Окупаемость виртуальной примерки: как посчитать

Окупаемость виртуальной примерки считается в два шага: сначала точка безубыточности до запуска, потом A/B-тест на своём трафике. Сколько выручки примерка добавит на самом деле, заранее не знает никто, ни мы, ни любой вендор, который называет процент до запуска. Зато можно посчитать, сколько она должна принести, чтобы оплатить себя, и проверить, приносит ли.

Примерка способна сдвинуть пять показателей, и не обязательно все сразу:

• конверсию в заказ: человек, которого меньше мучают сомнения в посадке, чаще доходит до оформления;
• добавление в корзину: примерка держит покупателя на карточке, пока он не ушёл сравнивать;
• средний чек и число вещей в заказе: образ из нескольких вещей повышает шанс купить комплект, а не одну позицию;
• возвраты: информация до покупки убирает часть заказов «на попробовать» (как площадки сами меняют правила возвратов, разобрано в статье «Платный возврат на Wildberries и Ozon в 2026»);
• повторные покупки: вещь, которая села, возвращает человека в магазин. По данным агентства Shift (Коммерсантъ-СПб, 24 июля 2025 года), после возврата вероятность повторной покупки падает, но метод этой оценки не раскрыт.

У магазина с высокими возвратами первыми, скорее всего, сдвинутся возвраты. У магазина с недорогим товаром и импульсными покупками — конверсия.

Независимого исследования, которое измерило бы эффект виртуальной примерки на выручку и возвраты, мы не нашли. Есть проценты, которые называют сами поставщики, и два ретейлера с публичной отчётностью: одни не раскрывают эффект, другие приписывают его примерке лишь частично.

Показательнее всего Dressie: на трёх страницах одной компании три разные цифры снижения возвратов. Процент без метода я всерьёз не принимаю, а тут нет даже согласия с самим собой. Как ответы на вопросы «на каком магазине, за какой период, с контрольной группой или без» эти проценты полезны. Как цель для своего магазина — нет. Мы идём другим путём: не называем процент, который нельзя проверить, публикуем тариф и показываем расчёт, по которому каждый может найти свою точку безубыточности и проверить её на своём трафике.

Для расчёта нужно шесть чисел: посещения карточек, конверсия, средний чек и маржа, возвраты и их стоимость, цена примерки и доля посетителей, которые её открывают. Пять из них у магазина есть до запуска, шестое появится через неделю работы.

Шестое число решает многое: примерка приносит деньги, только когда ею пользуются, поэтому вовлечённость мерят сразу, рядом с конверсией. Стоимость возврата у каждого магазина своя, и брать её стоит на складе и в службе доставки, а не из общих оценок.

Точка безубыточности показывает, какой прирост нужен, чтобы примерка оплатила собственную стоимость. Результата она не обещает, зато говорит, насколько скромным может быть эффект, чтобы вы не остались в минусе. Я бы начал с расчёта: он занимает час, а тест идёт недели.

Тариф у нас такой. Подключение стоит 50 000 ₽ один раз и включает каталог, размерные сетки, вид кнопки и проверку качества на ваших вещах. Дальше идут пакеты примерок без абонентской платы: 1 000 по 15 ₽, 5 000 по 13 ₽, 10 000 по 12 ₽, 20 000 по 11 ₽, 50 000 по 10 ₽. Пакет действует 12 месяцев.

Возьмём условный магазин. Он получает 1 000 заказов в месяц со средним чеком 5 000 ₽ и маржой 35%, то есть 1 750 ₽ с заказа. Возвращается 30% заказов, это 300 возвратов в месяц, и каждый обходится в 700 ₽. Примерка стоит 12 ₽, подключение раскладываем на первый год. Все цифры условные, замените их своими. При такой цене один избежанный возврат оплачивает 58 примерок.

Через конверсию порог заметно ниже, чем через возвраты. При 1 000 примерок в месяц примерке достаточно принести около 10 дополнительных заказов, то есть 1% от нынешних. Через возвраты пришлось бы избежать 24 из 300, это 8%. Калькулятор на нашей главной при тех же исходных даёт тот же порядок: примерки на год вместе с подключением обходятся в 194 000 ₽, это около 8% от 2 520 000 ₽, которые за год уходят на возвраты.

Чем больше примерок, тем выше планка, и поэтому важно, чтобы примеряли те, кто готов купить, а не просто из любопытства. Расчёт не учитывает повторные покупки и внутренние затраты магазина на внедрение. Если у вас другие цифры, формула та же: расходы на примерки делятся на стоимость возврата или на маржу с заказа.

Окупаемость примерки определяют два числа: сколько возвратов она способна закрыть и сколько работы требует от магазина. По обоим у MakeMeLook есть преимущество, и ниже оно показано цифрами, которые можно перепроверить.

