Главная Rivox / Кейсы / Стеклофабрика
Производство · Стекло на заказ · Яндекс.Директ

Кейс Стеклофабрика × Rivox AI

Как производитель стеклянных перегородок и душевых ограждений на заказ достиг целевого CPL квалифицированного лида <4 000 ₽, вырастил квал-лиды на 65% и снизил CPL на 23%

+65%
Квалифицированные лиды
рост с первого месяца
−23%
CPL квал. лида
снижение стоимости
<4 000₽
Целевой CPL достигнут
и удерживается стабильно

Исходные условия

Стеклофабрика — производство стеклянных перегородок, душевых ограждений и других изделий на заказ. Сегмент: производство на заказ. Средний чек высокий. Спрос не импульсный. Скрипты Rivox установлены в сентябре, в октябре запущены кампании с ML-целями. Целевая бизнес-метрика: CPL квал. лида < 4 000 руб.

Директ оптимизируется по заявке (форма/звонок)
Часть заявок — расчёты «для интереса»
Часть — нецелевые
Автостратегия не различает заявку от реального клиента и от просто «узнающего цену»

Ключевой инсайт: модель обучалась на поведении пользователей, которые в CRM были отмечены как квалифицированные лиды, а не просто «оставили заявку».

Данные обучения модели: разделение квалифицированных и неквалифицированных лидов
Данные обучения модели: разделение квалифицированных и неквалифицированных лидов

Что было сделано

1

Установка SDK Rivox и сбор данных

На лендинг Стеклофабрики установлен скрипт Rivox, собирающий 600+ поведенческих сигналов: время на страницах, глубину скролла, взаимодействие с портфолио, калькулятором и разделами этапов работ.

2

Накопление данных для обучения

Скрипт установлен в сентябре. Дождались накопления 50 достижений основной цели — минимум для обучения ML-модели.

3

Обучение ML-модели

Модель проанализировала поведенческие паттерны квалифицированных лидов: что именно отличает реального проектного клиента от «прицеливающегося».

4

Тестирование на разных выборках

Модель протестирована на разных сэмплах данных для подтверждения устойчивости паттернов и качества предсказаний.

5

Запуск ML-цели в кампаниях

В Яндекс.Метрике создана JS-цель rivox_goal_ml, добавлена в рекламные кампании. Запуск с ML-целями — октябрь.

6

Мониторинг первых результатов

Отслеживание динамики показов, кликов, квал-лидов и CPL в разрезе недель для оценки влияния ML-цели.

7

Итеративное дообучение модели

Модель дообучалась по мере накопления новых данных о квалифицированных лидах для улучшения точности предсказаний.

8

Проверка устойчивости в ноябре и феврале

Стресс-тестирование модели на данных ноября и февраля для подтверждения стабильности результатов.

Результаты: Октябрь

Снижение показов (−29%), рост кликов (+215%) и квал-лидов (+65%), CPL снизился на 23%.

Динамика: октябрь (первый месяц с ML-целью)
Показы −29%
Клики +215%
Квалифицированные лиды +65%
CPL квал-лида −23%
Сравнение показателей до и после подключения Rivox — октябрь
Сравнение показателей до и после подключения Rivox — октябрь

Почему это сработало в нише производства

В нишах с высоким средним чеком пользователи с реальным намерением ведут себя иначе: смотрят портфолио, изучают этапы, задерживаются на расчётах, возвращаются повторно.

Просматривают портфолио выполненных работ
Изучают этапы производства и монтажа
Задерживаются на страницах расчёта и калькулятора
Возвращаются на сайт повторно

Ноябрь — проверка устойчивости

Резкий рост CPC (+223%) — не ухудшение, а концентрация на конкурентных аукционах. Клики упали (−68%), но лиды выросли (+6%). Квал-лиды продолжают расти (+13%). CPL квал < 4 000 ₽ выполняется стабильно.

Динамика: ноябрь (стресс-тест)
CPC (стоимость клика) +223%
Клики −68%
Лиды +6%
Квалифицированные лиды +13%
CPL квал < 4 000 ₽ удерживается
Ноябрь: проверка устойчивости модели — CPC вырос, но качество продолжает расти
Ноябрь: проверка устойчивости модели — CPC вырос, но качество продолжает расти

Рост CPC — не деградация, а концентрация: стратегия перестала закупать дешёвый слабый инвентарь и сосредоточилась на конкурентных аукционах, где вероятность получить реального проектного клиента выше.

Общий вывод

1

Целевой CPL квал < 4 000 ₽ достигнут уже в октябре

С первого месяца работы ML-цели целевой порог был достигнут и удерживается стабильно на протяжении всех последующих месяцев.

2

В ноябре показатель стабилизировался и продолжил снижаться

Несмотря на снижение трафика, метрика квалифицированных лидов продолжила улучшаться — модель устойчива к колебаниям объёма.

3

Февральские данные подтверждают устойчивость

Кампании с ML-целью Rivox показывают предсказуемый CPA, стабильную плотность трафика и отсутствие еженедельных скачков.

4

Рост CPC в ноябре — следствие отказа от дешёвого инвентаря

CPC +223% — не деградация, а концентрация на конкурентных аукционах с более высокой вероятностью квалифицированного лида.

5

Кампании с Rivox демонстрируют более предсказуемую экономику

Узкий диапазон CPA, стабильная плотность трафика — в отличие от обычных кампаний с нестабильной стоимостью.

«Целевой CPL квалифицированного лида <4 000 ₽ достигнут в октябре, подтверждён в ноябре и феврале. Rivox изменил обучающий сигнал — и стратегия начала закупать аукционы, где вероятность реального проекта выше»

Хотите повысить эффективность рекламы?

Запишитесь на демо-встречу и узнайте, как Rivox AI поможет оптимизировать рекламные кампании и снизить стоимость привлечения клиентов