Главная Rivox / Кейсы / Спорт-Марафон
eCommerce · Снаряжение для гор и туризма · AI-агент Директа

Кейс Спорт-Марафон × Rivox AI

Как магазин снаряжения для гор и туризма перестал держать бюджет ровным слоем по категориям, начал перебрасывать его вслед за спросом и погодой и поднял ROAS в пик сезона с помощью AI-агента.

1040%
ROAS в пик сезона
было 612%
3 дня
Переброска бюджета на сезон
было: 2–3 недели
9,4%
ДРР в горнолыжке
было 16,3%

Исходные условия

Спорт-Марафон это крупный магазин снаряжения для гор, туризма и бега. Большой ассортимент и резкая сезонность по категориям: зимой горные лыжи и сноуборд, весной треккинг, летом кемпинг и бег. Магазин в Москве плюс доставка по России, часть клиентов доходит до офлайн-магазина с большим чеком (эффект ROPO).

KPI клиента: ROAS и ДРР по категориям. Бюджет распределён по 40+ категорийным кампаниям. Каждая категория живёт своим сезоном, и календарь у этих сезонов сдвигается год от года вместе с погодой.

Бюджет стоял ровным слоем по категориям, а спрос мигрирует по неделям
Сезонные пики в регионах начинаются раньше Москвы, и ручная реакция опаздывала
Часть выручки идёт в офлайн-магазин, и Директ не видел её в ROAS

Суть проблемы: спрос на горные лыжи не включается в один день по всей стране. Первый снег ложится на Урале и в Сибири на две недели раньше Москвы, и запросы «горные лыжи купить» оттуда идут уже тогда, когда московский директолог ещё планирует треккинг. Если бюджет стоит ровным слоем, эти две недели забирают конкуренты.

Что сделал AI-агент

На проекте работала не одна модель, а команда ролей под общим оркестратором. Ниже зоны ответственности по этому кейсу.

1

Подключение по API и сбор данных

Сборщик подключился к Директу, Метрике и серверной аналитике. По каждой из 40+ категорийных кампаний агент видит 217 параметров напрямую из API, цикл обновления 3 минуты. Это не выгрузка раз в день, а живая картина спроса по категориям и регионам.

2

Первый аудит за 12 минут

Шесть аудиторов параллельно прошли 102 проверки по своим зонам: ставки, семантика, площадки, креативы, аудитории, гео. Карта того, где бюджет стоит не вслед за спросом, была готова в первый день, а не через две недели наблюдений.

3

Сдвиг спроса по регионам в реальном времени

Сборщик с циклом 3 минуты видит, как меняется спрос по категориям и регионам прямо сейчас. Всплеск «горные лыжи купить» из Сибири попадает в данные в тот же день, а не в недельном отчёте.

4

Прогноз ROI по категориям

Стратег строит прогноз ROI по каждой категории на ближайшие недели и решает, куда добавить бюджет. Категория, в которой спрос только разгоняется, получает деньги раньше, чем пик станет очевиден в отчёте.

5

Автоматическая переброска дневных бюджетов

Дневные бюджеты перетекают между категорийными кампаниями по прогнозу ROI. Деньги уходят из категории на спаде в категорию на подъёме, и бюджет перестаёт лежать ровным слоем там, где спроса уже нет.

6

Запуск и остановка сезонных кампаний по сигналу

Сезонные кампании запускаются и останавливаются по сигналу спроса, а не по календарю. Горнолыжка стартует, когда снег лёг в регионах, а не когда наступило 1 декабря по плану прошлого года.

7

Дайпартинг и гео-корректировка под ROPO

Беговые кроссовки ищут в воскресенье утром, лыжи по будням вечером, агент развёл расписания по категориям. По Москве ставка выше: человек дойдёт до офлайн-магазина и доплатит там, и эту выручку агент учитывает в гео-корректировке.

8

Подтверждение, журнал, откат

Каждое действие ушло в Директ после подтверждения клиента, прошло 12 валидаторов и записано в журнал. Любое изменение откатывается одной кнопкой в течение 24 часов. Управление осталось за человеком.

Что нашёл агент в первом аудите

102 проверки за 12 минут. Каждая находка сразу превращается в конкретное действие с тегом API, а не в график, который надо расшифровывать самому.

