Научить алгоритмы Директа отличать "гуляющих" по каталогу от реальных покупателей и сократить CPA при росте заказов на существующем трафике.
«До подключения Rivox AI клиенты долго выбирали материалы, но редко доходили до оформления. После внедрения виртуальных конверсий CPA снизился на 35%, а число заказов выросло в 1,9 раз»
кейс Главснаб × Rivox AI
Главснаб — интернет-магазин отделочных материалов: ламинат, плитка, стеновые панели, затирки, клеи и сопутствующие товары. Команда работала с: смарт-баннерами и динамическими кампаниями, стратегией «Максимум конверсий», микроконверсией «переход к оформлению».
Проблема:
Цикл покупки у клиента был долгим: 5–12 дней на выбор материалов;
Алгоритмы обучались на цели «переход в корзину», которая никак не отражала намерение купить;
Конверсия в реальный заказ была 0,9%;
CPA держался на уровне 4600 ₽, что было критично при расчёте маржи по базовым позициям;
Большая часть бюджета расходовалась на пользователей, которые заходили на сайт, долго изучали каталог — и уходили.
Задача: сократить "бездейственные" визиты и увеличить количество реальных заказов
Команда клиента хотела решить не только задачу снижения стоимости заявки, но и избавиться от постоянной проблемы "красивого" трафика — когда пользователь проводит на сайте 10 минут, листает плитку по цветам, сравнивает ламинат, но ничего не покупает.
Задача была сформулирована просто: научить алгоритмы Директа отличать тех, кто просто "гуляет" по каталогу, от тех, кто действительно собирается купить.
ЗАДАЧА
Что было сделано Rivox AI:
1
Установка SDK и отслеживание пользовательского поведения
SDK Rivox был установлен на сайт Главснаб. После установки он начал собирать поведение пользователей в режиме реального времени:
взаимодействие с фильтрами;
просмотр вкладок в карточке товара (технические характеристики, укладка, отзывы);
переключения между вариантами коллекций, сравнение товаров, скачивание инструкций;
возвращения на сайт с сохранёнными товарами в избранном;
переключение между разделами типа "Калькулятор расхода" и "Информация для прорабов".
2
Обучение ML-модели на сценариях "реального выбора"
На основе собранных данных Rivox обучил ML-модель, которая определяла вероятность того, что пользователь сделает заказ. Модель не просто искала тех, кто дошёл до корзины, а распознавала:
глубокое сравнение между товарами одной категории;
комбинации действий: фильтрация по бренду + возврат к товару через 2 дня + взаимодействие с калькулятором;
активацию вкладок "Как рассчитать нужное количество" или "Доставка по регионам".
Если пользователь показывал поведение, характерное для потенциального покупателя (score > 0.83), срабатывала виртуальная конверсия:ym(clientID, 'reachGoal', 'rivox_remzona_goal')
3
Влияние на рекламную кампанию
После запуска виртуальных целей реклама стала работать на совершенно другой аудитории:
алгоритмы начали "узнавать" пользователей, действительно готовых к покупке, а не просто изучающих плитку ради интереса;
кампании обучались быстрее — не за 7–10 дней, а за 2;
отклик по бюджету стал заметен уже на 4-й день: больше заказов без увеличения затрат.
Главные цифры кейса:
на 35%
Снижение CPA (с 2100 ₽ до 1365 ₽)
с 0,9% до 1,8%
Рост конверсии в покупку
в 1,9 раза
Рост числа заказов
+43%
Комплексные заказы
2–3 дня
Скорость обучения кампаний
ПОЧЕМУ ЭТО РЕШЕНИЕ СРАБОТАЛО?
До подключения Rivox AI реклама привлекала много "визуально активной", но нецелевой аудитории.
Пользователи вели себя живо: листали, сравнивали, применяли фильтры, но это не приводило к продаже.
После подключения виртуальных конверсий:
алгоритмы Директа стали работать не на микродействия, а на поведенческие сигналы с высокой вероятностью покупки;
модель Rivox научилась отсекать пользователей, которые не планируют покупать, и давать алгоритму только ценные сигналы;
реклама перестала "сливать" бюджет и начала генерировать стабильный рост заказов.
"Всё получилось именно так, как мы ожидали. Приятное взаимодействие с командой, всё быстро, чётко и понятно. Рады, что решили доверить часть процессов ai-инструменту"
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