Практически каждый бизнес собирает данные о клиентах: контакты, историю покупок, поведение на сайте, реакцию на рассылки. Но сама по себе эта информация не увеличивает продажи. Эффект появляется, когда эти данные помогают понять потребности покупателей и сделать коммуникацию с ними более релевантной. В статье разберём, какие пользовательские данные есть и как их использовать для увеличения продаж и удержания клиентов.
Что такое пользовательские данные в бизнесе
Это любая информация о реальных и потенциальных клиентах, которую компания может использовать для улучшения продуктов, увеличения продаж и разработки стратегии коммуникации. Данные можно разделить на несколько типов:
- Контакты. Имя, email, номер телефона. Часто бизнес получает эти данные при первом касании, когда пользователь регистрируется на сайте, подписывается на рассылку или оформляет заказ.
- Соцгеодем-параметры. Данные, которые описывают портрет клиента: возраст, пол, город, доход, сфера деятельности, семейное положение. Эту информацию берут из систем аналитики, а также из опросов или анализа профилей в соцсетях.
- Поведенческие факторы. Действия на сайте, в приложении и рассылке — всё то, что характеризует пользователя в цифровой среде. Эти данные получают также из систем аналитики или платформ для отправки рассылок.
- Покупки. История коммерческих отношений: что, как часто и на какую сумму заказывал клиент. Эта информация хранится в CRM и прочих бизнес-системах.
- Прочие данные. Боли, возражения, жалобы, пожелания. Компания может получить эти сведения из карт и отзовиков, маркетинговых исследований, глубинных интервью или опросов в рассылках.
Как работа с информацией о клиенте влияет на продажи
Позволяет выделиться на фоне конкурентов
Компании всё реже конкурируют по цене — на первый план выходят сервис и удобство. Пользователь не хочет тратить время на просмотр рекламы и поиск товара. Он желает, чтобы бренд сам предлагал актуальные для него товары и услуги в удобном канале и в подходящее время. Например, исследования показывают, что в 2026 году 60% россиян хотят видеть только персонализированный контент и как можно меньше информационного шума.
Так что бренды, которые строят предложения на основе работы с пользовательскими данными, выигрывают. Данные McKinsey подтверждают: компании, которые выстраивают коммуникации вокруг потребностей клиента, зарабатывают на 40% больше.
Помогает понимать потребности клиентов
Анализ пользовательских данных позволяет увидеть путь клиента от первого клика по рекламе до повторной покупки. Так можно обнаружить слабые места и исправить их. Например, если большинство пользователей уходит на этапе выбора доставки, и поменять её условия.
Также бренд может создавать более релевантные предложения для каждого клиента. Например, маркетолог видит, что пользователь несколько месяцев покупал корм для щенков. И вместо общей рассылки отправляет предложение перейти на корм для юниоров со скидкой 15%. Такое сообщение попадает в потребность, и клиент воспримет его как заботу, а не рекламу.
Помимо этого, обработка больших объёмов информации позволяет судить о поведении аудитории в целом. На основе этих выводов можно поменять ассортимент, перераспределить бюджет между каналами коммуникации и оптимизировать частоту и время отправки рассылок. Например, если данные покажут, что клиенты чаще открывают письма во вторник вечером, компания будет отправлять рассылку именно в это время, а не утром в пятницу.
Как использовать данные для повышения продаж
Сегментировать аудиторию и персонализировать рассылки
Стоит делить базу на группы по поведению или интересам, чтобы создавать персонализированные рассылки. Например, можно собрать в отдельный сегмент покупателей мужских костюмов и отправить им подборку новых моделей и аксессуаров. Такое предложение точнее попадает в интересы и работает лучше, чем общая рассылка о новинках.
Дополнительно стоит анализировать историю покупок, поведение на сайте и реакцию на предыдущие сообщения. Например, компания замечает, что пользователь неделю назад купил кофемолку, и отправляет ему скидку на зерно, которое покупают чаще всего.
Возвращать клиентов на сайт
Для этого понадобятся данные о действиях человека на сайте или в приложении. На основе этой информации можно создать автоматический сценарий, который поможет вернуть пользователя. Например, если он добавит товар в корзину, но не оплатит в течение часа, ему придёт напоминание о незавершённом заказе. А на следующий день — предложение о бесплатной доставке.
Аналогично работают другие сценарии для повышения продаж, например, брошенный просмотр или брошенная категория. В этом случае пользователю можно отправить письмо с товарами, похожими на те, что он смотрел. Это помогает вернуть интерес человека и с большей вероятностью довести его до покупки.
Напоминать о регулярной покупке
Для этого можно использовать историю заказов. С её помощью рассчитывается цикл потребления продукта для каждого отдельного пользователя, чтобы в нужный момент отправить предложение о повторном заказе. Например, компания видит, что 30 дней назад клиент впервые купил пачку корма для животных. И отправляет ему письмо со скидкой на новую.
Как пользовательские данные помогают удерживать клиентов
Как правило, продавать текущим клиентам дешевле, чем искать новых. Основная причина такого подхода — не нужно тратиться на привлечение. Да и у покупателя лояльность всегда выше, чем у не знакомого с брендом человека. Поэтому компании вкладываются в работу с текущими клиентами, и в этом тоже помогают пользовательские данные.
