Как реализация CDP ускоряет аналитику. Чемодан Ingate и «Столото»

CDP – пользующаяся популярностью тема. Все желают «единый профиль клиента». Но большая часть кейсов внедрения на рынке – это SaaS-решения, где данные уезжают на чужие серверы. «Столото» – иная история: муниципальные лотереи, твердые требования к сохранности, закрытый IT-контур и свои требования к созданию инструментов для маркетинга. Если вы работаете в регулируемой отрасли либо просто не готовы отдавать данные подрядчику, этот чемодан покажет, как развернуть CDP и что из этого выйдет.

Ветвь	Муниципальные лотереи
Задачка	CDP в закрытом IT-контуре
Размер данных	3 миллиардов строк (неагрегированные)
Источников	10+ маркетинговых кабинетов и веб-систем
Отчетность	еженедельная → каждодневная

Этапы реализации проекта:

1 шаг. Построение и внедрение CDP (январь – июль 2024)
2 шаг. Построение дашбордов, сквозная аналитика (октябрь 2024 – март 2025)
3 шаг. Доработки дашбордов по фронтам (апрель – июль 2025)
4 шаг. Поддержка системы (с августа 2024 – по истинное время)

Неувязка

В 2022 году западные CDP-платформы ушли с русского рынка. Для большинства компаний это проблема. Для «Столото» – тупик.

Дело в специфике бизнеса. «Столото» – наикрупнейший распространитель муниципальных лотерей в Рф. Данные о игроках, покупках, поведении на веб-сайте и в приложениях хранятся в закрытом корпоративном контуре. Передавать наружу недозволено из суждений информационной сохранности и политики работы с данными снутри компании. Большая часть CDP и схожих решений на рынке работают по иной модели: данные уезжают на серверы подрядчика. «Столото» это не подступало.

При всем этом данные копились в различных системах и не пересекались. Веб-сайт (рабочий стол и мобильная версии), мобильные приложения, маркетинговые кабинеты, внутренние системы продаж – любой источник жил раздельно. Выстроить единый профиль игрока, который купил билет на веб-сайте, а позже зашел через приложение, было нереально.

Отчетность обновлялась раз в недельку. Состав данной отчетности был ограничен, а внеплановое создание новейшей либо изменение текущей добивалось значимого ресурса. Рекламщики работали с данными недельной давности. Аналитики растрачивали время на ручной сбор, а не на исследования.

Цели и задачки

Спецы digital-маркетинга «Столото» желали единую платформу данных, которая работает в закрытом контуре, соединяет воединыжды все источники и дает digital-маркетингу инструмент для самостоятельной работы с аудиторией. А еще созидать на каждодневной базе, сколько издержали и сколько заработали по своим активностям, делая упор на единый профиль клиента в CDP.

Ingate брал на себя:

Развернуть CDP на инфраструктуре «Столото» без вывода данных наружу за 7 месяцев (построение и внедрение).
Соединить данные из 10+ главных источников данных в единый профиль. игрока. На старте были разрозненные системы с миллионами гостей в денек лишь на веб-сайте и терабайтами разрозненных данных.
Выстроить кроссплатформенную атрибуцию (веб-сайт + приложения).
Перевести отчетность с еженедельной на каждодневную.
Отдать рекламщикам конструктор частей с выгрузкой в маркетинговые кабинеты.

Что мы узрели из опыта

«Столото» – кроссплатформенный бизнес. Один и этот же игрок может приобрести билет на десктопном веб-сайте днем, проверить итог в мобильном приложении вечерком, а через недельку зайти с другого устройства. Без сквозной идентификации эти три касания смотрятся как три различных человека.

Очередной аспект, который не был очевиден на старте: 3 млрд строк неагрегированных данных. Большая часть CDP-решений начинают тормозить на порядках меньше. Нужна была архитектура, которая держит нагрузку и при всем этом дозволяет строить срезы за секунды, а не минутки.

Что выстроили

Фундамент: CDP в закрытом контуре

Развернули платформу в выделенной пасмурной инфраструктуре с подключением к внутреннему контуру «Столото». Провели серию встреч с техническими командами различных уровней, согласовали архитектуру, получили доступы во внутренний контур. Данные не покидают периметр компании. Доступ лишь через двухфакторную аутентификацию для авторизованных служащих корпоративной сети.

Единый профиль игрока

Конкретно это фундамент всего проекта CDP. Без этого система называлась бы просто “отчетом” либо “аналитикой с базами данных”. Собрали данные из 10+ источников: маркетинговые кабинеты, веб-аналитика, мобильные приложения, внутренние системы продаж. Провели мэтчинг внутренних и наружных данных – один игрок, одна карточка, независимо от устройства и канала входа.

Кроссплатформенная атрибуция

Выстроили модуль определения пользовательского пути меж платформами. Каждое касание (на веб-сайте либо в приложении) фиксируется и проверяется на правильность. На данной базе собрали модель атрибуции по крайнему клику.

