Чем больше у вас инструментов для оптимизации клиентских данных, тем легче ими пользоваться. CDP — автоматическая система, которая помогает владельцам бизнеса собирать и обрабатывать информацию. Рассказываем, что это такое, чем отличается от DMP, BI и CRM, кому стоит ее использовать и как внедрить.
Customer Data Platform — система сбора, сортировки и анализа данных: транзакционных, поведенческих и демографических. Она их получает из различных онлайн- или офлайн-источников.
CDP объединяет полученную информацию о клиентах на одной платформе и упорядочивает, что облегчает работу с базой, помогает отслеживать все точки контакта покупателя с компанией.
Используйте CDP, чтобы решать следующие задачи:
выявлять предпочтения и поведенческие паттерны ЦА для составления более точного портрета клиента;
отслеживать историю взаимодействий покупателя с брендом;
объединять разобщенные данные пользователей;
прогнозировать реакции клиентов и улучшать коммуникацию с ними;
сегментировать базу и определять приоритетные каналы связи с каждым сегментом.
Современные системы CDP постоянно «обучаются» и обогащаются. Это позволяет им систематизировать данные так, чтобы с каждым разом с ними было все проще и быстрее работать.
Основы CDP — ML (машинное обучение) и Big Data. Именно за счет этих технологий получается оптимизировать customer journey (путь клиента) и сделать маркетинговые кампании более персонализированными.
CDP содержит целый набор инструментов и опций. Остальные системы менее функциональны.
Кратко о том, для чего предназначены CRM, DMP, CDP, BI:
CRM. Фиксирует персональные данные и историю взаимодействий, чем облегчает работу менеджерам и сотрудникам контакт-центра.
DMP. Обогащает базу CRM, фиксирует сведения из открытых источников: cookies, pixel tags.
CDP. Накапливает данные из DMP и CRM в одну систему для их более глубокой проработки маркетологами и аналитиками.
BI. Упрощает визуализацию данных, но не располагает собственным хранилищем.
После внедрения CDP вам не понадобится постоянный импорт или экспорт данных — система самостоятельно их извлекает из всех доступных каналов.
Главное преимущество CDP — централизованное хранение большого объема информации. Дополнительные возможности сервиса разбираем ниже.
Так как платформы данных клиентов работают на основе ИИ, их польза для бизнеса повышается по мере накопления информации. Технологии машинного обучения и Big Data со временем обеспечивают мониторинг неочевидной связи и касаний потребителя с брендом.
CDP получает данные в режиме реального времени. Формат и содержание зависят от особенностей конкретного бизнеса. Стандартно это:
ФИО, возраст, пол, номер телефона, место проживания, адрес электронной почты, ссылки на профили в соцсетях;
образование, должность, место работы, уровень дохода, семейный статус, увлечения;
купленные товары, источники переходов, условия совершения целевого действия (как минимум — дата и время);
отзывы.
CDP определяет устройства и фиксирует ID пользователей, а также данные для ретаргетинга.
Допустим, человек с домашнего ПК искал холодильник, сравнивал характеристики и цены на разных сайтах. Через несколько часов он приехал на работу и просматривал те же сайты, но уже с рабочего ПК. В перерыве он открывает контекстную рекламу холодильников с телефона. Сведения обо всех действиях этого пользователя запишутся идентификатором системы CDP.
CDP сегментирует клиентов по конверсионным действиям.
Например, пользователи получили оповещение об акции в мобильном приложении. Те из них, которые ознакомились с ним, попадут в сегмент «Просмотрели уведомление», а те, кто не открыл его, будут перемещены в «Пропущенные». Если сообщение содержало ссылку, система сегментирует пользователей на перешедших по ней и проигнорировавших.
CDP обеспечивает работу одновременно с несколькими инструментами коммуникации: email-рассылками, SMS, push-оповещениями. К тому же система исключает дублирование сообщений, чтобы они не были навязчивыми.
Искусственный интеллект и машинное обучение обеспечивают более точное прогнозирование. Автоматизированная аналитика на базе ИИ позволяет проводить предиктивный (предсказательный) когортный и RFM-анализ, формировать подробные отчеты о вовлеченности и визуализировать данные. Некоторые CDP способны автоматически проводить A/B-тестирования.
Еще один инструмент, который поможет отслеживать всю историю переговоров с клиентом — Речевая аналитика MANGO OFFICE. Комплексный анализ разговоров поможет в реализации сложных продаж. Система также обучается на базе ИИ. Это позволит вам адаптировать ее под свои задачи, например, внедрить собственные уникальные тематики для аналитики, помимо 36 тех, что по умолчанию.
CDP принесет пользу тем компаниям, которые накопили большие объемы информации о клиентах, и теперь возникают проблемы с ее обработкой.
Платформу невыгодно использовать стартаперам или тем, кому пока ближе камерный формат предоставления товаров и услуг для ограниченного круга лиц. В этих случаях удобно и менее затратно анализировать сведения вручную.
Точно не обойтись без CDP крупным интернет-магазинам со сложной системой логистики и коммуникации. Платформы клиентских данных осуществляют обработку критически важных элементов взаимодействия, среди которых, к примеру:
история и условия покупок каждого клиента;
источники трафика;
конверсионные действия.
При выборе CDP обратите внимание на то, что она должна иметь множество опций для атрибуции (распределения) данных, а также интегрироваться с вашими рабочими сервисами и быстро обучаться благодаря максимально современной ML-модели.
При этом, желательно, чтобы CDP была доступной и удобной в использовании. Особенно, если у вас в штате нет профильных специалистов, и вам хотя бы первое время придется постоянно быть на связи с техподдержкой или разработчиками.
Минимальное требование — наличие CRM и сотрудников, которые смогут работать с полученными данными. От специалиста, который будет заниматься интеграцией, требуется знание HTML, CSS и JavaScript.
Итого, для внедрения CDP компании понадобятся минимум 3 специалиста:
аналитик, который будет работать с информацией о клиентах и передавать конечные выводы в отдел маркетинга;
маркетолог, который составит сценарии использования полученных данных;
фронтенд-разработчики, которые проведут первоначальные настройки.
Чтобы внедрить коробочную версию CDP, придется арендовать сервер. Часто коробочную CDP совмещают с CRM и внедряют во время трансформации среднего бизнеса в крупный.
Весь процесс внедрения займет до нескольких месяцев. Срок зависит от целей и масштабов компании.
Облачную CDP интегрировать легче. Достаточно:
установить код для трекинга на сайте при помощи Google Tag Manager или вручную;
подключить к платформе рекламные кабинеты Google и Яндекса;
загрузить «цели» в CDP из Google Analytics, Яндекс.Метрики или CRM.
Продвинутые CDP автоматически проверяют, корректно ли проведена интеграция. Обучение ML-модели займет примерно месяц, и после будут работать все опции платформы.
Более подробно о требованиях к внедрению вы сможете узнать у консультантов на сайте любой выбранной вами CDP.
Если обобщить, то внедрение CDP проходит в три этапа:
подготовка сотрудников и базы клиентов;
интеграция платформы и импорт информации;
проверка настроек и работы CDP.
CDP — платформа, которая накапливает данные о клиентах и упорядочивает их.
С ее помощью гораздо проще сегментировать базу и персонализировать УТП.
CDP отличается от других систем работы с данными широким набором возможностей.
Внедрять CDP рентабельно только средним и крупным компаниям. Для стартапов и малого бизнеса это слишком сложный и дорогой инструмент.