Skip to main content
Custom-data

Custom data: как создавать уникальные digital-эксперименты

ВРЕМЯ ЧТЕНИЯ
5 минут
Автор
Frédéric De Todaro  Kameleoon
Frédéric De Todaro
Frédéric is Chief Product Officer and directs product strategy at Kameleoon. Focussed on continuously improving our A/B testing and personalization platform, he shares his advice on how to best deploy our technology and use it to positively impact digital conversions.
Поделиться

Когда Вы запускаете кампанию по персонализации для оптимизации цифрового опыта Ваших посетителей, Вы надеетесь всегда на самый лучший результат и доход от вложений. 
При этом качество таргетинга Ваших посетителей очень важно: чем точнее таргетинг, тем эффективнее будет кампания. 

Kameleoon включает более 45 критериев для таргетинга, которые могут быть использованы для создания кампаний по персонализации. Но очень широкий и богатый функционал платформы Kameleoon позволяет Вам идти дальше, активируя "персонализированные" данные (custom data).   Что такое "персонализированные" данные? Какие возможности открывают?
 

1 Что такое "персонализированные" данные (custom data)?

Для того, чтобы настроить персонализированные кампании (вручную или автоматизированно), Вы должны опираться на точные пользовательские данные и сегментировать Вашу цель в зависимости от различных критериев. Таким образом, Kameleoon собирает 3 типа данных, которые мы считаем "горячими", которые напрямую связаны с контекстом текущего посещения сайта:

  • поведенческие данные (частота посещений, путь навигации,...)
  • контекстуальные данные (день, погода, местоположение…)
  • технические данные (устройство, браузер, происхождение…)

Параллельно Kameleoon позволяет Вам предоставить дополнительные персонализированные данные из других источников (data layer, DMP, CRM и т.д.). Это могут быть данные, связанные с полом, возрастом посетителя, суммы последней корзины или подпиской на программу лояльности. Обычно эти данные зависят от специфики Вашей компании. 

сбор данных: как наша платформа управляет согласием пользователей? 

Kameleoon работает в соответствии с Общим регламентом о защите данных (GDPR) и использует локальное хранилище данных после получения согласия пользователя. Данные, которые собираются, являются исключительно анонимными данными навигации и не позволяют идентифицировать посетителя. Что касается персонализированных данных из CRM или DMP, которые были внедрены в Kameleoon, то они остаются под Вашим контролем. Мы обрабатываем эти данные в соответствии с GDPR и соблюдаем Ваши письменные инструкции, а также процедуры обработки этих данных. 

Как только данные внедрены в платформу вместе с данными, собранными Kameleoon, персонализированные данные предоставляют Вам наиболее точную информацию. Эти данные позволяют Вам сегментировать целевую аудиторию согласно специфике Вашего бизнеса и целей, а также проводить глубокий анализ результатов экспериментов. 
 

2 Сделать таргетинг Ваших кампаний по персонализации более точным

С помощью персонализированных данных Вы можете таргетировать Ваших посетителей максимально точно и предлагать им наиболее актуальный и индивидуальный опыт. Здесь несколько примеров эффективного использования данных:

предложить промокод новому покупателю

С помощью данных из Вашей CRM Вы можете узнать дату последней покупки каждого пользователя и число уже совершенных покупок. Таким образом, Вы можете идентифицировать нового покупателя и использовать для того, чтобы предусмотреть наилучшую стратегию. В данном конкретном случае может быть интересно активировать новых клиентов спустя определенное время после первой покупки, предлагая им промокод. С помощью этих персонализированных данных Вы оптимизируете Вашу промокампанию, адресуя напрямую нужному посетителю скидку без ущерба для общей прибыли. 

распродажи: таргетировать посетителей, проявляющих интерес к определенной товарной категории


Для того, чтобы оптимизировать успех Ваших промокампаний, Вы можете также использовать персонализированные данные, сегментируя посетителей согласно типу товаров, которые были просмотрены в течение последних визитов. 

Ваша цель - это продвигать товары акции посетителям, которых потенциально эти товары могут заинтересовать. Если у Вас есть категория просмотренных товаров в Вашем data layer GTM, то достаточно создать новые custom data:

  • интересуемся посещениями (visits);
  • тип "List";
  • происхождение "Google Tag Manager";
  • и укажем названию переменной, которая содержит категорию товара (как здесь, например, product_category).

Data-custom1

Kameleoon сохраняет автоматически все категории товаров, просмотренных посетителем в форме списка в custom data. Вам остается только создать сегмент Kameleoon, используя custom data.

Data-custom2
 

3 Идентифицировать новые возможности для бизнес через Ваши отчеты

Вы также можете более точно анализировать результаты Ваших экспериментов (персонализированных кампаний или A/B-тестов), используя персонализированные данные для сегментирования. На странице результатов эксперимента у Вас есть возможность фильтровать результаты в зависимости от custom data, относящихся к эксперименту. 

Data-custom3


Например, если Вы желаете изучить влияние промокампании на Ваш оборот, custom data позволяют Вам идентифицировать посетителей, которые использовали Ваш промокод во время оплаты. 

Это позволит определить количество покупателей, которые воспользовались промокодом и определить актуальность и интерес для бизнеса. Также это позволит использовать custom data для того, чтобы таргетировать посетителей, которые уже покупали товары с промокодом, для будущих кампаний. 

Другой пример: с помощью custom data легко определить, является ли посетитель владельцем дисконтной карты сайта. Фильтруя результаты промокампании по custom data, можно узнать больше о поведении "лояльных" покупателей. Так как их карта лояльность подразумевает бонус и скидки, их поведение точно будет отличаться от остальных посетителей.  Вы так можете найти новые возможности для кампаний, анализируя поведение лояльной аудитории. 

 

4 Другие возможности использования custom data

сегментировать в Kameleoon Insights

Custom data - это общие объекты для всех наших модулей. Вы обнаружите эту возможность анализа в Kameleoon Insights для фильтра данных сегмента согласно custom data. 

использовать custom data как ключ к cross-device синхронизации

В случае с экспериментом cross-device: custom data могут использоваться для реализации омниканального опыта для авторизированного пользователя, каким бы он устройством ни воспользовался. Custom data также могут использоваться для отчетов по результатом конкретного авторизированного пользователя. 

направлять машинное обучение 

Kameleoon Predict работает на основе custom data для предсказания покупательских намерений посетителей. Вы можете также указать нам на самые актуальные, по Вашему мнению, custom data, чтобы насыщать наши алгоритмы машинного обучения. 

 

Custom data необходимы для того, чтобы создавать уникальные и индивидуальные эксперименты с платформой Kameleoon на всех стадиях процесса реализации эксперимента. 

Теперь Ваша очередь решать, как усовершенствовать Вашу персонализацию для создания уникального пользовательского опыта! 

yves rocher
Frédéric De Todaro  Kameleoon
Frédéric De Todaro
Frédéric is Chief Product Officer and directs product strategy at Kameleoon. Focussed on continuously improving our A/B testing and personalization platform, he shares his advice on how to best deploy our technology and use it to positively impact digital conversions.
Topics covered by this article
Вам также могут понравиться эти статьи