Как показывают исследования, клиент ecommerce сегодня идет к покупке по нелинейному маршруту. Но понимать, что клиент покупает хаотично — лишь половина дела. Главный вызов для бизнеса — не просто присутствовать во всех каналах, а связать их в единую систему. Чтобы вместо разрозненных данных в CRM, почте и на сайте вы видели целостный профиль покупателя и могли вовремя на него повлиять.

Именно в этом и заключается суть омниканальности: не добавить еще один канал, а объединить все точки взаимодействия в единую историю. Чтобы построить такую систему, не нужны годы — достаточно начать с нескольких четких шагов. Ниже покажем, как реализовать омниканальную стратегию: от понимания реального пути клиента до инструментов персонализации и тестирования гипотез.

Шаг 1. Понять реальный путь клиента

Этот этап предполагает использование точных данных, а не предположений. Чтобы омниканальность работала нативно, необходимо четко понимать, кто именно ваш клиент и как он движется к покупке.

1. Сформируйте портрет клиента

Начните с создания портрета покупателя — определите не только его возраст или пол, но и цифровые привычки. Склонен ли клиент начинать поиск с мобильного, а покупать с десктопа? Реагирует ли на пуши или сразу их отключает?

Например, если ваша ниша — техника, учитывайте, что человек будет сравнивать модели между собой по характеристикам и ценам, а значит покупка будет долгой и взвешенной. Это означает, что клиенту потребуется несколько касаний в разных каналах и с определенным интервалом времени.

Здесь важно понимать:

• каким каналам или устройствам покупатель отдает предпочтение;
• на каком этапе возникает интерес;
• что способствует принятию решения, а что его тормозит;
• когда коммуницировать, а когда сделать паузу.

Такая детализация впоследствии станет основой сегментации. Например, вы сможете выделить группу пользователей, которые взаимодействуют с брендом исключительно через мобильные каналы. Для них стратегия будет строиться вокруг пушей и In-App-сообщений, тогда как для десктопных пользователей более эффективным будет email.

2. Постройте карту клиентского пути

Когда портреты будут готовы, наложите на их поведение Customer Journey Map — карту клиентского пути — и проанализируйте существующие сценарии. Если у вас еще нет сложной карты, ориентируйтесь на классические этапы движения клиента:

1. Осознание потребности — покупатель видит рекламу в соцсетях или находит вас через поиск.
2. Рассмотрение — переходит на сайт, листает блог или просматривает товары, читает отзывы и подписывается на рассылку.
3. Покупка — добавляет товар в корзину, оформляет заказ.
4. Удержание — получает запрос на отзыв, промокод на следующую покупку и т. д.

Распределив все шаги, вы сразу поймете, на каком этапе клиенты чаще всего бросают корзину, когда перестают читать рассылки, реагируют ли на напоминания и какой канал приносит больше всего реакций.

В паре с аналитикой даже базовая карта клиентского пути поможет увидеть, какие точки контакта работают, а какие — теряют интерес. Она даст отличные инсайты, когда стоит подключить дополнительный канал, чтобы мотивировать покупателя к покупке или вернуть его.

Когда маршрут клиента уже очерчен, самое время выбрать, какой канал коммуникации будет наиболее уместным на каждом этапе. В гайде по омниканальности мы приводили таблицу сравнения каналов, которая поможет сориентироваться, какие инструменты лучше использовать для привлечения, удержания или реактивации клиентов.

3. Подключите веб-трекинг для сбора данных

Портрет покупателя и его путь — это теория, которую необходимо проверять на практике. В этом поможет веб-трекинг — инструмент сбора данных о взаимодействиях пользователя на сайте или в приложении:

• какие страницы он просматривает;
• какие категории его интересуют;
• какое устройство использует;
• где именно находится.

На этом этапе главная цель — не мгновенная реакция, а формирование полноценного профиля клиента.

Данные веб-трекинга показывают контекст, который почти невозможно собрать вручную. Например, если человек регулярно просматривает товары в приложении, но не покупает и игнорирует пуши, возможно, ему просто неудобно оформлять заказ с телефона.

