Меня зовут Мария Филипьева, я ex-руководитель целевого маркетинга в Hoff и автор канала «Царица CRM». 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.
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:
Также CDP-решения предполагают интеграции с программами и инструментами, которые помогают эффективно использовать собранные клиентские данные.
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.
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.
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:
В целевом маркетинге выделяют несколько основных задач. В рамках этих же направлений мы строили директ-коммуникации в Hoff:
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.
Читайте только в Конверте
Искренние письма о работе и жизни, эксклюзивные кейсы и интервью с экспертами диджитала.
Проверяйте почту — письмо придет в течение 5 минут (обычно мгновенно)
