Ретаргетинг умер? Кейс fashion-бренда с ROAS 0.8 и тем, что спасло компанию

Ретаргетинг умер? Кейс fashion-бренда с ROAS 0.8 и тем, что спасло компанию

Ниже — разбор ситуации, когда классический ретаргетинг по поведению сливал бюджет, а реактивация через incrementality-тест (тест на прирост) вернула 22% отказников. Бренд — российский fashion-мультибренд (оборот около 1.2 млрд руб./год), работающий через MyTarget и VK Рекламу.

**Задача**

На конец 2025 года кампании ретаргетинга на посетителей сайта, не совершивших покупку за последние 30 дней, показывали ROAS (окупаемость рекламы) 0.8. Last-click атрибуция (последний клик) «рисовала» 1.4, но при отключении кампаний продажи не падали — значит, ретаргетинг просто каннибализировал органику. Команде нужно было пересобрать подход к реактивации ушедших клиентов без слива бюджета на тех, кто и так купил бы.

**Решение**

Вместо сегментации по поведению на сайте перешли на когортную модель по сценариям LTV (жизненной ценности клиента). Использовали server-side передачу (серверную передачу) данных об оплатах и миксуя с MMM-моделью (мультиатрибуция). Выделили три группы отказников: «уснувшие» (нет покупки 60–90 дней), «забывшие» (90–180 дней), «потерянные» (180+ дней). Для каждой группы запустили отдельный креатив с AI-генерацией (генерация нейросетью) — подбор товаров на основе прошлых покупок, а не просмотров, чтобы не толкать то, что уже не нужно.

Главное изменение — убрали ретаргетинг на посетителей без покупки и перенаправили бюджет в lookalike-модели (похожие аудитории) на «холодных» пользователей, похожих на самых дорогих клиентов. Экономию от этого направили на реактивацию. Каждую неделю проводили holdout-тесты (тесты с контрольной группой): 5% аудитории не показывали рекламу, чтобы измерить реальный прирост.

**Результат**

За 8 недель:
— Когорта «уснувшие»: возврат 14% клиентов, средний чек восстановления — на 12% выше, чем при первой покупке.
— Когорта «забывшие»: возврат 8% клиентов, но CPA (стоимость привлечения) реактивации оказался в 2.3 раза ниже CPA на нового клиента.
— К

— @RetentionPaid