Я трачу много времени на общение с клиентами. В ходе этих разговоров из раза в раз всплывают одни и те же пять проблем.
Что меня удивило, так это то, как мало из них связано с отчетностью. Команды редко обращаются к нам из-за неверного дашборда. Они приходят из-за того, что происходит с их данными после того, как те покидают хранилище и попадают в рекламные платформы, CRM, инструменты для рассылок и, все чаще, к ИИ-агентам.
Эти системы действуют на основе данных и учатся на них. Когда данные неверны, результатом становится ошибочное решение, принимаемое автоматически, зачастую тысячи раз в день.
1. Ваша рекламная платформа учится на неполных конверсиях
Системы биоппостинга Meta и Google — это оптимизаторы на основе машинного обучения, и они учатся на тех конверсиях, которые вы им отправляете. Большинство компаний до сих пор передают их через браузерный пиксель.
Этот пиксель зависит от файла cookie и идентификатора клика, которые должны сохраняться от клика по рекламе до покупки. На iPhone, в Safari и за блокировщиками рекламы это часто не происходит. Клиент все равно покупает, но рекламная платформа об этом не узнает, поэтому она оптимизирует показ на основе неполного представления о том, кто ваши покупатели.
Команды, которые решили эту проблему, перестали полагаться на браузер. Их бэкенд уже знает, кто купил, что и по какой цене, поэтому они отправляют эти данные напрямую в каждую платформу. Лучшие из них также передают результаты, происходящие через недели после клика, такие как выданный кредит или продажа в магазине, и сообщают платформе, каких конверсий они больше не хотят.
На наш взгляд, пиксель должен быть запасным вариантом, а ваши собственные системы — источником истины.
2. Боты учат вашу рекламу неправильным вещам
Трафик от ботов упоминался гораздо чаще, чем я ожидал, и беспокойство обычно вызывали не завышенные показатели трафика.
Когда бот заполняет форму или попадает на страницу конверсии, и это событие доходит до рекламной платформы, алгоритм воспринимает его как реального клиента и отправляется на поиски другого похожего трафика. Скраперы и ИИ-краулеры также создают события, за которые с вас берут плату все последующие инструменты.
Часть этого «мусора» создана нами самими: тестовые события, дублирующиеся вызовы и старые версии приложений, которые до сих пор отправляют события, давно ушедшие в прошлое.
Большинство команд устраняют этот мусор отдельно в каждом инструменте, поэтому в каждом инструменте в итоге получается разное число. Команды, которые взяли это под контроль, настроили фильтрацию один раз, на этапе сбора, и стали отправлять всем инструментам один и тот же очищенный поток.
3. Ваши определения событий разошлись с реальностью
Почти у каждой команды есть документ, описывающий их события. Почти никто не скажет, что он до сих пор соответствует тому, что реально отправляют их приложения.
Названия различаются у разных команд. Типы свойств меняются. Версия приложения двухлетней давности продолжает отправлять событие, название которого было изменено прошлой весной.
Долгое время ценой этого был запутанный дашборд и аналитик, который знал, какой версии можно доверять. У агентов нет такого аналитика. Спросите у одного из них, сколько людей зарегистрировалось на прошлой неделе, и он найдет каждый вариант события регистрации, не имея возможности определить, какой из них правильный.
Команды, успешно справляющиеся с этой задачей, относятся к своей схеме данных событий как к API: она описывается в коде, проверяется как код и строго соблюдается при сборе событий. Я считаю, что строго соблюдаемый план отслеживания — это самый дешевый контекст, который вы можете дать агенту, и у большинства команд его пока нет.
4. Согласие должно обеспечиваться на уровне пайплайна
Баннер согласия фиксирует выбор пользователя. Сам по себе он не останавливает ни один тег, и мы регулярно видим, как команды обнаруживают на собственных сайтах теги, которые загружаются до того, как посетитель сделал какой-либо выбор.
Настоящий вопрос прост: какому инструменту разрешено получать какие данные и для какого пользователя? Если ответ хранится на дюжине страниц настроек различных вендоров, вероятно, в одной из них прямо сейчас допущена ошибка. Если же он хранится в пайплайне, каждый новый инструмент следует этому правилу с первого дня, включая те инструменты искусственного интеллекта, которые команды добавляют в этом году.
5. Один клиент отображается как три
Safari удаляет файлы cookie, установленные JavaScript, через семь дней отсутствия визита. Это означает, что тот, кто прочитал вашу страницу с ценами в понедельник и совершил покупку на следующей неделе, отображается как совершенно новый посетитель. Мы также часто замечаем, что в процессах оформления заказа, особенно на Shopify, идентификатор посетителя и данные о кампании теряются на пути к оформлению заказа.
В результате один и тот же человек превращается в три разных объекта: посетителя, покупателя и клиента. Атрибуция нарушается, эксперименты помещают одного человека в два разных варианта, а любой агент, рассуждающий об этом клиенте, видит лишь часть его истории.
Команды, которые исправили это, сделали сбор данных первоисточниковым и гарантировали, что один идентификатор посетителя сохраняется на каждом этапе — от первого просмотра страницы до заказа.
Исправьте это один раз — там, где данные собираются
Во всех этих пяти проблемах команды, которые поступили правильно, не стали исправлять ошибку в каждом последующем инструменте. Они исправили ее один раз, там, где данные собираются, и позволили каждому инструменту унаследовать результат.
Это важно как никогда сейчас, когда последующие системы часто представляют собой алгоритмы и агентов, которые действуют на основе всего, что вы им пришлете, не задаваясь вопросом, верно ли это.
Начните с той проблемы, которая обходится вам дороже всего, и устраните ее на этапе сбора. Каждый последующий инструмент получит от этого пользу.
Я делюсь новыми выводами из моих разговоров с клиентами в X. Подписывайтесь на меня: @soumyadeb_mitra.
