Успех в современном маркетинге зависит от точности информации, на основе которой принимаются решения. Однако, когда объемы информации растут, поддерживать их качество вручную становится невозможно, что неизбежно снижает эффективность продаж. Именно поэтому обогащение данных о товарах и клиентах в e-commerce становится критически важным: оно позволяет дополнять профили клиентов и карточки товаров недостающими характеристиками и контекстом, превращая разрозненные сведения в мощный инструмент конверсии.
- Проблема качества данных
- Что такое обогащение данных
- Преимущества обогащения данных
- Обогащение, очистка и обработка данных: в чем разница
- Способы обогатить данные
- Как обеспечить высокое качество данных с помощью обогащения
- Состояние рынка обогащения данных в 2026 году
- Самое важное об обогащении данных
Проблема качества данных
В Gartner подсчитали, что низкое качество данных обходится компаниям в среднем в $12,9 млрд в год, так как напрямую влияет на выручку. При этом оценка качества данных выходит далеко за рамки критериев высокое/низкое — на этот параметр влияет как минимум семь критериев:
- точность — данные должны содержать абсолютно реальную, достоверную информацию;
- полнота — информация должна быть полной, но без бесполезных компонентов;
- последовательность — компания должна использовать одни и те же данные, не содержащих противоречивой информации;
- соответствие — необходимо, чтобы данные соответствовали заданным критериям и стандартам;
- уникальность — каждому реальному объекту должен соответствовать свой набор данных;
- целостность — все взаимосвязи между наборами данных должны быть задокументированы;
- своевременность — компания должна получать доступ к актуальным данным тогда, когда в этом возникнет необходимость, без задержек.
Со временем данные могут устаревать по разным причинам: меняется поведение пользователей, форматы данных, спецификации и другие параметры. Ухудшают качество данных человеческие ошибки, технические сбои в работе систем. А иногда сами системы, которые на одном предприятии работают разрозненно, собирают несовместимые или противоречивые данные. Все это приводит к лишним временным затратам, а в перспективе может замедлить развитие компании и даже нанести ущерб ее репутации.
В среднем качество наборов данных снижается на 2-5% в зависимости от специфики деятельности компании. Если игнорировать этот процесс, возникает эффект домино: старые проблемы накладываются на новые, в результате чего снижается точность решений на основе таких данных.
Процесс обогащения данных о товарах и клиентах в ecommerce — то, что реально помогает избежать потенциального вреда, описанного выше.
Что такое обогащение данных
Типичная компания собирает необработанные данные о существующих и потенциальных клиентах из разрозненных источников. Но ценность этих данных может снижаться из-за отсутствия контекста, стандартизированного подхода к сбору, низкой точности и других факторов.
Обогащение данных — это процесс, при котором к имеющейся внутренней базе данных добавляются недостающие сведения из внутренних или внешних источников. Это делается для того, чтобы сделать данные полными и достоверными, что напрямую влияет на качество предиктивной аналитики и точность принятия решений. Обогащать можно как данные о клиентах, так и данные о товарах в e-commerce. Другими словами, обогащение данных превращает «сырые» записи в рабочий инструмент для бизнеса.
Как это выглядит на практике:
- Ритейлер обогащает профили клиентов поведенческими данными (просмотры, добавления в корзину, частота покупок, средний чек, чувствительность к скидкам), чтобы выделять микросегменты, запускать персональные рассылки и экономить рекламный бюджет на нерелевантной аудитории.
- Команда, отвечающая за наполнение каталога, обогащает карточки товаров атрибутами и контентом (размеры, материалы, совместимость, характеристики, ключевые слова, изображения), чтобы улучшать поиск и фильтры, повышать конверсию карточек и снижать количество вопросов по товару.
Преимущества обогащения данных
По данным Grand View Research к 2030 году объем мирового рынка решений для обогащения данных достигнет $4,58 млрд долларов США, демонстрируя среднегодовой темп роста в 10,1% в период с 2024 по 2030 год. Многие компании уже извлекают ценность из обогащения товарных и клиентских данных в e-commerce и не только, и уже получают реальные, измеряемые результаты.
Обогащение клиентских данных открывает такие возможности:
- Микросегментация и гиперперсонализация. Маркетологи получают максимально полное, 360-градусное представление о клиентах, чтобы доносить правильные маркетинговые объявления до релевантной целевой аудитории.
