Сегментация данных. Часть 2 - технические требования

Продолжаем говорить о сегментации. В этой статье сконцентрируемся исключительно на технических моментах. Расскажем, что происходит в сегментах с технической точки зрения, опираясь на ШуХаРи-матрицу. Как и в первой части, где мы говорили об основных определениях и типах сегментов, продолжаем ссылаться на видеоматериалы компании eSputnik с докладом Дмитрия Кудренко, руководителя сервиса.

Четыре уровня данных

Данные - это самое важное, тем более для сегментации. Бизнес невозможен без клиентов, а сегментация - без данных. Существует 4 уровня погружения в данные:


Базовый уровень

Первый уровень данных - базовый. Что к нему относиться? Это вся дополнительная информация, которую мы храним о клиентах и можем выгрузить в базу контактов с помощью excel-таблицы, csv-файла, интеграции с CRM и т.д.

Изначально у нас есть обязательные поля:

И есть поля, которые вы сами решили добавить:

Вы можете регулярно добавлять и обновлять любую информацию в вашей базе подписчиков. С этими данными можно работать и делать сегментацию на их основании. Это база, которой многие ограничиваются. А зря!

Для сегментации на базовом уровне, система автоматизации должна обладать минимальным набором функционала, а именно: возможностью создавать условия и объединять их с помощью логических операций “И”, “ИЛИ”, “НЕТ”.

Например, нужны все мужчины из Киева плюс все мужчины за пределами Киева. В этом случае применяем операцию “И”: “И” - мужчины из Киева, и оператор “НЕТ” - имеем ввиду не из Киева (вот здесь уже отрицание). Обычно операция “И” делает любую группу меньше, потому что она ее уточняет.


 

Например, все мужчины из Киева “ИЛИ” женщины (а женщины с любого региона). Такая группа станет больше.

Отрицание обычно применяется к отдельному условию. Например, нужно создать группу контактов с доменом gmail.com, тогда оператор “НЕТ” мы применим ко всем остальным доменам: “НЕТ” ukr.net, “НЕТ” mail.ru и т.д. Таким образом, у вас может получиться целая группа условий.

Общайтесь с клиентами эффективнее

Начать сейчас

Чтобы работать с такого рода сегментацией было удобно, используйте группировку - это условие прописанное в скобках (). Вы можете объединять или удалять набор нужных условий и, в конце концов, отрицать их. Соблюдать логику вычитания и добавления, сохранять нужный порядок помогают скобки.

Кроме этого, хорошо, когда на базовом уровне, система может поддерживать типизацию данных. С каким типом данных мы работаем в email-маркетинге? Перечислим их:

  • Строки. Самый популярный тип. К ним применяются операции: “содержит”, “начинается с …”, “полностью равняется”, “ заканчивается на...” или отрицание: “не содержит”, “не заканчивается”.


 

  • Числа. С этим типом данных мы можем оперировать условиями “больше”, “меньше”, “равно”, “ больше либо равно” создавать множество с числами и т.д.

  • Даты. С датами еще интересней: они деляться с учетом года и без учета года. Например, поздравляем клиента с прошедшим Днем рождения. В условии не нужно задавать “родился вчера”, потому что родился он на самом деле 40 лет назад. Но День рождения у него был вчера. Поэтому здесь мы учитываем только день и месяц.

Если система позволяет это делать - хорошо. Бывают и более продвинутые типы данных, например, множества и т.д. И к каждому из таких типов данных применяются дополнительные операции.

Это что касается сегментации на базовом уровне. Рассмотрим следующие 3 уровня.


Уровень ESP

Уровень ESP - уровень вашего Email Service Provider, когда у вас уже появляется активность в письмах.

Это касается не только email, но других каналов рассылок. В вашей системе автоматизации вы можете запускать многоканальные рассылки и, чаще всего, сегментация здесь ограничивается датами последней активности. Например:

  • дата последнего прочтения;

  • дата последнего перехода;

  • количество прочитанных писем и т.д.

Было бы хорошо к этим характеристикам “дате последнего..” добавить 3 особенности:

  • время:

  • агрегация;

  • детализация.

Уровень ESP, собирает разного рода события. События можно детализировать, укрупнять или ограничивать по времени. Сейчас мы об этом детально поговорим.

Время - это когда вы можете сказать: “читал 3 письма за прошлую неделю” или “было прочтение в течении прошлой недели”. То есть не “когда-то там”, а можете отследить активность клиента, подписчика в конкретное время: “прочтение в июне”, “прочтение вчера”.

Следующий уровень - агрегация. Агрегация позволяет посчитать необходимые показатели за заданный период времени, например: количество открытий писем, количество отправок писем, количество переходов по ссылке, количество других операций, более детально мы поговорим дальше.

Детализация - это возможность уточнить, что же именно читал подписчики.

Вы отправляете разные письма: промо, информационные, транзакционные, анонсы и т.д. У каждого своя цель. С помощью детализации вы уточняете какого рода письма воспринимаются лучше, на какую аудиторию работают те или иные рассылки.

На разные письма вы получите разную реакцию. С помощью фильтра легко выделить подписчиков, которые читают только письма с уведомлением о распродажах или перешли по определенной ссылке.


Уровень CRM

Следующий уровень - уровень заказов или CRM, на котором проходят продажи.

Вы можете задать условие: “человек купил товар Х, дата последней покупки ХХ.ХХ.ХХХХ” - и выяснить сколько человек приобрели товар в конкретный день. Также можно узнать сумму продаж и средний чек. Это агрегация. Эти данные подтягиваются из вашей CRM, а именно из ордера.

Кроме данных о продажах, при интеграции с CRM подтягиваются дополнительные данные: каталог товаров, оффлайн заказы и т.п. Когда эти данные приходят в систему - вы получаете возможность строить сложные сегменты с большим количеством уточнений.

Уровень внешних данных

На данном уровне сегменты строятся, исходя из поведения покупателей на сайте. Идеально, когда у вас есть возможность обогащать данные в системе каталогами, информацией об онлайн и оффлайн продажах.

Если к этим данным добавить все те фишки, о которые мы говорили, начиная с базового уровня: группировка, отрицание, объединение, уточнение, ограничение по времени, агрегация, детализация и т.д. - у вас будет настоящая серьезная система сегментации, основанная на большом количестве данных.

В eSputnik, каждая из описанных функций, доступна пользователям.


Резюмируем

Таким образом, погружаясь в данные и применяя эти практики, вы можете создавать очень классные, мощные, детализированные сегменты, решать конкретные задачи бизнеса. Главное, чтобы у вас были данные, а ваша система позволяла их все агрегировать. eSputnik позволяет.

В следующей части мы расскажем о ценностях, которые должны быть при работе с сегментами. Поднимем такие вопросы как:

  • Сколько сегментов может обработать человек?

  • Как за ними следить, чтобы в системе был порядок?

  • Как сделать так, чтобы даже новые люди, пришедшие на должность email-маркетолога, могли быстро во всем разобраться?

Читать также о Сегментации данных:

Часть 1. Принципы и построение

Часть 3. Ценности и культура работы с сегментами

Читайте блог eSputnik - еще больше полезного экспертного и практичного материала.

Получить персонализированную консультацию

Даже если вы не нашли интересующие вас функции в списке возможностей eSputnik, мы открыты к предложениям и внедрим решения, способные повысить эффективность работы с системой.