что такое cdp в маркетинге

Что такое Customer Data Platform? А вдруг вы ей уже пользуетесь?

Платформа клиентских данных (customer data platform, CDP) — это писк моды в мире маркетинговых технологий. Что нового CDP может предложить вам?

Ведущие маркетологи, опрошенные в 2017-2018 гг. Gartner, инвестировали две трети бюджета в удержание существующих клиентов. При этом ситуация, когда один и тот же юзер взаимодействует с брендом с помощью смартфона, планшета, ноутбука, десктопного компьютера и нескольких других устройств, становится серьезным вызовом.

По каждому из этих каналов маркетолог получает самый ценный тип данных — first-party data, т.е. информацию от первого лица, которую предоставляют сами пользователи. Это не столько емейл-адрес и демографические данные, сколько данные о реальных предпочтениях и интересах пользователя, которые собираются с помощью веб-трекинга.

Используя first-party data, бренд сможет своевременно сформулировать правильный месседж и оптимальным путем передать его конкретному получателю.

Но пока данные из разных каналов не идентифицированы и не объединены вокруг одного контакта, они почти не представляют ценности.

Поэтому мы ищем эффективный способ сбора и использования first-party данных клиентов, поступающих из разных источников.

Еще недавно единое представление о клиенте было чем-то из области фантастики. Но изменили эту ситуацию не CDP. Lizzy Foo Kune, директор по маркетинговым исследованиям Gartner, призывает не вестись на хайп, поднятый вокруг этого новшества, а обратить внимание на системы автоматизации маркетинга, которыми вы уже пользуетесь — вполне вероятно, что в них есть нужный вам функционал CDP.

Что такое CDP

Платформа клиентских данных (customer data platform, CDP) — это система, которая идентифицирует пользователя через любой канал взаимодействия и собирает информацию о нем в одном профиле.

Это позволяет создать подробный и точный портрет клиента, чтобы оптимизировать взаимодействие с ним, настроить таргетинг сообщений и торговых предложений.

Подобные решения уже разрабатывались в системах автоматизации, где представляли собой, например, управление омниканальными кампаниями, тегирование и разного рода интеграции.

Шум, который поднялся вокруг CDP, по большей части свидетельствует об интересе разработчиков к инвестициям в маркетинговые технологии.

CDP — это не новое решение, а переупаковка уже существующих возможностей, которые раньше были разбросаны по альтернативным продуктам.

Внезапная популярность CDP говорит о том, что клиентские данные и возможность их автоматической обработки резко поднялись в цене.

Возможности CDP

Согласно Gartner, чтобы считаться CDP, система должна:

Сбор информации

Главная задача CDP — собирать из различных источников в реальном времени first-time данные: емейл-адреса, номера телефонов, аккаунты соцсетей, токены для пуш-уведомлений, ID устройств, историю браузинга, офлайн-события и т.д.

eSputnik тоже собирает эту информацию, поскольку она необходима для эффективного омниканального маркетинга. При этом может использоваться скрипт для веб-трекинга, мобильное SDK и гибкие возможности интеграции по API.

Идентификация пользователя

CDP должны узнавать пользователя, по какому бы каналу он ни взаимодействовал с брендом, включая разные устройства. История каждого контакта должна заноситься в базу профиля и храниться там. Дублирующие друг друга контакты объединяются — например, чтобы пользователь не получил одно и то же сообщение по разным каналам (емейл и пуш).

Если говорить о eSputnik — система узнает посетителя сайта и собирает данные о его поведении, даже если он не зарегистрировался, но перешел на сайт из маркетингового сообщения. Собранные eSputnik данные объединяются в базе данных с уже имеющейся информацией по этому профилю. Например, пользователь перешел на сайт по ссылке из письма и просматривал определенную категорию товаров. Информация о его действиях будет добавлена в профиль и сможет использоваться в автоматической персонализации, например — в подстановке товарных рекомендаций.

Сегментация

Самая простая функция, которой должна обладать CDP — это создание сегментов по набору признаков.

Так, клиенты eSputnik могут группировать профили пользователей, исходя из их поведенческой истории на сайте и в мобильном приложении: какие категории и страницы они просматривали, какие покупки совершали. Можно выбрать любое целевое действие, и помещать выполнивших или не выполнивших его в отдельный сегмент.

