Самая сложная часть таргетинга — вовсе не создание аудитории. Самое сложное — понять, кто должен в нее входить, затем выгрузить ее во все инструменты, откуда вы запускаете кампании, и поддерживать актуальность.

У маркетолога по жизненному циклу есть цель на следующий месяц: перевести больше бесплатных пользователей на платный тариф. У нее есть догадка о том, кого именно нужно таргетировать. Данные, которые могли бы это подтвердить, хранятся в хранилище, к которому у нее нет доступа для запросов. Поэтому она пишет ТЗ и заводит тикет.

Аналитик делает первую выборку. Она оказывается слишком широкой, поэтому они делают еще один круг. В конце концов появляется CSV-файл с адресами электронной почты. Кто-то переформатирует его для Braze, затем снова для Meta, а потом для Google Ads. На обработку каждой загрузки уходит день-два. Кампания запускается через несколько недель после появления идеи на основе списка, который устарел еще до отправки.

Эта задержка меняет поведение. Когда каждая аудитория требует тикета, маркетологи просят безопасные и простые сегменты и перестают предлагать те, которые потребовали бы трех раундов согласований.

Сегодня мы представляем Rudder Lookout — созданный на базе ИИ инструмент для формирования аудиторий для маркетинговых команд. Вы анализируете клиентские данные в своем хранилище, чтобы найти сегменты, достойные таргетинга, создаете аудиторию прямо на основе этого анализа и активируете ее на каждом используемом канале в рамках единого рабочего процесса. Вы проходите путь от «кого нам таргетировать?» до живой аудитории за считанные минуты. Вам не нужно ждать результатов анализа, здесь нет ни SQL, ни CSV.

Создание аудитории — это не самое сложное

Сейчас существует множество агентных конструкторов аудиторий. Большинство из них делают одно и то же: вы описываете аудиторию, а они ее создают. Это помогает, когда вы уже знаете, кто вам нужен. Но кампании редко начинаются с готового определения. Они начинаются с цели и смутного представления о том, кто может откликнуться.

Большая часть времени уходит на то, чтобы превратить эту идею в определение: какие сигналы предсказывают апгрейд, где должен находиться порог отсечения, каких клиентов исключить. Именно это и есть постоянные согласования между теми, кто запускает кампании, и теми, кто может делать запросы к данным. После этого кому-то все равно приходится вручную переносить список в каждый инструмент.

Lookout охватывает всю последовательность действий в рамках одной сессии. Он работает как аналитик, который исследует хранилище вместе с вами, выявляет сегменты, заслуживающие внимания, создает аудиторию на основе этого анализа и передает ее в ваши пункты назначения. Маркетологу не нужно никому передавать эстафетную палочку на этом пути.

Что делает Lookout

Lookout работает в три этапа, и все они происходят в ходе одного разговора.

1. Анализ: найдите аудиторию, которую стоит создать

Начинайте с цели кампании, а не с дерева фильтров. Спросите Lookout о чем-то вроде: «Какие аккаунты с бесплатным тарифом больше всего похожи на те, которые перешли на платную версию в прошлом квартале?» или «Какие клиенты затихли, но раньше покупали каждый месяц?». Lookout определяет, какие таблицы и поля имеют значение, пишет и запускает запросы к вашему хранилищу, а затем объясняет, что ему удалось обнаружить.

Именно здесь вы находите сегменты, о запросе которых вы бы даже не подумали. Если первая выборка слишком широкая или слишком узкая, вы меняете вопрос и повторяете процедуру за считанные секунды, а не ждете очередной тикет.

2. Создание: превратите анализ в аудиторию

Когда вы находите сегмент, достойный таргетинга, Lookout превращает его в аудиторию. Вам не нужно ничего переписывать в отдельном конструкторе. Каждая аудитория имеет понятное описание и набор условий, которые можно изучить и отредактировать, так что вы видите, кто в нее входит и почему.

Прежде чем выполнять синхронизацию, вы можете рассчитать размер аудитории, просмотреть участников и открыть сгенерированный SQL. Чтобы изменить аудиторию, попросите Lookout сделать это на обычном языке («исключите всех, кто совершал покупки за последние 30 дней») или отредактируйте условие напрямую.

3. Активация: отправьте ее туда, где вы запускаете кампании

Синхронизируйте аудиторию напрямую с инструментами, которые ваша команда уже использует:

Платные медиа: Meta (пользовательские аудитории Facebook), списки ремаркетинга Google Ads, LinkedIn, Reddit, TikTok
Вовлечение и жизненный цикл: Braze, Iterable
Внутрипродуктовые инструменты: Gainsight PX

Вы определяете аудиторию один раз и используете это единственное определение во всех пунктах назначения. Аудитории синхронизируются напрямую и остаются актуальными по мере изменения базовых данных, поэтому список исключений, который Meta использует в пятницу, отражает покупки за четверг. Никаких экспортов и реформатирования под каждую платформу.

Вот небольшой пример из опыта нашей собственной команды. Мы создали аудиторию из всех пользователей, которые создали воркспейс Lookout или присоединились к нему, чтобы исключить их из подсказки о регистрации внутри приложения. Lookout нашел правильные ключи соединения, создал три условия, оценил размер аудитории в 248 человек, а синхронизация с Gainsight PX потребовала всего пару кликов.