У нас цена публичная: подключение 50 000 ₽ и 15–10 ₽ за примерку, пакет действует 12 месяцев. У Dresscode.ai цена по запросу, у TRY-ON.ru тариф привязан к месячному лимиту в 500–2 000 примерок. В таблице ниже то, что входит в эту цену.

В таблице только состав продукта, то, что поставщик сам пишет на своих страницах. «Не заявлено» значит, что на публичных страницах на 11 сентября 2026 года этого нет, а не что функции нет совсем.

Самая важная строка — первая. Раскладка причин возврата агентства Shift в пересказе ECOMHUB (июль 2025 года, метод не раскрыт) для собственных сайтов такая: ожидания 40%, размер 30%, брак 20%, импульсные покупки 5%. Инструмент, который только показывает вещь, работает с ожиданиями. Инструмент, который ещё и отвечает, какой размер брать, работает с обеими причинами, то есть с 70% возвратов вместо 40%. Это потолок, а не прогноз: примерка снимает часть этих возвратов, не все. Но на нём видно, как меняется порог. Вернёмся к магазину из расчёта выше: 300 возвратов в месяц и 1 000 примерок, которым нужно избежать 24 возврата.

При той же цене за примерку инструменту с подсказкой размера нужно закрыть почти вдвое меньшую долю доступных возвратов. Это арифметика, а не результат измерения: проверяется она только тестом на ваших данных, способ описан ниже.

Вторая вещь — скорость запуска. Каждая неделя до первой примерки — неделя без эффекта. Dresscode.ai в своём FAQ описывает интеграцию как проект со вводным созвоном техспециалистов, совместным чатом и проверкой на стейджинге и проде, а виртуальные образы для примерки готовит их команда. Мы подключаем пробную примерку по ссылке на каталог, без интеграции, и забираем каталог импортом. Новые артикулы подтягиваются из выгрузки, заводить их руками не нужно.

Третья — лимиты. У TRY-ON.ru пакет задан на месяц, сверх него примерки докупаются по 12–16 ₽. У нас пакет без абонентской платы действует 12 месяцев, и как его тратить, решаете вы: равномерно или с пиком в сезон распродаж.

Лучший способ проверить всё сказанное — поставить тест. Можно запустить параллельно два поставщика и сравнить три группы посетителей: без примерки, с нашей и с чужой. Метрика одна, выручка на посетителя. Мы к такому сравнению готовы и соберём примерку на вашем каталоге бесплатно.

Показывайте примерку случайной половине посетителей, второй половине не показывайте, и сравнивайте группы целиком по выручке на посетителя, конверсии и возвратам. Сравнение только примерявших с теми, кто не примерял, ничего не доказывает: примеряют те, кто и так собирался купить.

Тест проще, чем кажется, если соблюдать пять правил:

1. Разделите трафик случайно, на уровне посетителя. Один человек должен видеть один вариант на всех своих визитах.
2. Сравнивайте группы целиком: все посетители группы теста против всех посетителей контрольной группы.
3. Заранее запишите метрики и срок и не останавливайте тест при первом хорошем результате. Срок — не меньше двух полных недель, чтобы поймать недельные колебания; при малом трафике больше.
4. Возвраты считайте отдельно и дождитесь, пока истечёт срок возврата по заказам из теста, иначе вы увидите только начало возвратов.
5. Главная метрика теста — выручка на посетителя: в ней сходятся конверсия, чек и возвраты.

Сколько трафика нужно, оценивается по правилу Лера для мощности 80% и уровня значимости 5%: примерно 16 × p × (1 − p) ÷ Δ² посетителей в каждой группе, где p — текущая конверсия, а Δ — абсолютный прирост, который вы хотите заметить. Для конверсии 2% получается так:

Расчёт приблизительный, для точного плана возьмите калькулятор A/B-тестов. Вывод из него практический: небольшой эффект на небольшом трафике не разглядеть, и это ограничение теста, а не провал примерки. Тогда смотрите на промежуточные метрики с более высокой базой, например на добавление в корзину: чем выше исходная доля, тем меньше посетителей нужно.

Кроме конверсии, эффект примерки удобно отслеживать по семи метрикам, и у каждой есть ловушка, из-за которой цифру легко прочитать неправильно. Главная метрика теста — выручка на посетителя, остальные объясняют, откуда она взялась.

Последняя строка не формальность. По исследованию Deloitte и Google «Milliseconds Make Millions» (2020 год, 37 брендов) ускорение мобильной страницы на 0,1 секунды дало ритейлу рост конверсии на 8,4%. Наш виджет грузится после отрисовки страницы, а не вместе с ней, но проверьте это на своей странице.

Примерка одной вещи помогает решить, брать ли её. Примерка образа помогает собрать корзину: покупатель видит, как куртка, брюки и обувь работают вместе. Мы показываем до пяти слоёв одежды в одном образе. Эффект на средний чек мы не публикуем; в вашем магазине его лучше отслеживать отдельной метрикой, числом вещей в заказе.

Категория тоже влияет. Покупатель по-разному ведёт себя с джинсами, платьями и верхней одеждой, поэтому цифры по группам товаров лучше сравнивать раздельно, а не усреднять по магазину.

Сколько выручки добавит виртуальная примерка? Заранее неизвестно: результат зависит от трафика, конверсии, среднего чека, возвратов и доли покупателей, которые действительно примеряют. Независимого исследования такого эффекта нет, а проценты в рекламе поставщиков даны без метода. Честнее посчитать точку безубыточности и проверить эффект A/B-тестом на своих данных.

Как посчитать окупаемость виртуальной примерки? Разделите расходы на примерки за месяц, вместе с подключением, разложенным на год, на стоимость одного возврата или на маржу с заказа. При 1 000 примерок по 12 ₽ и подключении 50 000 ₽ это примерно 24 избежанных возврата по 700 ₽ или 10 дополнительных заказов с маржой 1 750 ₽ в месяц.

Сколько стоит виртуальная примерка MakeMeLook? Подключение стоит 50 000 ₽ один раз и включает каталог, размерные сетки, вид кнопки и проверку качества на ваших вещах. Дальше пакеты без абонентской платы: 1 000 примерок по 15 ₽, 5 000 по 13 ₽, 10 000 по 12 ₽, 20 000 по 11 ₽, 50 000 по 10 ₽. Пакет действует 12 месяцев.

Чем MakeMeLook отличается от других виртуальных примерок? Тремя вещами, которые влияют на окупаемость. Подсказка размера по размерной сетке магазина: в публичных материалах Dresscode.ai, TRY-ON.ru и примерки Wildberries она не заявлена. До пяти слоёв одежды в одном образе: у примерки Wildberries одна вещь. Импорт каталога без ручной подготовки и пробная примерка по ссылке без интеграции. Тариф публичный: подключение 50 000 ₽ и 15–10 ₽ за примерку, пакет действует 12 месяцев.

Почему подсказка размера снижает порог окупаемости? Размер называют второй по величине причиной возвратов на собственных сайтах, около 30% по раскладке Shift в пересказе ECOMHUB. Примерка без подсказки размера работает только с ожиданиями, это 40% возвратов, примерка с подсказкой работает с 70%. Для магазина из расчёта выше это 24 избежанных возврата из 120 доступных (20%) против 24 из 210 (11%). Это арифметика доступного пула, а не гарантия результата.

Сколько трафика нужно для A/B-теста примерки? По правилу Лера при конверсии 2% нужно около 78 000 посетителей карточек в каждой группе, чтобы заметить рост на 10%, около 19 600 для роста на 20% и около 3 100 для роста на 50%. Чем меньше эффект, который вы хотите увидеть, тем больше нужно трафика.

Почему нельзя сравнивать примерявших с теми, кто не примерял? Примеряют те, кто и так собирался купить, поэтому их конверсия выше при любом инструменте. Такое сравнение приписывает эффект примерке, хотя это эффект самоотбора. Корректно сравнивать всех посетителей группы, которой показали примерку, со всеми посетителями группы, которой не показали.

Через сколько считать возвраты после теста? После того как истёк срок возврата по всем заказам из теста. Если на вашем сайте срок 14 дней, подождите не меньше двух недель после последнего заказа. Раньше вы увидите лишь часть возвратов, и разница между группами окажется заниженной.

Пришлите ссылку на каталог и несколько своих цифр: трафик, средний чек, долю возвратов. Соберём примерку на ваших вещах и посчитаем точку безубыточности вместе, по вашей статистике. Без интеграции и без оплаты.

• Коммерсантъ-СПб, материал об отчёте агентства Shift, 24 июля 2025 года.
• ComNews, «Российские разработчики представили виртуальную примерочную Dresscode.ai», 21 октября 2025 года.
• Dressie.ai: главная страница, блог, листинг модуля для 1С-Битрикс; данные на 11 сентября 2026 года.
• TRY-ON.ru, данные на 11 сентября 2026 года.
• PYMNTS, «Retailers bet on AI fitting rooms to slash costly returns», 6 апреля 2026 года.
• Inditex, итоги FY2025, 11 марта 2026 года.
• New Retail, «Как россияне относятся к виртуальным примерочным», исследование «Анкетолога», май 2026 года.
• ECOMHUB, пересказ отчёта агентства Shift о возвратах одежды, 24 июля 2025 года.
• Sellego, материал о виртуальной примерке на Wildberries, июль 2026 года; лимит в 20 карточек стоит перепроверить в кабинете продавца.
• Dresscode.ai, FAQ, данные на 30 сентября 2026 года.
• Deloitte и Google, «Milliseconds Make Millions», 24 июня 2020 года.