Кроме того, продвинутые системы могут автоматически прогнозировать перемещение контактов между сегментами с помощью машинного обучения.

Например, eSputnik разработал алгоритм, который идентифицирует потенциальных VIP-клиентов в течение 7 дней после первого заказа. Как это помогло компании RetouchMe увеличивить квартальный доход на 17%.

Коммуникация

CDP должны соединяться с инструментами для коммуникации, например — с емейл-сервисами. Сами по себе эти платформы не обладают возможностями рассылки.

Сформированный в CDP сегмент обновляется в режиме реального времени, поэтому все маркетинговые кампании достигают нужного получателя.

Продвинутые CDP могут задавать правила для подстановки товарных рекомендаций, динамической замены контента, и оптимизировать их с помощью машинного обучения.

eSputnik обладает всеми этими возможностями, и при этом является инструментом омниканальных рассылок. Пользуясь им, не понадобится подключать дополнительные сервисы, как это пришлось бы делать с обычной CDP.

Нужна ли вам CDP?

Чем громче становится информационный шум, тем сложнее добиться внимания клиента. Единственное эффективное решение этой проблемы — это максимальная персонализация общения между пользователем и брендом. Все новейшие маркетинговые технологии призваны так или иначе решить эту проблему. Задачей CDP, например, стал сбор всех данных о пользователе в одном профиле. Это позволяет проследить весь путь покупателя по всем возможным источникам данных.

Хорошая новость для клиентов eSputnik заключается в том, что все функции CDP, причем продвинутой, доступны в нашей системе.

Попробовать eSputnik в действии!

Если вы только размышляете над выбором сервиса рассылок — это еще один веский повод пристальнее приглядеться к eSputnik.

Источник

4 задачи, которые решает идеальная Customer Data Platform

Статья о том, как Customer Data Platform помогает максимально эффективно решать задачи сбора и обработки большого количества информации из разных источников.

Аббревиатура CDP не нова, но под ней порой понимают очень разное. Часто даже задачи CRM называют CDP.

В контексте данной статьи Customer Data Platform — это система, которая обладает пятью ключевыми функциями (о них ниже) и решает главную задачу — объединить все данные о ваших клиентах в одном месте и предоставить их вашим специалистам и внутренним системам в удобном виде.

Далее будем описывать CDP на примере решения, разработанного командой ADV 2 года назад и успешно апробированного у ряда заказчиков.

Все больше компаний осознают важность сбора и анализа данных о своих клиентах для повышения качества сервиса и роста различных показателей. Однако есть ряд проблем:

Без решения этих проблем компания не видит картину целиком и не может полноценно анализировать и применять весь объем имеющейся у нее информации.

Cтоит отметить, что определенные данные для одного потребителя могут являться “мусором”, а для другого — необходимой информацией. В связи с этим необходимо выстроить процессы сбора и обработки данных таким образом, чтобы все подразделения и потребители внутри компании могли удобно получить к ним доступ.

Еще один момент: важно находить пересечения в оффлайн и онлайн аудиториях: один покупатель в магазине и один покупатель на сайте — это два разных человека или один? Не имея возможности объединить данные, мы сталкиваемся с базовой проблемой — а как вообще оценить объем нашей аудитории?

В итоге рано или поздно компании приходят к осознанию, что необходимо единое пространство, в котором удастся собрать все данные и предоставить возможность для их обработки всем подразделениям и системам. Таким решением является Customer Data Platform (CDP).

1) Получение данных и/или самостоятельная выгрузка данных из источника.

2) Хранение данных — процесс накопления всех входящих данных для предоставления их для работы различным потребителям в любой момент времени. Важно учитывать, что данный инструмент хранения (БД) должен быть рассчитан на большие объемы сырых событий и способен быстро обрабатывать запросы на получение больших пачек данных

3) Объединение данных — процесс, который ищет пересечения в данных из разных источников и строит на основании этого связь между событиями разных пользователей

4) Промежуточная обработка данных и построение агрегатов – набор процессов, в рамках которых производятся различные вычисления, дедупликация и группировка больших кусков данных в более емкие представления, например, по дню или месяцу вместо сплошного списка событий за каждую секунду, которыми затем может с легкостью пользоваться любой потребитель.

