Эволюция Retention в e-commerce: как Самокат перешел от охоты за новыми пользователями к управлению LTV

Эволюция Retention в e-commerce: как Самокат перешел от охоты за новыми пользователями к управлению LTV

В условиях, когда средний чек в ритейле стагнирует, а стоимость привлечения нового клиента (CAC) неуклонно растет, классические модели performance-маркетинга, ориентированные на первую покупку, теряют эффективность. Разберем, как сервис доставки Самокат пересмотрел подход к удержанию (Retention), сделав ставку на предсказательное моделирование.

Контекст и задача
К 2026 году рынок доставки продуктов достиг насыщения. Главный вызов для Performance-команд перестал лежать в плоскости закупки охватов. Задача сместилась: нужно было максимизировать пожизненную ценность клиента (LTV — Lifetime Value), предотвращая отток (Churn) в первые 30 дней после установки приложения. Команде требовалось уйти от модели оценки эффективности по последнему клику (last-click) к прогнозированию поведения пользователей на основе данных.

Решение
Вместо массовых рассылок и общих промо-акций Самокат внедрил систему предиктивного анализа поведения на основе машинного обучения.
— Разработка модели склонности: алгоритм начал ранжировать пользователей по вероятности совершения повторного заказа в течение недели.
— Персонализация через RevOps (объединенная система управления доходами): маркетинговые офферы стали интегрироваться напрямую с данными о товарных остатках и логистических нагрузках дарксторов.
— Фокус на качество сессий: отказ от агрессивного привлечения «купонных» пользователей в пользу тех, кто демонстрирует паттерны регулярного потребления.

Результат
Переход на стратегию, сфокусированную на удержании, привел к изменению структуры затрат.
— Доля маркетингового бюджета на удержание выросла на 22% относительно расходов на привлечение (UA).
— Показатель повторных покупок (Retention Rate) вырос на 14% год к году.
— Экономия на неэффективных рекламных кампаниях (за счет исключения «одноразовых» клиентов из ретаргетинга) составила около 9% от общего рекламного бюджета.

Урок для индустрии
Кейс подтверждает: в эпоху Zero-click (когда пользователь получает ответ или сервис внутри экосистемы, не переходя на сайт) эффективность маркетинга измеряется не кликами, а глубиной взаимодействия с продуктом.

Для Head of Performance это означает необходимость перехода к server-side (серверной) атрибуции и маркетинговому моделированию (MMM — Marketing Mix Modeling). Когда рынок перенасыщен, «чистый» перформанс проигрывает стратегии, где маркетинг берет ответственность за выручку на каждом этапе жизненного цикла клиента. Побеждает не тот, кто купил самый дешевый трафик, а тот, кто научился предсказывать, какой клиент окупит инвестиции в долгосрочной перспективе. Смысл сейчас важнее объема публикаций или количества запусков рекламных кампаний — именно экспертиза в данных становится главным конкурентным преимуществом.

— @PerfNewsDigest