Как Lamoda перестроила GA4 под рост retention, а не только под первый заказ

Как Lamoda перестроила GA4 под рост retention, а не только под первый заказ

В 2026 у e-commerce средний чек проседает на 5–8%, и бороться только за первую покупку уже дорого. Lamoda в своём аналитическом контуре пошла в сторону удержания: не просто считать сессии и транзакции, а видеть, какие действия ведут к повторному заказу и росту LTV.

Контекст был типичный для крупного ритейла: трафик из разных каналов, много устройств, длинный путь до покупки, часть возвратов и повторных визитов теряется между рекламой, приложением и сайтом. Если смотреть только на last-click, маркетинг начинает переоценивать «дешёвые» продажи и недооценивать каналы, которые приводят пользователя обратно через 7–30 дней.

Задача была простой на словах и сложной в реализации: собрать в GA4 не только покупки, но и поведенческие сигналы, которые помогают предсказать повторный заказ. Для этого команда выделила 3 уровня событий:
— базовые: просмотр карточки, добавление в корзину, начало оформления;
— качественные: выбор размера, добавление в избранное, возврат в каталог после просмотра;
— ценностные: повторный визит, покупка в другой категории, оформление в течение 30 дней.

Дальше события связали с user_id и усилили серверной отправкой части данных, чтобы меньше терять историю между сессиями и устройствами. В отчётах GA4 отдельно собрали когортный анализ по первым заказам: не «сколько купили сегодня», а «какой процент вернулся и купил снова через 14/30/60 дней». Именно это стало главным фильтром для оценки кампаний.

Результат оказался управленческим, а не только техническим. Команда увидела, что часть трафика с низким last-click CPA лучше работает на повторные покупки, а некоторые «эффективные» каналы дают разовый спрос без продолжения. После перераспределения бюджета внимание сместили с первой конверсии на удержание и повторный доход.

**Урок:** в GA4 для e-commerce нужно проектировать не «воронку покупки», а **воронку выручки**. Если не отмечать события, связанные с возвратом и повторным заказом, вы оптимизируете не рост, а только видимость роста.

— @GA4cookbookRuPro