Единый пользовательский профиль в 2019 году. Общий обзор

Инсайты Июл 15, 2019 Samuel Kellett 16 минут

Единый пользовательский профиль (Single Customer View, SCV) – это термин, обсуждаемый в маркетинге на протяжении более чем одного десятилетия. Однако сложно дать универсальное определение из-за некоторых переменных показателей (например, источника данных, скорости обновления профилей и др.), которые часто не принимаются во внимание либо опускаются.

Какую роль играет SCV в 2019?

Учитывая тот факт, что клиенты совершают покупки через различные устройства, а использование омниканального маркетинга набирает обороты, возникает необходимость «каталогизации» данных. Проще говоря, SCV – это база данных с профилями клиентов (история покупок, активность на веб-сайте, рекомендации по использованию продукта) для каждого отдельно взятого покупателя.

Настоящий единый пользовательский профиль – это та же самая база данных клиентов, но настраиваемая, гибкая и обновляемая в режиме реального времени. В последнем и состоит принципиальное различие. Данные, собираемые в единый пользовательский профиль, используются для сегментации и автоматизации маркетинга; если они не обновляются регулярно, ваши клиенты могут получать нерелевантную коммуникацию. Тем не менее многие компании, работающие на программной платформе с негибкой настройкой и отложенными обновлениями, все равно говорят о применении ими SCV.

В данной статье мы рассмотрим историю развития управления клиентскими данными, результировавшего в появление единого пользовательского профиля, обсудим важность реализации SCV, а также наглядные практические примеры использования этого метода.

Почему большинство SCV не работают?

Дело не только в настройке единого пользовательского профиля, но и в умении его использовать таким образом, чтобы он приносил пользу и выгоду.

 

История систем управления базами данных

В 1970е компании начали обрабатывать данные своих клиентов, используя системы управления реляционными базами данных (Relational Database Management, RDBM). Эти системы позволили компаниям сохранять и накапливать данные как отдельные единицы информации в различных областях (имя, фамилия, идентификационный номер клиента), а также иметь доступ к таким данным посредством SQL-запросов. С ростом популярности персональных компьютеров данный метод управления информацией о клиентах стал своеобразным «золотым» стандартом.

С постепенным развитием интернета компании продолжали инвестировать в системы RDBM. Последние все еще позволяли управлять данными клиентов, и многие компании не видели необходимости менять методы своей работы. Но все изменилось в 2008 г. с появлением big data. Доступный для сбора объем информации о клиентах увеличивался в геометрической прогрессии, и прежде ничему не уступавшие системы управления реляционными базами данных перестали эффективно работать.

Именно это стало толчком к возникновению единого пользовательского профиля. Данные клиентов стали намного более емкими и детальными, чем когда-либо раньше. Покупатели стали по-разному делать покупки: в магазинах, через телефон, планшет, ПК. Более того, данные, получаемые при совершении покупок, направлялись в разные базы, часто под контролем различных отделов и даже с использованием различного программного обеспечения. Не было возможности эффективно отслеживать жизненный цикл клиента и коммуницировать с ним удобным для него образом.

Появление баз данных NoSQL

В базах данных  NoSQL начали видеть решение проблемы. NoSQL спроектированы для обработки огромных объемов неструктурированных данных. Они имеют более гибкую настройку и улучшенную масштабируемость по сравнению с SQL, а также более оперативны при обработке big data. В отличие от SQL системы NoSQL способны отслеживать любую информацию в любое время без необходимости предварительной настройки системы, для работы с новыми источниками данных не требуется установки дополнительных элементов. Если вкратце, то базы данных NoSQL больше подходили для работы с данными, доступ к которым теперь получили компании.

Увы, десятилетия ушли на развитие реляционных баз данных – бесчисленные трудозатраты и тонны денег – а теперь эта широко распространенная система демонстрировала свои ограничения. Помимо сбора более детализированных данных и большего количества устройств, с которых пользователи стали приходить на сайт, встал вопрос и об отсутствии связи между используемыми компанией каналами взаимодействия с пользователями. Система управления отношениями с клиентами (CRM) находилась в одной базе данных, управление рассылками – в другой, аналитические данные – в третьей, и т.д.

