Эффективность программатик-рекламы в эпоху privacy-first: опыт масштабирования бренда Lamoda

Эффективность программатик-рекламы в эпоху privacy-first: опыт масштабирования бренда Lamoda

В 2026 году классическая модель атрибуции по последнему клику (last-click) окончательно уступила место маркетинговому моделированию микса (MMM — marketing mix modeling) и тестам на инкрементальность (прирост полезного действия). Разберем, как крупные игроки fashion-ритейла пересматривают подход к программатик-закупкам, опираясь на опыт Lamoda в управлении медиа-инвестициями.

Контекст: На фоне снижения среднего чека в e-com на 6% и ужесточения политики конфиденциальности (privacy-first), Lamoda столкнулась с необходимостью оптимизации рекламного бюджета. Задача заключалась в том, чтобы уйти от оценки каналов по косвенным признакам и сфокусироваться на реальном вкладе каждой площадки в долгосрочную выручку.

Задача: Определить истинную эффективность DSP (платформы для автоматизированной закупки рекламы) в условиях, когда пользователь совершает до 10 касаний с брендом перед покупкой, а данные о поведении становятся все более фрагментированными.

Решение: Команда маркетинга внедрила систему сквозной аналитики, основанную на server-side (серверной) передаче данных. Вместо ориентации на CTR (кликабельность) и промежуточные конверсии, акцент сместили на моделирование инкрементальности. Были проведены A/B-тесты с контрольными группами (geo-lift), где в части регионов показ рекламы через DSP был полностью отключен, а в других — масштабирован.

Результаты:
— Стоимость привлечения целевого действия снизилась на 14% за счет отключения неэффективных сегментов аудитории, которые ранее «приписывали» себе заслугу конверсии.
— Доля удержания (retention) выросла на 9% благодаря перераспределению бюджета с охватных кампаний на работу с текущей базой через DMP (платформу управления данными).
— Выяснилось, что 30% программатик-трафика, который раньше считался «мусорным» по модели last-click, на самом деле выступал мощным драйвером отложенного спроса, увеличивая Search-трафик (переходы из поиска) на 12%.

Урок для индустрии: В эпоху, когда чистое SEO уступает место алгоритмическим выдачам, программатик перестает быть инструментом «быстрой продажи». Теперь это фундамент для формирования узнаваемости, который должен оцениваться не по сиюминутным кликам, а по долгосрочному влиянию на выручку (RevOps — общая ответственность маркетинга и продаж за доход).

Главный вывод: Перестаньте бороться за каждый клик. Инвестируйте в качество данных внутри вашей DMP и доверяйте математическим моделям атрибуции, а не отчетам из рекламных кабинетов, которые стремятся показать свою незаменимость через завышение метрик. Конкуренция сейчас идет не в креативах, созданных нейросетями, а в способности бренда правильно интерпретировать путь клиента в условиях неполных данных.

— @ProgrammaticGuidePro