, проверяет условия доставки
- Готовность (Purchase Readiness): кликает на кнопку "Купить", начинает оформление
Каждая стадия имеет свои характерные паттерны поведения. Модель распознаёт эти паттерны и определяет, на каком этапе находится пользователь.
Тепловая зона конверсии
Когда система видит совпадение паттерна пользователя с "тепловой зоной" — набором действий, характерных для конвертирующихся посетителей — она фиксирует виртуальную конверсию. Это происходит до того, как пользователь оставил заявку.
Зачем это нужно?
- Яндекс.Директ получает сигналы для обучения автостратегий в 5-10 раз быстрее
- Система понимает, какие сегменты аудитории реально заинтересованы
- Бюджет перераспределяется на "горячих" пользователей
- CPA снижается на 20-40%, качество трафика растёт
Пример из практики: проект в сегменте недвижимости
Один из кейсов Rivox AI — застройщик премиальной недвижимости. Средний цикл сделки — 3-6 месяцев, средний чек — от 15 млн рублей. Классическая аналитика показывала "много посетителей, мало заявок", но не объясняла, почему.
Проблема: длинный цикл сделки и малое количество конверсий
До внедрения Rivox AI компания получала 8-12 заявок в месяц при рекламном бюджете 450 000₽. CPA составлял около 40 000₽. Автостратегии Яндекс.Директ не могли обучиться на таком малом объёме данных — 8-12 конверсий недостаточно для оптимизации.
Что сделал Rivox AI
После установки SDK система начала анализировать поведение пользователей. Модель выявила закономерность: пользователи, которые в итоге оставляли заявку, демонстрировали специфичный паттерн поведения:
- Трижды возвращались к одной квартире в течение 2-7 дней
- Смотрели видеообзор объекта минимум 70% длительности
- Изучали планировку более 2 минут
- Открывали карту локации и проверяли инфраструктуру
Если пользователь выполнял эту комбинацию действий, вероятность заявки составляла 82%.
Результаты после внедрения
Rivox AI начал передавать виртуальные конверсии в Яндекс.Метрику, когда пользователь демонстрировал этот паттерн. За первый месяц система отправила 67 виртуальных целей — в 6 раз больше, чем реальных заявок.
Автостратегия Яндекс.Директ получила данные для обучения — и начала работать точнее:
- Конверсии выросли в 2,1 раза — с 10 до 21 заявки в месяц
- CPA снизился на 28% — с 40 000₽ до 28 800₽
- Качество лидов улучшилось — 73% заявок дошли до этапа встречи
Подробнее об этом кейсе можно прочитать в разделе Кейсы Rivox AI.
Почему это выгодно бизнесу
Поведенческая аналитика Rivox AI даёт не просто "больше данных" — она превращает аналитику из инструмента отчётности в инструмент прогнозирования и управления.
Больше точных сигналов = лучше обучается реклама
Яндекс.Директ и другие рекламные платформы используют машинное обучение для оптимизации ставок. Но алгоритму нужны данные — много качественных данных. Если у вас 10 конверсий в месяц, автостратегия работает вслепую. Если 150 — она видит закономерности.
Rivox AI увеличивает количество сигналов для обучения в 5-15 раз. Автостратегия получает больше "точек опоры" — и начинает работать точнее.
Меньше холодного трафика и нецелевых кликов
Когда Директ понимает, кто реально заинтересован, система перестаёт показывать рекламу случайным людям. Бюджет фокусируется на "горячих" сегментах — тех, кто демонстрирует паттерны поведения, характерные для покупателей.
Результат: показатель отказов падает, время на сайте растёт, конверсия увеличивается.
Повышается конверсия без увеличения бюджета
Вы не тратите больше денег на рекламу — вы тратите их умнее. Тот же бюджет, но распределённый на качественную аудиторию, даёт в 1,5-2 раза больше конверсий.
Аналитика превращается в инструмент прогнозирования
Классическая аналитика говорит: "В прошлом месяце было 50 заявок". Поведенческая аналитика говорит: "Прямо сейчас на сайте 12 пользователей с высоким намерением купить — свяжитесь с ними в течение 24 часов".
Это меняет подход к работе с трафиком. Вы больше не ждёте, пока пользователь оставит заявку — вы знаете, кто готов купить, и действуете проактивно.
Технология под капотом
Rivox AI — это не "чёрный ящик". Технология построена на прозрачной архитектуре, которую можно понять и контролировать.
Rivox Behavior Engine — сбор и нормализация данных
Модуль Behavior Engine работает в браузере пользователя и собирает поведенческие данные в реальном времени. Все данные анонимизированы — система не собирает персональную информацию, IP-адреса или cookie.
Данные передаются на серверы Rivox в зашифрованном виде и обрабатываются в соответствии с требованиями 152-ФЗ.
ML-модель обучается каждые 12 часов
Поведение пользователей меняется — модель адаптируется. Система пересчитывает веса признаков дважды в день, учитывая:
- Изменения в структуре сайта
- Сезонность и акции
- Новые источники трафика
- Динамику конверсий
Это позволяет системе оставаться точной даже при быстрых изменениях бизнес-процессов.
Инфраструктура Rivox — без сторонних API
Все вычисления выполняются на собственных серверах Rivox. Нет зависимости от внешних платформ, нет риска утечки данных, нет дополнительных задержек.
Преимущества собственной инфраструктуры:
- Высокая скорость обработки (латентность < 50 мс)
- Полная конфиденциальность данных
- Соответствие 152-ФЗ
- Масштабируемость под любые нагрузки
Совместимость с 152-ФЗ
Rivox AI не использует cookie-трекинг третьих сторон и не собирает персональные данные. Система анализирует только анонимные поведенческие метрики. Это полностью соответствует требованиям российского законодательства о персональных данных.
Заключение: от анонимного трафика к системе прогнозов
Поведенческая аналитика Rivox AI превращает "анонимный трафик" в систему прогнозов. Благодаря нейросетевому анализу и виртуальным конверсиям бизнес видит не только, кто зашёл на сайт, но и кто готов купить прямо сейчас.
Это новый уровень прозрачности и эффективности маркетинга. Вместо гадания на основе поверхностных метрик вы получаете точные прогнозы, основанные на реальном поведении людей.
Ключевые преимущества:
- Анализ 500+ поведенческих сигналов в реальном времени
- Purchase Intent Score с точностью до 87%
- Виртуальные конверсии для обучения рекламных алгоритмов
- Снижение CPA на 20-40%, рост конверсии в 1,5-2 раза
- Собственная ML-инфраструктура, соответствие 152-ФЗ
Если ваша текущая аналитика показывает только "что произошло", но не объясняет "почему" и не предсказывает "что будет дальше" — возможно, пора перейти на следующий уровень.
Подключить Rivox AI и начать прогнозировать конверсииИли изучите детально, как Rivox AI снижает CPA в Яндекс.Директ через виртуальные конверсии и поведенческий скоринг.