В этой статье мы расскажем об интеграции платформы для управления собственными данными от нашей компании CleverData с решением для сквозной аналитики Calltouch. Проект проводили для компании‑автопроизводителя с разветвленной дилерской сетью.

На сегодняшний день перспективы коммуникаций, основанных на third‑party данных, под вопросом. Постепенно все известные нам браузеры отказываются от сбора сторонних cookies: Safari и Mozilla уже отключили cookies, Opera позволяет пользователям запретить сбор данных о себе в настройках, а Google анонсировал отказ от них в 2024 году. Также браузеры стремятся ограничивать время хранения cookies. По данным Statcounter, Google Chrome занимает 65% мирового рынка браузеров, поэтому отказ от поддержки сторонних cookies именно этого браузера сильно изменит подходы маркетинга. Это значительно затруднит использование стандартных инструментов интернет‑рекламы: таргетинга по интересам, ретаргетинга, look‑a-like, веб‑аналитики и дальше по списку. В условиях отмены third‑party возрастает актуальность технологических платформ для работы с собственными данными.

Напомним, что такое cookies

Cookies — текстовые файлы, в которых хранится информация о наших действиях на конкретном сайте. Также с их помощью сайт идентифицирует пользователей. Cookies позволяют сохранить информацию о пользователе и использовать её для последующей передачи между сервисами. Какие это могут быть данные?

• вид операционной системы, а также данные об использовании мобильных устройств;

• тип сайта — мобильная версия или основная;

• разрешение экрана;

• время посещений сайта или прочтения письма;

• действия, совершенные на сайте во время сессии: покупки, звонки, посещенные страницы, введенные пароли‑логины;

• идентификатор сервисов аналитики;

• идентификатор зарегистрированного пользователя;

• статус пользователя в программе лояльности;

• статус «залогинен или нет пользователь».

Есть три вида cookies-файлов.

• First‑party cookies — собственные cookies, которые создаются и используются тем сайтом, который посещает пользователь.

• Second‑party cookies — данные, которые одна компания передает другой в рамках партнерства.

• Third‑party cookies — сторонние cookies‑файлы, которые создаются и используются сторонними сайтами и могут включать в себя информацию с разных сайтов.

Как подготовиться к отмене сторонних cookies?

Один из способов адаптации к новой cookieless‑реальности — это сбор и анализ своих собственных данных, которые обеспечат лучшее понимание аудитории и дадут возможность настраивать сквозную аналитику и более персонализированные коммуникации.

Большинство экспертов таже сходятся во мнении, что нужно сконцентрироваться на сборе собственных данных, то есть на first‑party cookies и second‑party cookies, а также стимулировать пользователей создавать аккаунты и регистрироваться при посещении сайтов. Доступ к second‑party cookies могут предоставить ваши партнеры, аудитории с которыми у вас пересекаются. First‑party cookies можно собирать с помощью платформ для сбора и управления собственных данных — Customer Data Platform (далее CDP). CDP позволяет собирать и объединять данные о клиентах из различных источников: онлайн и офлайн, создавать единый профиль клиент. Каким образом? Есть мягкие cookies — веб‑идентификаторы, а есть твердые id — emails, номер телефона, CRM ID. CDP, с одной стороны, помогают осуществлять сбор данных с веба, используя first‑party cookies, а с другой стороны, позволяют достичь омниканальности, добавляя к first‑party cookies твердые id (получаем связку cookies + твердые id) в рамках единого профиля клиента.

Как мы интегрировали CDP CleverData и сквозную аналитику Calltouch 

Наш кейс описывает интеграцию CDP CleverData с решением для сквозной аналитики Calltouch для компании‑автопроизводителя с разветвленной сетью дилеров. Задача, которую ставил клиент, — оптимизировать расходы на маркетинг на базе оценки эффективности рекламных каналов в онлайне и офлайне как для дилерской сети, так и для прямых продаж, а также с помощью персонализации рекламных сообщений ремаркетинговой кампании под каждый сегмент аудитории сайта.

Для этого необходимо было собрать полный customer journey и установить причинно‑следственную связь между затратами на рекламу и целевыми действиями. У клиента уже была внедрена система для управления собственными данными CleverData, а также была настроена сквозная аналитика Calltouch. Сквозная аналитика — система для анализа эффективности маркетинга, которая позволяет оценить результаты продвижения по каждому рекламному каналу. С ее помощью можно построить воронку продаж от показов рекламных объявлений до ROI и понять, окупаются ли бюджеты на рекламу. Мы работали над задачами сегментации и их доставки в рекламные кабинеты, а с помощью Calltouch осуществлялись задачи по сквозной аналитике и коллтрекингу. Но эти системы не были связаны между собой. Когда же клиенту потребовалось оценить эффективность затрат на продвижение с учетом более глубокой разбивки расходов по воронке на сайте, возникла идея интегрировать CDP CleverData и систему сквозной аналитики Calltouch.

Чтобы достичь поставленной цели, необходимо было:

• настроить возможность гибко размечать шаги по воронке CJ;

• объединить всю имеющуюся информацию о клиенте;

• построить единый профиль клиента.

Нужно понимать, что оценка эффективности рекламы — это первый шаг для оптимизации расходов на маркетинг, которую хотел добиться клиент.

Каким образом мы подходили к решению задачи? 

