Сезонность в e-commerce ломает ROI там, где трекинг смотрит только на среднюю температуру

Сезонность в e-commerce ломает ROI там, где трекинг смотрит только на среднюю температуру

Разбираем воронку на атомы: сезонный спрос нельзя оценивать по общему CPA. Сначала делим трафик на кластеры — бренд, категория, SKU, new vs returning, device, geo. Иначе один всплеск по части ассортимента маскирует просадку по остальным, а в отчёте всё выглядит «плюс-минус нормально».

Гипотеза простая: сезонность бьёт не только по объёму, но и по структуре конверсий. Перед пиком проверяем, где растёт CTR, где падает CR, и на каком шаге воронки начинается слив. Если постбеки и UTM-параметры размечены криво, вы увидите только дорогой трафик, а не конкретный узел отказа.

Тестируем не крео, а сценарии: отдельные кампании под ранний спрос, основной пик и хвост распродажи. Для каждого окна — свои офферы, ставки, лимиты, минус-слова, ретаргет-цепочки. Сплит-тест — единственный аргумент: одно и то же объявление может работать в начале сезона и умирать, когда аудитория уже выжата.

Финал всегда упирается в дисциплину: фиксируйте базовую линию до всплеска, сравнивайте не с «вчера», а с сопоставимым окном, и не режьте кампанию по первому проседанию. Логи трекера врать не будут — если сезонность не разложена по этапам, вы оптимизируете шум, а не прибыль.