Но основное – не сама модель, а возможность строить остальные. «Столото» в первый раз получил инструмент для самостоятельного движения в сторону data-driven атрибуции. Ранее компания просто не могла этого созодать: данные лежали в различных местах.

Конструктор частей

Рекламщик сам собирает подходящий сектор из данных одного профиля и посылает в маркетинговые кабинеты Yandex Директ и ВКонтакте Реклама. Без аналитика, без ручной выгрузки. Работает для различных задач: медийные кампании, трафиковые, вербование новейшей аудитории, допродажи по активной базе.

Отдельный модуль – тестирование гипотез с контрольными группами. С его помощью рекламщик без помощи других запускает сектор, замеряет KPI, ассоциирует с контрольной группой. Несколько частей для пуска кампании CDP подготовит и выгрузит в течение часа, даже если размер клиентской базы составляет несколько миллионов ID. Также ранее для этого нужен был аналитик и подготовка, которая могла занимать некоторое количество дней.

Пример из практики «Столото»: как CDP меняет подход

Performance-маркетолог через дашборды нашел высочайший отток по лотерее X. Определил догадку, что реактивация нужна тем, кто интенсивно брал лотерею X год, но не брал 30+ дней. В CDP собрал подходящий сектор за минутки и запустил A/B-тест на 2 недельки без роли аналитиков.

Итог: реактивация выросла в 2,7 раза, реализации – в 7 раз, ДРР (толика маркетинговых расходов) оказался на 20% ниже плана. Догадка доказана – сектор автоматизировали, масштабировали на остальные лотереи и употребляют для неизменных кампаний реактивации.

Результаты работы конструктора частей:

Было	Сделалось
Рекламщик дает задачку аналитику, ожидает выгрузку сектора 2-3 денька	Рекламщик сам собирает сектор в CDP за 10-15 минут
Для теста догадки необходимо 10+ человек (аналитики CRM, исследователи)	Весь процесс теста замкнут на одном рекламщике
Проверка догадки – недельки и ручная сборка результатов	A/B-тест на 2 недельки, результаты – автоматом в дашборде
Сегменты статичные, под каждую кампанию м новенькая заявка	Сегменты автообновляемые, работают в фоне
Масштабирование подтвержденной догадки – опять через аналитиков	Масштабирование – одним кликом на смежные продукты
KPI реактивации – без системной оценки	Контрольная группа, инкремент, четкий % реактивации

Автоматическая отчетность

Перебежали с еженедельного обновления на каждодневное. Подготовили интерактивные дашборды:

Performance-дашборд с кластеризацией по типам маркетинговых кампаний.
SEO и ASO-дашборды, которых ранее не было в компании, с детализацией воронки и разбивкой на Yandex, Гугл и надлежащие магазины мобильных приложений.
ASO-дашборд – тоже 1-ый, для аналитики трафика из сторов и покупок в приложении
CPA партнеры в Web и Mobile в дашбордах с детализацией расходов и доходов в воронке в детализации по партнерам и кампаниям с возможностью каждодневного обновления.

3 млрд строк неагрегированных данных. Чтоб дашборды работали стремительно, сделали витрины – отфильтрованные срезы, содержащие лишь нужные разрезы. Главный дашборд: 200+ млн строк, глубина данных до 3-х лет.

Усовершенствованная идентификация

Ввели внутренний идентификатор игрока на базе анализа его пути. На старте неопределенность в каналах вербования новейших игроков составляла порядка 14%, другими словами любой десятый новейший игрок приходил с неопределенным источником. Внедрение идентификатора позволило уменьшить неопределенность до 1%. Этот итог востребовал нескольких итераций модели мэтчинга и separate валидации на исторических данных.

Что было трудно

Внедрение CDP в закрытом контуре – не то же самое, что подключить SaaS.

Доступы и сохранность. Любой доступ согласуется сотрудниками информационной сохранности компании. Любой поток данных проходит через внутренние процедуры. Скорость работы определяется не только лишь командой, да и корпоративными действиями «Столото». А это большая компания с суровыми требованиями к ИБ.

3 миллиардов строк и производительность. При разработке дашбордов по неагрегированным данным сделалось разумеется, что обычные подходы к построению отчетности не подступают для работы с большенными размерами. Обыкновенные запросы к таблицам объемом в несколько млрд строк в ClickHouse производились очень длительно (порядка 3 часов) и не дозволяли обеспечить удобную скорость работы юзеров.

Для решения данной задачки была выстроена архитектура витрин данных: приготовленных и отфильтрованных срезов, содержащих лишь нужные бизнес-разрезы и метрики для аналитики. Это позволило значительно понизить размер обрабатываемых данных без утраты аналитической ценности.

Главный дашборд стал работать с массивом наиболее 200 млн строк при глубине хранения данных до 3-х лет. Для поддержки производительности была реализована инкрементальная загрузка данных, что позволило обновлять лишь изменившиеся периоды заместо полного пересчета всего массива.

