Як побудувати омніканальну стратегію за 4 кроки

Як показують дослідження, клієнт ecommerce сьогодні йде до покупки нелінійним маршрутом. Але розуміти, що клієнт купує хаотично — лише половина справи. Головний виклик для бізнесу — не просто бути присутнім у всіх каналах, а зв’язати їх у єдину систему. Щоб замість розрізнених даних у CRM, пошті та на сайті ви бачили цілісний профіль покупця і могли вчасно на нього вплинути.

Саме це і є суть омніканальності: не додати ще один канал, а поєднати всі точки взаємодії в єдину історію. Щоб побудувати таку систему, не потрібні роки — достатньо почати з кількох чітких кроків. Нижче покажемо, як реалізувати омніканальну стратегію: від розуміння реального шляху клієнта до інструментів персоналізації й тестування гіпотез.

Крок 1. Зрозуміти реальний шлях клієнта

Цей етап передбачає використання точних даних, а не припущень. Щоб омніканальність працювала нативно, необхідно чітко розуміти, хто саме ваш клієнт і як він рухається до покупки.

1. Сформуйте портрет клієнта

Почніть зі створення портрета покупця — визначте не тільки його вік чи стать, але й цифрові звички. Чи схильний клієнт починати пошук з мобільного, а купувати з десктопа? Чи реагує на пуші, чи одразу їх вимикає?

Наприклад, якщо ваша ніша — техніка, врахуйте, що людина буде порівнювати моделі між собою за характеристиками та цінами, а отже, покупка буде довгою та зваженою. Це означає, що клієнт потребує дотику в декількох каналах і з певним проміжком часу.

Тут важливо розуміти: 

• яким каналам або пристроям покупець надає перевагу;
• на якому етапі виникає інтерес;
• що сприяє рішенню, а що його гальмує;
• коли комунікувати, а коли зробити паузу.

Така деталізація згодом стане основою сегментації. Наприклад, ви зможете виділити групу користувачів, які взаємодіють із брендом виключно через мобільні канали. Для них стратегія будуватиметься навколо пушів та In-App-повідомлень, тоді як для десктопних користувачів ефективнішим буде email.

2. Побудуйте карту клієнтського шляху

Коли портрети будуть готові, накладіть на їхню поведінку Customer Journey Map — карту клієнтського шляху — і проаналізуйте наявні сценарії. Якщо у вас ще немає складної мапи, орієнтуйтеся на класичні етапи руху клієнта:

1. Усвідомлення потреби — покупець бачить рекламу в соцмережах чи знаходить вас через пошук.
2. Розгляд — переходить на сайт, гортає блог або переглядає товари, читає відгуки і підписується на розсилку.
3. Покупка — додає товар у кошик, оформлює замовлення.
4. Утримання — отримує запит на відгук, промокод на наступну покупку тощо.

Розписавши всі кроки, ви одразу зрозумієте, на якому етапі клієнти найчастіше кидають кошик, коли перестають читати розсилки, чи реагують на нагадування і який канал приносить найбільше реакцій. 

У парі з аналітикою навіть базова карта клієнтського шляху допоможе побачити, які точки дотику працюють, а які — втрачають інтерес. Вона дасть чудові інсайти, коли варто підключити додатковий канал, щоб змотивувати покупця до купівлі або повернути його.

Коли маршрут клієнта вже окреслено, саме час обрати, який канал комунікації буде найдоречнішим на кожному етапі. У гайді з омніканальності ми наводили таблицю порівняння каналів, що допоможе зорієнтуватися, які інструменти краще використовувати для залучення, утримання чи реактивації клієнтів.

3. Підключіть вебтрекінг для збору даних

Портрет покупця та його шлях — це теорія, яку необхідно перевіряти на практиці. У цьому допоможе вебтрекінг — інструмент збору даних про взаємодії користувача на сайті чи в застосунку: 

• які сторінки він переглядає;
• які категорії цікавлять;
• який пристрій використовує;
• де саме перебуває. 

На цьому етапі головна мета — не миттєва реакція, а формування повноцінного профілю клієнта. 

Дані вебтрекінгу показують контекст, який майже неможливо зібрати вручну. Наприклад, якщо людина регулярно переглядає товари в застосунку, але не купує та ігнорує пуші, можливо, їй просто незручно замовляти з телефону. 

