Как Lamoda превратила примерку в драйвер повторных покупок

Как Lamoda превратила примерку в драйвер повторных покупок

В e-com (электронной коммерции) 2025–2026 главный спор — где брать рост: в первой покупке или в повторной. Средний чек просел на 5–8%, привлекать нового покупателя дорого, а cookies (файлы отслеживания) всё хуже работают. Lamoda сделала ставку на то, что уже куплено, — на тех, кто заказывает и возвращает.

Контекст

В 2024 году в категории одежды и обуви доля возвратов в рунете стабильно держалась выше 30%. Каждый возврат — это оплата логистики в обе стороны, повторный сбор заказа и потеря лояльности. Lamoda ещё в 2022–2023 годах тестировала услугу «Примерка перед оплатой» (покупатель получал 3–5 вещей, мерил, платил только за те, что подошли). К 2025 году она стала стандартом для 70% курьерских доставок в Москве и Петербурге и около 50% — в регионах.

Задача

Превратить «примерку» из источника расходов в источник повторных покупок. Стратегия: покупатель, который примерил и не взял, не должен уйти к конкуренту, а должен вернуться за другим размером или моделью.

Решение

— **Письмо через 48 часов после частичного отказа.** Не «вам понравились 2 из 3 вещей», а конкретно: модель X доступна в другом размере, модель Y — похожий фасон со скидкой. Использовали данные по возвратам как сигнал намерения.

— **Подписка на размер.** Если клиент систематически возвращает один и тот же размер в разных брендах, система предлагает ему «зафиксированный размер» и присылает уведомление, когда нужная вещь появляется в нужном размере. Это шаг к retention (удержанию), а не к одноразовой сделке.

— **Серверная атрибуция (server-side).** Last-click (модель, при которой засчитывается последний источник перед покупкой) и так плохо работал, а с privacy-first подходом (ограничения отслеживания пользователей) стало ясно: привлечение надо измерять иначе. Lamoda перешла на собственную атрибуцию через post-purchase опросы и MMM (Media Mix Modeling — статистическая модель, оценивающая вклад каждого канала в продажи). Это позволило увидеть реальный вклад email (электронной почты) и пуш-уведомлений (push) в повторные покупки, а не списывать всё на контекст.

Результат

— Повторная покупка в течение 30 дней у клиентов, получивших персонализированное письмо по итогам примерки, — около 18% против 6% в контрольной группе.

— Отток после возврата (доля клиентов, не сделавших ни одной покупки в следующие 60 дней) снизился на 11 п.п. в годовом сравнении 2024 → 2025.

— Внутренний LTV (пожизненная ценность клиента) когорты (группы клиентов) 2024 года оказался на 14% выше, чем у когорты 2023-го, при росте стоимости привлечения всего на 3%.

Урок

Возврат — это не потеря, а самый честный сигнал спроса. Покупатель сказал «хочу, но не подошло». Если бренд умеет с этим работать, он получает конкурентное преимущество в эпоху, когда новая покупка стоит дорого, а старая — уже «в кармане». Стратегически это пример перехода от performance в чистом виде к RevOps (Revenue Operations — модель, в которой маркетинг, продажи и клиентский сервис делят ответственность за выручку): выручка после первой покупки — зона общей ответственности продукта, логистики, клиентского сервиса и CRM (системы управления отношениями с клиентами).

В 2026 году этот подход стоит тестировать любому бренду с высокой долей возвратов и категориями, где важен размер или комплектация: одежда, обувь, мебель, электроника, зоотовары, косметика с подбором оттенка.

— @ConsumerTrendsRuPro