Предизвикателство	Обединяване на фрагментирани клиентски данни — от офлайн магазините, уебсайта и мобилното приложение — в единна система.  Настройване на автоматизирани омниканални комуникации и тригери за лоялната програма.
Решение	Консолидиране на данните в унифициран профил на клиента, базиран на External Customer ID.  Стартиране на поведенчески тригери и омниканални работни процеси с резервна логика между наличните канали
Ресурси	Екипите по разработка и маркетинг на Zolotyi Vik.  Мениджър за успех на клиентите и техническа поддръжка от Yespo.
Резултати	85% от клиентската база има унифицирани профили.  Висока омниканална ангажираност — до 5 канала на потребител.  Висок процент на конверсия (CR) в тригерните работни процеси.

Клиентите взаимодействат с бранда през множество канали — онлайн и офлайн — но данните им често остават разпръснати в различни системи. Когато брандът не може да свърже покупка, направена във физически магазин, с активност в мобилно приложение и посещение на уебсайт, пълната картина се губи. Вместо единен път на клиента, това може да изглежда като трима отделни хора.

Решението е унифициран профил на клиента, в който всяко действие — от клик в имейл до касова бележка при плащане — е свързано с един идентификатор. В този казус разглеждаме как бижутерийният бранд Zolotyi Vik внедри този подход, консолидирайки данни за над милион и половина клиенти — и как това направи възможни прецизни омниканални работни процеси и прозрачна атрибуция на всеки етап от фунията.

За проекта

Zolotyi Vik е бижутерийна компания и един от най-големите търговци на бижута в страната. Брандът се фокусира върху производството и продажбата на бижута, като поддържа обширна мрежа от офлайн магазини наред с онлайн магазин с доставка в цяла Украйна. Наред с търговията на дребно, компанията разработва собствени инструменти за ангажиране на клиенти, включително лоялна програма и мобилно приложение.

Предизвикателство

Както при много големи търговци, клиентските данни на компанията не се съхраняваха на едно място. Част от информацията се генерираше чрез взаимодействия с уебсайта, част — чрез мобилното приложение, а част — по време на покупки във физически магазини.

В резултат един и същ клиент можеше да се появи в базата данни като няколко различни записа: отделен "офлайн клиент", отделен "потребител на уебсайта", отделен "потребител на приложението". Тъй като тези данни не бяха обединени в единен профил, екипът се сблъска с типични предизвикателства:

• Липса на начин за бърз преглед на пълната история на взаимодействие на клиента с бранда
• Онлайн и офлайн покупки, съществуващи отделно, без унифицирана картина
• Невъзможност данни от различни източници да се използват заедно (напр. събития от уебсайт/приложение наред с покупки в магазин)
• Всякакви работни процеси, сегментация или анализи, изискващи допълнително ръчно съгласуване между системите

За да направи комуникациите по-прецизни и последователни, екипът на Zolotyi Vik се изправи пред основно предизвикателство: да преодолее тази фрагментация и да обедини офлайн и онлайн данните в унифициран профил на клиента.

Решение

Основата на новата стратегия за данни беше External Customer ID — единен идентификатор на клиента, който направи възможно "зашиването" на фрагментираните данни в цялостни профили.

Този идентификатор се предава в Yespo CDP наред с данните от всяка допирна точка. След това системата автоматично изгражда унифицирана контактна карта, събирайки пълния контекст на клиента:

• Събития от уебсайта
• Събития от приложението
• История на онлайн поръчките
• История на офлайн поръчките
• Допълнителни атрибути на профила

Системата самостоятелно изгражда унифицирана контактна карта, заменяйки модела на "множество независими бази данни" с модела "един клиент — един профил".

Какво съдържа унифицираният профил на клиента

Профилът на контакт може да съхранява пълния набор от данни, идващи от свързаните източници. Обикновено това включва:

• Основни атрибути и идентификатори на контакта
• Свързани канали и техния статус/наличност (включително връзки към приложението и web push)
• Параметри на профила, ако са предоставени (напр. език, часова зона, местоположение)
• История на транзакциите, разделена между онлайн и офлайн покупки
• Събития от уебсайта и приложението, уловени чрез проследяване

Това означава, че при работа с даден контакт екипът вижда не само "част" от информацията, а пълния контекст: от каква среда е дошъл клиентът, какви покупки е направил през различните канали за продажба и какви данни вече съществуват в системата.

Офлайн данни (лоялна програма и продажби)

За пълна картина на клиента свързването на офлайн данните е от съществено значение — значителна част от покупките в бижутерийната търговия на дребно се случват във физически магазини. Без тях профилът отразява само онлайн частта и не представя пълната история на взаимодействие на клиента с бранда.

Два ключови типа данни се предават от офлайн източниците:

Данни за лоялната програма — информация за участието на клиента в програмата и свързаните с това атрибути.

Данни за офлайн продажби — история на покупките в магазина (транзакции), за да могат да бъдат разглеждани наред с онлайн поръчките.

