**Когда ретаргетинг «ослеп»: как Lamoda пересобрал возврат клиента без cookie**
В 2025-2026 году классический ретаргетинг на корзину и категорию через third-party cookie превратился в лотерею. Приватность ужесточилась, атрибуция стала опираться на твои серверные данные, а клиенты увидели одну и ту же рекламу вишнёвых кроссовок 8 раз подряд. На примере Lamoda (кейс из публичных выступлений команды) разберём, как перестраивают стратегию recontact, когда старые механики теряют эффективность.
**Задача**
Lamoda (сегмент fashion e-commerce) столкнулась со снижением ROAS (окупаемость рекламы) в классическом ретаргетинге. Средний чек и так сократился на 5-7% (тренд эпохи), а repeat rate (повторная покупка) у «брошенных» сессий падал. Основная причина — не отказ аудитории от покупки, а перегруз однотипными баннерами «вы забыли товар». Частота показов на одного пользователя достигала 12-14 за неделю, кликабельность упала ниже 0,3%.
**Решение**
Команда перешла от схемы «один пиксель — одно объявление» к сценарному ретаргетингу с динамическим креативом на основе AI-парсинга поведения. Вместо того чтобы показывать один и тот же товар, ретаргетинг адаптировался под этап:
— *Брошенная корзина без просмотра альтернатив* — показывали тот же товар, но с таймером «осталось 2 шт.» (через live inventory API).
— *Пользователь посмотрел 3+ похожих модели, но не добавил в корзину* — вместо флага «купи сейчас» выдавался пуш-контент: «как носить эту модель с базовым гардеробом» (lifestyle-креатив без ценового давления).
— *Покупка была 30+ дней назад* — не повторять товар, а предложить cross-sell с персональной подборкой на основе прошлых заказов через server-side кластеризацию.
Креативы генерировались на потоке — AI собирал макет из реального фото товара + текстовой плашки, написанной отдельно для каждого сценария. Концепция стала важнее исполнения: иллюстрация «специальная подборка для вас» работала лучше, чем «скидка 10%».
**Результат (публичные данные Lamoda за 2 квартал 2025)**
— ROAS ретаргетинга вырос на 34% в сегменте «корзина +30 минут».
— Частота показов снизилась с 14 до 5 на пользователя в неделю, при этом return rate (возврат на сайт) вырос на 17%.
— LTV клиентов, вовлечённых через сценарий «life-style рекомендация», оказался на 22% выше, чем у «классического» ретаргетинга со
— @RetargetingGuidePro
Ретаргетинг — стратегии
@RetargetingGuidePro
**Когда ретаргетинг «ослеп»: как Lamoda пересобрал возврат клиента без cookie**
Этот пост опубликован в Telegram-канале Ретаргетинг — стратегии. Подписаться можно по ссылке: @RetargetingGuidePro.