Классификация Customer Data Platform (CDP)

Сегодня покупатели используют множество каналов, что приводит к росту объемов данных. Управлять ими становится сложнее, а клиенты ждут персонализированного опыта в каждом взаимодействии с брендом. Чтобы соответствовать этим ожиданиям, бизнесу нужно лучше понимать поведение, потребности и предпочтения клиентов. 

Для решения задачи используются платформы клиентских данных (Customer Data Platforms, или CDP). Они позволяют собирать, организовать и использовать всю информацию о клиентах в одной системе. Это упрощает процессы персонализации и повышает эффективность рекламных кампаний. Ожидается, что рынок CDP будет расти на 39,9% (совокупный среднегодовой темп роста) с 2024 по 2028 год.

Этим материалом мы хотим помочь маркетологам и другим командам, работающим с клиентскими данными, узнать про типы систем и их функциональность, чтобы правильно подобрать инструмент для своего бизнеса.

В статье мы рассматриваем классификацию CDP двух исследовательских центров:

• Gartner — американская исследовательская и консалтинговая компания, специализирующаяся на информационных технологиях.
• CDP Institute — организация, которая занимается информированием потенциальных пользователей, компаний, СМИ и всех интересующихся о том, что такое Customer Data Platform и как ее использовать.

Каким критериям должен отвечать CDP

Customer Data Platform — это программное обеспечение, которое собирает информацию о клиентах из разных источников данных, обрабатывает их и формирует 360° профиль клиента. Эти данные потом можно использовать для сегментации и активации внутри платформы.

Чтобы соответствовать определению по Gartner, CDP инструмент должен обеспечивать:

1. Сбор данных — из имеющихся каналов бизнеса (сайт, приложение, мессенджеры, CRM, офлайн точки), в режиме реального времени и без ограничений в хранении.
2. Унификация данных — обработка и приведение данных в единый вид и запись их в карточку соответствующего контакта. Это позволяет идентифицировать пользователя в различных каналах и устройствах.
3. Сегментация пользователей — создание и управление группами, сформированными на основе множества параметров (сюда входят демографические, поведенческие, психографические и другие показатели)
4. Активация данных — использование данных в инструментах маркетинга и продаж: рассылок в различных каналах, рекламы, персонализации предложений (последняя считается дополнительной возможностью, не является обязательной для определения CDP).

Одни CDP только собирают, унифицируют данные и сегментируют по простым правилам. Другие добавляют к этому аналитику, сегментацию по событиям, автоматизацию процессов, возможность рассылок. Некоторые развились еще дальше и дополнили функциональность АІ и ML. Однако все они помогают бизнесу достичь таких целей, как:

• централизация данных;
• унификация данных и создание единого профиля клиента;
• увеличение результативности маркетинга.

За счет того, что создается 360° обзор клиента, бизнес может реализовывать действенные маркетинговые кампании.

Типы CDP

Рынок CDP очень разнообразен, и многие системы позиционируют себя как платформы клиентских данных, при этом могут включать не все критерии CDP. Рассмотрим подробнее, какие существуют типы CDP и какие у них есть особенности.

Классификация по Gartner

Gartner классифицирует Customer Data Platforms на основе возможностей работы с данными, а также интеграций cloud-сервисами:

• Модули и инструментарий (Engines and Toolkits):

Функциональность: возможность для разработчиков и пользователей вносить изменения, усовершенствовать, адаптировать CDP к своим бизнес-потребностям.

Эти продукты представляют собой программное обеспечение, которое может быть дополнительно настроено и расширено разработчиками компании. Они имеют открытый исходный код, позволяющий создавать новые микросервисы и интеграции на основе CDP. Системы больше ориентированы на управление данными, чем на сегментацию и активацию. Работая с такими CDP, маркетологи нуждаются в помощи разработчиков и дополнительных систем, чтобы в полной мере воспользоваться возможностями платформы.

Пример использования: бизнесу необходим инструмент для сбора и централизации данных, чтобы потом их анализировать и использовать в собственной системе рекомендаций, сервисе рассылок, CRM. В таком случае Engines and Toolkits решают задачу формирование единых профилей, а управление ими остается на стороне бизнеса.

Примеры поставщиков услуг: Aqfer, Jahia jCustomer.

• Инструменты интеграций маркетинговых данных (Marketing Data Integration):

Функциональность: в отличие от Engines and Toolkits эти платформы не только собирают данные и формируют профили, но и могут передавать данные в различные системы, не ограничивающиеся каналами активации. Такие инструменты обладают высокой гибкостью в работе с данными, а также интуитивно понятным интерфейсом. Они не включают в себя сложную аналитику, прогнозное моделирование, автоматизацию запуска рассылок и рекламы.

С Marketing Data Integration маркетологи без глубоких технических знаний могут собирать и управлять большими объемами данных. Система фиксирует и перераспределяет данные по разным каналам для дальнейшей активации.

Пример использования: компании, которые ищут возможности упростить управление данными без необходимости в сложной аналитике. Они не хотят тратить много времени на техническую интеграцию и ищут инструмент, который будет готов к использованию и доступен для специалистов без специализированных технических знаний. К примеру, для автоматического создания сегментов и передачи их в рекламные платформы для запуска таргетированных кампаний.

Примеры поставщиков услуг: mParticle, Twilio Segment, Treasure Data.

• Умный центр (Smart Hub)

Функциональность: платформы позволяют бизнесам обрабатывать данные, принимать решения и управлять маркетингом в одном месте. Они помогают реагировать на события в реальном времени и реализовывать персонализированные коммуникации.

