как работать с фильтрами в UDS

Сегментация клиентской базы с помощью фильтров в UDS — это ключевой инструмент для перехода от массового маркетинга к персонализированным коммуникациям, повышающим лояльность и доход.

Современный бизнес требует глубокого понимания своей аудитории, и платформа UDS предоставляет для этого все необходимые инструменты. Фильтры позволяют выделить конкретные группы клиентов по десяткам параметров — от демографии и истории покупок до источников трафика и каналов коммуникации. Это превращает разрозненные данные в четкую стратегию роста.

Основные фильтры для сегментации клиентов в UDS охватывают все аспекты клиентского пути. Вы можете мгновенно отфильтровать базу, чтобы увидеть только избранных или только заблокированных клиентов.

Важнейшие демографические и поведенческие фильтры включают город, пол, возраст клиента, дату вступления в программу лояльности и дату последней покупки.

Для анализа покупательской активности используйте метрики: количество покупок, сумма всех покупок в рублях и текущее количество баллов на счету. Это помогает оценивать ценность разных сегментов.

Реферальный уровень и источники трафика показывают, откуда приходят клиенты, а фильтры пригласивший кассир, теги и RFM-сегменты позволяют создать портрет клиента на основе его поведения и взаимодействия с брендом. Отдельный блок каналы коммуникации помогает понять, через какие инструменты с клиентом эффективнее работать.

Глубокая фильтрация операций дополняет картину. Вы можете анализировать не только кто ваш клиент, но и как именно он покупает. Фильтруйте операции по признакам онлайн-оплата, оцифрован в UDS, тип операции и статус операции. Чтобы оценить эффективность работы команды и точек продаж, используйте фильтры реферальный уровень, кассир и филиал. Это дает полную картину о том, где, как и кем совершаются покупки.

Практическое применение фильтров: сценарии для роста бизнеса

Теги и RFM-анализ: продвинутые методы сегментации

Возможности сегментации раскрывают свой потенциал в конкретных бизнес-задачах. Рассмотрим ключевые сценарии.
Возврат «заснувших» клиентов — одна из самых частых задач. Для этого отфильтруйте клиентов по дате последней покупки, выбрав период, например, более 60 дней назад. Дополнительно можно добавить фильтр по сумме всех покупок, чтобы выделить среди них наиболее ценных. С этим сегментом можно работать через персонализированные рассылки с предложением вернуться.

Для повышения среднего чека сфокусируйтесь на клиентах с высоким количеством покупок, но относительно низкой суммой всех покупок. Это активные покупатели, которым можно предложить дополнение к их обычному заказу. Для них эффективна автоматическая выдача сертификата при достижении определенной суммы в чеке, что мотивирует на более крупные покупки.

Проведение таргетированных рекламных акций становится точным с использованием фильтров пол, возраст, город и теги. Например, можно запустить акцию для молодых мам в определенном районе или предложить новинку клиентам с тегом «интересовался ассортиментом». Такие персонализированные кампании показывают значительно более высокую конверсию.

Управление программой лояльности требует анализа активных участников. Фильтр количество баллов помогает выявить клиентов, которые накопили значительную сумму, но не тратят ее. Им можно напомнить о бонусах или предложить специальные условия для списания. Анализ реферального уровня и статуса помогает поощрять лучших амбассадоров бренда.

Помимо стандартных фильтров, UDS предлагает мощные инструменты для гибкой сегментации.

Работа с тегамипозволяет создавать пользовательские метки (например, «VIP», «участник акции», «любит кофе») и присваивать их клиентам вручную или автоматически. Всего можно создать до 30 тегов, что позволяет строить сложные комбинации для сверхточечных рассылок и акций. Это основа для действительно индивидуального подхода.

RFM-сегменты (Recency, Frequency, Monetary)— это классический и крайне эффективный метод анализа ценности клиента на основе трех факторов: давности последней покупки (Recency), частоты покупок (Frequency) и общей суммы потраченных денег (Monetary). В UDS этот анализ встроен в систему фильтрации. Он автоматически распределяет клиентов по группам — от «чемпионов» (покупают часто, недавно и много) до «потерянных» (давно не покупали). Это позволяет разрабатывать отдельные стратегии удержания, развития и возврата для каждой группы, максимально эффективно распределяя маркетинговый бюджет.