В чем практический вывод?

Результат появляется, когда команда связывает рекламу, сайт, CRM, аналитику и маржу в одну управляемую систему.

Когда похожий подход подходит?

Когда бизнес видит симптомы роста или просадки, но не понимает, какой участок системы ограничивает прибыль.

Конверсия D2C-бренд декора, выручка ~120 млн ₽ / год

Рост конверсии D2C-магазина декора

Сайт стабильно получал трафик, но конверсия держалась ниже 0,9%. Команда переделывала главную и баннеры — без эффекта.

Симптом

Конверсия 0,8–0,9%. Высокий процент брошенных корзин на шаге доставки. Бюджет на рекламу растёт, заказы — нет.

Скрытая причина

Проблема была не на главной и не в баннерах, а в карточке и checkout: непрозрачные сроки доставки и навязанная регистрация перед оплатой.

Ключевой результат

Конверсия выросла с 0,9% до 1,4% за два месяца. Доля брошенных корзин снизилась на 18%. Средний чек не изменился, выручка — выросла за счёт конверсии.

Ситуация

Интернет-магазин декора стабильно получал трафик, но конверсия держалась ниже потенциала. Команда уже меняла баннеры и главный экран, но путь до заказа оставался сложным.

Что нашли

ключевые аргументы были спрятаны ниже первого экрана карточки
условия доставки и возврата становились понятны слишком поздно
мобильный checkout требовал лишних действий
часть покупателей уходила между корзиной и оплатой

Что изменили

Пересобрали карточку товара, упростили корзину, уточнили условия доставки и добавили сценарии возврата брошенной корзины.

Результат

Конверсия выросла с 0,9% до 1,4% за два месяца, доля брошенных корзин снизилась на 18%, выручка выросла без изменения среднего чека.

Похожая задача: конверсия

Коротко

Что показывает кейс «Рост конверсии D2C-магазина декора»?: Интернет-магазин декора стабильно получал трафик, но конверсия держалась ниже потенциала. Команда уже меняла баннеры и главный экран, но путь до заказа оставался сложным.
В чем практический вывод?: Результат появляется, когда команда связывает рекламу, сайт, CRM, аналитику и маржу в одну управляемую систему.
Когда похожий подход подходит?: Когда бизнес видит симптомы роста или просадки, но не понимает, какой участок системы ограничивает прибыль.

Что мы анализировали

Что изменили

Результат в метриках

0,9% → 1,4%

по всему сайту

Checkout

−18%

брошенных корзин

Mobile CR

+0,7 п.п.

после упрощения

Контекст

Бренд активно вкладывался в performance и SEO, трафик стабильно рос. Но выручка не успевала за бюджетом. Внутри команды считали, что проблема — в баннерах и навигации, и переделывали главную каждые два месяца.

Что мы сделали иначе

Вместо очередного редизайна посмотрели поведение на всей воронке, особенно на мобильных. Сравнили сегменты «новые vs возвращающиеся» и увидели, что 60% потерь — между корзиной и оплатой.

Эффект

Изменения в checkout и блоке доставки дали больший эффект, чем все предыдущие правки витрины. Команда получила список приоритетов на следующие 90 дней, привязанный к деньгам.

Что стало следующим шагом

После стабилизации конверсии запустили модуль CRM и удержания: первая повторная покупка в течение 60 дней стала ключевой метрикой.

Связанные услуги

Аудит интернет-магазина

Трафик есть, но конверсия и средний чек не растут, а гипотезы не дают эффекта.

Подробно о модуле →

CRM и удержание клиентов интернет-магазина

Первая покупка есть, второй почти нет. Стоимость привлечения растёт, ценность клиента не догоняет.

Подробно о модуле →

Другие кейсы

Пересборка performance-рекламы интернет-магазина

Performance-команда показывала рост заказов и снижение CPO. В P&L картинка была обратная.

Unit-экономика

Юнит-экономика fashion-интернет-магазина

Performance рос на 40% в год, выручка — на 22%, прибыль — на 4%. Команда не понимала, какие когорты окупаются.

Следующий шаг

Разберём ваш сценарий роста и найдём, где система теряет эффект.

Начнём с симптома, а не с шаблонного списка услуг.

Найти точки роста