Ця інформація стає фундаментом для єдиного профілю клієнта, який ми сформуємо на наступному кроці.

Крок 2. Об’єднати дані в єдину систему

Чим більше каналів і точок дотику, тим легше втратити цілісність. Дані розпорошуються між CRM, сайтом, сервісом для розсилок, касами, застосунком, анкетами. І поки немає спільного центру, маркетинг працює навмання: кожен канал ніби бачить клієнта, але не знає, що вже з ним відбулося.

Щоб цього уникнути, потрібна єдина система, яка об’єднує всі джерела в один профіль. Усе, що людина робить під час взаємодії з брендом — покупки, перегляди, відкриття розсилок, відповіді на опитування — зберігається й оновлюється в реальному часі. Так формується повне уявлення про кожного клієнта.

Саме таку роль відіграє платформа клієнтських даних (CDP). Вона не лише акумулює дані, а й дає змогу працювати з ними гнучко: створювати сегменти, запускати персоналізовані сценарії, адаптувати комунікацію до контексту.

Це перехід від розрізнених дій до єдиної логіки. Від хаотичних кампаній — до системної взаємодії, яка підлаштовується під кожного клієнта автоматично.

Перший крок на цьому етапі — підключити основні джерела: CRM, сайт, мобільний застосунок тощо. Якщо дані фрагментовані, варто почати з каналу, де відбувається найбільше взаємодій з користувачами.

В CDP eSputnik це вирішується через готові інтеграції або налаштування обміну через API. І вже після першої синхронізації система почне формувати клієнтські профілі, які можна використовувати для сегментації, запуску сценаріїв і персоналізації.

Крок 3. Впровадити інструменти омніканальної взаємодії

Після збору й систематизації даних настає час практичного застосування. Саме на цьому етапі омніканальна стратегія переходить від концепції до реалізації. Щоб персональні дані перетворилися на релевантний і орієнтований на користувача досвід взаємодії з брендом, необхідно залучити відповідні інструменти.

Ось кити, на яких тримається персоналізація в омніканальності:

1. Сегментація

Щоб перетворити загальну базу контактів на активну аудиторію, одного критерію для побудови групи замало. Існує декілька рівнів сегментації:

• Базова — за географією, демографією, джерелом підписки, пристроєм тощо.
• Поведінкова — на основі дій клієнта на сайті, в повідомленнях чи мобільному застосунку.
• Сегментація за подіями — наприклад, «усі, хто переглядав категорію “догляд за обличчям” за останні 14 днів».
• RFM-сегментація — для оцінки лояльності клієнтів на основі частоти, суми та давності покупок.
• Предиктивна сегментація — використовує машинне навчання, щоб прогнозувати ймовірність покупки або відтоку. Це дає змогу діяти не постфактум, а на випередження.

Завдяки такій гнучкості ви можете створювати точні мікросегменти й запускати кампанії з високою релевантністю.

2. Товарні рекомендації

Щоб пропозиції працювали, потрібен механізм, який вміє об’єднати клієнтську історію, товарні атрибути й контекст дій кожного окремого покупця у єдину логіку.

Найкраще з цим справляється трансформерна модель — тип нейронної мережі, що здатна бачити послідовність, зв’язки, наміри. Вона не обирає товари навмання, а прогнозує, які пропозиції з найбільшою вірогідністю зацікавлять користувача.

Last post

А завдяки інтеграції з великою мовною моделлю (LLM) рекомендації стають точними навіть без повноцінної історії взаємодій: система розуміє сенс опису товару й формує добірки за змістом, а не за тегами.

Puma вже випробували вдосконалені добірки товарів й отримали такі результати:

• на 76% підвищився CTR;
• у 7 разів зросла конверсія;
• у 10 разів збільшився Order Share (частка замовлень, у яких були присутні товари з блоку рекомендацій).

Важливо, щоб пропозиції cупроводжували клієнта всюди:

• на сайті — у картках товарів, категоріях, кошику і навіть на 404-сторінках;
• у мобільному застосунку — через In-App, App Inbox та mobile push;
• в інших директ-каналах — email, Viber, web push, SMS, Telegram-bot.

Щоб рекомендації краще працювали на бізнес-цілі, їх можна кастомізувати: визначати пріоритети товарів, виключати певні позиції, враховувати сезонність і навіть задавати логіку для конкретної кампанії. Яскравий приклад — MasterZoo. Бренд налаштував алгоритми так, щоб автоматизувати розпродаж залишків, просувати волонтерські ініціативи, а також продавати товари прямо зі сторінок блогу.

