Скорость реакции на действия клиентов важна. Если данные о них обновляются с задержкой, то сегментация, персонализация и автоматизации становятся несвоевременными, из-за чего коммуникация теряет эффективность.
В этой статье разберём, как анализировать данные в реальном времени, чтобы маркетинговые сценарии срабатывали в нужный момент и содержали актуальную информацию.
Зачем бизнесу получать данные в реальном времени
Один из самых важных ресурсов в маркетинге — это информация о клиентах. При традиционном подходе данные о них обновляются с определённой периодичностью, например, раз в день. Минус такого формата — бизнес не может своевременно реагировать на действия клиентов, любая коммуникация происходит с задержкой.
Поэтому появился новый подход — обновление данных в реальном времени или real-time data. В этом случае события попадают в базу данных мгновенно, и бизнес знает, что происходит с клиентом прямо сейчас: добавил товар в корзину, открыл письмо, кликнул по баннеру, активировал подписку. За счёт этого коммуникация становится более своевременной.
Так, благодаря собранным в режиме реального времени данным можно:
- Оперативно подбирать рекомендации. Сайт или email-письмо показывают товары и предложения, актуальные на текущий момент с учётом последних действий клиента.
- Запускать персональные сценарии автоматизации. Например, клиент добавил товар, но не завершил покупку. С реалтайм-данными можно сразу отправить рассылку по сценарию брошенной корзины, пока интерес не угас.
- Настраивать динамическую сегментацию. Так, если неактивный ранее клиент совершил заказ, он автоматически перейдёт в сегмент покупателей и начнёт получать рассылки, подходящие этой группе подписчиков.
Благодаря обработке данных в режиме реального времени можно действовать в момент, когда влияние на конверсию максимальное. То есть взаимодействовать с клиентом, учитывая его интересы в целом и поведение в данный момент в частности.
Это меняет подход к сегментации и таргетингу: компания может мгновенно реагировать на действия пользователя, а не спустя время, когда момент будет упущен.
Кому нужна обработка данных в реальном времени
Технологии анализа данных в реальном времени — это не универсальное требование. Они нужны, когда скорость реакции напрямую влияет на доход, конверсию или вовлечённость клиентов. Ниже — примеры ситуаций, когда полезно собирать данные в реальном времени.
У бизнеса короткие и быстрые циклы взаимодействия с клиентом
Человек принимает решение о покупке быстро, и любая задержка в коммуникации может снизить эффективность кампании. Например, ситуации могут быть такими:
- Онлайн-магазин — клиент просматривал товар во время распродажи, но покупку так и не совершил. Своевременное напоминание, что товар может быстро закончиться, способно повысить шанс покупки.
- Доставка еды — человек открыл приложение и добавил блюда в корзину, но не оплатил. Отправленный через пять минут пуш может подтолкнуть клиента к заказу.
- SaaS-решение — человек активировал пробную версию продукта. Вовремя отправленная онбординг-цепочка поможет разобраться с продуктом, удержать внимание потенциального клиента и повысить вероятность покупки.
.png)
У действия есть высокая ценность
Когда один клик, заказ или открытие письма может существенно повлиять на конверсию или лояльность клиента. Например:
- Финансовые сервисы — человек сделал перевод на крупную сумму. Немедленное подтверждение и предложение сопутствующих сервисов (страхование перевода, высокая ставка на новый вклад) поможет удержать клиента и повысить его лояльность.
- Товары премиум-сегмента — пользователь интересуется лимитированной коллекцией. Своевременный персональный оффер или предложение экспресс-доставки поможет конвертировать интерес в покупку.
- Сложные B2B-продукты — потенциальный клиент посмотрел демо-версию продукта. Если в течение часа ему напишет менеджер и предложит обсудить впечатления, вероятность сделки может увеличиться.
Нужна моментальная персонализация
Ситуации, когда коммуникации и предложения должны быть актуальны в момент активности пользователя. Например:
- Рекомендации на сайте — клиент просматривает категорию с дорогими товарами. Если блок рекомендаций мгновенно отразит сопутствующие товары, клиент может тоже добавить их в корзину и купить. Тем самым вырастет средний чек.
