Rivox AI для eCommerce: как понимать покупателей и снижать CPA без CRM

Интернет-магазины теряют до 70% посетителей, которые проявляют реальный интерес к товарам, но не оформляют заказ сразу. Они изучают карточки, сравнивают цены, добавляют товары в избранное — и уходят. Возможно, они вернутся через неделю и купят. А возможно, уйдут к конкурентам.

CRM фиксирует только тех, кто оставил заявку или оплатил заказ. Всё остальное поведение остаётся "невидимым". Реклама не учится на "почти покупателях", автостратегии не понимают, кто действительно заинтересован. Бюджет тратится на широкую аудиторию вместо фокуса на "горячих" клиентов.

Rivox AI решает эту задачу. Система видит то, что CRM не видит: интерес, вовлечённость, намерение купить. Rivox анализирует поведение пользователей в реальном времени, предсказывает вероятность покупки и передаёт эти данные в Яндекс.Директ — без интеграции с CRM, без персональных данных, без сложных настроек.

Почему CRM не даёт полной картины

CRM — мощный инструмент для работы с клиентами. Но в контексте оптимизации рекламы у него есть фундаментальное ограничение: он видит только результат, но не путь к нему.

CRM знает только тех, кто оставил заявку

Типичная ситуация в eCommerce:

• 1000 пользователей зашли на сайт
• 120 изучили карточки товаров больше 2 минут
• 45 добавили товары в избранное или корзину
• 18 начали оформлять заказ
• 12 завершили покупку

CRM видит только 12 покупателей. Остальные 988 — "не конвертировались". Но среди них есть 45 человек, которые добавили товары в корзину, и 18, которые начали оформление. Это "горячие" клиенты, которых можно и нужно вернуть. Но CRM их не видит.

Покупатели совершают 3-5 визитов перед покупкой

Путь к покупке в eCommerce редко линеен. Исследования показывают:

• 68% покупателей посещают сайт 3-5 раз перед заказом
• 42% возвращаются к одному товару несколько раз
• 35% изучают товар на разных устройствах (телефон → компьютер)
• Средний цикл принятия решения — 3-7 дней

Всё это время пользователь демонстрирует намерение купить. Но CRM не фиксирует эти визиты — он ждёт финального действия.

Поведение между визитами не анализируется

CRM фиксирует точки входа в воронку (лид оставил email) и выхода (покупка оформлена). Но что происходит между этими точками?

• Какие товары изучал пользователь?
• Сколько времени провёл на каждой карточке?
• Сравнивал ли варианты?
• На каком этапе оформления остановился?
• Почему не завершил покупку?

CRM не отвечает на эти вопросы. А это критически важная информация для понимания покупателей и оптимизации рекламы.

Реклама не учится на "почти покупателях"

Когда Яндекс.Директ обучается только на реальных покупках, он не видит тех, кто "почти купил". А это огромный сегмент:

• Изучили товар 10 минут, но не купили сегодня
• Добавили в корзину, но отложили решение
• Сравнивали варианты и ушли думать
• Начали оформление, но отвлеклись

Эти люди — главный источник роста. Если научить рекламу находить таких пользователей, конверсия вырастет в разы.

Как Rivox AI видит покупателей без CRM

Rivox AI работает на уровне поведения, а не данных CRM. Система не ждёт, пока пользователь оставит email или оформит заказ — она анализирует его действия на сайте и понимает намерения в реальном времени.

SDK собирает поведенческие сигналы

После установки лёгкого JavaScript-кода на сайт, Rivox SDK начинает фиксировать действия пользователей:

• Клики: на какие товары кликает, какие характеристики смотрит
• Время на карточке: сколько изучает конкретный товар
• Просмотр фото: листает ли галерею, увеличивает ли изображения
• Возвраты к товарам: возвращается ли к одному товару несколько раз
• Взаимодействия с кнопками: наведение на "Купить", "В корзину", "Сравнить"
• Скролл и фокус: глубина изучения страницы, паузы на элементах

Каждое действие — это сигнал. Сотни сигналов за одну сессию. Полная картина поведения пользователя.

ML-модель оценивает Purchase Intent Score

Собранные данные обрабатываются нейросетевой моделью. Алгоритм вычисляет Purchase Intent Score — вероятность того, что пользователь совершит покупку:

• Score 0-30: случайный посетитель, низкий интерес
• Score 30-60: изучает товары, средний интерес
• Score 60-85: сравнивает варианты, высокое намерение
• Score 85-100: готов купить, очень высокая вероятность конверсии

Модель принимает решение не на основе одного действия, а на основе паттерна — комбинации действий, которая характерна для покупателей.