Эта информация становится фундаментом для единого профиля клиента, который мы сформируем на следующем шаге.

Шаг 2. Объединить данные в единую систему

Чем больше каналов и точек контакта, тем легче потерять целостность. Данные рассеиваются между CRM, сайтом, сервисом для рассылок, кассами, приложением, анкетами. И пока нет общего центра, маркетинг работает вслепую: каждый канал как будто видит клиента, но не знает, что уже произошло.

Чтобы этого избежать, нужна единая система, которая объединяет все источники в один профиль. Всё, что человек делает при взаимодействии с брендом — покупки, просмотры, открытия рассылок, ответы на опросы — сохраняется и обновляется в реальном времени. Так формируется полное представление о каждом клиенте.

Именно такую роль играет платформа клиентских данных (CDP). Она не только аккумулирует данные, но и позволяет работать с ними гибко: создавать сегменты, запускать персонализированные сценарии, адаптировать коммуникацию к контексту.

Это переход от разрозненных действий к единой логике. От хаотичных кампаний — к системному взаимодействию, которое автоматически подстраивается под каждого клиента.

Первый шаг на этом этапе — подключить основные источники: CRM, сайт, мобильное приложение и т. д. Если данные фрагментированы, стоит начать с канала, где происходит больше всего взаимодействий с пользователями.

В CDP eSputnik это решается через готовые интеграции или настройку обмена через API. И уже после первой синхронизации система начнет формировать клиентские профили, которые можно использовать для сегментации, запуска сценариев и персонализации.

Шаг 3. Внедрить инструменты омниканального взаимодействия

После сбора и систематизации данных наступает время практического применения. Именно на этом этапе омниканальная стратегия переходит от концепции к реализации. Чтобы персональные данные превратились в релевантный и ориентированный на пользователя опыт взаимодействия с брендом, необходимо задействовать соответствующие инструменты.

Вот киты, на которых держится персонализация в омниканальности:

1. Сегментация

Чтобы превратить общую базу контактов в активную аудиторию, одного критерия для построения группы недостаточно. Существует несколько уровней сегментации:

• Базовая — по географии, демографии, источнику подписки, устройству и т. д.
• Поведенческая — на основе действий клиента на сайте, в сообщениях или мобильном приложении.
• Сегментация по событиям — например, “все, кто просматривал категорию “уход за лицом” за последние 14 дней”.
• RFM-сегментация — для оценки лояльности клиентов на основе частоты, суммы и давности покупок.
• Предиктивная сегментация — использует машинное обучение, чтобы прогнозировать вероятность покупки или оттока. Это позволяет действовать не постфактум, а на опережение.

Благодаря такой гибкости вы можете создавать точные микросегменты и запускать кампании с высокой релевантностью.

2. Товарные рекомендации

Чтобы предложения работали, нужен механизм, который умеет объединять клиентскую историю, товарные атрибуты и контекст действий каждого отдельного покупателя в единую логику.

Лучше всего с этим справляется трансформерная модель — тип нейронной сети, способный видеть последовательность, связи и намерения. Она не выбирает товары случайно, а прогнозирует, какие предложения с наибольшей вероятностью заинтересуют пользователя.

А благодаря интеграции с большой языковой моделью (LLM) рекомендации становятся точными даже без полноценной истории взаимодействий: система понимает смысл описания товара и формирует подборки по содержанию, а не по тегам.

Puma уже протестировали улучшенные подборки товаров и получили такие результаты:

• CTR вырос на 76%;
• конверсия увеличилась в 7 раз;
• Order Share вырос в 10 раз (доля заказов, в которых присутствовали товары из блока рекомендаций).

Важно, чтобы предложения сопровождали клиента везде:

• на сайте — в карточках товаров, категориях, корзине и даже на 404-страницах;
• в мобильном приложении — через In-App, App Inbox и mobile push;
• в других директ-каналах — email, Viber, web push, SMS, Telegram-бот.

