Представьте, что вы знаете не просто характеристики своей аудитории, а то, какие товары покупают чаще всего, в какие дни недели и сезоны совершаются максимальные покупки, какие товары чаще всего комбинируют в одном заказе. Все это — транзакционные данные. Они дают возможность глубже понять поведение покупателей, улучшить сегментацию аудитории, точнее прогнозировать спрос и, главное, превращать сухие цифры в реальные продажи. Маркетологи, умеющие анализировать их и применять в работе, могут серьезно повысить эффективность своих кампаний. В этой статье мы расскажем, почему маркетологу нужны транзакционные данные и как их грамотно использовать для достижения максимальных результатов в маркетинге.
Вся правда о том, что и как покупает клиент
Как транзакционные данные усиливают маркетинг
Оптимизация настроек рекламных кампаний
Точечная сегментация аудитории
Где взять транзакционные данные в России
3. Онлайн-площадки и маркетплейсы
4. Сторонние сервисы лояльности
5. Платформы для аналитики данных
Что можно и нельзя при использовании транзакционных данных по законодательству России
Примеры использования разных видов транзакционных данных
Суммы покупок и товары в заказе
Частота покупок и повторные покупки
Вся правда о том, что и как покупает клиент
Транзакционные данные — это информация, которая фиксирует все действия клиента, связанные с покупками и продажами. Это своего рода цифровой след, который остается, когда люди покупают что-то в магазине, заказывают еду в интернете или подписываются на онлайн-сервис.
Вот примеры данных, которые считаются транзакционными.
1. Основные сведения о покупке:
- сумма — сколько клиент потратил за один раз;
- дата и время транзакции — когда именно была совершена покупка;
- товары или услуги — что именно приобрел клиент.
2. Сведения о способе и особенностях оплаты:
- метод оплаты — банковская карта, наличные, электронные кошельки и т. д.;
- использование бонусов программы лояльности, скидок или промокодов.
3. Местоположение покупки:
- онлайн или офлайн — через интернет или в физическом магазине;
- география транзакции — в каких регионах или городах товар пользуется наибольшей популярностью.
4. Поведенческие данные:
- частота покупок — как часто клиент совершает покупки в определенный период времени (месяц, квартал, год и т. д.);
- средний чек — сколько в среднем один клиент тратит за одну покупку за всю свою историю пользования магазином;
- возвраты — какие товары и почему были возвращены.
5. Сведения о лояльности клиента:
- детали участия в программе лояльности — сколько баллов или бонусов накопил клиент и как активно он их использует;
- повторные покупки — частота возвращения клиента после первой покупки, суммы его заказов, товары в них.
Каждый из этих типов данных помогает маркетологам делать свою рекламу более эффективной. Но что конкретно они дают?
Как транзакционные данные усиливают маркетинг
Транзакционные данные позволяют работать на основе не интуиции, а фактов. Вот несколько ключевых способов, как информация о покупках усиливает маркетинговые стратегии.
Оптимизация настроек рекламных кампаний
Когда вы знаете, какие товары покупают ваши клиенты, в какое время года они более активны и по каким причинам, вы можете точнее настроить свои рекламные объявления. Например, если данные показывают, что в определенные месяцы спрос на продукцию возрастает, маркетолог может заблаговременно запускать рекламные кампании именно в эти периоды, удлиняя их, или, наоборот, делать интересные рекламные спецпроекты в сезоны спада, чтобы выровнять продажи.
Точечная сегментация аудитории
Транзакционные данные дают четкое представление о том, кто ваши клиенты, что и как часто они покупают. На основе этих данных можно разделить аудиторию на сегменты, которые помогут точнее доносить маркетинговые сообщения. Как можно сегментировать аудиторию — расскажем ниже.
Персонализация предложений
Сегодня покупателям важно получать не общие рассылки, а индивидуальные предложения, которые подходят именно им. Транзакционные данные помогают маркетологам создать уникальные рекомендации на основе прошлых покупок клиентов. Например, зная, что ваш клиент купил набор посуды, вы можете предложить ему сопутствующие товары, такие как кухонные принадлежности или текстиль для сервировки.
Удержание клиентов
Транзакционные данные могут сигнализировать о том, что клиент давно не совершал покупок. В этом случае можно активировать его интерес с помощью специальных предложений или скидок. Например, если покупатель не заходил на сайт несколько месяцев, ему можно отправить персонализированное сообщение с промокодом.
Прогнозирование спроса
На основе историй покупок можно предугадать, какие товары будут пользоваться спросом в ближайшем будущем. Например, если данные показывают, что в определенные месяцы клиенты чаще покупают зимнюю одежду, это может помочь оптимизировать запасы и маркетинговые усилия в нужный период.
Где взять транзакционные данные в России
Источников довольно много, и многие компании уже имеют доступ к этим данным, просто не всегда используют их с умом.
1. Собственные системы учета
Если у вас есть интернет-магазин или офлайн-точка продаж, то транзакционные данные поступают прямо из вашей системы учета: кассовые аппараты, CRM-системы, платформы для онлайн-оплат. Например, если вы используете популярные российские CRM-системы, такие как amoCRM или Битрикс24, все данные о покупках, возвратах и платежах автоматически фиксируются и могут быть легко проанализированы.
