В прошлой статье мы рассказывали про инструменты, которые позволяют нам строить отчеты и аналитику для управления клиентском опытом, искать инсайты в данных наших веб-платформ, с которыми взаимодействуют потребители, а также строить ML-модели, управляя их жизненным циклом. В этой статье поделимся, как собираем данные о клиентах и их действиях, как применяем полученные инсайты и мотивируем потребителей на дальнейшее сотрудничество с нами.  Привет, меня зовут Паша, я руковожу Data Science-направлением в Центре развития финансовых технологий Россельхозбанка: от обычного анализа данных и заканчивая построением моделей машинного обучения. Я расскажу вам про наш опыт работы с клиентскими данными.  Итак, что у нас есть: несколько сайтов, преимущественно основанных на Vue Storefront (фронтенд) и Adobe Magento 2 (бэкенд), а еще приложение для iOS/Android. Для аналитики используем данные бэка, web-аналитики (Google Analytics и Яндекс.Метрика) и мобильной аналитики (Яндекс.AppMetrica). В этой экосистеме есть технологические особенности. Во-первых, данные бэка и web-аналитики живут отдельно; есть ограничения на выгрузку сырых данных из некоторых инструментов web-аналитики. Во-вторых, для персонализации платформы на основе этих данных необходимо привлечение ресурсов фронтенд-разработки и встраивание в релизный цикл.  CDP обходит все эти сложности. Только не думайте, что CDP — это Cloudera Data Platform, Continuous Data Protection или вовсе Cisco Discovery Protocol — вот и нет. Customer Data Platform или CDP — это класс систем, предназначенных для объединения данных о потребителях из различных источников, автоматизации маркетинга, персонализации коммуникаций и много чего еще.  Обычно CDP позволяет: собирать данные о потребителях и их поведении в различных каналах объединять их вокруг профиля клиента сегментировать контактную базу обеспечивать разнородные коммуникации с сегментами строить аналитику и даже дашборды (например, для мониторинга качества трафика в разрезе источников) Некоторые платформы расширяют возможности CDP встроенными модулями настройки и автоматизации цепочек коммуникаций, запуска экспериментов или построения прогнозных моделей. Такие платформы называются CD(X)P. В Россельхозбанке есть веб-платформа «Своё Фермерство» — это такой десктопный вариант супераппа для агропредпринимателей. Здесь вам и B2B-маркетплейс c популярными агропоставщиками, и площадка размещения товаров для B2C-продавцов. А еще каталог банковских услуг, бизнес- и агросервисов, поиск вакансий и сотрудников, доска частных объявлений и информационный ресурс с полезными материалами — все для фермеров в одном месте с целью оптимизации их деятельности. Удобно? Конечно! Остается только привести фермеров на эту веб-платформу и объяснить, куда они попали, как ей пользоваться и зачем. Задача весьма непростая, особенно принимая во внимание количество возможных сценариев использования сайта «Своё Фермерство» и разнородность аудитории.  В первом подходе мы решили: сразу сориентировать пользователя на сайте и помочь ему найти, что искал постепенно и в порядке релевантности рассказывать о других возможностях платформы В рамках этого подхода с помощью CD(X)P мы реализовали несколько вариантов причем с минимальным привлечением ресурса разработки. Все необходимые аналитические отчеты мы также строили в CD(X)P. Это удобно: есть возможность «проваливаться» до посетителя, а интерфейс напоминает BI-инструменты. Начали с анализа входящего трафика, чтобы понять, как пользователи к нам попадают. Также нам надо было сегментировать и приоритизировать аудиторию. Много пользователей приходят к нам с главной страницы сайта Россельхозбанка и партнеров, причем именно среди них самые низкие показатели возвращаемости, глубины просмотра и длительности сессий. Это можно объяснить относительно высоким трафиком на сайте банка и партнеров и тем, что оттуда на платформу «Своё Фермерство» приходит больше «случайных» посетителей, чем из других источников. Но справедливо предположить, что такими пользователями больше востребованы банковские услуги, а плохие показатели обусловлены тем, что посетители не понимают, куда они попали, и быстро возвращаются обратно на сайт банка или партнера. Некоторые аналитические данные подтверждали эту гипотезу: например, среди посетителей, оставивших заявки на кредиты, соотношение источников первой сессии оказалось на стороне сайта Россельхозбанка. Так мы выделили первый сегмент пользователей, и теперь нужно было решить, как помочь им сориентироваться на «Своём Фермерстве» и добраться до заявок на кредиты именно на этой платформе, а не на сайте банка. Можно было создать отдельный лендинг, но это потребовало бы разработки, а потестировать наши гипотезы об интересах посетителей хотелось поскорее и подешевле. Поэтому мы применили CD(X)P: инструмент позволяет настраивать показ элементов интерфейса и всплывающих окон в зависимости от посетителя из определенного сегмента.   