Совершенствовать программы лояльности
Данные о частоте и сумме покупок позволяют строить программы лояльности. Например, компания может выделить группу самых ценных клиентов, которые покупают каждый месяц на большие суммы. И для них сделать клуб с эксклюзивными привилегиями в виде закрытых распродаж и персонального менеджера. Это помогает укрепить эмоциональную связь и укрепить лояльность клиентов.
Кроме того, используя данные о предпочтениях, бренд может персонализировать вознаграждения. К примеру, при достижении определённого уровня программы лояльности не просто выдать клиенту скидку, а подарить товар из любимой категории.
Ещё один вариант — использовать для начисления бонусов поведенческие данные. Так, магазин может начислять баллы не только за заказы, но и за отзывы на сайте, отметки бренда в соцсетях и участие в розыгрышах. Это поможет клиенту взаимодействовать с компанией чаще, и его лояльность будет увеличиваться.
Запускать сценарии удержания
На основе истории покупок и активности в разных каналах можно выделять неактивных клиентов — кто не совершал покупки в течение долгого срока, например, шести месяцев. Для таких подписчиков подойдут реактивационные кампании.
В реактивации может быть несколько писем. Например, в первом — промокод на покупку, втором — персонализированная подборка товаров, третьем — увеличенная скидка. Так, всего одной цепочкой можно вернуть тех, кто уже знаком с брендом, а не тратить деньги на привлечение новых покупателей.
Строить омниканальные коммуникации
В идеале коммуникация должна быть непрерывной и ненавязчивой. В этом плане ежедневные рассылки со скидками не помогут удержать клиента. А вот сообщения, которые приходят в подходящее время и туда, где пользователю удобно получать рассылки — могут.
Например, если клиент не открыл письмо о том, что его заказ доставлен, пользователя можно догнать push-уведомлением со скидкой. Если на такое сообщение тоже не было реакции и заказ остаётся в пункте выдачи, можно прислать SMS.
Так работает омниканальная коммуникация: все точки контакта выстраиваются в единую систему, где каждое касание логично продолжает предыдущее.
Как работать с данными для роста продаж с помощью CDP
Мы рассказали, как пользовательские данные влияют продажи и удержание. Но если информация о клиентах разрознена, построить эффективную систему сложно. Поэтому стоит использовать CDP — платформу клиентских данных. Разберём на примере Sendsay, почему CDP необходима для развития маркетинга.
Собирать данные из всех источников
Sendsay можно интегрировать с сайтом, CRM, рекламными платформами и другими сервисами. Так, независимо от того, где хранятся пользовательские данные, они будут стекаться в CDP. При этом платформа обновляет информацию о пользователе по мере его взаимодействия с брендом. Например, клиент оформил заказ. Как только информация о покупке отобразится в CRM, она автоматически попадёт и в CDP.
Создавать единый профиль для каждого клиента
Информация о каждом клиенте хранится в едином профиле — персональной карточке, где собраны все данные от возраста и пола до истории покупок и реакций на рассылки. При этом вся работа с пользовательскими данными соответствует закону: информация хранится на серверах в России и шифруется по заданным стандартам.
Глубже сегментировать аудиторию
На основе информации из профиля можно создавать сегменты по одному или десятку параметров одновременно. А потом в этом же интерфейсе запускать рассылки. Например, выделить группу: «мужчины 25–35 лет из Москвы, которые покупали кроссовки и не открывали последние три письма» и отправить им персонализированное письмо с подходящей подборкой.
Создать сценарии коммуникаций
В Sendsay есть визуальный редактор сценариев, в котором можно настроить цепочки рассылок. Для этого один раз нужно задать логику «если — то» и продумать письма. Потом сценарий будет автоматически запускаться в ответ на заданный триггер.
Например, для приветственной серии задаётся триггер «подписка», для брошенной корзины — «добавил товар, но не купил в течение двух часов», а для реактивации — «не покупал более 90 дней». На каждый из них платформа автоматически запустит нужную цепочку. А если не хочется настраивать её с нуля, можно использовать уже готовые сценарии.
Каких ошибок при работе с пользовательскими данными стоит избегать
Собирать информацию без цели. В этом случае данные как минимум будут копиться, как максимум — ухудшат ситуацию. Например, компания запланирует получить больше информации о клиентах и введёт новые поля в форму подписки. В итоге окажется, что пользователи именно этого сайта раздражаются из-за лишних вопросов, и конверсия в подписку падает.
Не объединять данные. Тогда будет сложно комплексно отслеживать эффективность маркетинга и согласовывать коммуникации. Решить эту проблему помогает CDP — платформа интегрируется с разными источниками, собирает всю информацию у себя и обновляет её в реальном времени.
Не следить за качеством данных. Например, компания больше года не чистила базу подписчиков email-рассылки, и в ней за это время накопились устаревшие контакты, дубликаты и опечатки. Из-за этого может падать доставляемость и открываемость.
Главное про клиентские данные
- К пользовательским данным относится вся информация о клиентах, которая есть у компании. К примеру, контакты, соцгеодем-характеристики, поведенческие факторы и покупательское поведение.
- Разные типы пользовательских данных можно по-своему использовать для повышения продаж. Например, на основе поведения выделить сегмент самых активных покупателей. Или добавить в рассылку персональную подборку по мотивам недавно просмотренных товаров.
- Грамотное использование данных помогает удерживать клиентов. Благодаря собранной информации можно улучшать программы лояльности, запускать сценарии реактивации и выстраивать омниканальную коммуникацию.
Частые вопросы