2. Платежные системы и банки
Еще один важный источник данных — эквайринг. Банки, такие как Сбер и Т-банк, предлагают своим клиентам решения для бизнеса, которые включают в себя аналитику по транзакциям. Например, СберАналитика позволяет не только отслеживать объемы продаж, но и сравнивать их по регионам, времени суток и средним чекам. Это помогает лучше понять, как и когда ваши клиенты совершают покупки, и подстраивать маркетинговые кампании под реальные данные.
3. Онлайн-площадки и маркетплейсы
Если вы торгуете на крупных российских маркетплейсах, таких как Wildberries или Ozon, вы также получаете доступ к транзакционным данным. Эти площадки предоставляют подробную информацию о каждой продаже, количестве заказов, популярных товарах и динамике спроса. Например, Wildberries предоставляет данные по каждому заказу: что куплено, в каком количестве, как часто клиент возвращает товар. Эти данные можно использовать для анализа поведения покупателей и оптимизации товарной стратегии.
4. Сторонние сервисы лояльности
Такие программы, как СберСпасибо или другие внешние системы лояльности, собирают информацию о покупках, скидках и возвратах, которую можно использовать для дальнейшего анализа. Эти данные позволяют создать более персонализированные предложения и удерживать клиентов, повышая их лояльность.
5. Платформы для аналитики данных
Существуют специализированные российские сервисы для анализа данных, такие как Roistat или Mindbox, которые собирают и обрабатывают транзакционные данные из разных источников: касс, CRM-систем, маркетплейсов и платежных систем. Они помогают автоматизировать процесс анализа и предоставляют удобные отчеты по покупкам, возвратам, динамике продаж и другим метрикам. Это особенно полезно для бизнеса, который работает на нескольких площадках одновременно.
У сервиса click.ru есть свой аналитический инструмент, который позволяет получить важную финансовую информацию о рекламе в нужной вам нише и за нужный период — «Пульс». Он собирает обезличенные данные тысяч реальных рекламодателей: стоимость клика, средняя конверсия, средний чек, CPC, CPM и др. «Пульсом» можно пользоваться совершенно бесплатно, просто зарегистрировавшись в click.ru.
6. DMP-сегменты
В myTarget и Яндекс Аудиториях есть так называемые DMP-сегменты (Data Management Platform). Это уже обработанная и обезличенная информация о покупателях, в том числе и их транзакциях.
Для маркетологов DMP-сегменты — это возможность точнее нацеливать рекламные кампании и использовать транзакционные данные для более эффективного взаимодействия с клиентами. В отличие от CRM, где хранятся данные только о ваших текущих клиентах, DMP позволяет расширить охват за счет работы с широкой онлайн-аудиторией. Например, вы можете определить людей, которые ищут товары в вашей категории, но еще не совершали покупки у вас.
Используя DMP-сегменты, компании могут:
- локализовать тех, кто уже покупал их продукцию на других площадках;
- сегментировать аудиторию по истории покупок, предлагая более релевантные товары;
- находить новых клиентов, которые еще не знают о вашем бренде, но уже ищут товары, похожие на ваши.
Что можно и нельзя при использовании транзакционных данных по законодательству России
Важно помнить, что информация о покупках тесно связана с персональными данными клиентов. В России существует строгие правила, регулирующие обработку и хранение таких данных, и за их нарушение можно получить серьезные штрафы.
Что можно делать
1. Собирать данные с согласия клиента
Обычно это происходит автоматически, когда человек соглашается с условиями обработки данных при регистрации на сайте или участии в программе лояльности. Важно, чтобы согласие было явным и добровольным — это требование Федерального закона №152-ФЗ «О персональных данных».
2. Использовать данные для улучшения сервиса
Транзакционные данные можно использовать для того, чтобы улучшать качество обслуживания клиентов. Например, персонализировать предложения, отправлять рекомендации по товарам или настраивать рекламные кампании. Главное — делать это в рамках целей, которые были озвучены клиенту при сборе данных.
3. Анонимизировать данные
Если транзакционные данные используются в обобщенной форме, без указания личных данных клиента, их можно использовать практически без ограничений. Анонимизированные сведения позволяют маркетологам анализировать общие тенденции и поведение потребителей, не нарушая при этом их приватность.
Что нельзя делать
1. Использовать данные не для тех целей, на которые соглашался клиент
Когда клиент соглашается на сбор данных, он должен знать, для чего именно они будут использоваться. Компания не может взять данные, собранные для одной цели (например, доставки товара) и начать использовать их для другой (например, для таргетированной рекламы), если это не было оговорено в первоначальном согласии.
2. Передавать данные третьим лицам без согласия субъекта данных
Это касается и партнеров по бизнесу, и рекламных агентств. За нарушение этого правила может последовать штраф от нескольких десятков до нескольких сотен тысяч рублей за каждый случай (статья 13.11 КоАП РФ).
