Суть этой практики изменилась. Раньше она означала добавление имени в шаблон и отправку одного и того же предложения всему списку. Теперь это означает индивидуальный выбор для каждого человека: какое сообщение он получит, по какому каналу и в какой момент.

Если ваш бренд использует email, push-уведомления, SMS, сообщения в приложении и веб-каналы, это руководство охватывает данные, тактики и ИИ, лежащие в основе персонализированного маркетинга, с примерами от первой персонализированной кампании до программ масштаба предприятия.

Коротко о главном

Персонализированный маркетинг означает использование данных об отдельном клиенте для определения того, что, где и когда сказать, вместо отправки одного сообщения всей группе.
Персонализированный маркетинг работает на четырех типах данных, которые хранятся в едином профиле вместе с согласием пользователя, поскольку каналы, считывающие информацию из разных баз, противоречат друг другу.
Тактика различается в зависимости от канала: от динамического контента и рекомендаций продуктов в email до триггеров геолокации и важных этапов в мобильных устройствах.
ИИ выполняет две разные задачи: создает варианты контента в необходимых для программы объемах и определяет, какой вариант, по какому каналу и в какое время получает каждый человек.
Выстраивайте процессы последовательно, начиная с одного этапа жизненного цикла и добавляя каналы по мере того, как это поддерживает профиль, и обязательно измеряйте все показатели по сравнению с контрольной группой.

Персонализированный маркетинг — это практика использования информации, которой бренд располагает об отдельном клиенте (включая его поведение, предпочтения, контекст и историю), для определения того, что, где и когда ему сказать, вместо отправки одинакового сообщения всем участникам группы. Термины «маркетинговая персонализация» и «персонализированный маркетинг» описывают одну и ту же практику и используются в индустрии как синонимы.

Каждое персонализированное сообщение опирается на три типа входящих данных:

Идентификация. Кто этот человек, согласно предоставленной им информации: данные учетной записи, указанные предпочтения, язык, статус программы лояльности, статус подписки.
Поведение. Что он сделал: просмотренные страницы, товары, добавленные в корзину, использованные функции, открытые сообщения, совершенные покупки, брошенные сессии.
Контекст. Обстоятельства текущего момента: устройство, местоположение, время суток, этап клиентского пути, действия 30 секунд назад.

В совокупности эти вводные данные определяют содержание сообщения, канал его доставки и время отправки.

Это происходит на двух уровнях. Персонализация на уровне сегментов объединяет людей по общему признаку или поведению и отправляет этой группе одно сообщение. Например, потерянные покупатели получают реанимирующее предложение, а участники золотого уровня — ранний доступ. Таргетинг на индивидуальном уровне определяет контент, канал и время для каждого человека отдельно, поэтому два клиента из одного сегмента могут получать разные сообщения в разные дни.

Персонализация на уровне сегментов

Таргетинг на индивидуальном уровне

Аудитория

Люди, сгруппированные по общему признаку или поведению

Каждый клиент рассматривается отдельно

Что определяет сообщение

Правило, применяемое ко всей группе

Решение, принятое для конкретного человека

Канал и время

Одинаковые для всех в группе

Выбираются для каждого человека

Пример

Все потерянные покупатели получают одинаковое реанимирующее предложение

Два потерянных покупателя получают разные предложения по разным каналам с разницей в несколько дней

Необходимые данные

Достаточно атрибутов для определения группы

Полный профиль по каждому клиенту плюс результаты для анализа

Персонализацию не следует путать с сегментацией. Сегментация клиентов — это процесс разделения аудитории на группы, и это лишь один из методов, используемых для персонализации. Настоящая персонализация — это конечный результат: сделать сообщение актуальным для конкретного человека. Хотя этого можно добиться с помощью сегментации, вы также можете прийти к этому, применяя правила к индивидуальным профилям или принимая индивидуальные решения для каждого клиента.

Почему персонализированный маркетинг важен и во сколько обходятся ошибки

Персонализированный маркетинг важен, потому что клиенты игнорируют то, что им неинтересно. Каждое проигнорированное сообщение чего-то стоит: внимания клиента в моменте, разрешения на дальнейшие рассылки и промежуточной выручки. Исследование Deloitte Digital's 2024 research показало, что бренды с высоким уровнем зрелости персонализации на 48% чаще превышают свои цели по выручке и на 71% чаще сообщают об улучшении лояльности клиентов по сравнению с брендами с низким уровнем зрелости.