Как писали выше, сквозная аналитика позволяет оценить, насколько реклама увеличила продажи. Решение от Calltouch включало в себя как сквозную аналитику, так и коллтрекинг, что позволяло собирать звонки, атрибутируя конкретную сессию пользователя конкретному клиенту, собирать все расходы из рекламных кабинетов и на базе этих данных проводить оценку эффективности затрат. Проблема возникала, когда не только требовалось сделать разбивку (сегментацию/оценку) по пользователям, которые совершили целевое действие, но и появлялась необходимость разметить промежуточные шаги, которые приводят к совершению целевого действия. Здесь на помощь пришла платформа CleverData, позволяющая проводить более глубокую разметку поведения пользователя на сайте. Поэтому цель интеграции Calltouch и CDP — оценить вклад рекламного канала в достижении каждого шага воронки и сделать аналитику более сегментированной по шагам этой воронки.

Например: клиент звонит в контакт‑центр с уникального номера телефона, который закрепляется за каждым посетителем сайта. Это помогает определить историю действий этого клиента, а также с какой он рекламы пришел: не только lastclick, но и предыдущий customer journey.

CDP CleverData — решение, позволяющее собирать данные из различных источников, объединять их в единый профиль и после доставлять эти данные в системы коммуникаций: прямые и рекламные.

В нашем кейсе важным оказалось, что CDP CleverData содержит модуль CleverData Tag Manager(далее CTM), который отвечает за разметку действий пользователя на сайте. Этот продукт позволяет работать с данными сайта, в том числе first‑party, и осуществляет сбор аналитики.

С помощью СТМ устанавливается статический код в заголовок сайта, уже этот статичный код вызывает код на стороне Tag Manager, который исполняет в браузере запись действий пользователя. Помимо этого с помощью СТМ можно встраивать пиксели для вызова сторонних платформ (сбор second и third‑party данных). Основное назначение СТМ — это передача сырых данных в системы аналитики.

Еще один важный элемент CDP CleverData, который позволил реализовать данный кейс, – ID Graph, организующий все входящие потоки данных в единый пользовательский профайл или единый 360˚ профиль клиента.

 Единый 360˚ профиль клиента позволяет:

• идентифицировать пользователя и связывать данные из разных источников c user ID, собранных в разное время и разных точках контакта;

• хранить, связывать и использовать любое количество идентификаторов клиента любого типа;

• получать доступ к атрибутам и сегментам профиля по любому из его идентификаторов.

Это важно в контексте построения единого клиентского пути: обеспечить объединение всех разрозненных данных в единый стройный пользовательский путь, что как раз делает ID Graph.

Таким образом у нас получилась следующая цепочка действий.

1. В схему CDP добавился источник данных — CRM.

2. Мы связали CDP и Calltouch — в момент совершения пользователем действий на сайте из CDP в Calltouch передавались данные об идентификаторах CDP и идентификаторах Calltouch, которые мы собирали с сайта. Calltouch на своей стороне совершал привязку этих идентификаторов.

3. Также в Calltouch передавалась информация — на каком этапе воронки находится пользователь, чтобы была возможность построить более детальную аналитику (информацию о звонках, чтобы дополнить клиентский путь и дать возможность строить сегменты).

4. Calltouch в свою очередь передавал в CDP информацию о телефоне клиента, с которого он позвонил в дилерский центр, с привязкой к cookies. Это позволило добавить еще один идентификатор в ID Graph и более качественно осуществлять связку cookies с офлайн‑идентификатором (связку CT id + cookies + телефон для обеспечения дополнительного источника связки offline2online). Появилась возможность подключить CRM, что в итоге привело к повышению качества сегментации.

У нас получилась синергия, когда в Calltouch из CDP CleverData передается информация о расширенном пользовательском пути, о переходах из каналов в разрезе UTM и переходах пользователей по следующей воронке:

1. зашел на сайт;

2. посмотрел модель;

3. воспользовался конфигуратором;

4. начал заполнять заявку на тест‑драйв;

5. заполнил заявку на тест‑драйв — как на дилерском сайте, так и на сайте производителя.

Как еще задействовались данные, которые получали из Calltouch, в платформе CleverData CDP:

1. факт звонка для перевода пользователя на следующий шаг воронки и для атрибуции канала при построении аналитических отчетов;

2. для сегментации по сайту, с которого осуществлен звонок;

3. для сегментации по событиям;

4. для построения сегментов по звонкам, например, исключения пользователей из рекламных коммуникаций и прямых рассылок.

В результате интеграция CDP CleverData и сквозной аналитики Calltouch позволила увидеть большую детализацию по шагам воронки и агрегированные профили в одном источнике. Это помогает оценивать эффективность рекламных каналов, оптимизировать расходы на рекламу, в том числе за счет персонализации (более гибкой сегментации).

Вывод

В новых условиях, когда данные не будут собираться самой компанией, понять профиль клиента и сделать правильные выводы, какие рекламные компании работают лучше, а какие хуже, будет сложно. Интеграция CDP и сквозной аналитики дает большие преимущества. Например, снижение зависимости от сторонних cookies, возможность найти новые точки роста для бизнеса, которые без полной информации о клиенте трудно увидеть. Кроме этого, все данные собраны в одном месте, и они принадлежат только компании. Происходит оптимизация поиска эффективных рекламных кампаний и источников в целом.

Используют ли CDP в вашей компании? Какой подход вам нравится больше: разработка собственного CDP с нуля или внедрение готового решения? Поделитесь своим опытом и мнением в комментариях. Давайте обсудим.

Соавтор: Алия Степаненкова (@AliyaStep), продуктовый маркетолог, CleverData.