Chaika Store продаёт женскую одежду в среднем ценовом сегменте.
Магазин активно использовал Яндекс.Директ уже более года и вёл его сам, отдельного директолога в команде не было. Основная структура рекламы:
Основная проблема была в том, что реклама преимущественно привлекала клиентов, заинтересованных только в товарах со скидкой или на распродажах. Клиенты практически не покупали товары из новых коллекций по полной цене, а сразу переходили в раздел «SALE».
Из-за этого:
Привлечь аудиторию, заинтересованную именно в новых коллекциях, и снизить зависимость бизнеса от распродаж. Одновременно с этим стояла задача снизить CPA.
Своего директолога у Chaika Store не было, нанимать его отдельно не хотели. Поэтому AI-агента Rivox включили на весь аккаунт в режиме автопилота: он ведёт кампании сам и круглосуточно, а человек со стороны магазина подтверждает важные действия и читает отчёты.
Ставить скрипты на сайт не потребовалось. Сборщик подключился к рекламному кабинету, Метрике и CRM (Битрикс24) по API и подтянул то, чего в отчётах Директа не видно: суммы оплаченных заказов, отмены, возвраты и записи звонков из встроенной телефонии. Цикл обновления данных 3 минуты, агент работает 24/7.
С этого момента агент видит не только «был заказ или нет», а сколько магазин на этом заказе заработал.
Шесть аудиторов прошли аккаунт параллельно по своим зонам: ставки, семантика, площадки РСЯ, креативы, аудитории, гео. Аккаунт у магазина небольшой, поэтому полный прогон занял около 7 минут. Карта проблем была готова в первый день, а не через две недели наблюдений.
Что нашёл агент:
Агент разделил каталог в рекламе на две независимые части: новые коллекции и SALE. У каждой свои кампании, свой бюджет, свои объявления. Распродаже поставили потолок расхода, чтобы она перестала съедать обучение всего аккаунта.
Лимит CPA тоже развели. Заказ по полной цене может стоить дороже, потому что приносит втрое больше валовой прибыли. Один усреднённый лимит на аккаунт как раз и душил новинки в дорогих аукционах.
Агент начал передавать в рекламный кабинет ценность конверсии из CRM: сумму реально оплаченного заказа, со сверкой каждый день. Отменённые и невыкупленные заказы из сигнала вычитаются.
Автостратегия перестала считать заказ на 1 900 ₽ равным заказу на 6 400 ₽ и начала целиться в деньги. Это и есть тот сдвиг, который вытянул CPA и конверсию в оплату: обучение шло на честном сигнале, а не на количестве корзин.
Скидочные плашки убрали из групп новых коллекций и оставили только в кампании распродажи. Для новинок агент вывел на A/B другие сообщения: посадка, ткань, готовые образы, размерная сетка.
Ретаргет разделили на сегменты по поведению из Метрики:
Исследователь регулярно снимал ставки конкурентов. За неделю до чёрной пятницы аукцион по скидочным запросам начал дорожать: конкуренты подняли ставки заранее. Агент не стал догонять этот аукцион и увёл бюджет в кампании новых коллекций, где стоимость клика в те же дни оставалась спокойной. Решение принималось до пика, а не по итогам месяца.
Агент вносит изменения сам, через официальный API Директа, 45 типов действий. Перед каждым действием проходит 12 валидаторов, всё пишется в журнал, любое изменение откатывается в течение 24 часов.
Важные шаги (смена стратегии, изменение бюджета, остановка кампании) уходили только после подтверждения со стороны Chaika Store. Рутину агент делал сам и круглосуточно, а магазин получал ежедневный отчёт: что изменилось, почему и что это дало.
Первые результаты были заметны уже через неделю:
Резкого скачка не было и быть не могло. Автостратегия переучивалась на новый сигнал постепенно, а агент каждые несколько дней подрезал то, что снова начинало тянуть в сторону распродаж.
Ноябрь и январь это месяцы чужих распродаж, самое тяжёлое время для магазина, который пытается продавать по полной цене. CPA снижался и в них.
Алгоритмы Яндекс.Директа не отличали заказ со скидкой от заказа по полной цене. Обе конверсии выглядели одинаково, но скидочная обходилась дешевле, поэтому автостратегия честно и упорно тянула бюджет туда. Проблема была не в настройках кампаний, а в том, на чём они учились.
После подключения агента:
Бюджет остался прежним. Изменилось, куда он идёт: с охотников за скидками на покупателей новых коллекций. Отсюда и рост выручки канала на 45% при снижении CPA.
