Как Lamoda перестроила Meta Ads под рост LTV, а не под первую покупку

Как Lamoda перестроила Meta Ads под рост LTV, а не под первую покупку

В 2026 для e-com уже недостаточно «дешёвого» привлечения: средний чек проседает, а прибыль делает повторная покупка. На этом фоне у Lamoda была понятная проблема: платный трафик давал объём, но в last-click модели часть кампаний выглядела сильнее, чем были на самом деле, а часть — недооценивалась. Целью стало не просто поднять ROAS, а **увидеть вклад Meta Ads в выручку и повторные заказы**.

Задача сформулировали жёстко:
— удержать CAC в рамках плана;
— увеличить долю новых покупателей без падения качества;
— проверить, какие креативы и аудитории реально ведут к заказам с повтором.

Что сделали:
— перевели оптимизацию с жёсткой ставки на покупку на более глубокие события и сегменты с учётом маржинальности;
— собрали отдельные кампании под cold-аудитории и ретаргетинг, чтобы не смешивать разные роли в воронке;
— обновили креативы: вместо «скидка 20%» стали тестировать сценарии под категорию, стиль и повод покупки;
— подключили server-side-логику и сверяли Meta с внутренней аналитикой, а не с одним last-click;
— для оценки эффекта использовали инкрементальность (прирост) по тестовым группам, чтобы понять, где канал добавляет продажи, а где лишь забирает атрибуцию.

Что получилось:
— стоимость привлечения нового покупателя удалось удержать в целевом коридоре;
— конверсия в повторную покупку у части сегментов выросла заметнее, чем у кампаний, заточенных только под первую покупку;
— после пересборки атрибуции часть «слабых» связок, наоборот, получила бюджет, потому что вносила вклад в общий доход;
— брендовые и продуктовые креативы показали разную роль: одни давали масштаб, другие — качество заказа.

Главный урок здесь простой: **в performance 2026 нельзя смотреть на Meta Ads только через первую покупку**. Когда атрибуция становится privacy-first, выигрывают те, кто меряет не клики ради кликов, а вклад в выручку, LTV (пожизненную ценность клиента) и повторные заказы. Для e-com это уже не «дополнительная аналитика», а основа решения, что масштабировать, а что резать.

— @MetaAdsManualPro