Отдельное внимание уделялось оптимизации работы с данными в ClickHouse: настройке структуры хранения, фильтрации, логике выборок и минимизации томных запросов.

Результаты

Что получил бизнес

Внедрение CDP – инфраструктурный проект. Сам по для себя он не наращивает реализации: рекламщики все так же запускают кампании, аналитики – помогают строить выводы на данных. Но CDP меняет скорость и свойство этих действий.

Скорость решений. Отчетность обновляется раз в день заместо раз в неделю. Рекламщик лицезреет вчерашние данные, а не недельной давности – и может реагировать на конфигурации рынка, а не обнаруживать их постфактум.

Самостоятельность маркетинга. Рекламщик сам изменяет отчеты в подходящих срезах, сам собирает сегменты, сам посылает их в маркетинговые кабинеты – без заявок аналитикам, без ожидания. Подготовка сектора для кампании сейчас занимает от часа заместо нескольких дней.

Ресурсы для решения наиболее сложных задач. Аналитики закончили растрачивать время на ручной сбор рутинной отчетности. В аналитике сместился фокус в сторону исследовательских задач.

Переход на LTV-метрики. У менеджера по маркетингу возник инструмент для самостоятельной работы с секторами по LTV на каждодневной базе. До CDP таковой системной отчетности не было.

Рост аналитической зрелости. «Столото» получил возможность без помощи других строить модели атрибуции и двигаться к data-driven маркетингу заместо работы с разрозненными данными.

По дашбордам зафиксирован рост суммы продаж и количества новейших игроков при постоянных издержек год к году.

Что поменялось системно

Было	Сделалось
Данные ecom разрознены по 10+ системам	Единый профиль игрока в ecom
Отчетность раз в недельку	Каждодневное обновление
Аналитик собирает отчеты вручную	Рекламщик работает сам
Нет кроссплатформенной атрибуции	Модель атрибуции + инструмент для новейших моделей
Нет инструмента для тестирования гипотез	Конструктор частей с контрольными группами
Подготовка LTV-анализа просит вовлечения аналитика	Сегментация по LTV с аналитикой доступна юзеру

Даниил Дубровский, ведущий менеджер Департамента электрической коммерции, «Столото»

Мы прошли с командой Ingate плодотворный путь. Инфраструктурный проект из MVP («малый жизнестойкий продукт») перевоплотился для наших digital-маркетологов в настоящий инструмент роста прибыли.

Для нас CDP – это современный инструмент на стыке технологий и маркетинга с большущим потенциалом развития. Сейчас, исходя из текущих задач бизнеса, мы реализовали платформу конкретно так. На последующих шагах ее развития можем воплотить другие сценарии, гибко адаптируясь под вызовы рынка и амбиции нашего бизнеса.

Выводы

CDP в закрытом контуре – данные под контролем. Да, таковой проект просит плотной работы с ИБ-службой и выстраивания внутренних действий. Но вы получаете основное: данные не покидают ваш периметр, а платформа работает конкретно под ваши бизнес-задачи, а не по шаблону SaaS-вендора.

Кастомный CDP – это реально и необходимо. Баланс меж глубиной данных и скоростью – основная инженерная задачка. 3 миллиардов строк принудили нас переосмыслить архитектуру дашбордов. Витрины решили делему, но проектирование заняло 20% времени проекта. Это необходимо закладывать в оценку с самого начала. Практика показала, что при работе с большенными размерами данных производительность BI-системы определяется не только лишь способностями визуализации, но сначала качеством архитектуры хранения и подготовки данных. Проектирование витрин, инкрементальных обновлений и логики выборок нужно учесть как настоящий шаг разработки еще на старте проекта, в особенности при работе с сотками миллионов строк и долговременной историей данных.

Основное – не разработка, а возможность ею воспользоваться. Рекламщик получил самостоятельность, аналитик – время на исследования, бизнес – каждодневную прозрачность и 1-ые LTV-модели. CDP без визуализации данных в понятных дашбордах и без конструктора частей – это просто хранилище. Практика показала, что ценность платформы раскрывается лишь тогда, когда бизнес-команда умеет без помощи других применять ее способности в каждодневной работе. Потому обучение (педагогический процесс, в результате которого учащиеся под руководством учителя овладевают знаниями, умениями и навыками) юзеров и внедрение сценариев работы с данными стоит запускать наряду с технической реализацией, а не опосля окончания проекта.

CDP – это инфраструктура, не магическая клавиша. Сам по для себя он не наращивает реализации. Он дает определенные инструменты: единый профиль, модели атрибуции, сегментацию, тестирование гипотез. Далее – работа команды digital-маркетинга. И вот здесь уже видны результаты.

Маркетологу нужна автономия. Когда рекламщик может сам собрать сектор и выслать его в маркетинговый кабинет и зафиксировать результаты пуска на данных, без заявки и ожидания аналитика, скорость тестов вырастает кратно.

Если у вас регулируемая ветвь, 5+ источников данных и отчетность раз в недельку – давайте поглядим, сколько времени займет переход на каждодневную.