5) Дистрибуция данных потребителям – последняя, но не менее важная фича, которая отвечает за способы доставки данных конечным пользователям или потребителям с возможностью управления правами доступа и различными дополнительными настройками форматов и представлений данных.

Как некоторые компании решают эту задачу? С помощью людей: одного, нескольких или даже целого штата аналитиков в зависимости от количества источников, которые регулярно проделывают рутинную работу по сбору и анализу информации. Производительность при таком подходе зависит от человеческого фактора, а также ограничена возможностями ПК и софта. Да, он определенно имеет место быть, но ведь задача бизнеса максимально ускорить процесс, особенно, когда речь идет про работу с данными, а значит без автоматизации не обойтись. Когда процессы автоматизированы, потребитель получает текущие самые свежие данные без задержки, а бизнес экономит человекоресурсы.

Автоматизация механизма потокового сбора данных из разных источников, которые затем сразу становятся доступны для всех пользователей платформы, будь то маркетолог, бизнес-аналитик или система BI репортинга, позволяет отслеживать изменения, например, поведения покупателей в реальном времени.

В рамках собственного продукта мы выстроили универсальную платформу, которая состоит из ряда микросервисов, легко масштабируется, и может быть оперативно развернута на площадке клиента. Наша CDP построена на ELT (Extract Load Transform) подходе к обработке данных и позволяет собирать данные в полном объеме из большого количества источников при большой нагрузке, а уже затем по необходимости трансформировать их для конкретных целей потребителей.

Такой подход дает ряд преимуществ:

Мы организовали единое хранилище, с возможностью поддержки стримингового формата сохранения событий из всех наших источников данных. Уже в этот момент вы сможете получить значительное преимущество от внедрения CDP, благодаря тому, что данные собраны в одном месте, структурированы и доступны для работы большинству потребителей.

Эта задача наиболее актуальна при выстраивании омниканальной коммуникации с покупателями в оффлайн и онлайн: из-за множества источников данных, у каждого из которых свои идентификаторы, один и тот же покупатель может “задваивать” показатели в отчетах, так как будет определяться как два разных человека. Например, в оффлайн и на сайте или на сайте и в мобильном приложении. Из-за этого практически невозможно выстроить сквозную аналитику между всеми источниками. Страдает и качество персонализации контента, поскольку данные о пользовательском поведении получаются неполными и не совсем достоверными.

Рассмотрим еще пару примеров, когда эта задача становится наиболее актуальной:

Здесь уже не обойтись ручными способами. Их необходимо автоматизировать. Пока мы не объединим данные, все пользователи из множества систем будут для нас как разные люди, хотя это не так.

Для решения этой задачи в CDP должен быть реализован механизм, который позволяет в реальном времени строить единый клиентский профиль. Это дает бизнесу возможность извлечь из данных дополнительную ценность и расширить варианты их применения.

Как же реализован механизм определения пользователя по разным каналам? Мы реализовали это с помощью того, что во входящих данных имеется огромное количество различных признаков пользователей, с помощью которых мы можем определить события, связанные с одним конкретным покупателем в разных источниках. Данный механизм обрабатывает все входящие события на потоке и ищет в них пересечения этих признаков, на основе чего строит единый профиль пользователя и присваивает всем событиям внутренний идентификатор клиента. Благодаря этому мы можем в любой момент времени получить полную картину действий потребителей в разных каналах и использовать эту информацию для более точного анализа данных, репортинга, машинного обучения и предиктивной аналитики и т.д.

У каждой крупной компании обычно есть четыре и более источников информации, которые передают данные в среднем о 30 и более различных вариантах событий пользователей. При этом даже минимальные 4 источника способны генерить несколько миллионов событий в сутки. Это достаточно приличный поток информации, и для некоторых потребителей будет сложно работать напрямую с такими объемами, а кто-то вовсе не заточен под это и для них нужно делать промежуточные агрегации и витрины данных.

Если не выстроить поверх вашего хранилища механизмы трансформации, то минимум с чем вы столкнетесь — это необходимость ограничивать выгружаемые данные небольшими периодами и низкой скоростью их поставки потребителям. В этом случае, например, обновление одного отчета может занимать более 2х часов или не осуществиться вовсе.

Как CDP эффективно решает эту задачу?

