IT-тренды для маркетинговой аналитики

 Время чтения 15 минут
|
прочитали: 1668
Редакция блога Ingate
25 февраля 2022
CDP-платформа: какие задачи закрывает и как используется.

Рост аудитории влечет за собой быстрое развитие технологий рекламы и маркетинговой аналитики, а также создание новых решений для работы с аудиторией.


Развитие технологий формирует новые требования к IT. Что это за требования и как провести IT-аудита расскажем в статье.

Анализ пути пользователя

Люди большую часть жизни проводят онлайн, проходя множество каналов до того, как стать вашим клиентом.

При этом пользователи ежедневно оставляют конфиденциальную информацию о себе: ФИО, семейное положение, интересы, местонахождение и т.д.

Вследствие потери анонимности появилась возможность отслеживать цифровой путь, что критически важно для успешного ведения бизнеса.

Для этого нужно:

  • получать данные из множества источников;
  • разворачивать и поддерживать собственный ЦОД;
  • управлять большим количеством рекламных кампаний;
  • обогащать данные о пользователях;
  • собирать и обеспечивать безопасное хранение персональных данных аудитории.

Важный параметр в отслеживании пути клиента — это обогащение информации, то есть, сбор данных о том, где покупатель был до того, как пришел на сайт, или почему и куда он уходил, а потом вернулся. Это поможет понять, что именно замотивировало его на покупку.

В рамках обогащения нужно:

Сегментировать аудиторию. Нельзя хранить персональные данные о конкретном человеке, это незаконно. Сегментирование подразумевает применение алгоритмов машинного обучения на свои данные. Кластеризировать людей и обогащать данные о кластерах.

Обеспечивать достаточный размер сегмента. Нельзя взять двух людей и сказать, что это сегмент. Информацию об аудитории нужно накапливать.

Профилировать сегмент: обобщать информацию о людях не рандомно, а основываясь на профилях пользователей, по совпадению их определенных параметров.

Поддерживать актуальность сегментов. Данные нужно постоянно обновлять.

Находить новые сегменты. Люди меняют свое поведение, появляются новые площадки, где аудитория проводит время, новые алгоритмы для ее привлечения. Это потоковая задача, которая должна выполняться постоянно.

Работать с большим количеством владельцев данных. Важно выстроить партнерские отношения, а также уметь чистить и совмещать данные, которые они предоставляют.

Личная информация о пользователях требует обеспечения ее безопасности. Поэтому получение и хранение данных регламентируется следующим образом.

Компании должны:

  • получать данные людей только с их согласия;
  • хранить персональные данные граждан в России;
  • обеспечивать безопасное хранение и шифрование данных;
  • управлять передачей данных.

Эти вопросы отчасти решаются с помощью облачных сервисов, а также при помощи дата-аналитики, машинного обучения, DevOps, построения IT-платформ, их архитектуры, программирования для сбора данных в базы и их интерпретации.

Эти компетенции требуют наличие продвинутой и дорогой команды. Для бизнеса ин-хаус этот вариант нерентабелен.

Платформа CDP для маркетинговой аналитики

Платформа CDP (Customer Data Platform) позволяет:

  1. Собрать в единой экосистеме все данные о каждом пользователе и клиенте. Пользователь — это тот, кто отказался от дальнейшего взаимодействия с компанией, а клиент — человек, совершивший сделку.
  2. Сегментировать аудиторию и продукты;
  3. Обогащать свои данные о сегментах аудитории;
  4. Передавать сегменты в рекламные кабинеты;
  5. Настраивать персональную коммуникацию с каждым сегментом от рекламных материалов до коммуникации менеджеров;
  6. Отслеживать поведение сегментов в реальном времени и управлять им.

Как работает CDP

Система собирает информацию из всех доступных источников: CRM-система, сайты, мобильные приложения сервисов, сторонние ресурсы, на которых размещается реклама, мессенджеры и соцсети, поисковые системы, рассылки и системы отслеживания данных.

Эти данные CDP собирает в сыром, неструктурированном виде в зоне, которая называется Data Lake.

Структурируется информация в области Data Warehouse. Это аналитическая база данных. Мы в архитектуре CDP используем Click House. Она позволяет в формате единой таблицы хранить данные о действиях, совершенных пользователем в той или иной системе.

Таблица используется для кластеризации, актуализации данных, передачи кластеров на обогащение, самого обогащения, передачи в рекламные кабинеты и системы коммуникации: IVR, чат-боты, CRM-системы.

В конечном счете Data Warehouse — это сердце CDP-платформы, и для ее реализации нужно много IT-решений, начиная от самой базы и заканчивая контейнерами, в которых работают сборщики, интерпретаторы.

На выходе компания и аналитик получают управленческие и аналитические отчеты, менеджеры — триггеры для взаимодействия с аудиторией в CRM- системе, специалисты по рекламным каналам — сегменты, по которым им предстоит вести рекламу, клиенты — персонализированную информацию в рекламных сообщениях, на сайте, приложениях, скриптах коммуникации менеджеров.

Цель всего этого — максимально быстро и понятно покрывать запросы потенциального покупателя для лучших конверсий.

Например, это помогает показывать информацию пользователям до тех пор, пока они еще не осознали свою потребность, ведь у компании уже есть «путь клиента».








(Рейтинг: 5, Голосов: 5.0000)