Когда бизнес узнает о системах CDP, которые не просто хранят контактные данные клиентов, но и позволяют выстраивать персонализированное взаимодействие, возникает желание их скорее внедрить. Однако на практике CDP иногда сжигают бюджеты быстрее, чем приносят прибыль. Рассмотрим причины и реальные кейсы с решениями различных CDP-систем.
Зачем бизнесу CDP
Customer Data Platform (CDP) — это система, которая собирает данные о клиентах из всех каналов взаимодействия, объединяет их в единый профиль, устраняет дубли и позволяет выстраивать персонализированные коммуникации. Для автоматической персонализации CDP нужна информация о реальном поведении клиента, а не только базовые контактные данные.
На первый взгляд всё кажется просто: установил систему — и вот у тебя собраны профили клиентов, готовые сегменты, персонализированные рассылки и рекомендации. Но в реальности всё сложнее. CDP требует аккуратного сбора данных из разных источников — сайтов, мобильных приложений, офлайн-магазинов. Система должна уметь узнавать клиента вне зависимости от устройства или канала, объединять всю информацию в единую базу и при этом избегать дублей. Только после этого можно работать с сегментацией аудитории, автоматизацией коммуникаций, настройкой персональных предложений на сайте и запуском акций лояльности.
Парадокс в том, что CDP обещает золотые горы, но без первичной чистоты и актуальности реальных клиентских данных теряет эффективность. Сегменты работают неправильно, персонализация «слепнет», маркетинговые бюджеты утекают без видимого результата. Вместо роста продаж бизнес сталкивается с ростом расходов на обслуживание инструментов.
В этой статье мы разберём, почему запуск CDP — это не просто техническая настройка, а работа со всей экосистемой клиентских данных: какие ошибки в этом процессе стоят особенно дорого и из каких кирпичиков строится действительно рабочая CDP.
Общие проблемы внедрения CDP
Основные проблемы, с которыми сталкиваются компании, типичны: отсутствие нормальной системы управления мастер-данными (MDM), «прыгающие» и теряющиеся данные клиента из-за динамичных атрибутов, ошибки в определении активной базы клиентов. Эти ошибки приводят к тому, что вместо обещанных золотых гор CDP начинает только ускорять утечку маркетингового бюджета.
Чтобы создать по-настоящему работающую маркетинговую экосистему (а это гораздо шире, чем просто CDP), бизнесу нужно выстроить целую архитектуру вокруг данных клиента: корректно организованную
Далее на конкретных примерах разберем, с какими ошибками сталкиваются компании, и как правильно их устранять.
Наследие старых MDM-систем
Во многих компаниях клиентские данные исторически собирались разрозненно — например, отдельно в офлайне при заполнении анкеты, отдельно при регистрации на сайте и отдельно через лид-формы (они могут быть независимы от регистрации на сайте, так как обычно, для быстроты, встраиваются отдельным SaaS-модулем).
В итоге получаются три клиентские базы, для которых прописывается логика сведения всех полученных данных в единый клиентский профиль. Но у устаревших логик есть проблема: она может менять данные клиентского профиля в зависимости от поступающей в базу новой информации, но не ограничивает ввод информации в исходных системах даже в случае конфликтов основных идентификаторов клиента (номер мобильного телефона или email). В итоге это ведет к дублированию клиентов, потере данных, ошибкам в аналитике и невозможности выстраивать персональные коммуникации или корректно начислять бонусы.
Проблема в том, что в этой логике отсутствует проверки владения новым клиентом старых аккаунтов с теми же идентификаторами, неясно то ли новый клиент купил номер «с историей», то ли поменял email или телефон или неточно ввел ФИО.
Кейс. У крупного ритейлера в старой системе один клиент мог в один день объединиться из двух разных профилей, а на следующий день «разъединиться», теряя историю покупок и бонусов. Из-за этого возникали претензии со стороны клиентов и прямые финансовые потери.
