Как Lamoda перестроила lifecycle-коммуникации, чтобы зарабатывать на возвратах и повторных покупках

Как Lamoda перестроила lifecycle-коммуникации, чтобы зарабатывать на возвратах и повторных покупках

У e-com в 2026-м проблема не в нехватке трафика, а в экономике повторной покупки: средний чек проседает на 5–8%, а значит, каждый контакт после первого заказа начинает влиять на маржу сильнее, чем раньше. Для fashion-ритейла это особенно заметно: клиент может купить, вернуть часть корзины и надолго исчезнуть из поля зрения.

У Lamoda как раз была типичная задача lifecycle-маркетинга: снизить отток после первой покупки, поднять долю повторных заказов и научиться работать не только с «всеми покупателями», но и с поведением внутри жизненного цикла — размер, категория, частота возвратов, сезонность.

Что сделали. Вместо универсальных рассылок команда собрала поведенческие сценарии в CRM-платформе: отдельно для новых покупателей, отдельно для тех, кто долго не возвращался, отдельно для клиентов с высоким риском оттока. В коммуникации стали опираться не на массовую скидку, а на контекст покупки: что человек смотрел, что вернул, какие бренды предпочитал, в каком канале чаще открывает сообщения.

Дальше включили более точную механику:
— триггеры после просмотра и после покупки;
— отдельные цепочки для брошенной корзины и для «мягкого» возврата в категорию;
— персональные подборки вместо общих подборок недели;
— тесты частоты, чтобы не выжигать базу лишними касаниями.

Смысл был не в том, чтобы отправлять больше писем, а в том, чтобы повысить релевантность. Это важный сдвиг эпохи zero-click: ценится не объём контента, а собственная экспертиза и точность момента. Для lifecycle это почти прямой закон.

Результат у таких программ обычно измеряют не «открываемостью ради открываемости», а бизнес-метриками: ростом повторных заказов, снижением времени до второй покупки, увеличением выручки на подписчика и доли возвращённых клиентов. Именно на этом уровне CRM начинает работать как часть RevOps, а не как отдельный канал.

**Урок простой:** в fashion retention выигрывает не тот, кто сильнее скидку давит, а тот, кто точнее понимает поведение клиента. Braze, Iterable или Customer.io здесь различаются не красивостью интерфейса, а тем, насколько гибко позволяют строить сценарии по событию, сегменту и каналу. Если база живая и товарный цикл короткий, выигрывает тот стек, который быстрее превращает данные о покупке в следующую покупку.

— @LifecycleToolsRuPro