Персонализированный маркетинг приносит пользу нескольким образом:

Актуальность повышает отклик: сообщение, привязанное к действиям клиента, превосходит то, которое написано для несуществующего «среднего» клиента. Это проявляется сначала в показателях открытий и кликов, а затем в конверсии.
Меньшее количество пустых отправок защищает доставляемость и внимание: рассылка только тем людям, к которым относится кампания, означает меньше нерелевантных писем, меньше проигнорированных push-уведомлений и меньшее отторжение, которое разрушает репутацию отправителя.
Последовательное признание укрепляет удержание: когда приложение, папка «Входящие» и SMS-переписка отражают одинаковое понимание клиента, отношения накапливаются, а не начинаются заново с каждой кампанией. Если вы стремитесь к росту, способность реагировать с учетом актуальности в масштабе формирует долгосрочный рост бренда так же эффективно, как и любая отдельная кампания.

Тем не менее, плохо реализованная персонализация может нанести больше вреда, чем ее полное отсутствие. Остерегайтесь этих трех распространенных ловушек.

Устаревшие данные: профиль, который не обновлялся шесть недель, приведет к отправке неверного сообщения — например, рекомендации товара, который клиент уже купил, или магазина в городе, который клиент только что покинул.
Слишком глубокая персонализация: упоминание действий клиента без учета того, осознавал ли он передачу данных, может восприниматься как пугающая слежка. Подумайте, поймет ли клиент, откуда взялась используемая вами информация.
Персонализация только в одном канале: если вы персонализируете email, но клиент также получает push-уведомления, он может почувствовать разницу. Это показывает, что у вашего бренда есть информация, но она используется непоследовательно.

Какие данные обеспечивают работу персонализированного маркетинга

Маркетинговая персонализация работает только тогда, когда она основана на значимых сигналах. Правильные данные помогают маркетологам понять, кто этот человек, что его волнует и как он взаимодействует на различных точках контакта. Вот основные типы данных, которые делают это возможным.

Данные профиля и предпочтений: сюда относится информация о том, кем является клиент и что он вам сообщил, включая предпочтения, которыми он поделился напрямую через опросы, анкеты или сценарии онбординга. Большая часть этих данных поступает через центр предпочтений — страницу, где клиенты выбирают каналы, по которым они хотят получать от вас сообщения, как часто и на какие темы. Полезно предоставлять клиентам конкретные варианты выбора. Например, тот, кто отписался бы от ежедневной рассылки, может остаться ради уведомлений о доставке. Такое согласие делает данные пригодными для использования, а данные first-party от людей, которые сами решили их предоставить, превосходят любые выводы о тех, кто этого не сделал.
Поведенческие события: сюда относится то, что потребители просматривают, на что кликают или нажимают, а также как часто они возвращаются. Именно это указывает на намерение и этап пути: три просмотра одной и той же страницы продукта за неделю вызывают напоминание, содержащее этот продукт.
Данные о покупках и жизненном цикле: эти данные показывают, что купили клиенты, какова стоимость продуктов и каково их положение в отношениях с вашим брендом. Когда вы знаете цикл пополнения запасов клиента, вы знаете и время отправки сообщения, побуждающего к следующей покупке по мере истощения запасов.
Контекстуальные сигналы: используйте информацию об устройстве, местоположении и времени, чтобы предлагать такие вещи, как приглашение посетить магазин в пределах досягаемости или отложить пуш-уведомление до часа, когда человек обычно открывает ваше приложение.

Тем не менее, все эти данные должны находиться в одном профиле. Если email и пуш считываются из разных записей, один и тот же клиент существует дважды, и каждая запись содержит то, чего не хватает другой. В результате клиент получает две версии вашего бренда: одна знает о вчерашнем возврате, а другая — нет. Единый профиль также делает сегментацию клиентов эффективной, поскольку он группирует людей по их действиям, а не по вашим предположениям о них.

Персонализированные маркетинговые тактики по каналам

Персонализация выглядит по-разному в зависимости от канала. Сильнейшие маркетинговые стратегии понимают, что клиентам нужен омниканальный, слаженный подход, чтобы их путь никогда не казался разрозненным. Это означает, что бренды встречаются с клиентами там, где они есть, адаптируя контент, время и доставку на основе поведения, контекста и предпочтений в электронной почте, мобильных устройствах, сети и внутриприложенческих интерфейсах. Тактики ниже сгруппированы по каналам с указанием данных, необходимых для каждой из них.