- Оценка вероятность покупки и увеличение продаж. Появляется возможность выявлять наиболее лояльных или склонных к оттоку клиентов, прогнозировать их следующие покупки и вероятность допродаж, что позитивно отражается на доходах компании.
- Улучшение клиентского опыта. Узнавая больше о предпочтениях, потребностях и покупательском поведении клиентов, компания может создавать более привлекательный и полезный для них контент — такой, который с высокой вероятностью найдет у них отклик.
В свою очередь, обогащение контента о товарах имеет следующие преимущества:
- Повышение качества поиска и снижение процента отказов. Обогащение поисковых данных в e-commerce данных синонимами, атрибутами использования и семантическими тегами позволяет покупателям находить нужный товар даже при неточных запросах (например, «кроссовки для бега зимой» вместо точного артикула), что увеличивает конверсию и средний чек.
- Ускорение вывода товаров на маркетплейсы и омниканальность. Обогащенные карточки товаров (с полными характеристиками, качественными изображениями и локализованными описаниями) соответствуют требованиям разных площадок и могут быть опубликованы сразу на нескольких каналах продаж без ручной доработки, что экономит время контент-менеджеров.
Обогащение, очистка и обработка данных: в чем разница
Чем отличается обогащение данных и от очистки и обработки, если на первый взгляд эти процессы выглядят похожими? На самом деле, каждый из них преследует разные цели:
| Обогащение данных | Очистка данных | Обработка данных |
| «Насыщает» дополнительными деталями существующие наборы данных, чтобы сделать их более точными и подходящими для извлечения ценных инсайдов. | Убирает ошибки, неточности и несоответствия, чтобы повысить точность и качество данных. | Преобразует данные в форматы, которые подходят для последующего анализа, составления отчетов или других пользовательских задач. |
В реальности эти процессы редко существуют по отдельности, а дополняют друг друга. Например, сырые данные нет смысла обогащать — вначале необходимо их очистить, чтобы удалить дубликаты и несоответствия, чтобы не тратить бюджет впустую. После этого данные обрабатывают, приводя к нужным форматам и стандартам. И только затем обогащают, чтобы получить 360-градусное представление о клиенте.
Для примера возьмем запуск маркетинговой кампании на старых клиентов, которые долго не совершали покупок и не интересовались брендом.
- Во время очистки данных необходимо удалить из списка рассылки те адреса, с которых была отправлена жалоба на спам, чтобы защитить репутацию домена отправителя.
- В ходе обработки данных следует привести данные истории покупок к единому формату: «дата последней совершенной покупки», «средний чек» и другие метрики.
- И, наконец, в процессе обогащения данных добавить сведения о соцсетях и интересах (например, подписки на сообщества любителей собак или йоги).
Способы обогатить данные
Чаще всего используют четыре способа обогащения данных о клиентах:
| Социально-демографическое обогащение | Обогащение географических данных | Обогащение поведенческих данных | Обогащение на основе использования | |
| Какие данные используются для обогащения | Возраст, пол, доход, образование, семейное положение, род занятий. | Информация о местоположении (регион, почтовый индекс). | Сигналы о намерении совершить покупку на основе истории взаимодействий, активности в интернете, интересов. | Устройства, операционные системы и их версии, приложения. |
| Результат | Помогает определить покупательскую способность, профессиональные потребности, точнее настроить тон сообщений, оценить сложность принятия решений клиентом. | Помогает определить географические условия проживания клиента, выявить региональные тенденции, оценить спрос, обеспечить точное таргетирование, планировать сроки доставки товаров. | Помогает спрогнозировать вероятность покупки и подтолкнуть к ней с помощью тщательно спланированной маркетинговой стратегии. | Помогает больше узнать о привычках клиентов и их предпочтениях в отношении брендов. |
Выбор способа обогащения зависит от задачи. Например, B2C-ритейлеру важно понимать социально-демографический профиль клиента и его локацию для гиперлокального маркетинга. А для SaaS-сервиса на первом месте будут поведенческие данные.
Для обогащения данных о товарах применяются методы, позволяющие улучшить их видимость для покупателя. Во-первых, это автоматическое извлечение атрибутов из текста описания и изображений (например, AI распознает на фото материал «вельвет» и добавляет этот тег в фильтры). Во-вторых, это семантическое обогащение, когда к карточке добавляются синонимы и поисковые запросы (например, к «брюкам» добавляются теги «штаны», «чинос», «офисный стиль»), а также кросс-ссылки на сопутствующие товары для рекомендательных блоков. Таким образом реализуется улучшенный поиск и обнаружение товаров.