- Быстрые акции — персональный промокод или подарок к заказу актуальны ограниченное время, буквально несколько часов или дней. Поэтому пользователь должен получить уведомление быстро, иначе упустит возможность.
То есть обработка данных в реальном времени нужна там, где каждые минута или час на счету. Если цикл взаимодействия длинный, текущее поведение пользователя не критично, или персонализация не сильно влияет на результат — пакетного обновления данных может быть достаточно.
Как внедрить систему обработки данных в реальном времени с помощью CDP
CDP (Customer Data Platform) — это хранилище данных и центр управления информацией о клиентах. Она собирает события из разных каналов, поддерживает их актуальность и визуализирует данные в реальном времени. Для маркетолога это ключ к точной персонализации и мгновенной реакции на действия пользователя.
Пример такой платформы — Sendsay. Она позволяет собирать данные из разных источников и добавлять их в профили клиентов: что смотрел и когда, что добавил в корзину, что купил, какие рассылки получал, как на них реагировал и так далее. Кроме того, через Sendsay можно отправлять рассылки на почту, в мессенджеры, создавать пуш-уведомления.
Полезные функции CDP Sendsay для интеграции данных в реальном времени:
- Собирает данные о клиенте в 360-профиль. Все действия клиента в разных каналах собираются в одном профиле, без дублирующих или противоречивых данных.
- Объединяет точки взаимодействия. CDP интегрирует данные с сайта, приложения, email, CRM и других источников. Каждое действие пользователя, будь то просмотр страницы, клик, подписка или покупка, моментально фиксируется.
- Делает данные доступными для маркетинговых активностей. Информацию можно использовать в рассылках, рекламе, рекомендациях на сайте и так далее. Главное — настроить выгрузку информации из CDP в нужный сервис.
- Мгновенно обновляет сегменты и запускает триггеры. Любое заданное событие автоматически переносит клиента в нужный сегмент или активирует сценарии коммуникации.
Проще говоря, CDP с функцией аналитической обработки данных в реальном времени позволяет бизнесу собирать разрозненные данные в одну платформу и действовать в соответствии с текущим поведением клиента. Маркетолог может настроить CDP так, чтобы она запускала автоматизации сразу, как только клиент совершил нужное действие. Например, купил — получил письмо с подтверждением, подписался на рассылку — приветственное письмо и так далее.
Как настроить сбор данных в режиме реального времени через CDP
Ниже — инструкция по подключению CDP, сбору и обновлению данных в реальном времени. Так как технических нюансов много, мы сделали общую инструкцию для понимания процесса. Более подробную информацию можно найти в нашей базе знаний.
- Сбор и унификация данных. Определите ключевые точки контакта: сайт, приложение, email, CRM, офлайн-точки. Затем подключите их к CDP, чтобы все события фиксировались в едином профиле клиента.
.png)
- Выбор сегментов. Решите, какие сегменты клиентов вам нужны и для каких целей. Например, клиенты, которые добавили в корзину товар для сценария брошенной корзины.
- Настройка триггеров. Определите ключевые сценарии автоматизации и свяжите триггеры с сегментами: какое действие пользователя какую рассылку запускает. Пример: клиент ушёл с сайта без покупки → CDP отправляет email с промокодом на следующий заказ.
- Мониторинг и оптимизация. Отслеживайте эффективность сценариев и реакцию пользователей, корректируйте тексты, офферы и последовательность триггеров на основе актуальных данных.
Главное: зачем получать данные в реальном времени
Такой подход позволяет действовать практически синхронно с клиентом. Сегментация, персонализация и автоматизация — всё это работает своевременно с учётом текущего поведения человека.
Данные в реальном времени необходимы там, где важна скорость реакции: клиенты быстро принимают решения, каждое их действие имеет ценность и важна мгновенная персонализация. В остальных случаях может быть достаточно и пакетной аналитики.
Настроить real-time аналитику можно в специальных платформах, например, CDP Sendsay. С её помощью можно аккумулировать данные о клиентах на одной площадке и выстраивать своевременную коммуникацию: подбирать для каждого получателя персональные предложения и запускать автоматические рассылки.
Частые вопросы об обновлении данных в реальном времени
