Интернет-магазин Pet Bistro продаёт корма и натуральное питание для собак и кошек. Заказ из Яндекс.Директа обходился примерно в 3100 ₽, но повторно покупали только 20% клиентов. Остальные брали один мешок и пропадали.
В кормах деньги лежат не в первом заказе, а в четвёртом. Первый мешок после вычета рекламы и доставки уходит почти в ноль. Магазин зарабатывает, когда человек возвращается каждые два-три месяца и делает это годами.
Что уже пробовали и что не помогло:
Своего директолога у Pet Bistro не было. Кабинет вела сама владелица Мария между закупками и складом, а автостратегия крутилась на цели «оформленный заказ» и честно приводила самых дешёвых покупателей. Самых дешёвых, но не самых нужных.
Привести из Директа не заказы, а покупателей, которые возвращаются. Поднять LTV за счёт повторных заказов и при этом снизить стоимость заказа.
Отдельное условие: вести кампании должен был кто-то, кто не спит. Штатного специалиста нет, агентство брать не хотели, а корм люди заказывают вечером и в выходные. Поэтому аккаунт полностью отдали AI-агенту Rivox на автопилот.
Агент получил доступ к трём источникам: рекламный кабинет Яндекс.Директа, Метрика и amoCRM магазина. Всё по официальному API, ставить на сайт ничего не требовалось. Сборщик тянет данные из всех трёх, цикл обновления 3 минуты.
Дальше агент вёл кампании сам, круглосуточно. Мария подтверждала только крупные шаги (запуск новых кампаний, серьёзные сдвиги бюджета) и раз в неделю читала отчёт. В кабинет она не заходила.
Шесть аудиторов прошли аккаунт параллельно, каждый по своей зоне: ставки, семантика, площадки РСЯ, креативы, аудитории, гео. 102 правила, полный прогон около 12 минут. Карта проблем была на столе в первый день, а не через две недели наблюдений.
Стратег расставил порядок: сначала то, что бьёт по повторным заказам, потом всё остальное.
Агент свёл заказы из Директа с выручкой из CRM и разложил их по типу запроса:
Автостратегия оптимизировалась по цели «оформленный заказ» и видела только цену. Дешёвая половина аккаунта состояла из охотников за скидкой, которые уходили к следующей акции в другом магазине. Агент переключил обучение кампаний на оплаченный заказ из CRM и развёл промо-семантику и подборочную по разным кампаниям с разными лимитами цены заказа. Промо оставили, но они перестали задавать тон всему аккаунту.
Агент сопоставил дату первого заказа с датой второго и добавил вес упаковки:
А ретаргетинговый сегмент в аккаунте стоял один на всех, с окном 30 дней. Магазин платил за показы людям, у которых дома лежал только что купленный мешок. К моменту, когда корм реально заканчивался, человек уже выпадал из сегмента, и реклама до него не доходила.
Агент пересобрал ретаргет по циклу потребления: отдельные сегменты по весу упаковки, старт показов за две-три недели до расчётной даты, когда корм кончится. Крупная фасовка догоняется на 55–60-й день, мелкая на 20-й. Это дало основную часть роста повторных заказов.
Агент ежедневно расшифровывает звонки. Выяснилось: 31% обращений из кампаний с крупной фасовкой («мешок 20 кг», «корм оптом») приходили от заводчиков и приютов, которым нужна закупочная цена. Pet Bistro с ними не работает, менеджер вежливо отказывал.
При этом «звонок» был одной из обучающих целей кампании. То есть Директ считал такое обращение успехом и старательно набирал ещё. Агент убрал цель из обучения, вычистил кластер (питомник, заводчик, приют, закупка, оптом) и оставил под крупную фасовку только частный спрос, вроде «мешок 15 кг для крупной собаки».
По городу доставка бесплатная от 2500 ₽, в регионы через транспортную компанию за 450–600 ₽. Агент посмотрел на повторные заказы в разрезе гео и увидел разрыв:
Туда уходило 29% бюджета. Агент не стал рубить регионы целиком: он оставил их только на крупной фасовке, где чек 5000–6000 ₽ и доставка на его фоне незаметна. По мелкой фасовке в регионах корректировки ушли вниз.
Исследователь регулярно снимал выдачу. По чистым запросам с названием марки корма без уточнений в аукционе стоят маркетплейсы и федеральные сети: ставки перегреты, а конверсия в оплату 0,6%. Человек всё равно уходит сравнить цену и покупает там, где дешевле на 40 ₽.
По запросам, где сформулирована задача («для стерилизованной кошки», «для собаки с чувствительным пищеварением», «беззерновой для щенка»), конверсия в оплату 4,1%. Там нужен подбор, а не самая низкая цена, и магазин с живым консультантом выигрывает. Агент сместил бюджет туда.
Все изменения агент вносит через официальный API Директа, 45 типов действий: ставки и корректировки, минус-слова, площадки РСЯ, бюджеты, сегменты ретаргетинга, объявления. Перед каждым действием проходят 12 валидаторов, оно пишется в журнал и откатывается в течение 24 часов.
Критик проверяет качество работы остальных ролей и не даёт агенту разогнаться на случайном всплеске. Данные и серверы находятся в России.
Цифры набирались месяц за месяцем, а не разом. CPA шёл вниз ступеньками: 3100 ₽ в первый месяц, дальше 2802 ₽, 2615 ₽ и 2263 ₽ в четвёртый. Конверсия в оплату за те же месяцы: 1,8%, 2,4%, 2,9%, 3,2%. Рекламный бюджет при этом не увеличивали.
До агента Директ считал все заказы одинаковыми. Он добросовестно снижал цену первого заказа и приводил самых дешёвых людей: охотников за акцией, покупателей за границей зоны доставки, звонки от заводчиков. В интерфейсе кабинета всё выглядело прилично. Деньги терялись в кассе, а не в отчёте.
Что изменилось:
Повторных заказов стало в 2,5 раза больше не потому, что старым клиентам чаще напоминали о себе купоном. Реклама начала приводить другого покупателя.