3. Хранить данные дольше, чем необходимо
По закону данные можно хранить только в течение срока, необходимого для выполнения тех целей, для которых они были собраны. Например, если данные собирались для участия в программе лояльности, их нужно удалить, как только клиент перестал участвовать в этой программе.
4. Использовать базы данных за границей
За обработку персональной информации клиентов из РФ с помощью баз за ее пределами может последовать штраф до 6 млн р. (ч. 8 ст. 13.11 КоАП).
Примеры использования разных видов транзакционных данных
Рассмотрим, как информация о покупках может быть эффективно использована в маркетинге.
Суммы покупок и товары в заказе
Эта информация является основой для понимания покупательских предпочтений. Например, если средняя сумма покупки составляет 2500 рублей, а наибольший спрос наблюдается на товары для приготовления шашлыка, можно создать специальное предложение, например, «Набор для шашлыка за 1999 рублей». Это может привести к кратному увеличению продаж в весенне-летний период.
Геолокация
Вот для чего можно применять данные о местоположении.
- Открытие новых торговых точек. Если в определённой локации наблюдается высокая концентрация покупателей, это может стать сигналом для расширения сети.
- Товарное планирование для онлайн-магазинов. Зная, откуда поступают заказы, можно более точно планировать запасы товаров на том или ином складе. Например, если определенный регион показывает высокий спрос на средства против насекомых летом, стоит увеличить их наличие именно в этом районе.
- Упрощение оформления заказа. При входе на сайт клиента автоматически определяют его город, что дает возможность предложить ближайшие пункты выдачи или способы доставки с указанием стоимости. Такой подход экономит время пользователя и повышает его удовлетворенность покупкой.
Способ оплаты
Например, если бизнес предлагает 5 различных способов оплаты, включая карты, СБП, электронные кошельки, наличные, это может увеличить количество завершенных покупок на 20-30% по сравнению с теми случаями, когда возможна только оплата картой. Отслеживание проблем с оплатой также важно. Например, если компания обнаруживает, что 10% платежей через карты завершаются с ошибками, это означает, что компания теряет 100 из 1000 заказов. Исправление таких ошибок может сократить количество брошенных корзин.
Частота покупок
Анализируя частоту покупок, вы можете разрабатывать стратегии для повышения продаж. Вот несколько примеров.
- На основе частоты покупок можно разделить клиентов на группы и предлагать им разные товары. Например, «регулярные покупатели», «периодические» и «разовые».
- Если вы видите, что определенные клиенты совершают покупки чаще других, можно предложить им бонусы или скидки. Это может повысить их лояльность и стимулировать еще больше покупок.
- Если частота покупок снижается, это может сигнализировать о проблемах с качеством обслуживания или продуктом. Используйте эти данные для анализа причин и их устранения.
Средний чек
Вот несколько примеров, как можно использовать информацию о среднем чеке.
- Кросс-продажи и допродажи. Зная средний чек, можно разрабатывать стратегии предложения сопутствующих товаров и увеличения стоимости корзины.
- Персонализированные рекомендации. Например, если клиент регулярно покупает товары на 4000 рублей, можно предложить ему аналогичные товары, но немного дороже, чтобы повысить его общий чек.
- Специальные предложения и акции. Можно создавать акции, направленные на повышение среднего чека. Например, «Купите на сумму от 2000 рублей и получите скидку 10%» может стимулировать клиентов добавлять больше товаров в корзину.
Акции и скидки
Транзакционную информацию об акциях можно использовать в маркетинге разными способами. Например:
- сравнение объема продаж и среднего чека с обычными периодами помогает понять, какие акции работают лучше всего;
- понимание, какие группы клиентов чаще реагируют на акции, позволяет создавать более целевые кампании. Например, если молодые родители активно используют скидки на детские товары, можно нацелить на них больше предложений;
- анализ того, какие товары покупаю со скидками, может помочь в планировании ассортимента.
Частота покупок и повторные покупки
Вот чем помогает эта информация.
- Глубокая аналитика. Данные о частоте и повторных покупках позволяют анализировать, какие факторы влияют на повторные покупки. Это может быть связано с качеством обслуживания, ассортиментом, ценами или маркетинговыми акциями.
- Сегментация. На основе частоты покупок можно разделить клиентов на группы, такие как «постоянные», «периодические» и «разовые». Это позволяет создавать целевые кампании для каждой группы, повышая их эффективность.
- Программы лояльности. Предложение бонусов или скидок постоянным клиентам хорошо работает и стимулирует лояльную аудиторию покупать еще чаще.
- Автоматические напоминания. Например, если клиент покупает товар каждый месяц, можно отправлять ему уведомления о том, что пора совершить новую покупку. Это особенно эффективно для товаров повседневного спроса.
- Ретаргетинг. Для клиентов, которые не совершали покупки длительное время, можно запустить специальные кампании. Предложите скидку или уникальное предложение, чтобы вернуть их обратно.
Заключение
Транзакционные данные — это важнейший ресурс для маркетологов, позволяющий оптимизировать стратегии и принимать обоснованные решения. Используя их, компании могут детально сегментировать клиентов, разрабатывать персонализированные предложения и настраивать эффективные программы лояльности, увеличивая продажи и улучшая клиентский опыт.