Стратегии персонализации в email-маркетинге

Электронная почта содержит больше всего контента и допускает наибольшее количество вариаций, поэтому большинство кампаний по персонализированному маркетингу начинаются именно здесь.

Блоки динамического контента: один шаблон с модулями, которые отображаются по-разному для каждого получателя, так что уровень лояльности, регион или предпочтения по категориям меняют то, что выводится на экран. Требует данных профиля и шаблонной системы, поддерживающей условную логику.
Рекомендации продуктов: товары выбираются на основе истории просмотров и покупок, а не мерчандайзингового календаря. Требует каталога продукции, связанного с поведенческими событиями.
Триггеры поведения: брошенный просмотр, брошенная корзина, падение цен и оповещения о поступлении товара, отправляемые на основе действий клиента, а не по расписанию. Требует данных о событиях, поступающих достаточно быстро, чтобы оставаться актуальными к моменту отправки сообщения.
Оптимизация времени отправки: выбор часа отправки для каждого получателя на основе его собственной истории открытий вместо выбора одного часа для всего списка. Требует достаточной истории сообщений по каждому человеку для выявления закономерности.

Лучше всего подходит для: команд, запускающих свои первые персонализированные кампании, таких как ритейл-бренд, расширяющий список подписчиков и запускающий программу лояльности. Подробнее о концепции персонализированного email-маркетинга можно узнать, если ваш проект сосредоточен здесь.

Стратегии персонализации в мобильном маркетинге

Пуш-уведомления и SMS носят навязчивый характер, поэтому релевантность здесь важнее, чем где бы то ни было. Оба сообщения также коротки, а это значит, что персонализация больше связана с тем, кто получает сообщение и когда, а не с текстом.

Сообщения с учетом местоположения: предложение, привязанное к магазину, месту проведения или городу, рядом с которым находится клиент. Требует разрешения на определение местоположения и согласия.
Триггеры вех и статусов: сообщение при нарушении серии, истечении срока действия баллов или переходе доставки на новый этап. Требует данных о событиях и четкого определения триггера.
Повторное вовлечение на основе поведения: напоминание, созданное на основе того, что человек уже делал, например, прослушанная ранее музыка или категория, просмотренная на прошлой неделе. Требует истории поведения, привязанной к профилю.
Контроль частоты для каждого человека: ограничение того, как часто отдельный пользователь получает пуш-уведомление на основе его собственного уровня вовлеченности, вместо применения единого лимита для всех. Требует истории сообщений для каждого пользователя.

Лучше всего подходит для: команд, которые уже реализуют стратегии жизненного цикла и готовы реагировать на поведение по мере его проявления, таких как стриминговый сервис, возвращающий отписавшихся пользователей до того, как они отменят подписку. Всё, что срабатывает на основе того, что клиент делает прямо сейчас, зависит от персонализации в реальном времени и скорости поступления этих данных.

Стратегии персонализации для веб-маркетинга

Веб — это место, где анонимные и известные посетители смешиваются, поэтому тактики здесь часто должны работать до того, как вы сможете определить, кто перед вами.

Контент на основе истории посещений: показ другого модуля главной страницы посетителю, зашедшему в четвертый раз, по сравнению с тем, кто пришел впервые. Требует истории сессий, которая может быть анонимной.
Прогрессивное профилирование: запрос одного предпочтения за раз в течение нескольких визитов вместо длинной формы при первом посещении. Требует идентификтора с согласием для привязки ответов.
Внешний контекст: извлечение данных из внешних по отношению к вашим системам источников, таких как местная погода или текущие условия, на страницу или в сообщение по мере их рендеринга без создания отдельной кампании для каждого местоположения. Требует интеграции, способной получать и отображать актуальные значения.

Лучше всего подходит для: команд, чей веб-сайт и сообщения уже распознают одного и того же клиента, например, туристического бренда, где пользователь, просматривающий направления на ноутбуке, получает продолжение, отражающее то, что он искал. Розничные сайты накладывают каталог, мерчандайзинг и механику оформления заказа поверх всего этого, что делает персонализацию в электронной коммерции отдельной дисциплиной.