Компании, управлявшие реляционными базами данных (такие как Oracle, IBM, Emarsys), теперь оказались в невыгодном положении. Вложив столько времени и денег в свои теперь уже устаревшие системы, они не были готовы начать всё сначала. Вместо этого они попытались переделать свои реляционные базы данных в нереляционные (NoSQL). Это потребовало собрать множество источников данных воедино и использовать их в сторону пользователя, создав жестко запрограммированный продукт, напоминающий единый пользовательский профиль, однако не функционирующий так же гибко и на той же скорости.

Компания Adobe выбрала совершенно иной подход: вместо того, чтобы строить свой единый пользовательский профиль, она купила несколько компаний, каждая из которых по отдельности занималась разработкой определенного компонента технологии, и объединила их продукты в Adobe Marketing Cloud. Отчасти это сработало, но так как системы были построены по отдельности, они не смогли функционировать как единое целое так же хорошо.

Сложившаяся на рынке ситуация позволила таким компаниям, как Exponea, предложить новые решения проблемы.

Суть единого пользовательского профиля

Единый пользовательский профиль в Exponea представляет собой все данные Exponea, в режиме реального времени, детализированные и персонализированные. Для обработки таких входных данных наша платформа использует платформу In Memory, производящую все вычисления в миллисекунды. Это означает, что все процессы сегментации и подсчетов данных пользователей находятся в непрерывном процессе обновления.”

 

Вместо того чтобы менять существующую технологию для решения возникшей проблемы, у Exponea была возможность сначала изучить эту проблему, а затем разработать адаптированную под условия ее решения технологию: клиент вышел на связь с моей компанией; мне нужно его идентифицировать и начать действовать. Данный подход позволил Exponea разработать по-настоящему клиентоориентированную систему – комплексную платформу, построенную на основе NoSQL, а не адаптированную под существующие ограничений.

Система управления отношениями с клиентами, управление рассылками, разработка и автоматизация маркетинговых кампаний, прогнозирование в режиме реального времени, аналитика и т.д. – все размещено на одной панели. Быстрое обновление данных позволяет фактически наблюдать за изменением профиля клиента с каждым щелчком мыши.

И дело не только в скорости. Гибкость этой клиентоориентированной системы, построенной на основе NoSQL с использованием In Memory, предоставляет новые возможности для коммуникации с пользователями. С учетом анализа поведения клиента в режиме реального времени, Exponea получила возможность разработать эффективные алгоритмы взаимодействия с пользователем, которые адаптируются и подстраиваются под него, даже если он всего лишь просматривает страницу сайта.

Если представить образно, то получится следующая картина:

Устаревшая база данных: Вас бросили в океан. Вам удается соорудить небольшой плот из того, что плавает вокруг. Сейчас он не дает Вам утонуть, но это не идеальный выход из ситуации.

Exponea: Вам дали лодку, предназначенную для плавания в океане. Эта лодка не только держит Вас на плаву, но и обеспечивает комфортную навигацию в океане.

И наконец, другим преимуществом комплексной платформы является быстрая интеграция программного обеспечения. Базовое программное обеспечение Exponea можно настроить и запустить в считанные дни. Самую элементарную версию можно установить за несколько минут, так как требуется лишь установить небольшой фрагмент кода на сайт. Подумайте о неделях и месяцах, которые вы потратите на интеграцию всех разрозненных компонентов устаревшей базы данных.

Почему единый пользовательский профиль так важен в 2019 г.

Многое сказано о том, что такое настоящий единый пользовательский профиль и в чем различия между компаниями. В этом разделе мы наглядно продемонстрируем вам важность использования настоящей методологии единого пользовательского профиля.

Оптимальное время отправки и настраиваемые инструменты

Одним из наиболее важных, но недооцененных на текущий момент приемов для повышения показателя открываемости писем (Open rate) и конверсии является отправка электронных рассылок клиенту в правильное время. На первых порах сотрудничества Exponea с ритейлером одежды Missguided одной из поставленных брендом задач было повышение показателя оптимального времени отправки. Уже через 7 дней работы необходимые сценарии были запущены, и рассылка клиентам насчитывала более миллиона электронных писем.

Предиктивная аналитика Exponea в режиме реального времени позволила Missguided автоматизировать отправку электронных писем в оптимальное время для каждого индивидуального пользователя, тем самым способствуя повышению показателей Open rate, Clickthrough rate (CTR) и конверсий.

