Как внедрить персонализацию на основе данных (2026)

Персонализация на основе данных — это маркетинговый подход, который использует данные о клиентах для создания более релевантного пользовательского опыта.

При правильном подходе эта практика минимизирует неэффективные расходы на маркетинг и повышает коэффициент конверсии. Например, в исследовании Deloitte один из ведущих ритейлеров одежды добился роста конверсии почти на 40% и практически удвоил рентабельность инвестиций в рекламу (ROAS), включив собственные данные (first-party data) в свою стратегию персонализации.

Ниже рассказано, как работает персонализация на основе данных, включая три примера и четыре совета, которые помогут вам улучшить взаимодействие с клиентами с помощью персонализированных кампаний.

Что такое персонализация на основе данных?

Персонализация на основе данных — это процесс использования собранной со временем информации о клиентах для адаптации процесса покупок под каждого отдельного человека. Компании используют её для взаимодействия с потребителями теми способами, которые, согласно данным, с наибольшей вероятностью приведут к желаемому результату. Например, вы можете персонализировать контент в email-рассылках, отправлять таргетированные SMS-акции или показывать индивидуальные рекомендации товаров при оформлении заказа на основе истории просмотров и прошлых покупок конкретного покупателя.

Используйте данные о клиентах с помощью сегментации клиентов в Shopify

Встроенные инструменты сегментации Shopify помогают находить полезную информацию о ваших клиентах, создавать сегменты, точно соответствующие вашим маркетинговым планам с помощью фильтров на основе демографических и поведенческих данных, а также стимулировать продажи с помощью своевременных и персонализированных писем.

Узнайте больше о сегментации в Shopify

Как работает персонализация на основе данных?

• Сбор данных
• Анализ данных
• Персонализация

Персонализация на основе данных — это процесс из трех этапов: компания собирает информацию о потребителях, использует её для лучшего понимания своих клиентов и персонализирует взаимодействия на основе полученных знаний. Вот как это устроено подробнее:

1. Сбор данных

Ваша компания собирает демографические и поведенческие данные о клиентах. К распространенным источникам относятся данные с вашего веб-сайта, активность в email-рассылках, заполненные формы и каналы в социальных сетях.

Эта информация называется собственными данными (first-party data), что означает, что ваша компания собирает её и владеет ею. Это также означает, что вы несете ответственность за соблюдение конфиденциальности данных. Некоторые законы о конфиденциальности требуют от компаний получения согласия перед сбором данных клиентов, и вам могут потребоваться дополнительные разрешения для определенных маркетинговых активностей. Вы можете использовать платформу управления согласием (consent management platform) для запроса необходимых разрешений в зависимости от местоположения потребителя.

2. Анализ данных

Ваша компания анализирует собранные данные с целью определить варианты взаимодействия, которые с наибольшей вероятностью найдут отклик у групп клиентов и отдельных покупателей.

Вы можете использовать свои данные для определения ключевых сегментов потребителей, их предпочтений, факторов принятия решений и моделей взаимодействия, а также для прогнозирования их дальнейших действий. Вы также можете настроить сигналы данных, которые в дальнейшем будут запускать определенные сценарии автоматизации персонализации. Например, вы можете высылать персонализированные письма-напоминания в ответ на брошенную корзину.

ИИ-ассистенты, такие как Shopify Sidekick, могут помочь на этом этапе — они способны анализировать данные о клиентах с помощью запросов на понятном языке и искать возможности для персонализации взаимодействия на вашем сайте.

3. Персонализация

Ваша компания адаптирует коммуникацию для отдельных лиц или сегментов, оптимизируя сообщения, контент и конкретные предложения на основе индивидуальных предпочтений и факторов принятия решений.

Например, вы можете создать два разных маркетинговых письма для двух основных сегментов клиентов, а затем использовать генеративный ИИ для дальнейшей индивидуальной настройки писем для конкретных пользователей, включая рекомендации товаров на основе истории просмотров и тематические ссылки на статьи в блоге.

Примеры персонализации на основе данных

• Персонализированные рекомендации товаров от Crown Affair
• Стратегия email-маркетинга для VIP-клиентов от Harlem Candle Co.
• Поп-апы Revenge Of, срабатывающие на основе поведения

Вот три реальных примера персонализации на основе данных, которые могут вдохновить вас на собственные решения:

Персонализированные рекомендации товаров от Crown Affair

Элейн Чой, основательница бренда по уходу за волосами Crown Affair, использует интерактивный квиз на сайте для сбора собственных данных о клиентах и формирования персонализированных рекомендаций по продуктам для каждого участника. Клиенты делятся подробностями о своем типе волос, а сайт формирует набор продуктов на основе их ответов. Компания также сохраняет информацию из квиза, используя ответы для создания глубоких профилей клиентов, которые помогают в дальнейшей персонализации.