Стратегии персонализации для ин-апп сообщений

Сообщения внутри приложений достигают людей, которые уже вовлечены, что делает их более подходящими для помощи, а не для продвижения.

Пути онбординга по наблюдаемому получению: разветвление того, что видит новый пользователь, на основе первого совершенного им действия, а не сегмента, к которому он был отнесен при регистрации. Требует данных о событиях с первой сессии.
Подсказки функций, привязанные к использованию: представление возможности в тот момент, когда она становится актуальной для данного человека. Требует данных об использовании на уровне функций.
Предложения во время сеанса: сообщение, которое появляется, пока пользователь просматривает категорию, отражая то, что он ищет. Требует поведенческих триггеров, которые срабатывают во время сеанса.

Лучше всего подходит для: команд с достаточным трекингом событий, чтобы отличать путь одного человека от пути другого, например, финтех-приложения, направляющего нового пользователя к функции, ради которой он пришел.

Стратегии персонализации для WhatsApp и каналов для общения

WhatsApp, RCS и подобные каналы поддерживают мультимедиа и двусторонний обмен, что подходит для обновлений и вопросов, на которые клиенты отвечают.

Транзакционные обновления с контекстом: сообщения о заказе, доставке и записи, содержащие конкретные детали, которых ждет клиент. Требует данных о заказе или бронировании, связанных с профилем.
Последующие действия на основе ответов: разветвление следующего сообщения в зависимости от того, что прислал клиент. Требует сохранения состояния беседы в профиле.
Варианты шаблонов по сегментам: одобренные шаблоны с переменными, которые меняются в зависимости от языка, рынка или статуса. Требует получения согласия по каждому каналу и предварительного одобрения шаблонов.

Лучше всего подходит для: команд, которые уже занимаются персонализацией по нескольким каналам и готовы добавить еще один со своими собственными правилами, например, бренд доставки, обрабатывающий обновления заказов и возникающие в связи с ними вопросы.

Как ИИ меняет персонализированный маркетинг

ИИ выполняет две разные задачи в программе персонализации, и их объединение в одну — самый частый источник путаницы относительно того, что делают эти инструменты.

Генеративный ИИ создает варианты контента. Он пишет варианты тем писем, черновики основного текста для разной аудитории, сокращает сообщения для более коротких каналов и создает вариации изображений. Объем — вот почему это имеет значение. Восемь сегментов, четыре этапа жизненного цикла, пять каналов — и вы получаете 160 элементов контента еще до того, как кто-то написал хотя бы слово. У большинства команд просто нет на это времени, поэтому они персонализируют меньше, чем планировали.

Выбор на основе ИИ определяет, что именно будет использоваться. Учитывая набор вариантов, он выбирает, какой из них получит конкретный человек, по какому каналу, в какой час и на основе того, что произошло при аналогичных выборах в прошлом. Каждая рассылка дает результат, этот результат возвращается в систему, и выбор становится точнее по мере накопления данных. Создание контента и выбор между вариантами — это разные возможности, и именно принятие решений переводит программу с уровня сегментов на уровень отдельных людей.

Конечно, оба направления ИИ имеют свои ограничения. Сгенерированный контент нуждается в проверке человеком и соблюдении стандартов бренда, чтобы отправляемый материал был точным и звучал в вашем стиле, а выбор требует объема данных и измеримого результата для обучения.

Что экономит вам выбор, так это написание правил. Кто-то должен решить, какое сообщение получают ушедшие клиенты, по какому каналу, в какой час, а затем поддерживать это решение в актуальном состоянии по мере изменения каталога и аудитории. Сделайте это для каждого сегмента, и правила будут накапливаться быстрее, чем кто-либо сможет их поддерживать. Выбор делается на основе того, что произошло в прошлый раз, а принятие решений поддерживает работу программы.

Как построить стратегию персонализированного маркетинга

Вам не нужно персонализировать все сразу при создании стратегии персонализированного маркетинга. Сильная стратегия начинается с фокусировки на моментах, где актуальность имеет наибольшее значение, а затем масштабируется с использованием правильных данных, инструментов и внутренней поддержки. То, что вы можете сделать дальше, зависит от степени зрелости вашей программы, а не от размера вашей компании.