Мы разработали ряд методик и процессов агрегации сырых данных, на основе которых можем за минимальные сроки строить витрины любой сложности. В процессе агрегации заранее производятся все необходимые вычисления, дедупликация и трансформация данных из разных источников сразу в единые представления, откуда затем потребитель может получить все данные одним простым запросом.

Дополнительным преимуществом нашего подхода к агрегации является прозрачность процесса, при котором мы легко можем управлять порядком выполнения пайплайнов, планировать их регулярное выполнение, следить за ходом процесса и фиксировать логи каждого действия.

На картинке ниже представлен живой пример того, как 19 разных типов событий, которые при этом могут принадлежать разным источникам, обрабатываются и сливаются в итоге в одно представление. Это один из примеров реального нашего кейса, в котором удалось сократить время обновления для каждого отчета с 2х и более часов до 5-10 минут.

Множество потребителей данных внутри компании требует такого же множества различных способов получения информации. У всех разный уровень доверия и доступа. Помимо этого, каждый потребитель предполагает свой формат и способ получения данных.

Мы выделили несколько логических групп по способу взаимодействия с пользователями CDP:

Важно отметить, что каждый из этих способов требует тщательной проработки, ввиду того, что мы имеем дело с данными покупателей, а значит в них могут присутствовать персональные данные.

В рамках нашего продукта уже реализованы перечисленные способы передачи данных пользователям:

Также отмечу, что в системе реализован интерфейс для управления выгрузками и отправкой сегментов потребителям, но важно добавить, что инструмент может поставляться как с собственным интерфейсом, так и быть с легкостью интегрирован через API в уже существующие системы заказчика.

Если говорить про преимущества конкретно нашего решения, то оно позволяет:

C помощью CDP компании открыты абсолютно все двери, чтобы начать использовать объединенные данные для решения и других задач:

Список вариантов применения может быть любым, в зависимости от того, какие задачи вы хотите решить.

Резюмируя хочется сказать вот что: CDP — это не просто инструмент сбора и обработки информации. Это живая, дышащая часть вашей бизнес-стратегии по выстраиванию качественного клиентского сервиса. Для этого нужно постоянно дорабатывать, фокусировать и настраивать свою стратегию обработки данных, чтобы использовать их по максимуму во благо компании и ее клиентов.

Источник

Маркетинг будущего: рассказываем про CDP-платформы, главный маркетинговый тренд 2019.

Сегодня потребители требуют единого омниканального способа общения с брендами, но учитывая, что большинство компаний собирают данные по всем каналам коммуникации независимо друг от друга, достичь этого практически невозможно. Это приводит к тому, что у бренда нет четкого понимания, сколько раз в день один и тот же пользователь “встречался” с вашим продуктом по разным каналам и на какой именно из таких “встреч” он решился сделать нужное вам действие. Без такого рода знаний оценить результативность рекламных кампаний и оптимизировать затраты становится практически невозможно. Но тут на помощь приходит CDP-платформа. Out of Cloud перевели статью Econsultansy.com о новом типе платформ, которые еще немного приблизят маркетинг к идеальному будущему.

Нельзя поспорить с тем, что современный маркетинг опирается на данные. Поэтому неудивительно, что CDP-платформы (англ. Customer Data Platform — платформа клиентских данных) набирают обороты быстрее, чем любая другая маркетинговая технология, несмотря на то, что многие маркетологи еще не знакомы с ней.

В теории, CDP должен открыть рынку новый “тотальный” маркетинг, который будет основываться на данных. Это очень привлекательная маркетинговая концепция, в которой все ваши данные о клиентах объединены в одном месте и применяются в маркетинге (и не только). Без данных и системы управления ими «маркетинговый мозг», который позволяет проводить “умные” кампании, просто не сможет функционировать. Поэтому очень важно объединять данные из нескольких источников.

Существуют несколько отличительных особенностей CDP-платформ, благодаря которым мы можем понять, почему крупные игроки рынка рассматривают их вместо того, чтобы продолжать использовать другие типы систем данных, таких как CRM или DMP (англ. Data Management Platform — платформа управления данными).

Итак, что такое CDP-платформы и чем они отличаются от других систем?

Главной целью CDP является сбор всех клиентских данных и их “схлестывание” в единые профили клиентов. Таким образом, маркетолог может очень легко работать с ними.

