Как Lamoda собрала сегменты по поведению и подняла повторные покупки без скидочной истерики

Как Lamoda собрала сегменты по поведению и подняла повторные покупки без скидочной истерики

У e-com в 2026 году одна и та же боль: первый заказ ещё можно купить промо, а вот повторный — всё чаще держится на точности сегментации. На фоне снижения среднего чека на 5–8% бренды вынуждены считать не «сколько купили», а **кто и зачем вернётся**.

Кейс Lamoda хорошо ложится в эту логику. У компании большая база, частые касания и длинный цикл выбора: одежду не покупают импульсивно так же, как кофе. Значит, сегментировать по полу и возрасту уже мало. Нужно смотреть на поведение: что человек смотрел, что добавлял в корзину, как часто возвращался, в какой категории застревал.

Задача была простая по формулировке и сложная по исполнению: увеличить повторные покупки без роста общего объёма скидок. Для этого Lamoda собрала поведенческие сегменты не вокруг «кто это», а вокруг «что он делает». Например:
— смотрит одну и ту же категорию 3+ раза за 7 дней;
— добавляет товар в корзину, но не оформляет заказ;
— покупает, но не возвращается 60+ дней;
— реагирует только на персональные подборки, а не на массовые рассылки.

Дальше включили разные сценарии коммуникации. Тем, кто долго выбирает, отправляли не промо, а подборки по категории и стилю. Тем, кто давно не покупал, показывали новые коллекции и товары из предыдущих корзин. Тем, у кого был риск оттока, запускали триггеры с ограниченным числом касаний, чтобы не выжигать базу.

Результат в таких сценариях обычно измеряется не только выручкой, но и качеством отклика: растёт доля повторных заказов, а стоимость удержания становится ниже, чем постоянная закупка нового трафика. В публичных разборах подобных механик Lamoda отмечала, что именно персональные сценарии дают заметный прирост к повторным покупкам и вовлечению базы, а не массовые промо-рассылки.

**Урок здесь простой:** сегментация по поведению сильнее демографии, когда задача — LTV (пожизненная ценность клиента), а не разовая конверсия. В эпоху, где last-click теряет смысл, CRM-аналитику важно строить не «одну рассылку на всех», а карту действий: триггер → сценарий → измеримый эффект.

Параллельный взгляд на тему — @CDProomRu