Чтобы рекомендации лучше работали на бизнес-цели, их можно кастомизировать: определять приоритеты товаров, исключать определенные позиции, учитывать сезонность и даже задавать логику для конкретной кампании. Яркий пример — MasterZoo. Бренд настроил алгоритмы так, чтобы автоматизировать распродажу остатков, продвигать волонтерские инициативы, а также продавать товары прямо со страниц блога.

Аналитики eSputnik могут адаптировать модели под задачи бизнеса с учетом специфики ассортимента — повысить средний чек, уменьшить количество брошенных корзин, продвинуть категорию и т. д.

3. Триггерные сценарии

Если сегменты — это “кому”, то триггеры — это “когда” и “почему именно сейчас”. Они запускают коммуникацию в нужный момент: когда пользователь просмотрел товар, бросил корзину, давно не заходил или наоборот — только что совершил покупку.

В зависимости от специфики бизнеса эффективными могут быть разные триггеры — от “Брошенного просмотра” до Next Best Offer после покупки. Чтобы не изобретать всё с нуля, ознакомьтесь с нашей статьей “10 самых эффективных триггерных сценариев для ecommerce-бизнеса”.

Современные CDP-платформы, в том числе eSputnik, позволяют снять часть нагрузки с маркетолога. Например, мы берем на себя весь технический цикл:

• создаем шаблоны писем в вашем стиле;
• обогащаем их динамическими элементами — от имени до товарных рекомендаций;
• настраиваем веб-трекинг и сегменты для каждого сценария;
• формируем логику сценария;
• тестируем сценарии, чтобы убедиться в корректной работе.

В результате вы получаете не просто автоматизацию, а готовую систему, которая сама реагирует на поведение клиентов: напоминает, возвращает, мотивирует к действию. Вам остается только следить за результатами и масштабировать коммуникацию.

4. AI-ассистент для email-кампаний — скоро в eSputnik

Когда писем много, а времени мало, AI-ассистент помогает сделать первый шаг без усилий. Всё, что нужно — задать цель рассылки, tone of voice и несколько базовых параметров. Система сгенерирует черновик: с темой, контентом и структурой.

Это позволяет быстро перейти от идеи к готовым письмам без эффекта “чистого листа” и потери времени на ручную сборку модулей.

Алгоритм автоматически распределяет контент по секциям, предлагает текст в нужном стиле, генерирует темы писем и адаптирует верстку к формату. При необходимости всё это легко кастомизируется под бренд.

Даже если часть текста нужно доработать вручную, ассистент экономит время на подготовку и структурирование, оставляя больше пространства для творческих решений.

Мы активно дорабатываем AI-ассистента и готовим его к релизу в нашем email-редакторе, чтобы сделать создание рассылок еще проще и быстрее.

Шаг 4. Тестировать, корректировать, совершенствовать

Омниканальная стратегия не может быть статичной. Поведение аудитории меняется, появляются новые точки контакта и форматы взаимодействия. То, что работало вчера, сегодня может потерять эффективность.

Чтобы оставаться релевантными, нужно регулярно проверять гипотезы, корректировать сценарии и анализировать реакции. В CDP eSputnik это можно делать прямо в рабочей среде — без сложных отчетов и ручной аналитики.

A/B-тестирование в разных каналах

Тесты позволяют принимать не интуитивные, а обоснованные решения. Когда есть несколько вариантов — что сказать, как оформить, когда отправить — система помогает понять, что действительно работает для вашей аудитории.

В eSputnik тестирование охватывает все уровни взаимодействия: темы писем, дизайн, каналы, триггеры, последовательности сообщений, товарные подборки, элементы сайта.

В сценариях A/B-тесты настраиваются через блок “Разделить”. Например, вы хотите проверить, какой вариант сообщения о брошенной корзине эффективнее — просто со скидкой или с таймером, который мотивирует действовать быстрее. Распределение аудитории — автоматическое, а результаты видны прямо в отчетах.