Виртуальные конверсии для обучения рекламы

Когда система фиксирует высокий Purchase Intent Score (обычно > 75), она отправляет виртуальную конверсию в Яндекс.Метрику. Это сигнал: "пользователь демонстрирует паттерн поведения, характерный для покупателей".

Яндекс.Директ получает эти сигналы и обучается на них. Теперь автостратегия знает: такие пользователи ценны, нужно показывать им рекламу чаще и агрессивнее.

Главное: реклама учится не на тех, кто уже купил (их CRM знает), а на тех, кто почти купил (их CRM не видит). Это огромный сегмент "скрытых намерений".

Пример: как это работает на практике

Разберём типичный сценарий поведения покупателя в интернет-магазине парфюмерии.

Сессия 1: Изучение

Пользователь переходит из Яндекс.Директ на сайт:

• Смотрит 3 товара
• Читает описания
• Проверяет цены
• Уходит через 4 минуты

CRM: ничего не знает об этом пользователе.

Rivox AI: фиксирует Purchase Intent Score = 42 (средний интерес). Виртуальная конверсия не отправляется — порог не достигнут.

Сессия 2: Возврат

Пользователь возвращается через день:

• Сразу переходит к одному из товаров, который смотрел вчера
• Изучает отзывы
• Смотрит фотографии
• Добавляет товар в корзину
• Не оформляет заказ, но проводит на сайте 8 минут

CRM: всё ещё ничего не знает (нет email, нет покупки).

Rivox AI: Purchase Intent Score = 78 (высокое намерение). Паттерн совпадает с поведением покупателей. Система отправляет виртуальную конверсию в Яндекс.Метрику.

Что происходит дальше

Яндекс.Директ получает сигнал: "пользователь с такими характеристиками (источник, время, поведение) — заинтересован". Автостратегия запоминает этот паттерн и начинает искать похожих:

• Показывает рекламу пользователям с аналогичным поведением
• Корректирует ставки в пользу качественных сегментов
• Фокусируется на тех, кто демонстрирует высокое намерение

При этом CRM всё ещё "ничего не знает" — потому что пользователь не оставил контакты. Но реклама уже обучилась и стала эффективнее.

Что получает eCommerce-бизнес

Внедрение Rivox AI даёт интернет-магазинам конкретные измеримые результаты, которые влияют на прибыль.

Снижение CPA на 30-40%

Когда автостратегия обучается не только на реальных покупках, но и на "почти покупателях", она начинает работать точнее:

• Бюджет перераспределяется на качественные сегменты
• Ставки корректируются в пользу заинтересованных пользователей
• Нецелевой трафик отсекается
• CPA падает на 25-40%

Подробнее о механизме снижения CPA: CPA в Яндекс.Директ: как Rivox AI снижает стоимость заявки.

Рост количества "тёплых" посетителей

Директ начинает приводить не просто "кликеров", а реально заинтересованных пользователей:

• Показатель отказов падает на 20-30%
• Время на сайте растёт на 35-50%
• Глубина просмотра увеличивается на 40%
• Доля добавлений в корзину растёт в 1,8-2,3 раза

Это означает рост качества трафика. Вы платите за клики, которые приносят результат.

Быстрое обучение автостратегий

Стандартный срок обучения автостратегии — 4-6 недель. С Rivox AI:

• Первые улучшения видны через 3-5 дней
• Стабильная работа — через 7-10 дней
• Максимальная эффективность — через 2 недели

Система получает в 5-15 раз больше сигналов для обучения — и выходит на оптимальную работу в 3-4 раза быстрее.

Понимание того, какие товары реально интересны

Rivox AI показывает не только "кто заинтересован", но и "что интересует":

• Какие категории товаров привлекают внимание
• Какие характеристики изучают покупатели
• Какие ценовые сегменты наиболее конверсионные
• Какие комбинации товаров покупают вместе

Эти данные помогают не только в рекламе, но и в ассортиментной политике, ценообразовании, мерчандайзинге.

Оптимизация страниц на основе реальных паттернов

Когда вы понимаете, как покупатели взаимодействуют с сайтом, вы можете оптимизировать страницы:

• Какие блоки изучают дольше всего — их нужно усилить
• Где пользователи "застревают" — эти места нужно упростить
• Какие кнопки кликают чаще — их нужно сделать заметнее
• Какие элементы игнорируют — их можно убрать

Rivox AI превращается в инструмент не только для оптимизации рекламы, но и для улучшения самого сайта.

