MnogoMeb.ru увеличил продажи на 252% и снизил ДРР на 33%
Анамнез
Наш клиент MnogoMeb.ru — независимый e-commerce проект в мебельной нише. Kokoc Performance ведет диджитал-маркетинг клиента с 2017 года, а в 2025-м проект попал в «идеальный шторм». Wildberries увеличил присутствие в сегменте в 1,5 раза, Ozon шесть раз за год поднимал комиссии, стоимость мебели выросла на 5,8%, а средняя CPA в Рунете достигла 32,5%. Кликабельность в Google снизилась в среднем на 34,5% из-за AI Overview — органический трафик закономерно просел. К тому же в 2026 году подняли НДС, что не прибавило уверенности в завтрашнем дне.
Стандартные инструменты перфоманса вышли на плато и перестали давать рост. Масштабирование без потери эффективности было невозможным. Пришлось искать новые точки роста в текущих реалиях, — решил Артур Агзамов, генеральный директор MnogoMeb.ru.
Сложности и особенности проекта
Результаты
Внедрение предиктивной модели Sales Ninja в декабре 2025 года помогло MnogoMeb.ru выйти из замкнутого круга. Команда кратно нарастила продажи, повысила управляемость кампаний и снизила долю рекламных расходов.
Главный прорыв: категория мягкой мебели
Категория мягкой мебели стала основным полем теста. Мы сравнили два периода — до внедрения предиктивной модели в ноябре 2025 года и после внедрения в декабре 2025 года. Увидели заметный рост по всем ключевым метрикам:
-
рост трафика — 118%, клики выросли с 12 021 до 26 263;
-
рост добавлений в корзину — 189%, с 317 до 917;
-
рост покупок — 252%, с 21 до 74;
-
снижение ДРР — на 33%, с 20,12% до 13,44%.
Оживление кампаний: корпусная мебель
Подключение инструмента впервые принесло продажи в кампаниях, которые раньше работали вхолостую.
-
Товарная кампания: трафик вырос на 65%, с 3 568 до 5 894 кликов; добавления в корзину — на 191%, с 58 до 169. В ноябре продаж не было, а в декабре появились первые покупки при ДРР 2%.
-
DSA-кампания: трафик вырос на 344%, с 29 до 129 кликов; добавления в корзину увеличились в 7 раз, в ноябре была всего одна конверсия. В декабре пошли продажи при плановом ДРР 18%.
A/B-тестирование смарт-баннеров
Мы построили тест следующим образом. В основной кампании оптимизация строилась по классическим целям — добавлении в корзину и покупке. Тестовая кампания работала с теми же целями, но с дополнительной привязкой к модели Sales Ninja.
Результаты оказались показательными. Тестовая кампания обогнала контрольную по всем ключевым метрикам: трафик вырос на 265% (с 295 до 1078 кликов), число добавлений в корзину прибавило 111%, продажи удвоились, а ДРР снизился на 31%.
Kokoc Performance подключила Sales Ninja, чтобы добавить поведенческие данные к стандартной логике «Директа» и увеличить объем данных для алгоритмов.
Sales Ninja начала собирать данные через собственный пиксель на сайте MnogoMeb.ru. Система строила поведенческую модель и рассчитывала вероятность конверсии для каждого пользователя, обогащая стандартные алгоритмы данными для обучения.
По словам Рустама Салахутдинова, генерального директора Sales Ninja, суть технологии в поведенческом слое: «К стандартной аукционной модели мы добавляем анализ пользовательского поведения на сайте. Эти данные передаются в рекламную систему как дополнительные сигналы. Алгоритмы получают больше информации для обучения и начинают точнее отбирать тех, кто склонен к покупке».
Команда настроила перераспределение бюджета внутри кампаний на основе вероятности покупки. Для пользователей с высокой вероятностью ставки повышались, а для аудитории с низкой вероятностью — снижались в приоритете. Стандартная и предиктивная стратегии не конкурировали, а усиливали друг друга.
-
Предиктивная оптимизация усиливает стандартные инструменты перформанса и улучшает качество аудитории.
-
Инструмент помогает наращивать продажи и снижать ДРР без потери масштаба.
-
Технология оживляет слабые категории, которым не хватало данных для обучения.
-
В условиях медиаинфляции, деградации органики и давления маркетплейсов предиктивные решения становятся необходимым инструментом.
-
Для репрезентативного результата инструмент нужно тестировать на разных сегментах и форматах.
— Проект доказал: классические методы перестают давать результат, когда рынок становится сложнее, а конкуренты активнее. Предиктивные технологии помогают находить новые точки роста, — подытоживает Максим Евсиков, старший специалист по контекстной рекламе Kokoc Performance (входит в Kokoc Group).
.png)
.png)
