Транзакционные данные в таргетинге — это информация о реальных покупках пользователей и их покупательском поведении, которая используется для точечной сегментации и персонализации рекламных предложений. В статье разберем, как транзакционные данные работают в связке с данными об интересах и поведении пользователей в интернете — и какие сегменты можно строить на их основе.

Транзакционный таргетинг: как работает и зачем нужен

Транзакционный таргетинг — подход к рекламе, когда аудитория сегментируется в обезличенном виде на данных о реальных покупках пользователей за определенный период времени. В основе механики лежат данные из онлайн-касс, которые передаются в ФНС через операторов фискальных данных. Далее этот поток данных проходит несколько этапов обработки:

1. Данные о покупках собираются с онлайн-касс;
2. Информация о пользователях, совершивших покупку, агрегируется в обезличенном виде;
3. DMP дополняет профили пользователей транзакционными данными, используя сведения о частоте покупок, среднем чеке, категориях товаров, брендовых предпочтениях;
4. Пользователь сопоставляется с устройством или идентификатором (например, через номер телефона, адрес электронной почты или Client ID);
5. На основе реальных покупок формируются аудиторные сегменты;
6. Реклама показывается пользователям, входящим в эти сегменты.

Использование таких данных позволяет выделять аудитории, которые уже покупали продукты или услуги.

Возьмем пользователя, который входит в группу интересов «Спорт и здоровье»

Мы знаем про него, что он посещает порталы о фитнесе, читает новости о здоровом образе жизни. Такому пользователю можно показать рекламу фитнес-трекера, новое спортивное питание или предложить абонемент в зал.

Другая ситуация: тот же пользователь уже купил спортивное питание, регулярно приобретает БАДы и товары в соответствующих категориях. Совершенные покупки – транзакции – позволяют использовать эти данные для более точечного таргетирования на сегмент покупателей.

Важно учитывать и ограничения. Транзакционные данные – один из инструментов сегментации, однако аудитория покупателей будет всегда уже по сравнению с аудиторией, собранной по интересам.

Эффективность также зависит от категории и цикла принятия решения: если он короткий (регулярные покупки спортивного питания), то такие сегменты могут показывать высокую конверсию, тогда как в категориях с длинным циклом сделки (например, покупка холодильника) транзакционные данные дают лишь частичное представление об интересах и требуют обязательного дополнения поведенческими данными.

В чем преимущества для бизнеса

Рассмотрим основные плюсы транзакционного таргетинга для бизнеса:

• Оценка эффективности рекламы. Данные о покупках позволяют построить отчет о влиянии рекламных кампаний на продажи (Sales lift), чтобы скорректировать стратегию продвижения в пользу наиболее конверсионных каналов коммуникации.
• Допродажи (cross-sell). Транзакционные данные позволяют выстраивать сценарии продаж сопутствующих товаров или услуг.
• Удержание и реактивация. Если пользователь перестал совершать покупки товаров, которые приобретаются регулярно – будь то продукты питания, бытовая химия, косметика, БАДы или расходные материалы – можно вовремя вернуть его персонализированным предложением, напомнив о продукте.
• Обогащение данных. Транзакционные данные можно дополнять другими внешними источниками: социально-демографическими характеристиками, географией, интересами, уровнем дохода.

Какие сегменты можно формировать

Допустим, бренд кофе запускает рекламную кампанию премиального продукта. Базой для таргетинга выступают DMP-сегменты: пользователи с устойчивым интересом к кофе (зерновому, капсульному), кофемашинам, аксессуарам для приготовления и контенту про домашний кофе (смотрят рецепты и обзоры, читают про сравнение разных сортов зерен в интернете). Это позволяет сформировать широкую и релевантную аудиторию с нужным интересом к категории, которую можно дополнить транзакционными данными. Например, в сегмент дополнительно войдут пользователи, которые недавно приобрели кофемашину — за последние 30 дней или другой заданный период, нужный рекламодателю.

Дополнительно транзакционные данные позволяют исключать пользователей, которые уже совершили покупку и с высокой вероятностью не планируют покупать товар повторно в ближайшее время — это особенно актуально для категорий с высоким чеком или длинным циклом принятия решения.

Примеры аудиторий, которые можно собирать, дополняя данные об интересах транзакционными:

Сегменты можно уточнять по частоте покупок, среднему чеку, предпочтительным брендам и другим параметрам.

AmberData – решение для точного таргетинга

Возможности нашей DMP-платформы

• Собираем и агрегируем данные из различных источников, включая ОФД и другие партнерские платформы;
• Обогащаем клиентские профили дополнительными характеристиками;
• Сегментируем аудиторию по интересам, транзакциям, уровню дохода и многим другим покупательским паттернам;
• Предлагаем аудитории с наиболее высокой вероятностью конверсии;
• Обеспечиваем интеграцию в 20+ рекламных систем для быстрого запуска кампаний.

Итог

Транзакционные данные — дополнительный источник информации о пользователе, который можно использовать в таргетинге наряду с интересами и поведением. Они позволяют уточнять аудиторию и тестировать дополнительные гипотезы внутри сегмента.

При этом основой для работы с аудиторией остаются DMP-данные об интересах: они обеспечивают широкий охват, позволяют находить новых пользователей и формировать сегменты по различным признакам (от социально-демографических характеристик до посещения определенных сайтов, поведения в интернете).

Если вам необходимо повысить эффективность рекламных кампаний, оставьте заявку и опишите задачу. Мы проконсультируем, подберем подходящие сегменты из нашего каталога или соберем кастомную аудиторию под запрос.