Сделать рекламу устойчивой и обучаемой даже в "тихие" недели через поведенческие виртуальные конверсии.
«Продажи цветов резко падали после праздников, а алгоритмы Яндекса не успевали адаптироваться. После внедрения Rivox AI CPA снизился на 42%, а стабильных заказов стало в 2,3 раза больше»
кейс Артфлора × Rivox AI
Артфлора — интернет-магазин цветов с доставкой по Москве и области. Ассортимент включает букеты, композиции в коробках, подарочные наборы. Средний чек – 4 500-5500 ₽.
К началу весны ситуация была сложной:
В праздники (8 марта, 14 февраля, 1 сентября) трафик и заказы взлетали – до 200 заказов в день;
А в обычные недели кампании не приносили даже 10–15 заявок в сутки;
Алгоритмы Яндекса не успевали перестраиваться: пики поведения сбивали автообучение;
После праздников реклама продолжала работать на "прошлых" паттернах и сливала бюджет.
Команда меняла креативы, экспериментировала с текстами и форматами, но это не сработало, лидов не было.
Задача: сделать рекламу устойчивой и обучаемой даже в "тихие" недели
Решено было протестировать Rivox AI как способ перезапуска рекламных стратегий через виртуальные конверсии на основе поведенческих данных, а не ждать, пока пользователь совершит редкую и дорогую покупку.
ЗАДАЧА
Что сделали с Rivox AI
1
Установка SDK и сбор поведенческих данных
SDK Rivox был установлен на сайт за 10 минут.
Он начал отслеживать в реальном времени действия пользователей, которые не просто «зашли полюбоваться», а вели себя как реальные покупатели:
Выбор даты и времени доставки;
Просмотр вкладок «Состав букета», «Для кого»;
Взаимодействие с фильтрами: по событию, цветовой гамме, упаковке;
Активность на карточке товара более 60 секунд;
Возврат к одной и той же позиции через сутки;
Клик по кнопке «Добавить открытку».
2
Обучение ML-модели
Модель Rivox AI проанализировала поведение пользователей, совершивших заказы как в пиковые, так и в спокойные периоды.
На выходе сформировалась модель поведения покупателя, которая учитывала:
наличие фильтрации по «дате и времени доставки»;
переход к оформлению не позднее 3 минут после взаимодействия с карточкой;
наличие повторного визита к одному букету.
Если пользователь демонстрировал такую активность, срабатывала виртуальная цель.
3
Влияние на кампанию
Кампании не "сбрасывались" после праздников, а плавно адаптировались;
Яндекс.Директ начал фокусироваться на аудитории с реальным интересом;
Кампании смогли обучаться не только на пиковом спросе, но и на устойчивых, повторяющихся сигналах поведения.
Главные цифры кейса:
42%
Снижение CPA (с 2600 ₽ до 1664 ₽)
с 0,7% до 1,8%
Рост конверсии
в 2,3 раза
Рост заказов в непраздничный период
2 дня
Скорость обучения кампаний
ПОЧЕМУ ЭТО РЕШЕНИЕ СРАБОТАЛО?
Раньше реклама в Яндекс.Директе была заложницей сезонных пиков: алгоритмы "слишком быстро радовались", обучаясь на десятках заявок за 8 марта — и не понимали, что делать на следующей неделе.
С Rivox AI:
Стратегии обучались на реальных поведенческих паттернах покупателей, а не просто на редких заявках;
Даже если в день было 5 заказов, SDK давал десятки виртуальных событий, указывающих на потенциальную покупку;
Кампании стали устойчивыми и предсказуемыми — и не сгорали в "мертвый сезон".
Таким образом, Rivox AI не просто дал "второе дыхание" рекламе, а перезапустил автообучение Яндекс.Директа с нуля, используя поведенческую модель.
"Наконец-то выровнялся трафик, заказы теперь приходят стабильно, и в период между праздниками мы теперь живём спокойно, зная, что реклама будет приносить результат"
Хотите сократить расходы на рекламу и зарабатывать больше?
Заполните форму и получите план, как сэкономить до 30% рекламного бюджета с помощью AI-оптимизации от Rivox
Уже сэкономили более 5 млн рублей клиентам за счёт снижения нецелевого трафика
Передали в рекламные системы свыше 12 000 виртуальных конверсий — вместо обычной аналитики
Подняли средний чек на 40% в кейсах из e-com, финтех и онлайн-услуг