CDP и данные в реальном времени: как улучшить таргетинг

В статье разберём, как данные в реальном времени делают взаимодействие с аудиторией более осмысленным и как CDP-платформы помогают собирать, анализировать и использовать эту информацию в работе.

В чём суть эффективного таргетинга

• клиент может добавить товар в корзину, пролистать отзывы, но по какой-либо причине так и не оформить покупку;
  
  
• а может, наоборот, купить товар офлайн, а потом искать к нему аксессуары в интернете.

Что считается данными в реальном времени

В маркетинге такие данные означают информацию, которая поступает в систему после действия пользователя, без длительных задержек и ручных обновлений. Они формируются из различных точек контакта с брендом.

CDP получает эти сигналы, обновляет клиентский профиль и запускает нужное действие. Например, пересобирает сегмент, добавляет клиента в сценарий или отправляет сообщение в выбранном канале.

В чём преимущества real-time-подхода

При классической «пакетной» обработке данных (Batch Marketing) события собирают за период в несколько часов или дней. Затем их выгружают из CRM или аналитической системы, обрабатывают и добавляют в рекламные кабинеты или системы рассылок. Только после этого запускается кампания.

Проблема в том, что данные могут быстро устареть, а клиент за это время успеет оформить заказ, отказаться от уведомлений или даже перейти к конкуренту. В итоге сообщение потеряет актуальность и ценность:

• Клиент вечером купил товар, но на следующее утро получает сообщение с предложением «вернуться к покупке».
  
  
• Пользователь уже запросил смену тарифа, но система продолжает напоминать о том, что предыдущий план устарел.
  
  

• Клиент отписался от рассылки, а письмо всё равно уходит, потому что база не успела обновиться.

Обработка данных в реальном времени сокращает путь от действия до реакции: CDP обновляет профиль клиента почти сразу после того, как произошло событие.

Как Altcraft Platform помогает повысить точность таргетинга

• получить целостное представление о каждом пользователе в клиентской базе;
  
  
• сегментировать клиентов по их активности, интересам и другим параметрам;
  
  
• задавать собственные правила, по которым пользователи попадают в сегменты или выходят из них.

Сравнение классического и real-time-подходов к обработке данных

Ниже приведены примеры, как Altcraft Platform использует данные в реальном времени для автоматизации маркетинга.

1. Отслеживание поведения пользователей

Фиксируется каждое значимое действие посетителя, будь то просмотр категорий, возвращение к товару или переход на страницу акции. На основе событий в системе можно настроить запуск подходящего действия, например:

• включить пользователя в сценарий акционной рассылки;
  
  
• отправить уведомление о товаре, который клиент изучал;
  
  
• добавить пользователя в нужный сегмент или, наоборот, исключить его из неактуальных сегментов и сценариев.

2. Обработка данных о заказах

Данные в реальном времени помогают быстро реагировать на действия покупателей при оформлении заказов.

• при создании заказа можно отправить письмо с подтверждением или уведомление о необходимости оплаты;
  
  
• после получения заказа в магазине или пункте выдачи — сообщение с просьбой оценить покупку или предложением сопутствующих аксессуаров;
  
  
• при отмене заказа — можно запустить опрос о причинах.

3. Управление согласиями и приватностью

С ростом цифровой осведомлённости пользователей и контроля над персональными данными управление согласиями становится особенно важным. Платформа централизует их хранение и обновление, помогая соблюдать политики конфиденциальности.

К примеру, если клиент отказался от рассылок либо выбрал только определённые каналы или категории, платформа обновляет профиль и исключает его из неподходящих кампаний и сценариев. Это снижает юридические риски и укрепляет доверие: пользователи видят, что их решения уважают.

В каких сферах полезна обработка данных в реальном времени

Real-time-подход особенно эффективен в отраслях с высокой динамикой и большим числом каналов коммуникации. Полученные данные здесь используются для персонализации, сегментации и автоматизации маркетинговых процессов.

E-commerce и ритейл

• выстраивать цепочки коммуникаций в зависимости от действий клиента;
  
  
• контролировать время рассылки сообщений, в том числе прогнозировать оптимальный момент отправки через модуль Best Send Time;
  
  
• задавать и регулировать частоту коммуникаций через политику отправки, что особенно важно в финансовом секторе с высоким уровнем регуляции.

Телеком и сервисы по подписке

Своевременная реакция важна в том числе для телеком-операторов и онлайн-платформ. Клиенты подключают новые услуги, продлевают подписку, меняют тарифные планы — и в этот момент важно не терять с ними контакт.

• отправить уведомление о продлении или изменении тарифного плана;
  
  
• исключить клиента из промо-кампании, если он уже активировал подписку;
  
  
• предложить апгрейд, если достигнут лимит текущего пакета;
  
  
• запустить цепочку возврата после отписки.
  
  

Заключение

Взаимодействие клиента с брендом приносит за собой поток данных, которые отражают его интересы и намерения. Чем оперативнее эти сведения обновляются и применяются, тем точнее становится управление коммуникациями и распределение маркетинговых ресурсов.