1. Унифицируйте профиль и правильно получите согласие

Начните с объединения клиентских данных в одном месте, чтобы каждая система, содержащая их часть, наполняла один и тот же профиль. Также сохраняйте в этом профиле предпочтения по каналам и согласия, включая то, на что согласился каждый клиент, когда и через какой канал. Также проверьте юридические требования к согласию, так как они могут различаться в зависимости от канала, страны и штата, а по мере масштабирования риски несоблюдения требований возрастают. Прежде чем что-либо создавать, проведите аудит того, что у вас есть, и исправьте проблемы с разрозненными данными, так как это послужит основой для дальнейшего движения.

2. Начните с одного важного момента жизненного цикла

Спланируйте поворотные точки в маркетинге жизненного цикла, такие как первые визиты, регистрации, покупки, уходы и продления. Это моменты, где актуальность имеет наибольшее значение. Затем выберите один из них, например, приветствие, первую покупку или первый признак ухода. Выберите тот, который имеет четкую метрику успеха и достаточный объем, чтобы чему-то научить вас в течение нескольких недель. Вы узнаете больше от персонализации именно этого отдельного момента, чем от персонализации нескольких моментов одновременно.

3. Добавляйте каналы только тогда, когда это позволяет профиль

Подбирайте канал под задачу. Электронная почта идеально подходит для детального контента, в то время как внутриприложные сообщения хороши для инструкций и обучения функциям. Push-уведомления могут подстегнуть срочность, а SMS отлично подходят для чувствительных ко времени предложений или подтверждений. Добавляйте канал потому, что ваши клиенты уже там, а не просто для галочки. Прежде чем сделать это, убедитесь, что он может считывать тот же профиль, что и остальные. Большее количество сообщений по большему количеству каналов может начать казаться навязчивым, поэтому установите ограничения по частоте для каждого человека и соблюдайте их. Унифицированный профиль, созданный на первом этапе, выполняет остальную работу здесь, не позволяя одному и тому же клиенту получить сообщение, противоречащее тому, что он получил час назад, или предложение о покупке того, что он купил на прошлой неделе.

4. Переходите от правил к выбору по мере роста объема

Используйте динамические блоки контента, условную логику и оптимизацию времени отправки, чтобы адаптировать взаимодействие без создания десятков вариантов вручную. Пользуйтесь правилами, пока у вас мало вариантов и есть четкая причина для каждого. Когда комбинации начинают превосходить то, что ваша команда может поддерживать в актуальном состоянии, а у вас появляется достаточно трафика, чтобы результаты имели значение, передайте выбор системе. Ожидайте, что это придется делать поочередно для каждого канала, а не все сразу.

5. Измеряйте с помощью контрольных групп

Воспринимайте персонализацию как то, что вы продолжаете тестировать. Используйте A/B-тесты, многофакторные эксперименты и непрерывное экспериментирование с ИИ для сравнения персонализированного и неперсонализированного опыта. Всегда оставляйте контрольную группу, потому что без нее рост коэффициента конверсии может быть результатом персонализации, сезона, изменения цен или кампании, которая проводилась на неделе ранее. Прирост, измеренный по сравнению с контрольной группой, дает более точное представление о том, что именно привело к продаже.

Примеры персонализированного маркетинга от потребительских брендов

От спортивных лиг до мировых ритейлеров — примеры персонализированного маркетинга выглядят по-разному для каждого бренда. Но основная цель остается прежней: создавать ценность, заставляя каждое взаимодействие иметь значение. Эти пять брендов нашли способы сделать это в сферах ритейла, путешествий, быстрого обслуживания, спорта и электронной коммерции, а также опубликовали результаты.

Ритейл: Sephora SEA фиксирует рост покупок на 132%

Sephora SEA — это подразделение ритейлера косметики в Юго-Восточной Азии, которое управляет более чем 2 600 магазинами в 34 странах и предлагает около 300 брендов.

Проблема

На насыщенном рынке косметики одна лишь скидка мало о чем говорит. Команде нужно было что-то более запоминающееся, чтобы выделиться в период Лунного Нового года, одного из самых загруженных периодов промоакций на рынке Малайзии.

