Сценарии долгосрочных коммуникаций: возможности CDP в маркетинге

Согласно исследованию VK CXhub, 25% крупных и средних российских компаний используют платформы клиентских данных, а почти половина из них применяет функционал для ретаргетинговых сценариев.

Платформа клиентских данных (Customer Data Platform — система, которая собирает информацию о клиенте из разных каналов и объединяет данные в единый профиль) — единая система, которая помогать собирать, объединять и переиспользовать в маркетинговых целях информацию о пользователях из разных источников: сайтов, приложений, CRM (Customer Relationship Management — программа для автоматизации и контроля взаимодействия компании с клиентами), программы лояльности, офлайн-магазинов, рекламных кабинетов. CDP формирует профиль каждого клиента и позволяет компаниям использовать эти данные в маркетинге и продуктовой аналитике.

В коммуникациях CDP дают возможность выстраивать взаимодействие не только в момент появления потребности, но и на всех этапах воронки. В том числе анализировать, как меняются предпочтения аудитории во времени и адаптировать под них креативную стратегию. Приведем четыре примера.

Пример 1. Ретроспективная активация аудитории благодаря стабильным идентификаторам

Одно из ключевых преимуществ CDP — возможность «узнавать» пользователя снова, даже спустя месяцы после первого контакта. Это возможно благодаря стабильным идентификаторам: уникальным ID, которые сохраняются при смене устройства, браузера и точки входа. Такие идентификаторы объединяют клики, просмотры, подписки, взаимодействия в соцсетях и переходы на сайт в единый профиль, позволяя бренду накопить качественную базу вовлеченной аудитории и работать с ней после окончания кампании.

Благодаря ID данные не «сгорают» через 90 дней, как в обычном рекламном кабинете, а сохраняются на 1,5 года. На практике это означает, что пользователь, который заинтересовался брендом весной, может быть найден, сегментирован и реактивирован осенью.

Пример 2. Гибридные сегменты и данные CDP повышают эффективность портретирования

CDP позволяет не только работать с ретроспективными данными, но и формировать сегменты аудитории на основе поведенческих и тематических характеристик. Такой подход помогает точнее выделять пользователей, подпадающих в ту или иную категорию, и постепенно уточнять состав аудитории за счет данных разных источников.

Например, в кейсе «Доместос» работа началась с предустановленного сегмента VK: его сформировали в рекламном кабинете по ключевым словам, связанным с бытовой химией. Результат базового сегмента показал CTR (Click-Through Rate — отношение числа кликов на рекламу к числу показов) выше бенчмарка. На следующем шаге команда объединила его с данными, собранными в CDP CXhub по предыдущим размещениям бренда. Получился гибридный сегмент, в который входили стандартные аудиторные сегменты и пользователи, ранее взаимодействовавшие с рекламой бренда. CTR вырос на 33%.

Финальным этапом стало портретирование полностью на данных CDP: в сегмент вошли пользователи, собранные на основе поведения аудитории бренда в прошлых кампаниях. Этот сегмент показал лучший результат: CTR вырос на 77% от базового таргетинга.

Этот кейс демонстрирует, как собственные сегменты, сформированные на основе данных в CDP, часто оказываются более точными и эффективными, чем стандартные аудитории. Причина в глубине поведенческих данных и возможности использовать реальные сигналы, а не только ключевые слова или широкие категории.

Пример 3. Расширение сегмента с помощью Look-alike

CDP позволяет масштабировать базы пользователей с помощью Look-alike: механики, при которой платформа находит тех, кто наиболее похож на исходную аудиторию. Качество такого расширения напрямую зависит от того, насколько точно определен исходный сегмент: чем богаче и глубже данные, тем более релевантной получится итоговая аудитория.

Пример 4. Анализ изменения интересов у фанатов бренда

CDP также помогает видеть, как меняются интересы уже лояльных пользователей. Это важно для пользователей, которые регулярно проявляют интерес, но делают это в разных каналах. CDP фиксирует, какие товары, темы или форматы релевантны, а также замечает, когда эти интересы смещаются.

Хороший пример: категория товаров для животных. Сначала с помощью CDP можно собрать сегмент пользователей, которые только планируют завести питомца. Такие люди читают тематические статьи, ищут советы по уходу, смотрят обзоры кормов и аксессуаров. CDP позволяет распознать ранний интерес до того, как потребность сформировалась.

По мере взросления питомца меняются его потребности: сначала пользователю интересны корма и витаминные комплексы для щенков, спустя год — линейки для взрослых собак, позже — специализированные решения, например, для животных с аллергией, диабетом, чувствительным пищеварением, возрастными изменениями. Благодаря фиксации поведенческих переходов бренд может вовремя предлагать релевантный продукт.

Что в итоге

Реализация долгосрочных стратегий коммуникаций предполагает системное ведение пользователя через все этапы маркетинговой воронки: от привлечения внимания (Awareness) и развития интереса (Consideration) до покупки (Conversion) и формирования лояльности (Loyalty). CDP делает этот процесс управляемым: 

• обеспечивает непрерывность данных: стабильные ID позволяют возвращаться к аудитории спустя месяцы и не терять контакт после завершения кампании;
• повышает качество сегментов за счет объединения сигналов из десятков источников — сайта, приложений, CRM, соцсетей, офлайна — что делает коммуникации точными на любом этапе воронки;
• помогает своевременно реагировать на изменения поведения: фиксирует, когда пользователь смещает интерес внутри категории, и позволяет адаптировать креативы;
• усиливает масштабирование: Look-alike работает на полных данных и помогает достигать более высоких результатов.

Благодаря этому бренды получают возможность начинать говорить с пользователем заранее, когда потребность еще формируется. Такой уровень персонализации и предиктивности напрямую повышает ценность клиента, снижает отток, усиливает доверие и делает коммуникации действительно долгосрочными.