«У нас есть квиз, где люди могут рассказать о своих волосах, и на основе этого мы предлагаем различные наборы, которые могут им подойти», — говорит Элейн.

Эта стратегия персонализации требует активного участия клиентов, и она работает, потому что бренд стимулирует покупателей делиться информацией, предлагая им то, что полезно для них. «Мы не хотим обременять клиента запросами данных, — говорит Элейн, — поэтому мы спросили себя: как мы можем создать ценность, если они предоставят нам данные? Мы делаем этот обмен информацией и выдаем то, что кажется действительно персонализированным».

Стратегия email-маркетинга для VIP-клиентов от Harlem Candle Co.

Harlem Candle Co. использует персонализацию на основе данных для адаптации контента email-маркетинга для различных групп потребителей, используя историю покупок и модели взаимодействия клиентов, чтобы сосредоточить маркетинговые усилия на наиболее ценных покупателях.

«Замечательно иметь возможность создавать сегменты для ваших VIP-клиентов — тех людей, которые открывают каждое письмо, добавляют товары в корзину и оформляют заказ почти всегда», — говорит генеральный директор Тери Джонсон. «Когда вы запускаете новый продукт, вы знаете, что эти клиенты его купят. Вы можете предоставить им ранний доступ к новинкам, потому что они очень лояльны, и это заставляет их чувствовать себя особенными, а не просто кем-то из массы».

Она также уделяет особое внимание явному признанию долгосрочной лояльности, отмечая: «Некоторые клиенты с нами с 2016 года, и мы создаем цепочки писем, в которых подчёркиваем это на словах».

Поп-апы Revenge Of, срабатывающие на основе поведения

Магазин комиксов Revenge Of использует поп-апы на сайте для персонализации сообщений на основе поведенческих сигналов в реальном времени. Бренд использует приложение Fomo, которое динамически отслеживает активность пользователей на сайте и реагирует сообщениями, созданными для создания чувства срочности и подталкивания к конверсии.

«Fomo не только напоминает клиенту о том, что находится в его корзине, но и сообщает: „Кто-то в Сакраменто купил этот комикс“ или „Осталось всего четыре таких товара“», — рассказывает сооснователь Джо Майерс на подкасте Shopify Masters.

• Объедините данные о клиентах из разных каналов
• Создавайте индивидуальные сегменты клиентов
• Приоритезируйте высокоэффективные автоматизации
• Используйте прогнозы ИИ для персонализации предложений

Следуйте этим четырем шагам для внедрения стратегии персонализации на основе данных, которая поможет достичь ваших бизнес-целей:

1. Объедините данные о клиентах из разных каналов

Эффективная персонализация на основе данных требует высокого качества этих данных — в идеале со всех каналов продаж. Однако консолидация информации из различных каналов является распространенной проблемой, поскольку изолированность данных мешает компаниям максимально эффективно использовать собственные данные (first-party data). Согласно одному 2025 survey, 77% директоров по данным считают, что изолированность данных препятствует принятию решений на их основе.

Лайфстайл-бренд Aviator Nation столкнулся с этой проблемой на собственном опыте: устаревшая структура из отдельных платформ для электронной коммерции и розничных продаж мешала компании полностью понять своих клиентов и вызывала недовольство у покупателей.

Переход на единую платформу электронной коммерции Shopify позволил компании получить доступ к полной истории клиентов, что улучшило её усилия по персонализации. Объединение источников данных также превратило привлечение клиентов через разные каналы в возможность для сегментации, а не в барьер для понимания их потребностей.

«Мы пришли к пониманию, что у каждого нашего клиента уникальные отношения с брендом», — отметил Кертис Ульрих, директор по электронной коммерции бренда, в кейсе Shopify. — «Познакомились ли они с нами в розничном магазине, узнали ли о нас на музыкальном фестивале или пришли на тренировку по сайклингу — всё это уникальные точки данных, которые помогают нам лучше понять клиента».