Аналітики eSputnik можуть адаптувати моделі під задачі бізнесу з урахуванням специфіки асортименту — підвищити середній чек, зменшити кількість покинутих кошиків, просунути категорію тощо.

3. Тригерні сценарії

Якщо сегменти — це “кому”, то тригери — це “коли” й “чому саме зараз”. Вони запускають комунікацію у потрібний момент: коли користувач переглянув товар, кинув кошик, давно не заходив або навпаки — щойно зробив покупку.

Залежно від специфіки бізнесу, ефективними можуть бути різні тригери — від “Покинутого перегляду” до “Next Best Offer” після покупки. Щоб не вигадувати з нуля, ознайомтеся з нашою статтею “10 найефективніших тригерних сценаріїв для ecommerce-бізнесу”. У ній — кейси та поради, які допоможуть обрати ті ланцюжки, що принесуть результат саме у вашій ніші.

Сучасні CDP-платформи, зокрема й eSputnik, дозволяють зняти навантаження з маркетолога. Наприклад, ми беремо на себе весь технічний цикл:

• створюємо шаблони листів у вашому стилі;
• збагачуємо їх динамічними елементами — від імені до товарних рекомендацій;
• налаштовуємо вебтрекінг і сегменти для кожного сценарію;
• формуємо логіку сценарію;
• тестуємо сценарії, щоб переконатися в коректній роботі.

У результаті ви отримуєте не просто автоматизацію, а готову систему, що сама реагує на поведінку клієнтів: нагадує, повертає, надихає на дію. Вам залишається лише стежити за результатами й масштабувати комунікацію.

4. ШІ-асистент для email-кампаній — незабаром у eSputnik

Коли листів багато, а часу обмаль, ШІ-асистент допомагає зробити перший крок без зусиль. Усе, що потрібно — задати мету розсилки, tone of voice і кілька базових параметрів. Система згенерує чернетку: з темою, контентом, структурою. Це дає змогу швидко перейти від ідеї до готових листів, без ефекту “чистого аркуша” і втрати часу на модульне збирання вручну.

Алгоритм автоматично розставляє контент по секціях, пропонує текст у потрібному стилі, генерує теми листів і адаптує верстку до формату. Якщо потрібно — усе це легко кастомізується під бренд. Такі листи добре працюють у серіях — коли потрібно створити багато повідомлень, але зберегти єдиний стиль і логіку. Добре підходять для дайджестів, новинок, оголошень і повторних кампаній. Вони виглядають охайно, мають зрозумілу структуру, їх зручно адаптувати під різні сегменти й канали.

Навіть якщо частину тексту потрібно допрацювати вручну, асистент економить час на підготовку й структурування, залишаючи більше простору для творчих рішень. Це інструмент, який підсилює маркетолога: прибирає зайві кроки, пришвидшує старт і допомагає зосередитись на змісті, а не на технічних деталях.

Ми активно допрацьовуємо ШІ-асистента і готуємо його до релізу в нашому email-редакторі, щоб зробити створення розсилок ще простішим і швидшим.

Крок 4. Тестувати, коригувати, вдосконалювати

Омніканальна стратегія не може бути статичною. Поведінка аудиторії змінюється, з’являються нові точки контакту й формати взаємодії. Те, що працювало вчора, сьогодні може втратити ефективність.

Щоб залишатися релевантними, потрібно регулярно перевіряти гіпотези, коригувати сценарії, аналізувати реакції. У CDP eSputnik це можна робити просто в робочому середовищі — без складних звітів і ручної аналітики.

А/В-тестування у різних каналах

Тести дозволяють ухвалювати не інтуїтивні, а обґрунтовані рішення. Коли є кілька варіантів — що сказати, як оформити, коли надіслати — система допомагає зрозуміти, що дійсно працює для вашої аудиторії.

В eSputnik тестування охоплює всі рівні взаємодії: теми листів, дизайн, канали, тригери, послідовності повідомлень, товарні добірки, елементи сайту.

У сценаріях A/B-тести налаштовуються через блок “Розбити”. Наприклад, ви хочете перевірити, який варіант повідомлення з покинутим кошиком ефективніший — просто зі знижкою чи з таймером, що мотивує діяти швидше. Розподіл аудиторії — автоматичний, а результати видно прямо у звітах.

