Как BigQuery помог ритейлу увидеть, что «дешёвый» канал на самом деле съедает LTV

Как BigQuery помог ритейлу увидеть, что «дешёвый» канал на самом деле съедает LTV

В 2026 году в e-com и retail всё чаще смотрят не на первую покупку, а на то, что происходит через 30, 60 и 90 дней. У крупной сети с омниканальными продажами была типичная проблема: performance-каналы отчитывались по last-click (последний клик), CRM жила отдельно, офлайн-чеки — отдельно, а лояльность считали в BI «по ощущениям».

**Контекст.** Канал привлекал трафик с хорошим CPA (стоимость привлечения), но у маркетинга не было ответа: это действительно «дешёвый» источник или просто источник разовых покупателей? По данным за квартал, 42% новых клиентов приходили через один из performance-каналов, но их повторная покупка через 60 дней была на 19% ниже среднего по базе.

**Задача.** Собрать единую картину: первый визит, заказ, возврат, повторная покупка, офлайн-покупка, участие в программе лояльности и влияние кампаний на LTV (пожизненную ценность клиента). Без ручных выгрузок и еженедельных сводных таблиц.

**Решение.** Все сырые события из сайта, приложения, CRM и касс свели в BigQuery. Дальше сделали три слоя:
— нормализация идентификаторов клиента;
— объединение онлайн- и офлайн-покупок в единую цепочку;
— расчёт когорты по первому источнику трафика и поведению на горизонте 30/60/90 дней.

Отдельно построили витрину для attribution (атрибуции) по принципу first touch + assisted conversions, а не только last-click. Это важно в эпоху privacy-first, когда классическая цепочка касаний видна не полностью, и опираться только на последний клик становится опасно.

**Результат.** Оказалось, что канал с самым низким CPA давал:
— на 14% меньше повторных покупок за 90 дней;
— на 11% ниже средний чек второй покупки;
— на 8% хуже вклад в валовую маржу после возвратов.

После перераспределения бюджета в пользу двух каналов с более высоким CPA, но лучшим LTV, общий CAC вырос всего на 6%, зато выручка от повторных покупок за 90 дней — на 17%. Для команды это был важный сдвиг: перестали покупать «дешёвый трафик», начали покупать будущую выручку.

**Урок.** Если маркетинг в BigQuery не связывает первый клик, повторную покупку и офлайн, он оптимизирует не рост, а шум. В 2026 году выигрывает не тот, кто показывает самый низкий CPA, а тот, кто умеет доказать вклад канала в LTV и маржу.

— @BigQuery4MarketingPro