Гибкая настройка единого пользовательского профиля в свою очередь упрощает настройку функциональности в программе. В случае ритейлера Missguided были разработаны шаблоны и пользовательский шрифт, отвечающие особенностям бренда.

Чтобы узнать больше о сотрудничестве Exponea и Missguided, посмотрите это видео.

Персонализированное взаимодействие и легкость тестирования

Настоящая методология, основанная на едином пользовательском профиле, должна быть способна персонализировать каждый этап жизненного цикла клиента – то, чего клиенты уже сейчас ждут от взаимодействия с компаниями. В работе Exponea с ритейлером одежды Eye for Fashion основной акцент был сделан на повышение конверсий на сайте.

Инструмент аналитики Exponea исследовал данные Eye for Fashion с целью идентифицировать наиболее потенциальных покупателей. На основе данных журнала просмотров сайта в адрес этих пользователей делалась рассылка. Группу пользователей разбивали на сегменты, и каждому сегменту направляли разные персонализированные рекламные блоки, тестируя каждый этап цикла взаимодействия с клиентом: рекомендации, счетчик просмотров, баннеры при уходе пользователя с веб-страницы, напоминания о брошенной корзине и т.д.

С помощью инструмента А/B тестирования Eye for Fashion с легкостью определили самые эффективные для их бизнеса баннеры.

Интеграция принесла следующие результаты:

Сегментация и персонализация в режиме реального времени

Компании с неоднородными базами клиентов и большим количеством продуктов часто сталкиваются с проблемами в коммуникации со своими клиентами. В такой ситуации невозможно придумать единое приветственное сообщение на стартовой странице сайта, которое не оставит равнодушным ни одного посетителя. Составление же бесчисленного количества сообщений, сменяющих друг друга, непрактично без использования правильно подобранных инструментов.

Данная проблема стояла перед оператором мобильной связи T-Mobile.cz, когда они обратились в Exponea. Применяя инструменты Exponea для сегментации клиентов, T-Mobile.cz определил многочисленные микросегменты клиентов. Теперь, когда посетитель заходит на сайт, Exponea идентифицирует его, определяет его микросегмент и показывает стартовую страницу с тем контентом, который интересен именно этому пользователю. И это все происходит, пока страница грузится.

Менее чем за два месяца после начала использования единого пользовательского профиля Exponea оператор мобильной связи T-Mobile:

  • увеличил прибыль от интернет-продаж на 126%
  • увеличил прибыль от продаж в основном целевом микросегменте на 511%

Прочитать историю успешного сотрудничества Exponea с T-Mobile.cz. можно здесь.

Ключевые выводы о SCV

  • проще говоря, SCV – это база профилей клиентов (один профиль для каждого клиента), которая включает историю покупок, активность на сайте, продуктовые рекомендации и т.д.
  • NoSQL (нереляционные) базы данных превосходят по характеристикам реляционные базы данных при работе с большими объемами детализированных данных
  • SCV может выглядеть по-разному от компании к компании – большинство бизнесов, использующих устаревшие базы данных, создают SCV на основе преобразованных реляционных баз данных. Такие решения более медленные и менее гибкие по сравнению с вариантами на основе баз данных NoSQL
  • В Exponea SCV создана на основе базы данных NoSQL. Это гибкая система, обновляемая в режиме реального времени и объединяющая управление отношениями с клиентами, управление рассылками, разработку и автоматизацию маркетинговых кампаний, прогнозирование в режиме реального времени, аналитику и другие инструменты в одном месте
  • Настоящий единый пользовательский профиль – это ценный ресурс, предоставляющий возможности для реализации следующих процессов (среди многого другого):
    • Определение оптимального времени для отправки сообщений
    • Персонализированный цикл взаимодействия с клиентом
    • Упрощенное A/B тестирование
    • Детализированная сегментация
    • Автоматизированная персонализация в режиме реального времени
    • Усовершенствованная предиктивная аналитика

Watch Exponea demo video!
Explore the Customer Data Platform & Experience Cloud B2C Leaders Love to Use

MISSGUIDED Victoria Beckham END.
ebuyer Agent Provocateur River Island