Магазин спортивного питания MassMarket продавал широкий ассортимент товаров: от простых витаминных комплексов и батончиков до дорогих профессиональных протеинов и аминокислот премиального сегмента. Онлайн-продажи были основным каналом привлечения клиентов.
Изначально рекламные кампании в Яндекс.Директе были настроены с целью получения максимального количества конверсий («Максимум конверсий»), но обучались на массовой цели — «добавление товара в корзину». Реальных заказов было мало (около 12–15 в неделю), реклама приводила преимущественно аудиторию, которая покупала дешёвые позиции.
Клиент решил протестировать Rivox AI, чтобы не просто снизить CPA, а прежде всего оптимизировать рекламу именно под продажи дорогих продуктов и привлечь более платёжеспособную аудиторию.
Первым этапом работы стало подключение SDK Rivox AI на сайт. Процесс установки занял всего 10 минут, никаких дополнительных действий со стороны клиента не потребовалось.
SDK начал сразу же собирать данные о поведении посетителей сайта, в частности:
Данные из SDK отправлялись в ML-модель Rivox, которая рассчитывала вероятность совершения покупки на основе 150 поведенческих признаков.
Когда модель фиксировала поведение, характерное для покупателя дорогого товара, SDK автоматически отправлял виртуальную конверсию в Метрику.
Благодаря этому Яндекс.Директ начал получать качественно иные сигналы о поведении покупателей премиального сегмента товаров, вместо массовых сигналов о простом добавлении в корзину.
Из-за большого количества собранных сигналов кампании начали обучаться за 1-2 дня и сразу же приносить целевые визиты. Получив столько обучающих событий, Алгоритм Яндекса перенастроил показы и сделал упор именно на тех, кто покупает более дорогие товары. Это стало возможным благодаря тому, что по сути ML-модель передала Яндексу эссенцию из целевых клиентов.
После первой недели работы были получены первые результаты: CPA снизился на 17%, а доля дорогих товаров выросла почти на 20%. Однако настоящий прорыв произошёл после дообучения модели на большем количестве собранных данных.
Команда Rivox AI дополнительно обучила модель ещё тщательнее отслеживать и учитывать поведение пользователей, характерное именно для тех, кто покупает дорогие позиции. Например, модель начала распознавать, что пользователи, которые читают подробное описание состава дорогого протеина и затем возвращаются к нему на следующий день, с вероятностью более 75% сделают заказ при правильном взаимодействии через рекламу.
До подключения Rivox AI Яндекс.Директ работал «вслепую», получая обучающие сигналы, которые не отражали реальное намерение пользователя совершить покупку.
После внедрения виртуальных конверсий и ML-модели:
Таким образом, виртуальные конверсии Rivox AI стали ключом к увеличению продаж без увеличения бюджета на рекламу.