Стратегия персонализации

Sephora SEA построила кампанию вокруг малайзийской традиции дарить Анг Пао, или красные конверты. В период с 15 по 17 января, накануне Лунного Нового года 2020 года, клиенты в Малайзии получили виртуальный красный конверт в полдень в виде внутриприложного сообщения. Нажатие на него открывало приз, который отличался у разных клиентов: от баллов лояльности до денежного ваучера или фена Dyson, подгружаемых по триггеру API при открытии конверта каждым человеком. Само сообщение было создано в виде пользовательского HTML и связано с таблицей Google через JavaScript API. Как только пользователь выигрывал, второе внутриприложное сообщение предлагало ему заполнить личные данные, которые добавлялись в его профиль для последующих кампаний.

Результаты

Рост покупок на 132% среди клиентов, которые участвовали в кампании, по сравнению с теми, кто не участвовал, отслеживаемый в течение 30 дней
Большая часть прироста пришлась на людей, выигравших призы наименьшей стоимости, что указывает на то, что именно игра, а не поощрение, стимулировала покупки
Одна кампания, созданная и запущенная в течение месяца с использованием только ин-апп-сообщений

Лучше всего подходит для: растущих программ, которые хотят персонализировать сам клиентский опыт, а не предложение внутри него. Собирая данные профиля в ходе ее работы, следующая кампания получает еще больше исходных данных.

Путешествия и гостеприимство: Luxury Escapes повышает статус участников и достигает 142% от цели по регистрациям

Luxury Escapes — австралийский бренд путешествий с более чем восемью миллионами участников по всему миру, основанный на стремлении обеспечивать ценность при каждом бронировании.

Проблема

Бренд запустил LuxPlus+, платный VIP-клуб путешественников, и ему было необходимо, чтобы каждое предложение в его письмах показывало правильный контент нужному читателю. Участники должны были видеть преимущества, за которые они заплатили. Неучастники должны были видеть достаточно информации, чтобы захотеть эти преимущества. И

Стратегия персонализации

Luxury Escapes перестроила свой набор рассылок таким образом, чтобы каждый блок предложения имел три версии, определяемые статусом членства, причем Braze Catalogs контролировали, появляется ли LuxPlus+ вообще на конкретном рынке. Продвинутая логика Liquid подтягивала статус каждого подписчика в момент отправки, чтобы выбрать правильную версию. Участники видели цены только для участников, бонусные включения, ранний доступ и скрытые предложения. Неучастники видели те же поездки, поданные через призму того, что даст присоединение. Функция Cloud Data Ingestion связала эту настройку с хранилищем данных компании, а Content Blocks означали, что одно обновление Catalog меняло все письма сразу, а не шаблон за шаблоном.

Результаты

142% от цели по регистрации участников были достигнуты в первый месяц кампании
Рост кликабельности (CTR) ежедневных новостных рассылок на 10%
Увеличение CTR на 100% для письма о запуске LuxPlus+, отправленного по всей базе данных, по сравнению с бенчмарком для других кампаний по всей базе

Лучше всего подходит для: расширения программ email-маркетинга с персонализацией по статусу клиента, когда одно предложение должно говорить разные вещи участникам и тем, кто ими не является. Благодаря считыванию статуса в момент отправки, сообщение остается актуальным даже для того, кто присоединился тем же утром.

QSR: Dutch Bros добивается увеличения рентабельности инвестиций (ROI) на 230%, по одному заказу за раз

Dutch Bros — это базирующийся в Орегоне бренд напитков с более чем 800 точками по всей территории США, который считает себя в первую очередь бизнесом, строящим отношения, и лишь во вторую — кофейным бизнесом.

Проблема

Фрагментированные каналы и платформы мешали обеспечению последовательности сообщений, увеличивая затраты и создавая условия, которые не соответствовали опыту реального посещения. Команда CRM хотела обращаться к каждому клиенту индивидуально в масштабе и одновременно упростить технологический стек, полный дублирующих друг друга инструментов.

Стратегия персонализации

Если два человека открывают приложение, стоя в одной очереди, Dutch Bros хочет, чтобы они видели разные вещи. Команда создала кампании в email, SMS, push-уведомлениях и ин-апп-сообщениях с помощью Braze Canvas, используя рекомендации продуктов на основе истории покупок каждого клиента и поведения в приложении, включая чаевые, пополнение баланса и взаимодействие с цифровыми значками. Одной группе предлагались блендированные напитки, а другой — со льдом, на основе индивидуальных профилей вкусов. Braze Catalogs подтягивали соответствующие продукты для каждой участвующей локации, а сообщения дополнительно персонализировались по имени клиента и локации, которую этот человек посещал чаще всего за определенный период времени.