2. Создавайте пользовательские сегменты клиентов

Сегментация клиентов — процесс создания групп покупателей со схожими характеристиками — является основой любой стратегии персонализации. Например, бренд средств по уходу за волосами Ouai сегментирует клиентов по их предпочтениям в ароматах на основе истории покупок. Чтобы анонсировать предстоящий запуск, бренд решил провести эксклюзивную кампанию предварительного просмотра для клиентов, которые ранее уже покупали товары с определенным ароматом.

«Мы собираемся сделать что-то персональное и индивидуальное для всех клиентов, которые, как мы знаем, любят этот аромат», — говорит Ханна Билс, генеральный директор Ouai. — «Речь идет о поиске способов вознаграждения и стимулирования различных типов клиентов, которые взаимодействуют с брендом по-разному».

Вы можете использовать инструмент сегментации клиентов Shopify для создания пользовательских сегментов на основе данных, собранных из вашего интернет-магазина. Платформа позволяет создавать настраиваемые фильтры на основе правил, которые группируют клиентов со схожими характеристиками, а также поддерживает динамическую сегментацию, автоматически обновляющую сегменты с учетом наиболее актуальной информации.

3. Отдавайте приоритет высокоэффективной автоматизации

Сделайте сегментацию еще более эффективной, индивидуализируя коммуникацию с помощью маркетинговой автоматизации, начиная с наиболее результативных вариантов, таких как приветственные письма и напоминания о брошенной корзине. Данные Klaviyo показывают, что эти два сценария email-рассылок приносят больше дохода на одного получателя (RPR), чем любые другие.

Вы можете использовать Shopify Messaging для персонализации тем писем и контента, а также для запуска нескольких сценариев автоматизации для email и SMS. Платформа также позволяет редактировать шаблоны процессов и создавать настраиваемые автоматизации, соответствующие потребностям вашего бизнеса.

4. Используйте прогнозы ИИ для персонализации предложений

Искусственный интеллект (ИИ) меняет представление о персонализации, позволяя маркетинговым командам собирать и обрабатывать большие объемы клиентских данных и получать всё более точные аналитические выводы. Одно из применений — предиктивная сегментация, которая включает использование ИИ для группировки клиентов на основе вероятности их будущего поведения.

Функция Shopify по прогнозированию уровня расходов (predicted spend tier) — один из таких примеров: инструмент анализирует прошлые взаимодействия с вашим магазином и группирует клиентов по потенциалу расходов, разделяя их на категории с высоким, средним и низким прогнозируемым уровнем трат. Вы можете использовать эту информацию для адаптации маркетинговых коммуникаций с учетом уникальных факторов принятия решений и моделей покупок каждой группы.

Производитель кошельков Ridge использует другой подход: он применяет ИИ для реализации объёмной стратегии персонализированной рекламы. Компания использует генеративный ИИ для создания до 500 вариантов рекламы в день, полагаясь на такие платформы, как Meta, для микротаргетинга клиентов с помощью их собственных алгоритмов и показа наиболее подходящего рекламного объявления каждому конкретному пользователю.

В одном из выпусков подкаста Shopify Masters генеральный директор Шон Франк описывает эту стратегию как «удары по воротам». Хотя это подход к персонализации на основе данных, Ridge не владеет соответствующими данными, поэтому не может применять их для улучшения клиентского опыта на своих собственных каналах.

Вместо этого компания полагается на рекламные платформы, которые показывают клиентам релевантный контент в соответствии с внутренними сигналами данных этих платформ. Шон считает это будущим рекламы. «Мы увидим еще более персонализированную рекламу», — говорит он. — «То, что видите и что нравится вам, будет совершенно отличаться от того, что вижу и что нравится мне, и Facebook будет показывать эту рекламу прямо в нужный момент».

Часто задаваемые вопросы о персонализации на основе данных

Что означает «на основе данных» (data-driven)?

Подход считается основанным на данных, если он опирается на информацию, собранную из реальных источников. Персонализация на основе данных использует информацию о клиентах, чтобы понять их потребности и предложить релевантный опыт.

Какие данные используются для персонализации?

Персонализация на основе данных использует широкий спектр точек данных, включая историю просмотров, историю покупок, брошенные корзины, географическое положение и демографическую информацию.

Каковы примеры персонализации?

Отправка электронного письма с поздравлением в день рождения клиента, динамическая адаптация контента веб-сайта на основе истории просмотров и таргетинг VIP-клиентов с эксклюзивными акциями — все это примеры стратегий персонализации.