Контекст, который связывает данные и бизнес

ИИ-агент, направленный на «сырые» таблицы хранилища, будет создавать аудитории, но часто на основе неверных определений. Что означает «активный клиент» — вход в систему за 30 дней или покупка за 90? Является ли статус status = 2 признаком оттока или приостановки? И многое из того, что определяет хорошую аудиторию, вообще не содержится в данных: кто исключен из промоакций, какие правила исключения действуют для платных каналов, что считается MQL в текущем квартале.

Lookout считывает информацию из двух источников:

Определения вашей команды по работе с данными. Он использует то, что команда по данным уже поддерживает: описания таблиц и столбцов хранилища, код моделирования в dbt, LookML и Cube, а также семантические слои в Snowflake и Databricks. Маркетинг задает вопросы поверх метрик и сущностей команды данных, а не придумывает свои собственные.
Ваш маркетинговый плейбук. Context Hub хранит то, что известно маркетингу, в виде заметок и навыков: исключения, правила подавления, соглашения об именовании, то, как команда определяет каждый этап жизненного цикла.
То, чему он учится в процессе работы. Lookout сохраняет воспоминания о каждой сессии, поэтому он становится точнее в отношении ваших данных и вашего бизнеса по мере того, как вы создаете новые аудитории.

Именно поэтому маркетолог может сформировать аудиторию без присутствия дата-специалиста, а команда по работе с данными может по-прежнему доверять тому, что отправляется в работу.

Создан на основе вашего хранилища, а не его копии

Lookout запрашивает ваше хранилище напрямую. Он не хранит второе хранилище клиентов, не запускает проприетарный уровень обработки и не создает копию, которую нужно сверять. Каждая аудитория может использовать каждый имеющийся у вас сигнал о клиенте, а не только ту часть, которая была передана в один инструмент.

Хранилища: Snowflake, Databricks, BigQuery, Redshift, ClickHouse и Postgres.
Используйте его с остальными продуктами RudderStack или без них. Если вы уже собираете события с помощью RudderStack, Lookout с первого дня опирается на эти поведенческие данные. Если нет, подключите свое хранилище и приступайте к работе.
Интегрируйте его в свои собственные инструменты. MCP-сервер Lookout позволяет работать с Lookout из MCP-клиентов, таких как Claude Desktop и VS Code.
Безопасность. Lookout работает на базе AWS Bedrock с нулевым сроком хранения данных. Ваши данные не сохраняются провайдером модели и не используются для обучения моделей.

Что это значит для вас и вашей команды

Запрос на создание аудитории обычно проходит через три группы: маркетолог с идеей, команда по операциям, которая превращает ее в список, и команда данных, владеющая исходной информацией. Lookout сокращает эту цепочку для всех трех участников.

Маркетологи кампаний (lifecycle, CRM, performance). Вы проходите путь от идеи кампании до синхронизации аудитории в Braze или Meta в течение одного рабочего сеанса — достаточно быстро, чтобы тестировать, корректировать и тестировать снова. Вы можете опираться на определения, которые уже задали специалисты по операциям и дата-команда, поэтому вам не нужно ни о чем просить, а им не о чем беспокоиться. Для платных медиа это включает списки исключения, которые остаются актуальными, чтобы бюджет не тратился на тех, кто уже совершил конверсию.

Маркетинговые операции (Marketing ops, RevOps и GTM ops). Вы можете самостоятельно решать больше задач или передавать создание аудиторий запрашивающим командам, сохраняя контроль над определениями. Каждая аудитория имеет единое определение, синхронизированное со всеми пунктами назначения и обновляемое автоматически. Вы перестаете заново создавать один и тот же список для каждого инструмента и исправлять каждую копию при изменении схемы. Запрос, поступивший в Slack, может начать синхронизацию с Braze уже через несколько минут.

Дата-команды. Рутинные заявки на создание аудиторий перестают поступать в вашу очередь, при этом новые модели и поля по-прежнему остаются в вашей зоне ответственности. Маркетинг работает поверх метрик и сущностей, которые поддерживаете вы, а клиентские данные остаются в хранилище, а не выгружаются в электронные таблицы. Ваша команда расширяет модель, а маркетинг задает вопросы на ее основе.

Попробуйте бесплатно

Rudder Lookout доступен в публичной бета-версии уже сегодня. Подключите свое хранилище и попробуйте один из этих вариантов в качестве вашего первого запроса:

Возврат ушедших клиентов (Win-back): "Найдите клиентов, которые совершили хотя бы три покупки за последний год, но не покупали в течение 90 дней, и соберите аудиторию для Braze."
Апгрейд с фримиума: "Какие пользователи бесплатного тарифа больше всего похожи на аккаунты, перешедшие на платный тариф в прошлом квартале? Соберите аудиторию из наиболее сильного сегмента."
Исключение (Suppression): "Создайте список исключения из всех, кто совершил покупку за последние 30 дней, и синхронизируйте его с Meta и Google Ads."
Исходная аудитория для похожих аудиторий (Lookalike seed): "Покажите топ-5% наших клиентов по пожизненной ценности (LTV) и превратите их в исходную аудиторию для LinkedIn."

Затем просмотрите определение, проверьте размер и выполните синхронизацию. От начала до конца это должно занять несколько минут.

Попробуйте песочницу Lookout бесплатно или закажите демонстрацию у нашей команды.