Lamoda: как пересобрали рост в -переходе- от «первой покупки» к LTV через триггеры и Topical Authority

Lamoda: как пересобрали рост в -переходе- от «первой покупки» к LTV через триггеры и Topical Authority

Контекст
В 2026 у e-com снова сжался «коридор прибыли»: средний чек у части категорий проседает на 5–8% из‑за экономии, а чистый informational SEO всё чаще уходит в zero-click (AI-обзоры отвечают пользователю раньше сайта). Поэтому выигрывает не тот, кто чаще «бьёт трафиком», а тот, кто удерживает внимание и доносит ценность товара и сервиса в нужный момент.
У Lamoda это совпало с изменением ожиданий: пользователи ждут быстрый подбор, понятные условия возврата и персональные подсказки по стилю/размеру, а рекламная эффективность сильнее упирается в качество повторных визитов.

Задача
Снизить зависимость от продвижения первой покупки и увеличить LTV (долгую ценность клиента) без ухода в серые механики. Конкретно — поднять долю повторных заказов и конверсию пользователей, которые уже «примеряли» продукт (просмотры/добавления в избранное), но не дошли до покупки.

Решение
1) Пересобрали коммуникации воронки не по «кампаниям», а по событиям (event-driven логика): просмотр → добавление в избранное → брошенная корзина → первая покупка → пауза после покупки → запрос на размер/статус/возврат.
2) Увеличили долю персонализации не «креативом на глаз», а данными из каталога: рекомендовались товары по категориям и параметрам, релевантным поведению (например, если пользователь долго выбирал обувь определённого типа — в триггерах подхватывались схожие модели и размеры, а не просто скидки).
3) Подключили контент под Topical Authority: страницы и материалы усиливали не количеством публикаций, а качеством ответа на частые вопросы выбора (размерность, сезонность, сочетания, уход). Идея простая: в zero-click эпоху всё равно нужен контент, который продолжает путь пользователя после ответа — карточка товара, подбор, объяснение сервиса, понятные сценарии возврата.
4) В возврате и обслуживании сделали акцент на «снимаем барьеры»: скорость статусов, прозрачность процесса, подсказки что делать в типовых ситуациях. Это напрямую поддерживает retention (удержание), потому что снижает страх повторной покупки.

Результат
По логике таких перестроек эффект обычно измеряется не «одним пикселем», а связкой метрик:
— доля повторных заказов среди пользователей с триггерной коммуникацией;
— рост покупок после первого заказа (в течение окна, например 30–90 дней);
— снижение доли выручки, завязанной только на привлечение.
Практически это выглядит так: у аудитории, которая прошла через event-триггеры, конверсия в заказ заметно выше, чем у «холодных» сегментов; а влияние на LTV проявляется в том, что первые продажи перестают быть конечной точкой и становятся началом цикла.

Урок
— В 2026 рост в e-com — это не «выжать больше из первой покупки», а выстроить систему доносить ценность в моменте. Event-driven триггеры + продуктовая персонализация дают более предсказуемый результат, чем регулярные рассылки «по спискам».
— Topical Authority не отменяет AI-обзоры, но меняет задачу: вы выигрываете не за ответ в поиске, а за продолжение сценария на своём сайте (выбор, сравнение, уверенность в сервисе).
— RevOps-логика полезна и без формальной реорганизации: маркетинг отвечает за выручку вместе с тем, как быстро и понятно сервис доводит клиента до повторной покупки (особенно в возвратах и вопросах выбора).

Если хотите, могу разобрать похожий кейс в другой категории (например, супермаркеты X5 или D2C-модель), где удержание строится вокруг частоты и подписок, а не только через триггеры.

— @RetailBrandCases