На уровне email A/B-тестирование можно применять к темам писем. Система поддерживает несколько способов — от автоматической проверки внутри одной рассылки до создания нескольких условных групп с разными темами. Это позволяет не только сравнивать уровень открытий, но и отслеживать влияние темы на переходы и конверсию.

Чтобы лучше сориентироваться в возможностях A/B-тестирования, посмотрите наш бесплатный воркшоп на YouTube: “Как использовать A/B-тесты для повышения эффективности кампаний”.

Проверять можно также элементы сайта: виджеты и блоки товарных рекомендаций. Для последних проверяются источник данных, название, место размещения, внешний вид. Для виджетов — форматы, логика вызова, адаптация под разные устройства. Все результаты автоматически визуализируются: система сама отмечает, какой вариант выигрывает по CTR или конверсии, а какой требует доработки.

Отдельно стоит упомянуть mobile push. Чтобы сообщение зацепило, недостаточно просто написать его — важно выбрать то, что лучше всего сработает именно для вашей аудитории. В блоке “Одно из многих” это происходит автоматически: система создает несколько версий мобильных push-сообщений и самостоятельно тестирует их среди базы контактов.

Самые эффективные из них используются снова, а новые генерируются на их основе. Это значительно ускоряет работу, повышает кликабельность и позволяет каждому сообщению звучать так, будто его написали именно для этого человека.

Тексты создаются с помощью встроенного ИИ, который берет за основу существующие сообщения и дополняет их новыми формулировками — в нужном тоне, с учетом контекста и формата. Если сценарий уже активен, система ориентируется на статистику: какие заголовки открывали лучше, какие тексты приводили к переходу. Если нет — используются шаблоны из текущего набора. Всё это работает как единый редактор, который предлагает альтернативы, переводит их на все нужные языки и позволяет сразу запускать в работу.

Для маркетолога это означает меньше ручной работы и больше уверенности в результате. Можно сразу увидеть все сгенерированные версии, оставить только нужные, внести корректировки и применить в кампании. Всё это без копипаста, лишних итераций и риска потратить время на вариант, который не сработает.

Такой подход позволяет сделать push не просто присутствующим, а уместным — в нужный момент, релевантным людям, точными словами.

Эта функциональность нашей платформы помогла сети аптек “АНЦ” увеличить конверсии из брошенной корзины:

• х2 — CTR мобильных сообщений;
• +23% — средний чек.

Анализ результатов и выявление слабых мест

Когда сценарий запущен, важно не просто смотреть на общие цифры, а понимать, где именно клиент теряет интерес. В eSputnik вся аналитика доступна непосредственно в сценариях и сообщениях: открытия, клики, конверсии, реакции на товары — всё отображается в контексте, без переключения между отчетами.

Это позволяет быстро найти слабое место: сообщение, которое не читают; канал, который не работает; блок, который не приводит к действию. И не ждать завершения кампании, чтобы что-то изменить, — а сделать это в моменте. Редактирование доступно прямо в активном сценарии — и запускается без необходимости повторной настройки.

Итог

Омниканальность начинается с понимания того, как клиент движется между каналами, продолжается интеграцией данных и воплощается в инструментах персонализации и автоматизации. Однако настоящая ценность появляется тогда, когда вы регулярно тестируете и корректируете сценарии, подстраиваясь под изменения поведения.

В результате бренд перестает “говорить” отдельными каналами и начинает общаться единым голосом. Клиент чувствует последовательность и внимание, а бизнес получает более стабильные продажи и более высокую лояльность.

Если в вашей компании уже есть несколько каналов коммуникации, самое время сделать следующий шаг — объединить их в единую систему и увидеть, как отдельные инструменты превращаются в целостную стратегию.

Хотите увидеть, как это работает в вашем бизнесе? Запишитесь на демо. Для этого достаточно заполнить короткую форму ниже, и мы покажем возможности eSputnik на примере ваших задач.

Получить персонализированную консультацию