Как Nike собрал единый аналитический стек для DTC-роста: от GA4 до Amplitude

Как Nike собрал единый аналитический стек для DTC-роста: от GA4 до Amplitude

В 2026 году бренды уже не могут жить на одном last-click: трафик дорожает, AI-overviews забирают часть кликов, а в e-com важнее удержание и LTV, чем первая покупка. На этом фоне показателен кейс Nike с развитием direct-to-consumer (DTC) — продаж напрямую через сайт и приложение.

Контекст был такой: у Nike росли каналы, продуктовые команды выпускали новые сценарии в приложении, а маркетинг хотел понимать не только «откуда пришёл визит», но и **что человек сделал после первого касания**. Классическая веб-аналитика закрывала верх воронки, но плохо отвечала на вопросы про повторные покупки, вовлечение и вклад контента в выручку.

Задача звучала просто, но на практике была сложной:
— собрать единую картину поведения между сайтом и приложением;
— связать маркетинг, продукт и продажи через общие события;
— уйти от отчётов вида «визиты/сеансы» к метрикам активации, удержания и LTV;
— сделать так, чтобы команда могла быстро проверять гипотезы без тяжёлой аналитической разработки.

Решение строили в несколько слоёв. Для базовой цифровой аналитики оставили GA4 — как источник по трафику, кампаниям и общему пути пользователя. Но для поведенческой глубины подключили Amplitude: там стали собирать события уровня «просмотрел коллекцию», «добавил в избранное», «вернулся за 7 дней», «дошёл до покупки». Именно в Amplitude удобно строить когорты, воронки и удержание по сегментам, а не по усреднённому трафику.

Дополнительно Nike опирался на server-side (серверную) отправку части событий, чтобы меньше зависеть от ограничений браузеров и потерь данных. Это особенно важно в эпоху privacy-first, когда атрибуция всё чаще строится не на одном источнике, а на связке нескольких.

Что дало это на выходе:
— маркетинг увидел, какие кампании приводят не просто клики, а пользователей с более высоким повторным визитом;
— продукт получил быстрые ответы по точкам оттока в приложении;
— команда смогла сравнивать сегменты по LTV, а не только по CPA;
— обсуждение из формата «какой канал дешевле» перешло в «какой канал приводит более ценных клиентов».

**Главный урок:** в 2026 году сильный analytics stack — это не один «лучший» инструмент, а связка. GA4 отвечает за охват и каналы, Amplitude — за поведение и удержание, а серверная передача данных снижает потери в измерениях. Если бренд строит DTC-модель, выигрывает тот, кто измеряет не визит, а путь к выручке.