Как Lamoda собрала повторные покупки через триггерные цепочки в Customer.io
Lamoda — хороший пример того, как в 2026 году выигрывает не тот, кто «льёт трафик», а тот, кто умеет растить LTV на своей базе. На фоне снижения среднего чека в e-com на 5–8% и удорожания привлечения каждая повторная покупка становится заметнее первой.
Контекст был типичный для крупного fashion-ecom: часть клиентов покупает один раз по акции, потом «остывает», а окно на повторный заказ быстро закрывается. Задача — вернуть пользователя в нужный момент, не завалив его одинаковыми рассылками. Для этого Lamoda выстроила lifecycle-механику на Customer.io: не одна массовая цепочка, а набор сценариев по поведению.
Что сделали:
— разделили аудиторию по сигналам: просмотр категорий, добавление в корзину, покупка, пауза после заказа;
— для каждого сценария собрали отдельный маршрут с разной частотой и разным предложением;
— связали письма и push-уведомления в одну логику, чтобы канал подхватывал следующий шаг, а не повторял предыдущий;
— использовали динамический контент: рекомендации зависели от категории, сезона и прошлых покупок;
— встроили «паузы» и ограничения частоты, чтобы не утомлять тех, кто уже готов вернуться сам.
Это важный сдвиг: вместо борьбы за клик в каждой кампании команда работала как RevOps-механика — маркетинг, CRM и продуктовая логика собирались вокруг выручки, а не вокруг отправки писем.
Что это дало:
— выросла доля повторных заказов из триггерных цепочек;
— снизилась доля «слепых» рассылок по всей базе;
— улучшилась релевантность сообщений: меньше массовости, больше попадания в контекст покупки;
— стало проще считать вклад цепочек не по last-click, а по инкрементальному вкладу в возврат клиента.
Главный урок здесь простой: в lifecycle-маркетинге выигрывает не самая длинная воронка, а самая точная развилка. Customer.io силён именно там, где нужно строить поведение вокруг событий, а не вокруг календаря. И в 2026 это особенно ценно: когда трафик дорожает, а внимание сужается, **побеждает не частота, а уместность следующего сообщения**.
— @CustomerIOmanualRuPro
Customer.io / Iterable — практика
@CustomerIOmanualRuPro
Как Lamoda собрала повторные покупки через триггерные цепочки в Customer.io
Этот пост опубликован в Telegram-канале Customer.io / Iterable — практика. Подписаться можно по ссылке: @CustomerIOmanualRuPro.