Как Lamoda собрала цельную картину клиента на server-side и подняла повторные покупки

Как Lamoda собрала цельную картину клиента на server-side и подняла повторные покупки

Контекст. В 2024–2025 Lamoda столкнулась с типичной для крупного e-com (электронной коммерции) проблемой: iOS-обновления и privacy-инициативы (усиление приватности пользователей) «съели» до 35% сигналов веб-аналитики, а часть мобильных событий дублировалась в CRM (систему управления клиентскими данными) из-за разрыва между клиентом в приложении и в браузере. Средний чек по рынку просел, ставка сместилась с первой покупки на удержание и LTV (пожизненную ценность клиента) — и это сделало качество данных критически важным.

Задача. Свести поведение пользователя из приложения, сайта, офлайн-точек самовывоза и колл-центра в один профиль, чтобы команды retention (удержания), CRM и медиа-закупки работали с одними и теми же цифрами, а не с тремя разными версиями правды.

Решение. Lamoda пошла по пути, который хорошо ложится на тему канала: гибридная server-side (серверная) архитектура аналитики.

— На стороне бэкенда подняли GTM Server (серверный контейнер Google Tag Manager) с собственным кластером, который принимает события из приложения, сайта и точек выдачи.

— Идентификатор пользователя (устойчивый client_id и связка с loyalty-id из CRM) прокидывается через все источники. Это снимает классическую проблему «iOS-клик и Android-приложение — два разных человека в отчёте».

— Данные идут одновременно в GA4, внутреннюю витрину и в рекламные платформы через server-side конверсии. Для медиа-команд это значит, что оптимизация ведётся на «продажи», а не на последний клик в браузере.

— Отдельный слой — контроль качества: серверная валидация схемы событий, dead-letter queue (очередь для отбракованных событий) и алерты в Telegram при падении объёма событий с конкретного источника.

Результат. Внутренние бенчмарки (ориентиры, замеры до/после по самой компании) Lamoda по ряду кейсов показывали:

— доля корректно атрибутированных повторных покупок выросла с ~55% до ~80% в затронутых сегментах;

— рассылки и пуши по обогащённым сегментам дали рост повторных заказов в когорте 30 дней на 8–12% по сравнению с периодом, когда retention работал преимущественно на last-click (модель атрибуции по последнему клику);

— медиа-команды смогли переключить часть кампаний с оптимизации на «первый заказ» на оптимизацию на «повторный заказ в 60 дней» — это дороже в обучении модели, но дешевле в LTV.

Конкретные цифры по выручке Lamoda публично не раскрывает, поэтому привожу диапазоны по тем фрагментам, которые команда показывала на конференциях.

Урок. Server-side — это не «ещё один контейнер GTM», а фундамент для shift от лидогенерации к RevOps (Revenue Operations — единая операционная модель маркетинга, продаж и клиентского сервиса, ориентированная на выручку). Когда маркетинг, продукт и клиентский сервис смотрят в одни и те же события, разговор перестаёт быть «чей канал дал заказ» и превращается в «что сделать, чтобы этот клиент пришёл во второй и третий раз».

Именно к этому ведёт весь рынок в 2026 году: данные становятся общей инфраструктурой выручки, а не собственностью одного отдела.

— @ServerSideTrackingRuPro