Это — комплексное решение, позволяющее маркетологам выполнять все действия с данными в рамках одной платформы, избегая разрозненности информации, хранящейся в разных форматах и ​​в разных системах. Платформы обычно имеют такие функции:

• предиктивную аналитику;
• сегментацию на основе событий;
• аналитику данных в режиме реального времени;
• формирование персональных рекомендаций.

Такие CDP обладают удобным и понятным интерфейсом, предоставляющим маркетологу свободу действий и независимость от отдела разработки.

Этот тип платформ клиентских данных отвечает всем 4 критериям и полностью решает одну из главных проблем, которая мотивировала создание CDP, — использование различных систем для работы с данными для улучшения клиентского опыта.

Пример использования: необходимость собирать и совмещать в одной платформе данные клиентов из офлайна и онлайна, а потом использовать их для работы с клиентами. Потребность в согласованных между собой direct-каналах коммуникации и возможности анализа результатов кампаний, чтобы видеть реальное влияние взаимодействия с клиентом на продажи.

Примеры поставщиков услуг: eSputnik, BlueConic, Lytics.

• Облачные CDP для маркетинга (Marketing Cloud)

Функциональность: объединение данных из разных источников для создания единых профилей клиентов, а также инструменты координации маркетинговых активностей в различных каналах (email, push, мессенджеры и т.п.).

Обычно эти Customer Data Platforms созданы в пределах большого семейства продуктов одного бренда. Например, известные облачные поставщики (Adobe, Microsoft) предлагают подключить их CDP тем клиентам, которые уже пользуются определенными продуктами для сбора данных и управления бизнесом. Интеграции внутри одной группы компаний происходят быстрее и проще, чем с продуктами других поставщиков.

Пример использования: компания уже использует облачные решения и хочет расширить использование данных в пределах той же экосистемы. Когда бизнесы уже вложили много ресурсов и средств для работы с определенной системой, выгоднее покупать готовую интеграцию с CDP от того же бренда.

Примеры поставщиков услуг: Oracle, SAP, Salesforce.

Классификация по CDP Institute

Институт группирует поставщиков на основе функциональности:

• CDP данных

Функциональность: основная задача этих платформ — объединение данных из разных источников в единую базу, которая может быть использована другими системами.

Пример использования: компания собирает данные с сайта, CRM, офлайн точек, объединяет их в единый профиль клиента, а затем использует эти профили для сегментирования и передачи их в рекламные и другие платформы.

Представители: Dataware, Entytle.

• Аналитические CDP

Функциональность: платформы предусматривают функциональность CDP данных и предоставляют инструменты аналитики, сегментации, прогнозного моделирования, разработки customer journey. Эти данные передаются другим системам для создания кампаний.

Пример использования: необходимость в продвинутой аналитике и сегментации для определения наилучших способов взаимодействия с аудиторией. Например, это эффективно работает для выявления тех, кто с наибольшей вероятностью перейдет в разряд неактивных клиентов. Затем эти данные используются для эффективного удержания.

Представители: Custimy, XCM Horizon.

• CDP кампаний

Функциональность: кроме возможностей двух предыдущих типов платформ такие CDP предоставляют инструменты для создания и управления маркетинговыми кампаниями.

Пример использования: необходимость не только анализировать данные, но и использовать их для запуска персонализированных рассылок. К примеру, для отправок кастомизированных предложений на основе данных клиентов.

Представители: Pimcore, Xeno.

• CDP доставки

Функциональность: предоставляет все опции предыдущих типов CDP и обеспечивает сбор, аналитику, обработку данных клиентов, организацию кампаний и рассылок. Платформы включают в себя различные каналы коммуникации для обеспечения своевременной доставки персонализированных сообщений и управления омниканальными кампаниями. В отличие от CDP кампаний эти платформы глубже интегрируются с каналами коммуникаций. Они обеспечивают своевременную доставку персонализированного сообщения через актуальные каналы с учетом данных, обновляемых в режиме реального времени.

Продукты категории часто начинали как системы рассылок, затем добавляли функции для поддержки расширенной аналитики, персонализации и омниканальных кампаний.

Пример использования: необходимость использования клиентских данных для последовательной и своевременной коммуникации с каждым клиентом и оптимизации доставки следующих сообщений с учетом новых данных.

Например, отправка In-App уведомления, когда клиент активно просматривает определенные страницы товаров в мобильном приложении. Или напоминание о персональном промо-коде в App Inbox, если клиент не использовал его Х дней после email-рассылки с этим предложением.

Представители: eSputnik, Epsilon, Insider, Klaviyo, Listrak, SALESmanago.

По данным Института CDP (Industry Update, January 2024), платформы кампаний и доставки остаются доминирующими типами поставщиков в отрасли, на них приходится 66% компаний, 75% занятости и 75% финансирования.

Выводы

Сегодня клиенты взаимодействуют с брендами через многочисленные каналы, и конкуренция за внимание клиента растет. Поэтому эффективное управление данными становится критически важным для бизнеса. Customer Data Platform решает эту задачу, потому что инструмент может:

• собирать и унифицировать данные;
• создавать единый профиль клиента;
• сегментировать аудиторию на основе многих параметров;
• активировать данные или передавать их во внешние системы для активации.

Эти составляющие позволяют бизнесу персонализировать свою коммуникацию с каждым клиентом, и, в результате, удержать его внимание и привести к покупке.

На рынке много представителей, которые сосредоточены на отдельных функциях, а есть и комплексные решения, которые предоставляют все четыре составляющие.

Эти классификации помогают понять, какая платформа лучше всего отвечает потребностям бизнеса. Чтобы подробнее разобраться, как выбрать платформу клиентских данных именно под ваш запрос, читайте нашу статью «Как выбрать CDP».

Special Request Inline