Вы, конечно, можете сказать, что уже слышали об инструментах, которые могут функционировать как хаб или “сборный пункт” для клиентских данных. Да, недостатка в технологиях, которые претендуют на то, чтобы демонстрировать «единый взгляд на клиента» или создавать «всеобъемлющий профиль клиента», никогда не было. Но на самом деле не существует одного типа платформ, которые бы могли объединить все клиентские данные и в то же время быть понятными и полезными для обычного маркетолога.

Дэвид Рааб, аналитик рынка маркетинговых технологий, одним из первых обозначил категорию CDP-платформ в 2013 году, и дал определение: “CDP-платформа — это управляемая маркетологом система, которая создает постоянную унифицированную базу данных клиентов, доступную для других систем.”
Чем CDP-платформы отличаются от того, что уже есть?

Итак, давайте рассмотрим, в чем отличие CDP-платформ от …

CRM-системы созданы для взаимодействия с клиентами. На основе истории общения с ним и каких-то общих данных создается постоянный профиля клиента. CRM-системы не предназначены для сбора огромных объемов данных из других источников.

CDP способен подключать все типы и источники клиентских данных, будь они внутренними или внешними, структурированными или неструктурированными, пакетными или потоковыми. Это позволяет вам формировать гораздо более полное представление и лучше понимать своих клиентов и действовать на нем даже в режиме реального времени.

Источники данных в этом случае будут следующими:

Вышеприведенные примеры — только верхушка айсберга, но в этом нет никакой проблемы, поскольку CDP построен для обработки любого типа и категории данных. Возможность их гибкого добавления и изменения типов источников делает CDP-платформы более перспективными в качестве центрального хранилища.

В цифровой маркетинговой среде будут появляться все новые и новые источники клиентских данных. Только представьте, сколько всего начнёт приходить из IoT-приложений!

2) …самодельных платформ сбора данных?

В первую очередь CDP-платформы были созданы для маркетинга. А смогли бы вы сами создать CDP-платформу? В теории да, и многие небольшие ИТ-проекты пытаются по функционалу догнать CDP. И очевидно, что подобные проекты весьма ресурсозатратны и обладают определенными рисками.

CDP-платформы — это не просто базы данных. Они содержат встроенную стандартную базу данных и инструменты для упрощения взаимодействия с ней, либо для создания новой. Также они обладают огромным количеством функций по обработке данных.

Некоторые CDP имеют дополнительные функциональные возможности, такие как BI (Business Intelligence), аналитика, построение отчетов и т.п.

3) …от систем автоматизации маркетинга?

Системы, которые взаимодействуют с клиентом на различных точках, называются системами автоматизации маркетинга. Это, например, ваша система, используемая для email-маркетинга, отправки пуш-уведомлений через веб-сайт или мобильное приложение, отправки сообщений через прочие каналы.

Эти системы взаимодействуют с CDP для отправки сообщений, но также собирают данные взаимодействия с клиентом и отчёты по кампаниям. Они не являются частью CDP, но некоторые CDP имеют жесткую интеграцию с системами автоматизации маркетинга и делают возможным планирование кампаний и даже отправку сообщений непосредственно из CDP.

Легко перепутать DMP с CDP-платформами. Первые были предназначены для управления рекламой и включения ретаргетинга с использованием файлов cookie. Они больше ориентированы на анонимные сегменты и категории, чем отдельные клиенты. В DMP большая часть информации анонимна и обычно истекает через 90 дней (время жизни файла cookie).

CDP создает постоянный профиль клиента. Это означает, что он хранит данные и сохраняет историю. Затем, объединив его со всеми данными о ваших клиентах, выйдет одна запись.

DMP были спроектированы таким образом, чтобы делать таргет (и особенно ретаргет) на анонимных пользователей, тогда как CDP создают базу данных ваших идентифицированных клиентов для использования не только в рекламных целях.

5) …отличается от баз данных?

Традиционные хранилища данных создаются и управляются ИТ-командами с использованием своих технологических ноу-хау, но зачастую без каких-либо маркетинговых скилов. Да, хранилище данных создано для объединения данных, но маркетологам приходится в значительной степени полагаться на ИТ-отдел, который, к сожалению, переходит к реализации маркетинговых идей слишком медленно. Но реальность такова, что наиболее ценные клиентские данные требуют быстрой доступности и реакции со стороны маркетинга.