Предаването на офлайн данни прави възможно:

• Преглед на пълната история на покупки на клиента (онлайн + офлайн) в един профил
• Сегментиране на аудитории въз основа на реални покупки в магазина, а не само на онлайн активност
• Избягване на дублиращи се контакти и третиране на клиента като единен профил, независимо от канала на покупка
• Точен анализ на въздействието на маркетинговите комуникации върху продажбите, включително офлайн

След като офлайн данните бъдат предадени, профилът на контакта показва:

• Свързани с лоялността атрибути (ако са предоставени)
• Офлайн поръчки в историята на покупките наред с онлайн поръчките

Източници на данни и връзки

За да се изгради и поддържа унифициран профил, данните се предават от няколко източника:

• Мобилно приложение — чрез SDK (предаване на събития и идентификатор)
• Уебсайт — чрез уеб проследяване (предаване на събития и поведение на сайта)
• Web push — чрез скрипт (предаване на абонаменти/идентификатори за канала)
• CRM/вътрешни системи — качване/синхронизиране на клиентски данни и атрибути на профила
• Предаване на офлайн поръчки — показване на покупките от магазина в същия профил като онлайн поръчките

От решаващо значение е, че един и същ External Customer ID се използва във всички тези интеграции. Именно това гарантира правилното "зашиване" на данните и избягването на дублирания.

Комуникационни канали

Събития от уебсайта и приложението като основа на автоматизацията

Проектът включва събирането на събития както от уебсайта, така и от мобилното приложение. Това означава, че системата получава информация за действията на потребителите в двете среди и може да използва тези действия като тригери за стартиране на работни процеси.

Вместо да разчита само на записи за покупки или статични данни от профила, екипът може да вижда поведението. Например системата може да улови:

 

• Продукти, разгледани от клиента
• Артикули, добавени в количката
• Стартирани сесии за плащане
• Връщания към уебсайта или приложението
• Завършени покупки (онлайн) или други действия, записани от системата

Поведенческите тригери се изграждат върху тези събития — автоматизирани работни процеси, които реагират на действията на клиента и изпращат съобщения съответно.

Комуникации по лоялната програма

Отделна област на автоматизация в този проект обхваща комуникациите, свързани с лоялната програма. Тези съобщения не се задвижват от поведението на уебсайта или приложението — те се задействат от събития по лоялността и промени в данните, предадени в системата.

Чрез Yespo CDP комуникациите по лоялната програма могат да бъдат настроени като отделни автоматизирани работни процеси, като всеки работен процес обработва конкретен тип събитие.

Кои събития по лоялната програма могат да бъдат автоматизирани:

1. Начисляване на бонуси
   Уведомяване на клиента, че са му начислени бонуси, включително сумата/баланса (ако е наличен) и обяснение как да ги използва.
2. Изтичане на бонуси
   Напомняне, че бонусите скоро изтичат (изпратено определен брой дни преди датата на изтичане), за да насърчи клиента да използва баланса си.
3. Повишение на нивото
   Уведомление за промяна в нивото/статуса на лоялната програма, потвърждаващо какво се е променило (ново ниво, условия, предимства).

Тригерни и омниканални работни процеси 

Проектът включва набор от тригерни работни процеси, които се стартират автоматично въз основа на събития на клиента и промени в данните (уеб, приложение, покупки, лоялност). Благодарение на свързаното проследяване и унифицирания профил на контакта, тригерите могат да бъдат структурирани не като отделни съобщения, а като многостъпкови.

Ключовата особеност е омниканалната логика на тези работни процеси: дадено събитие може да се случи в една среда (например в приложението или на уебсайта), но работният процес може да достави съобщението през различен наличен канал — където и да може контактът реално да бъде достигнат. Това премахва зависимостта от единствен канал и осигурява последователно покритие, дори когато потребителят взаимодейства с бранда чрез различен канал от този, през който получава съобщенията.

Проектът също автоматизира комуникациите по лоялната програма (начисляване на бонуси, изтичане на бонуси, повишения на нивото) — те са настроени като отделни работни процеси, задействани от събития на лоялната програма.

Сегментация

Наличието на онлайн и офлайн история на поръчките позволява дълбока сегментация, тъй като системата съхранява обширни данни за всеки клиент — не само атрибути на контакта, но и реална история на покупките с детайлни параметри на покупките.

Сегментацията може да отчита едновременно множество слоеве данни:

1. История на покупките

• Онлайн и офлайн покупки
• Дата/период на покупката (напр. в последните 6 месеца / 1 година / 3 години)
• Брой и честота на покупките (напр. "повече от 2 поръчки")

2. География

• Град на покупката (особено релевантно за офлайн)
• Сегменти по отделни градове или групи от градове

3. Продуктови атрибути в поръчките

Сегментацията е възможна по всеки атрибут, предаден с поръчката. Например:

• