Автор – Мария Филипьева, ex-руководитель целевого маркетинга в Hoff.

В этой статье я расскажу, как с помощью системы CDP мы собираем и используем данные клиентов, чтобы делать им более персонализированные предложения. В первой части я коснусь принципов работы и возможностей CDP, во второй приведу примеры персонализации.

Что такое CDP и что она умеет

CDP (Customer Data Platform), платформа данных клиентов — система, которая собирает данные о поведении клиентов из разных источников с момента первого контакта с компанией и объединяет эти данные в единый профиль. Этот профиль формируется в CDP, где мы видим клиента через канву имеющихся у нас данных — например, контакты, информация о заказах, частота покупки и средний чек, предпочтения, просмотры на сайте и в мобильном приложении.

Клиентские данные в CDP помогают больше продавать: чем больше мы знаем о клиенте, тем легче предложить ему такой товар, который он с высокой вероятностью купит.

CDP собирает данные из следующих источников:

– сайт и мобильное приложение
– открытия и клики в email и пуш-уведомлениях
– действия в розничных магазинах, кассы и программа лояльности

Также CDP-решения предполагают интеграции с программами и инструментами, которые помогают эффективно использовать собранные клиентские данные.

Среди интеграций для CDP есть и сервисы рассылок. Один из них, Unisender Go — встраиваемый сервис email-рассылок для разработчиков, который позволяет отправлять все виды писем: транзакционные, триггерные и обычные массовые рассылки.

Когда пользователь работает с CDP, ему не требуется переключаться между сервисами — Unisender Go встраивается в платформу, принимает от CDP задачи на отправку писем и передаёт обратно данные по событиям: доставляемость, открытия, клики и другие показатели.

Для отправки писем своим подписчикам Hoff использует сервис Unisender Go.

CDP не только аккумулирует данные, но и анализирует их на всём пути покупателя, даёт цельную картину о каждом клиенте. Компании используют профили клиентов для построения сегментаций и аналитики, персонализированных предложений, проведения рекламных кампаний.

Полезно знать: различия CDP и CXDP

Первоначально в CDP подразумевалась только работа с данными, их хранение и передача в campaign-менеджеры, которые доставляют коммуникации для клиентов. Тогда как CXDP (Customer Experience Data Platform) считается следующей «ступенью эволюции», и позволяет не только обрабатывать данные, но и коммуницировать с клиентом из единого окна в разных каналах.

На российском рынке часто эти понятия синонимичны друг другу, и при поиске подрядчика необходимо учитывать оба понятия, учитывать встроенный и включённый функционал, а также простоту его использования CRM-менеджерами или маркетологами.

Возможности CDP

CDP хранит большой объём клиентских данных, но есть и другой функционал:

Объединение онлайн и офлайн данных. CDP помогает собирать и хранить разрозненные данные в одном месте. Например, часто происходит так: клиент посмотрел товары на сайте, сравнил их и почитал отзывы, затем поехал посмотреть на товар в магазин и там же купил его — информация об этом попала в платформу. В этом случае мы знаем, что клиенту больше не надо предлагать эту категорию товаров, а можно предложить что-то из дополнительных или связанных с этим товаром категорий.

На основе информации о действиях клиентов офлайн и онлайн маркетолог может формировать более эффективные и полезные для клиента предложения: он работает с конкретными данными потребителя.

Сегментация аудитории помогает построить более точную коммуникацию с клиентами, например, можно сегментировать клиентов по интересам, по конкретным покупкам или предпочтительному каналу коммуникации.

Персонализация предложений в разных каналах. Предложения в рассылках и использование данных о клиенте, чтобы «зацепить» клиента. Это позволяет нам обращаться к клиенту по имени, поздравлять с днём рождения и уведомлять о наличии или сгорании бонусов.

Тестирование гипотез. С помощью платформы маркетологи могут запускать различные виды коммуникаций, анализировать их результаты и улучшать эффективность.

Вот что еще умеют CDP/CXDP:

– Аналитика — можно создавать отчётность с нуля или использовать преднастроенные отчёты.
– Рекомендации — CDP использует технологию машинного обучения, которая обрабатывает большие объемы информации, самостоятельно распознает шаблоны и делает прогнозы — например, подбирает товары для пользователя на основе данных о просмотре товаров и категорий, избранных товаров или корзине клиента.
– Интеграции с другими системами — сервисами рассылок, соцсетями, таргетированной рекламой и внутренними источниками данных бренда.
– Коммуникация — большинство CDP сегодня преобразовываются в CXDP-системы, чтобы бренды могли общаться с клиентами в разных каналах через единый интерфейс.

Как Hoff использует CDP

В целевом маркетинге выделяют несколько основных задач. В рамках этих же направлений мы строили директ-коммуникации в Hoff:

– Сбор лидов и клиентов
– Привлечение клиентов к первой покупке
– Удержание клиентов в активной базе, то есть увеличение возврата за второй и последующими покупками;
– Повышение среднего чека;
– Предотвращение оттока и реактивация неактивных;
– Повышение LTV клиентов.
– В решении всех этих задач помогает CDP. Мы сегментируем аудиторию на основе данных платформы и отправляем релевантные предложения. Поиском и построением сегментов занимаются маркетологи по целевым коммуникациям совместно с аналитиками.

Одна из основных сегментаций, которую мы используем — это сегментация по комнатам. Мы определяем, для какой комнаты клиент сейчас выбирает мебель. CRM-аналитики создают сегментацию в CDP, где учитывают информацию о последних покупках и просмотрах онлайн и офлайн. Таким образом, для каждого клиента в базе у нас определена комната, которая сейчас его интересует — кухня, гостиная, спальня и другие, затем подключаются маркетологи и для каждого сегмента создают предложение.

Например, может быть сегмент тех клиентов, кто недавно купил кухонный гарнитур. Они скорее всего продолжают обустраивать кухню — им мы предложим кухонные столы и стулья.

На этом работа не заканчивается: клиент далее может попасть в другой сегмент. Предположим, у нас есть гипотеза, что клиенты, которые обустроили кухню, перейдут к обустройству спальни или гостиной. Мы выбираем тех, кто закончил обустраивать кухню и предлагаем им новую комнату — гостиную.

Но это не единственный сегмент, который интересуется гостиной. Параллельно мы также думаем, как продвинуть товары для гостиной и для какого сегмента это будет максимально полезно сделать. Например, мы точно не будем предлагать мебель для гостиной тем, кто покупал её в прошлом году, потому что люди обычно не обновляют мебель каждый год.

Hoff использует различные сегментации, которые накладываются друг на друга. Например, не стоит рекомендовать мебель низкой ценовой категории тем клиентам, кто обычно покупает мебель премиум-класса. И если такой покупатель ищет стол, то ему лучше предложить более дорогие варианты в этой категории.

Также в процессе построения различных сегментов мы определили, что после покупки любой категории товаров около 15% вернувшихся чаще всего покупают текстиль и посуду — эти данные мы также используем.

Чем больше данных у нас есть в профиле клиента, тем с больших ракурсов мы можем рассмотреть клиента для того, чтобы найти у него тот самый триггер, который смотивирует к покупке.

Примеры того, как могут появиться сегменты покупателей, которым будет интересен тот или иной товар

Представим, что магазину надо повысить продажи красных диванов на 20%. Для этого маркетолог ищет, каким сегментам аудитории может быть интересен красный диван — их может быть несколько. Ниже примеры, как маркетолог формирует сегменты из разных источников:

Из интересов. Самый простой способ. Если часть аудитории целенаправленно интересовалась красными диванами, и эта информация у нас есть в CDP — из таких людей мы формируем сегмент.

Из гипотез. Например, мы выяснили, что за последние полгода красные диваны чаще всего покупали примерно через месяц после приобретения шкафа для гостиной. С помощью данных из CDP CRM-маркетолог создает сегмент из тех, кто недавно покупал шкафы для гостиной (исключая тех, кто уже когда-либо покупал красный диван), и отправляет им предложение.

На основе недавних просмотров. Представим, что с помощью аналитики мы выяснили, что люди сначала интересуются жёлтым диваном, но в итоге покупают красный. Если у нас есть такая информация, то этому сегменту мы тоже предложим красный диван.

Для каждого сегмента маркетолог продумывает коммуникации через доступные каналы (email, мобильные пуши, смс, рекомендации на сайте и в приложении), отправляет предложение и затем измеряет эффективность проведенных кампаний.

Выводы

– CDP-системы помогают бизнесу собирать в одной системе клиентские данные из всех доступных источников онлайн и офлайн с момента первого контакта клиента с компанией. Эти данные помогают продавать персонализированно.

– Компании используют CDP, чтобы объединять разрозненные данные, выявлять предпочтения клиентов и отправлять персональные предложения через прямые каналы коммуникаций.

– Данные используют для построения эффективных коммуникаций с клиентами — здесь мы, в первую очередь, говорим о возможностях аналитики, построении сегментов, тестировании гипотез и проведении маркетинговых кампаний.

– CDP должна интегрироваться с IT-инфраструктурами, а также различными сервисами, например, для отправки email-рассылок вам может понадобиться Unisender Go.