Увеличение чека с рекламы
Реклама часто учится на самом факте покупки или заявки и начинает приводить дешёвые заказы, которые формально конвертируются, но плохо окупаются. Sales Ninja добавляет в обучение оценку будущего среднего чека, маржи и ценности клиента — чтобы бюджет уходил в аудитории, товары и сделки с большей выручкой.
Реклама приносит конверсии, но не тот чек
Проблема не всегда выглядит как «мало заявок». Иногда заявок и покупок достаточно, но алгоритм закрепляется на дешёвых сценариях, где маржа и выручка слабее.
Автостратегия оптимизирует то, что видит, а не то, что реально выгодно бизнесу
Если рекламная система получает только бинарное событие «покупка» или «лид», дорогой годовой пакет и дешёвый разовый заказ выглядят почти одинаково. На тонком хвосте дорогих товаров проблема становится ещё острее.
- Длинный хвост дорогих товаров не набирает статистику. Премиальные SKU покупают редко, маржа выше — но Директ их не видит и льёт бюджет в массовый дешёвый сегмент.
- Покупка может быть отложенной. Пробный урок сегодня → годовой пакет через 2 недели. Без оценки будущей сделки реклама учится не на тех визитах.
- Лид без оценки сделки создаёт перекос. Два лида с одинаковым CPL могут отличаться по выручке в десятки раз.
- Фиды не знают, что выгодно рекламировать. Бюджет уходит на SKU, которые не окупаются по марже или вероятности покупки.
Директ видит больше сигналов в дешёвом сегменте и сам закрепляет этот перекос
Если основная масса покупок приходит по товарам около 70 000 ₽, алгоритм получает больше обучающих примеров именно там. Он ведёт туда больше трафика, там снова появляется больше покупок, и цикл замыкается. Дорогой хвост остаётся почти без сигналов, хотя конкуренция ниже, маржа выше и бизнесу интереснее именно он.
Передаём в рекламу не только вероятность конверсии, но и ожидаемую ценность
Модель оценивает, какой визит, аудитория, товар или лид вероятнее принесёт высокий чек. Дальше этот прогноз становится обучающим сигналом: моделируемой конверсией, ценностным параметром, сегментом аудитории или правилом для умного фида.
Четыре рычага для роста чека с рекламы
Модель даёт больше обучающих сигналов по тем пользователям, которые похожи на покупателей дорогих товаров или крупных пакетов.
Для EdTech, B2B, услуг и подписок учитываем вероятность крупной оплаты, годового пакета, повторных платежей и маржи.
Сегменты позволяют поднимать ставки и ретаргетинг для тех, кто потенциально принесёт больше денег, и снижать давление на низкоценные группы.
Автоматически учитываем спрос, цену, маржу, вероятность покупки и ценность товара — даже когда по каждому SKU почти нет покупок.
Не только интернет-магазины: высокий чек часто скрыт ниже по воронке
Как переходим от конверсий к ценностной оптимизации
С кем мы работаем
- > 60 млрдAPI вызовов в месяц
- 300+Проектов
- 7Стран присутствия
- 4Банка
- 48E-com проектов
- 14EdTech проектов