Решение. Необходимо внедрить современную
MDM предназначена для хранения актуальной и исчерпывающей информации обо всех клиентских аккаунтах, которые представляют как явную, так и не явную ценность для бизнеса. Наряду с хранением клиентских данных, данная система также осуществляет шифрование персональных данных для обеспечения безопасности Также в
В MDM происходит формирование списка «полезных» клиентов, отобранных из общей базы для последующего экспорта в CDP. Хранить всех клиентов в CDP не имеет смысла, поскольку с архивными клиентами не происходит никакой работы
Отсутствие хранилища маркетинговых данных
Далеко не всегда решена задача централизованного накопления хранилища данных для маркетинга с фокусом на клиентские данные. Такая система накапливает актуальную информацию о клиентах, такую как клиентские события, бонусный баланс, истории покупок, корзины, предпочтения по магазинам и категориям товаров, подписки и многое другое, позволяя при этом вычислять статус активности клиента (активный/неактивный). Эти данные затем передаются в маркетинговые системы и инструменты, такие как системы рассылок, рекомендательные системы, программы лояльности, BI-системы и другие.
Такой подход позволяет объединить различные маркетинговые инструменты и системы обеспечив им единый, полный источник данных, обеспечив согласованную информацию в них.
Кейс. У компании есть база из 10 млн. клиентов в полнофункциональной CDP, по которой осуществляется рассылка (например, напоминания о брошенной корзине или рекомендации товаров). Однако поддержка этой базы стоит дорого из-за высокой стоимости хранения данных о клиенте. При этом примерно
Решение. Бизнес идет по пути оптимизации маркетинговых расходов: решает удалить этих неактивных клиентов из полнофункциональной CDP-системы, так как их активность не оправдывает расходы на содержание профиля. Однако неактивные клиенты все равно могут быть коммерчески значимыми, так как они могут вернутся даже после нескольких лет перерыва. Чтобы не терять связь с ними, компания решает хранить информацию о таких клиентах в более дешевой CDP-системе, где есть только базовые широковещательные рассылки, что достаточно по клиентам, не активным в течении нескольких лет.
В обеих системах — и в более дорогой, и в более дешевой — компания платит за количество клиентов. Поэтому действует правило фильтрации: если клиент отписался от рассылки, то его удаляют из базы. Но если этот клиент снова подпишется, а данные были удалены, то восстановить его предыдущие данные (например, информацию о брошенной корзине или интересах) невозможно. В такой ситуации требуется дополнительная база — хранилище маркетинговых данных, где хранятся данные о таких клиентах, чтобы при их повторном возвращении в систему маркетинга можно было восстановить их профиль и все действия.
Хранилище маркетинговых данных может автоматически актуализировать клиентские атрибуты, если из MDM поступает запрос на объединение аккаунтов двух клиентов. В этом случае Data Mart обьединяет историю покупок и другие важные данные, которые не хранятся в MDM, но необходимы для формирования полного профиля клиента.
Выгрузка остатков, цен и скидок
Еще одна из частых проблем, с которой сталкиваются заказчики при внедрении CDP, — это выгрузка актуальных данных о ценах и скидках, особенно если они зависят от иерархии каналов. В случае, когда в учетной системе товара предусмотрено несколько уровней цен, например, общая цена по всей России и скидочная цена, действующая в определенный период и для конкретного региона, стандартные механизмы выгрузки в CDP могут не работать корректно.
Кейс. Если товар «А» имеет цену 10 руб. по всей России с 1 января, но с 2 по 5 января в Москве действует скидка, и цена на этот товар снижается до 9 руб., то стандартная выгрузка цен не сможет учесть такие изменения и выдаст некорректную информацию.
Решение. Решением этой проблемы является разработка отдельного обработчика, который будет учитывать все параметры иерархии цен — даты активности, регион применения, а также другие важные атрибуты. Такой подход обеспечит корректную выгрузку данных в CDP и позволит точно отражать актуальные цены и скидки, что критично для правильной работы с клиентскими сегментами и персонализированными предложениями.
Итак, интеграция CDP-системы сама по себе не решает магическим образом задачи бизнеса. Без чистых данных, понимания их структуры и должной обработки CDP-система становится как спорткар без колес, и никакие инвестиции в нее не оправдаются. По-настоящему ценным и эффективным CDP становится только тогда, когда на месте все надежные «кирпичики», из которых она строится.