В CDP-платформах же некоторое техническое участие по-прежнему требуется, но маркетологи получают больший контроль над базой данных и дополнительными функциями.

По каким критериям можно сравнить CDP-платформы с другими системами?

CDP-платформа представляет собой упакованную систему, которая создает постоянную унифицированную базу данных клиентов. Она может поглощать все типы источников данных и дает открытый доступ к другим системам, ориентируясь на маркетолога.

Сравнительная таблица функций CDP по сравнению с хранилищем данных, самодельной платформой, DMP и CRM.

События — кирпичики взаимоотношений с клиентом.

Создание всеобъемлющего взгляда на клиента — отличная идея, и звучит как отличная маркетинговая философия, но есть одно “но”: это остается философией до фактического использования. Вот почему мы должны начать с рассмотрения «событий» — моментов взаимодействия потребителя с нами.

События являются кирпичиками взаимоотношений с клиентом и, конечно, должны отмечаться в CDP. Это то, что клиенты будут помнить о вас и, в целом, это определит, как будет восприниматься ваш бренд. Именно поэтому компании должны иметь возможность максимально эффективно использовать эти «события».

В своей книге « Сила событий », Чип и Дэн Хит объясняют, что теперь психологи называют “Правилом пика и спада»: Когда люди оценивают опыт, они склонны забывать или игнорировать его продолжительность. Вместо этого они оценивают опыт, основанный на двух ключевых моментах: лучший или худший момент, известный как пик; и непосредственно спад. Неоспоримым является то, что, когда мы оцениваем наш опыт в целом, мы не усредняем свои сиюминутные ощущения.

Поэтому маркетологи должны заранее продумывать и сами создавать необычные и запоминающиеся для клиента пиковые моменты.

Как Deutsche Bahn использует CDP-платформ для создания «клиентских событий»

Немецкая железнодорожная компания Deutsche Bahn начала работать с CDP-платформами и самостоятельно создавать клиентские события.

Из исследований Deutsche Bahn знает, насколько раздражающими для пассажиров могут быть забитые поездки в час-пик, и что их клиенты с высокой долей вероятности перешли бы в вагоны первого класса в этой ситуации если бы им была предоставлена ​​такая возможность. Используя CDP-платформы, компания может предложить пассажирам скидку на поездку первым классом, в то время как второй переполнен.

Предложение скидки рассылается через push-уведомления мобильного приложения Deutsche Bahn. Не имеет значения, покупал ли клиент свой билет через приложение, на веб-сайте или другом канале, потому что все они подключены к CDP-платформе.

Для этой кампании требуется знать только конечный пункт поездки пользователя. CDP-платформа объединяет персональные данные с контекстуальными данными (как переполнен поезд) чтобы проводить такие кампании. Это то самое «клиентское событие», которое потребитель обязательно запомнит, а также получение компанией прямой прибыли.

Вы можете задаться вопросом: как много клиентов можно идентифицировать, чтобы дать им такое предложение? Оказывается, что три четверти (77%) пользователей, покупающих билет, уже зарегистрированы, поэтому на них можно направить таргет с помощью CDP. Учитывая, что в месяц проходит около 1.7 миллионов покупок билетов и около 3 миллионов авторизаций в приложении, это даёт очень большой прирост и в прибыли, и в лояльности.

CDP-платформ способны создавать единый профиль клиента. Реальная их ценность в том, что теперь этот профиль можно использовать максимально эффективно. Вопросы, на которые может ответить CDP:

CDP-платформа легко определяет правильные сегменты, этапы Customer Journey, сообщения, каналы и тайминги (при проверке гипотез, выполнении тестов A / B и т. Д.) для повышения CLV и предотвращения оттока.

Так, объединив основные клиентские данные и инсайты, вы сможете создать еще много-много замечательных и значимых клиентских событий.

А если вам интересно получать ещё больше крутой информации, кейсов, инсайтов, подписывайтесь на наш Телеграм-канал Retention Marketing. Публикуем только самую интересную сочную информацию по нашей теме. Как влюбить в свой бренд, как заставить говорить о себе, как сделать первоклассный клиентский сервис.

Источник