Мы попробовали несколько вариантов — баннер на главной странице «Своё Фермерство», всплывающее окно посередине экрана и всплывающую плашку внизу. В итоге для сегмента посетителей с сайта банка и партнеров нам удалось повысить длительность сессий более чем на 50%, а количество заявок — почти в два раза. Из вариантов коммуникации наиболее эффективно себя показал pop-up на главной странице. Помимо этого, мы использовали CD(X)P для персонализации личного кабинета зарегистрированных пользователей сайта «Своё Фермерство»: мы начали с размещения разных баннеров в зависимости от отрасли пользователя (растениеводы/животноводы) и планируем развивать персонализацию дальше. На нашей второй платформе «Своё Родное», где продают фермерскую продукцию для B2C, стояла похожая задача. К моменту анализа прошло уже около полугода, как платформа заработала в промышленном режиме, и несколько месяцев, как мы прикрутили к ней CD(X)P. Наступило время понять профиль посетителя «Своего Родного» и его поведение, чтобы сделать коммуникации более персонализированными. Также мы хотели разобраться, какие проблемы возникают при взаимодействии пользователя с платформой.  Перед нами стояли следующие бизнес-задачи: замотивировать пользователей оставлять отзывы на фермерскую продукцию вдохновить возвращаться к нам за новыми покупками познакомить регионы с нашими продуктами И CD(X)P здесь пришёлся очень кстати. Когда посетитель заходит на нашу платформу за покупками, он может легко потеряться в разнообразии, поэтому его спасают отзывы других покупателей. Но нельзя оставить отзыв, если ты не заказывал товар. Когда мы впервые проанализировали эффективность написания отзывов на товары, оказалось, что конверсия купленных товаров в отзывы составляет 11%. То есть на каждый 9-й купленный товар клиенты оставляют отзывы. Неплохо? Вроде да, но есть подвох. В каталоге представлено довольно много товаров. На момент проведения анализа их было 14 тысяч. На один купленный товар приходился 1 отзыв. При этом отзывов оставлено чуть более чем на 1% всех доступных на платформе товаров. Гипотеза — скорее всего, выбирая товар, пользователь смотрит на отзывы. Если они отсутствуют, то могут возникнуть сомнения покупать или нет, поэтому потребителей необходимо мотивировать оставлять отзывы после покупки. Более того, мы можем использовать отзывы, оставленные клиентами, при построении рекомендательных систем (кстати, их тоже можно строить в CD(X)P, но об этом расскажем в следующий раз) или при ранжировании товаров в выдаче.  В CD(X)P мы создали цепочку событий, которая запускается через неделю после того, как клиент купил товар. Тем самым мы даём ему время попробовать и оценить купленные продукты. Через пару месяцев после начала этой рассылки в виде push-уведомлений на мобильные телефоны клиентов мы решили сравнить результаты «до» и «после» и они нас порадовали! Конверсия в отзыв после покупки выросла с 11% до 16%. В среднем на один товар на текущий момент приходится 2 отзыва вместо 1 ранее. Также сейчас более 5% всех товаров на площадке имеют хотя бы 1 отзыв (ранее, напомню, был 1%). При этом все результаты оказались статистически значимы. Таким образом, CD(X)P позволяет нам выстраивать целые цепочки коммуникаций и настраивать их максимально гибко на основе тех пользовательских событий, которые мы же сами и логируем.  Мы решили использовать CD(X)P, чтобы мотивировать клиентов на повторные покупки. Предварительно создав событие последнего заказа со всеми атрибутами и датой, мы построили цепочку коммуникаций для отработки сценария повторных закупок. Ориентируемся на последний сделанный клиентом заказ, ждем неделю после совершения им покупки и отправляем push-уведомления с напоминанием повторить заказ. При этом здесь можно легко и просто устроить A/B тест и отсылать, к примеру, альтернативный текст push-уведомления, чтобы по результатам тестирования понять, на какой из них лучше реагируют клиенты. Еще один показатель, который мы проанализировали — количество зарегистрированных пользователей и покупок в разбивке по регионам. Так как наша платформа ориентирована не только на Москву и Московскую область, нам, конечно же, было интересно, насколько популярна наша площадка в регионах.  Видно, что распределение очень неравномерное, превалирует Москва и МО. Чтобы исправить это, мы решили проводить маркетинговые кампании, повышающие конверсии в покупку, и персонализировать их для топ-20 регионов по количеству новых пользователей. И в рамках этого кейса мы также планируем использовать CD(X)P. Здесь мы рассказали лишь малую часть того, что было сделано и планируется реализовать для улучшения взаимодействия клиентов с нашими веб-платформами. Мы поняли, что CD(X)P — действительно полезный инструмент, который значительно упрощает решение многих бизнес-задач, объединяя все доступные данные о посетителях в одном удобном месте. Кроме того, CD(X)P при настройке персонализации и автоматизации маркетинга снижает затраты на разработку.  Однако мы обнаружили, что на Хабре почти нет статей про внедрение и использование CD(X)P, поэтому решили делиться своей экспертизой и практикой. Если есть вопросы — спрашивайте в комментариях, мы обязательно ответим. Data Science Lead