Технологическая основа Rivox AI

За простотой использования стоит серьёзная инженерная инфраструктура и собственные ML-технологии.

Нейросетевой скоринг и модели намерений

В основе Rivox AI лежит гибридная архитектура машинного обучения:

• Глубокие нейросети: для анализа последовательностей поведения
• Градиентный бустинг: для работы со структурированными признаками
• Модели намерений: предсказание вероятности покупки на основе паттернов
• Кластерный анализ: группировка похожих типов поведения

Каждый компонент оптимизирован под специфику eCommerce — анализ карточек товаров, корзин, каталогов.

Каждый визит = входной сигнал

Система не накапливает данные для пакетной обработки. Каждая сессия анализируется в реальном времени:

• Пользователь заходит на сайт
• SDK начинает фиксировать действия
• Данные передаются на серверы Rivox
• ML-модель вычисляет Purchase Intent Score
• Если Score > порога, отправляется виртуальная конверсия

Латентность < 100 мс. Мгновенная обработка без задержек.

Адаптация под сезонность и категории

Модель пересчитывает веса признаков каждые 6 часов, адаптируясь под изменения:

• Сезонность: поведение в распродажу отличается от обычных дней
• Категории товаров: электроника покупается иначе, чем одежда
• Источники трафика: органический vs платный имеют разные паттерны
• Устройства: мобильные и десктопные пользователи ведут себя по-разному

Система не требует ручной настройки — она адаптируется автоматически.

Инфраструктура Rivox без сторонних сервисов

Все вычисления выполняются на собственных серверах Rivox. Нет передачи данных в сторонние API, нет зависимости от внешних платформ:

• Высокая скорость обработки
• Полная конфиденциальность
• Соответствие 152-ФЗ
• Независимость от внешних факторов

Данные не покидают инфраструктуру Rivox. Нет интеграции с CRM, нет обмена персональной информацией.

Кейсы и результаты

Технология Rivox AI проверена на десятках eCommerce-проектов. Вот несколько примеров.

Fragrancelife: интернет-магазин парфюмерии

Проблема: высокий CPA (1200₽), низкая конверсия, автостратегия не обучается из-за малого количества заявок.

Результаты с Rivox AI:

• CPA снизился на 38% (с 1200₽ до 745₽)
• Конверсия выросла в 3,8 раза
• Повторные покупки увеличились в 2,1 раза
• Экономия бюджета — 65 000₽ в месяц

Подробнее: Кейс Fragrancelife.

Kanzler: интернет-магазин одежды

Проблема: CPA 1790₽, конверсия 1,2%, мало повторных покупок.

Результаты с Rivox AI:

• CPA снизился на 25% (с 1790₽ до 1342₽)
• Конверсия выросла до 2,4%
• Повторные клиенты увеличились в 2,7 раза
• ROI вырос на 34%

Подробнее: Кейс Kanzler.

Интернет-магазин электроники

Проблема: высокая конкуренция, дорогой трафик, низкая маржинальность.

Результаты с Rivox AI:

• ROI вырос на 41%
• CTR повысился на 17%
• CPA снизился на 29%
• Качество трафика улучшилось — средний чек ↑22%

Заключение: новый подход к eCommerce-рекламе

Rivox AI меняет подход к рекламе интернет-магазинов. Система не ждёт, пока пользователь оставит email в CRM — она анализирует его поведение и понимает намерения в реальном времени.

Это даёт eCommerce-бизнесу критическое преимущество:

• Видимость "скрытых намерений" — тех, кто почти купил
• Быстрое обучение автостратегий — в 3-4 раза быстрее стандарта
• Снижение CPA на 30-40%
• Рост качества трафика
• Понимание реальных интересов покупателей

Rivox AI учит рекламные системы видеть не просто "заявку", а живого покупателя — с его поведением, интересами и паттернами принятия решений. Благодаря этому реклама становится точнее, а бизнес получает максимум продаж без лишних расходов.

Главное: всё это работает без интеграции с CRM, без передачи персональных данных, без сложных настроек. Установили SDK — система начала работать. Через неделю — первые результаты. Через месяц — стабильное снижение CPA.

Если ваш интернет-магазин тратит много на рекламу, но конверсия низкая, CPA высокий, а автостратегии не обучаются — возможно, проблема не в товарах или цене, а в том, что реклама не видит реальных намерений ваших покупателей.

Подключить Rivox AI для eCommerce

Или изучите детально, как поведенческая аналитика Rivox AI помогает понять намерения покупателей и прогнозировать конверсии без интеграции с CRM.