На рівні email A/B-тестування можна застосовувати до тем листів. Система підтримує кілька способів — від автоматичної перевірки всередині однієї розсилки до створення кількох умовних груп із різними темами. Це дозволяє не лише порівнювати рівень відкриттів, а й відстежувати вплив теми на переходи й конверсію.

Щоб краще зорієнтуватись у можливостях A/B-тестування, перегляньте наш безоплатний воркшоп на YouTube: “Як використовувати А/В тести для покращення ефективності кампаній”.

Перевіряти можна також елементи сайту: віджети й блоки товарних рекомендацій. Для останніх перевіряються джерело даних, назва, місце розміщення, зовнішній вигляд. Для віджетів — формати, логіка виклику, адаптація під різні пристрої. Усі результати автоматично візуалізуються: система сама позначає, який варіант виграє за CTR або конверсією, а який — потребує доопрацювання.

Окремо варто згадати mobile push. Аби повідомлення зачепило, замало просто написати його — важливо обрати те, що найкраще спрацює саме для вашої аудиторії. У блоці “Одне з багатьох” це відбувається автоматично: система створює кілька версій мобільних push-повідомлень і самостійно тестує їх серед бази контактів.

Найефективніші з них використовуються знову, а нові генеруються на їхній основі. Це значно пришвидшує роботу, підвищує клікабельність і дозволяє кожному повідомленню звучати так, ніби його написали саме для цієї людини.

Тексти створюються за допомогою вбудованого ШІ, який бере за основу наявні повідомлення й доповнює їх новими формулюваннями — у потрібному тоні, з урахуванням контексту та формату. Якщо сценарій уже активний, система орієнтується на статистику: які заголовки відкривали краще, які тексти приводили до переходу. Якщо ні — використовуються шаблони з поточного набору. Усе це працює як єдиний редактор, який пропонує альтернативи, перекладає їх усіма потрібними мовами й дозволяє одразу запускати в роботу.

Для маркетолога це означає менше ручної роботи й більше впевненості в результаті. Можна одразу побачити всі згенеровані версії, залишити лише потрібні, внести корективи й застосувати в кампанії. Усе це без копіпасту, зайвих ітерацій і ризику втратити час на варіант, який не спрацює.

Такий підхід дозволяє зробити push не лише присутнім, а й доречним — у потрібний момент, релевантним людям, влучними словами.

Ця функціональність нашої платформи допомогла мережі аптек “АНЦ” збільшити конверсії з покинутого кошика:

• х2 — CTR мобільних повідомлень;
• +23% — середній чек.

Аналіз результатів і виявлення слабких місць

Коли сценарій запущено, важливо не просто дивитись на загальні цифри, а розуміти, де саме клієнт втрачає інтерес. У eSputnik уся аналітика доступна безпосередньо в сценаріях і повідомленнях: відкриття, кліки, конверсії, реакції на товари — усе виводиться в контексті, без перемикання між звітами.

Це дозволяє швидко знайти слабке місце: повідомлення, яке не читають; канал, який не спрацьовує; блок, який не веде до дії. І не чекати завершення кампанії, щоб щось змінити, — а зробити це в моменті. Редагування доступне прямо в активному сценарії — і запускається без потреби в повторному налаштуванні.

Підсумок

Омніканальність починається з розуміння того, як клієнт рухається між каналами, продовжується інтеграцією даних і втілюється в інструментах персоналізації та автоматизації. Проте справжня цінність з’являється тоді, коли ви регулярно тестуєте й коригуєте сценарії, підлаштовуючись під зміни поведінки.

У результаті бренд перестає “говорити” окремими каналами й починає спілкуватися єдиним голосом. Клієнт відчуває послідовність і увагу, а бізнес отримує стабільніші продажі та вищу лояльність.

Якщо у вашій компанії вже є кілька каналів комунікації, саме час зробити наступний крок — з’єднати їх в єдину систему й побачити, як окремі інструменти перетворюються на цілісну стратегію.

Хочете побачити, як це працює у вашому бізнесі? Запишіться на демо. Для цього достатньо заповнити коротку форму нижче, і ми покажемо можливості eSputnik на прикладі ваших задач.

Special Request Inline