Зона аудита Что нашёл агент Действие
Распределение бюджета ровный слой по 40+ категориям против мигрирующего спроса API Переброска бюджета по прогнозу ROI
Региональная сезонность «горные лыжи» из УрФО и СФО на 2 недели раньше Москвы API Ранний запуск сезонных кампаний
Дайпартинг «беговые кроссовки» пик в воскресенье 8:00–11:00 API Дайпартинг по категориям
ROPO московский трафик доходит до магазина, чек выше на 34% API Гео-корректировка +Москва
РСЯ летние категории крутились зимой без конверсий API Пауза несезонных кампаний
Бренд конкуренты подмешивались в брендовый трафик API Защита бренда, минус-конкуренты

Ключевая находка: бюджет не был маленьким, он стоял не там. Пока в Москве плюсовая температура, деньги ровным слоем грелись на летних категориях, а спрос на горные лыжи уже разгонялся в Сибири и на Урале. Агент начал двигать бюджет вслед за спросом, а не держать его поровну между всеми сорока категориями.

Бюджет вслед за спросом, а не ровным слоем

После того как бюджет перестал лежать поровну и начал переезжать по прогнозу ROI, ДРР упал в каждой категории. Деньги перетекают в ту категорию, у которой сейчас сезон, и не греются там, где спрос уже спал.

Категория ДРР до ДРР после Действие
Горные лыжи (сезон) 16,3% 9,4% ранний запуск, буст бюджета
Треккинг (межсезон) 12,1% 8,8% дайпартинг
Бег (круглый год) 14,7% 10,2% дайпартинг, воскресенье утром
Кемпинг (лето) 18,9% 11,5% пауза зимой, буст летом
Итог по проекту
ROAS в пик сезона 612% → 1040%
ДРР в горнолыжке 16,3% → 9,4%
Переброска бюджета на сезон 2–3 недели → 3 дня
Несезонные кампании паузятся автоматически

Агент ловит первый снег в регионах

Главная разница между старым подходом и агентом не в ставках, а в скорости реакции на сезон. Раньше горнолыжку бустили, когда снег уже выпал в Москве. Теперь бюджет уходит в горные лыжи, пока на Урале и в Сибири только лёг первый снег.

Подход Срок реакции на сезон Что упускали
Старый, по календарю и выручке 2–3 недели первые 2 недели спроса в регионах
Агент, по прогнозу ROI и сигналу спроса 3 дня ничего, бюджет уходит вперёд спроса

Как это работает: Сборщик обновляет данные каждые 3 минуты, поэтому всплеск «горные лыжи купить» из Сибири виден в тот же день. Стратег пересчитывает прогноз ROI, и бюджет переезжает в горнолыжку, пока в Москве ещё плюсовая температура.

Итог по проекту

Бюджет перестал лежать ровным слоем по сорока категориям. Теперь он переезжает вслед за спросом и погодой: в горнолыжку, пока в регионах ложится снег, в бег по воскресеньям утром, в кемпинг к лету. Агент держит эту границу в фоне, разбирая поисковые запросы каждые 48 часов и пересчитывая прогноз ROI.

1

Ровный бюджет проигрывает мигрирующему спросу

Спрос по категориям перетекает по неделям. Бюджет, размазанный поровну, кормит спад и недокармливает подъём. Деньги должны двигаться вслед за прогнозом ROI.

2

Сезон начинается в регионах раньше Москвы

Первый снег ложится на Урале и в Сибири на две недели раньше. Ловить сезон надо по сигналу спроса, а не по календарю прошлого года.

3

Несезонные кампании надо паузить, а не жечь

Летние категории зимой крутятся без конверсий и греют бюджет впустую. Их нужно ставить на паузу до сезона, а не держать круглый год.

4

ROPO-выручку надо учитывать в ставках по гео

Московский трафик доходит до офлайн-магазина и приносит чек выше на 34%. Без учёта этой выручки гео-корректировка по Москве занижена.

5

Каждое действие под контролем

45 типов действий через API, но только после подтверждения. 12 валидаторов, журнал и откат за 24 часа. Решения остаются за человеком.

«Раньше мы перекладывали бюджеты на горные лыжи, когда снег уже выпал в Москве. Агент ловит первый снег в регионах и переливает деньги туда за три дня. В сезон это разница между полкой и распродажей»

Хотите так же двигать бюджет вслед за спросом?

Запустим AI-агента на вашем аккаунте и покажем на демо, что он найдёт в первые минуты: где утекает бюджет и какие действия дадут результат быстрее всего