Как обеспечить высокое качество данных с помощью обогащения
Обогащение данных — это не разовая акция, а непрерывный процесс, так как добавляются новые источники, а часть данных постепенно устаревает.
Ниже описаны принципы, которые помогают поддерживать качество данных с помощью процедуры обогащения.
- Определите цели и критерии. Собирать и использовать абсолютно всю информацию дорого, ресурсозатратно и бесполезно. Планируйте сбор только тех данных, которые реально влияют на ваши бизнес-метрики. Например, если нужно повысить долю открытий рассылок, вам нужны поведенческие данные, а не информация об их знаках зодиака. А для улучшения качества поиска — данные о товарах в e-commerce.
- Наведите порядок перед стартом. Обогащать товарные данные или клиентские данные без подготовки нет смысла. Сначала удалите дубликаты, исправьте ошибки и стандартизируйте форматы.
- Выберите источники. Данные хороши ровно настолько, насколько хорош их источник, из которого вы их получили. Идеально делать перекрестные проверки, чтобы отсеять ошибки, сделанные случайно или намеренно.
- Сделайте процесс регулярным. Обогащайте данные в режиме реального времени при каждом новом контакте с клиентом или делайте плановое обогащение базы раз в месяц, в квартал или перед масштабными маркетинговыми активностями.
Обогащать данные можно вручную или автоматические — многое зависит от размеров базы и ресурсов команды. Ручной способ подходит компаниям с небольшими клиентскими базами, он бесплатный, но долгий и не исключает появления ошибок в результате человеческого фактора. Автоматический способ предполагает использование инструментов на базе ИИ, которые сканируют внутренние и специально отобранные внешние источники, находят там необходимые для обогащения данные и самостоятельно добавляют их в вашу CRM. Этот способ требует вложений, но экономит часы работы вашей команды.
Состояние рынка обогащения данных в 2026 году
Рынок решений для обогащения данных стабильно растет благодаря спросу на гиперперсонализацию в обслуживании клиентов и предиктивную аналитику. Согласно прогнозам, к 2030 году объем глобального рынка достигнет $4.58 млрд при среднегодовом темпе роста (CAGR) 10.1% в период с 2024 по 2030 год. Драйверами выступают не только крупные корпорации, но и сегмент малого и среднего бизнеса, который растет даже быстрее, чем рынок в среднем (на 11.5% ежегодно), используя обогащение данных о товарах в e-commerce и клиентах в любом бизнесе для точечного таргетинга и повышения операционной эффективности.Технологически рынок смещается в сторону облачных решений, которые уже сейчас обеспечивают необходимую масштабируемость и обработку больших наборов данных в реальном времени.
Проблемы и риски обогащения данных
Основным препятствием для рутинного обогащения данных остается высокая стоимость. Еще одна проблема связана с фрагментацией и несовместимостью форматов: многие компании сталкиваются с проблемами при попытке объединить разрозненные данные из систем маркетинга и продаж. Качество исходных баз тоже страдает: по данным Experian, около 30% клиентских данных изначально неточны, и их автоматическое обогащение лишь масштабирует ошибки. Дополнительный уровень сложности создают вопросы доверия к внешним поставщикам и строгие нормативные требования (GDPR, CCPA), обязывающие бизнес тщательно проверять источники и получать согласие пользователей. В результате без четкой стратегии и валидации компании рискуют потратить бюджет, а не получить инструмент для принятия точных бизнес-решений.
Самое важное об обогащении данных
- Обогащение данных дополняет их недостающим контекстом из внешних источников.
- Низкое качество данных напрямую влияет на доходы и репутацию компаний, приводит к ошибочным управленческим решениям.
- Обогащение не заменяет очистку и обработку данных, а дополняет этих два процесса.
- Цель обогащения данных в маркетинге и e-commerce — обеспечить гиперперсонализацию предложений.
- Для старта следует определить цели использования данных, чтобы не допустить обогащение данных бесполезным информационным шумом.
- Глобальный рынок технологий обогащения растет и к 2030 году превысит $4,5 млрд, а основными драйверами станут облачные решения и AI.
- Основными барьерами для внедрения являются высокая стоимость качественных сторонних данных и сложность интеграции разрозненных систем.
Ищете услуги по обогащению данных о товарах и клиентах для e-commerce? Напиши нам, и мы предложим, как сделать ваши наборы данных более полными и точными с помощью машинного обучения.
