Исторически сложилось, что данные о клиентах из разных точек касания попадают в несколько клиентских баз — офлайн, онлайн и другие. В результате в разных базах могут быть неактуальные и несогласованные друг с другом данные о клиентах. Это мешает, если компании нужно развивать омниканальность.
О том, как безболезненно сделать внедрение CDP (Customer Data Platform, платформы клиентских данных) и интегрировать ее с системами компании, рассказываем в кейсе на примере крупной компании в beauty-сегменте.
Запрос клиента
Клиент — крупный бренд косметики и парфюмерии. В 2022 году российский филиал компании принял решение перейти на CDP платформу Mindbox, чтобы получить большую автономность и автоматизацию CRM по сравнению с текущей платформой.
Наши задачи и сложности на старте проекта
Задача — плавное внедрение CDP с учетом специфики бизнес-процессов и требований клиента.
Начиная работу над этим проектом, мы столкнулись с несколькими сложностями.
Проблема 1. Одно ИТ-решение действует для всех магазинов, представленных в разных странах
Такое ИТ-решение может не учитывать определенные требования. Например, где-то для авторизации достаточно SMS, в другом месте нужна подпись клиента с бумажным носителем. В результате email и телефоны клиентов становятся неуникальны.
Проблема 2. Текущее состояние клиентской базы и ИТ-системы, которая ее собирает, не позволяет эффективно провести внедрение
Формат передаваемых данных не может быть принят выбранной CDP в существующем виде. Для этого требуется обработка данных для их дальнейшей передачи в CDP.
Проблема 3. Объем клиентской базы очень большой
Одним из бизнес-требований клиента стала оптимизация расходов на платформу, поскольку стоимость CDP зависит от количества контактов.
Для реализации этой задачи был внедрен алгоритм автоматического удаления аккаунта тех клиентов, которые не проявляли активность в течение определенного периода времени. Если после удаления клиент возобновляет активность — его данные восстанавливаются.
Проблема 4. Часть необходимого функционала нужно было программировать
Нужно было запрограммировать функционал сегментации, так как некоторые из сегментаций, принятые у заказчика, невозможно было реализовать средствами CDP. Еще понадобилась интеграция для контроля использования промокодов, чтобы у промокода был только один владелец.
Специалисты AWG не раз сталкивались с подобными трудностями на проектах других клиентов и за годы работы выработали решение, которое нивелирует все сложности при внедрении продуктов.
Поэтому мы предложили свое решение — интеграционный модуль.
Как подготовили бизнес к внедрению CDP
Для клиента интеграционный модуль стал своего рода слоем между существующими системами компании и CDP Mindbox. Он перерабатывает данные и передает их в том виде, который требует система или сервис.
Интеграционный модуль AWG включает в себя лучшие отраслевые решения, которые мы собираем и прорабатываем под бизнес-процессы клиента и внедряемое решение.
1. Система обработки клиентских данных
Это система, которая:
- получает данные о клиентах из мастер-системы;
- проводит уникализацию аккаунтов с дублями email и телефонов;
- выстраивает сквозной неизменяющийся GoldenID (в мастер-системе нет неизменяющегося ID), который объединяет разные аккаунты клиента из нескольких приложений.
Хранение данных сделано в зашифрованном виде для обеспечения безопасности обработки персональных данных.
2. Data Mart
Data Mart — это витрина маркетинговых данных, которая служит своего рода хранилищем данных (DWH) для маркетинговых целей. Она накапливает актуальные данные:
- о клиентских событиях;
- о бонусном балансе;
- о продажах;
- о корзине покупателя;
- о любимых магазинах;
- о выбранных городах и подписках.
Полученная информация передается маркетинговой системе для анализа.
Также витрина маркетинговых данных позволяет оптимизировать маркетинговые расходы, например, путем удаления неактивных клиентов из CDP и восстановления клиентов и данных по нему в CDP в случае появления новой активности.
Как сейчас все работает
Большая часть данных поступает на FTP-сервер из-за ограничений внешних систем, часть интеграции мы выполнили через Apache Kafka.
1. Легко работать с данными по клиентам
Благодаря специально разработанному алгоритму, заказчик сохраняет всю накопленную историю по покупкам, кликам и рассылкам. Алгоритм преобразовывает данные, а мастер-система заказчика делает уникализацию, объединяет, разъединяет аккаунты и загружает их в CDP.
2. Сокращение затрат на CDP
В компонент интеграционного модуля AWG из CDP выгружаются клиенты, которые не совершают покупки или иное целевое действие, но все еще остаются платежеспособными. Определять такие аккаунты помогает созданный заказчиком принцип «неактивности» клиента.
Если клиент совершит покупку или сделает «полезное действие на сайте» (например, снова подпишется на новости), с технической точки зрения он становится активным — система загружает все данные клиента в Mindbox.
Это помогает бизнесу снизить затраты, так как расчет стоимости CDP зависит от количества клиентов.
3. Расчет предпочитаемого канала обслуживания в CDP
Для того чтобы узнавать предпочитаемый канал обслуживания клиентов, заказчик использовал выработанные механизмы сегментации. В рамках интеграции мы продублировали этот функционал. На нашей стороне, в Data Mart, рассчитываются и передаются в CDP ключевые показатели на основе информации о покупках клиентов.
4. Оффер-контроль промокодов клиента
Ранее промокоды могли быть использованы несколько раз одним клиентом, что приводило к значительным финансовым потерям для компании из-за фрода. По алгоритму клиента мы реализовали проверку правомерности использования каждого промокода конкретным клиентом.
Также реализована поддержка промокодов с заданным количеством использований. Мы обрабатываем их и устанавливаем максимальное количество использований, которое можно контролировать через специальные интерфейсы.
Команда
- Архитектор
- Аналитик
- Руководитель проекта
- Два разработчика
- Тестировщик
Результаты
CDP успешно внедрена с учетом бизнес-требований и специфики бизнеса заказчика:
- Передача данных из системы лояльности в CDP происходит корректно и без конфликтов.
- Устранен риск финансовых потерь из-за фрода благодаря реализованному оффер-контролю промокодов.
- Продублирован функционал расчета предпочитаемого канала обслуживания клиентов.
- Оптимизированы расходы на CDP.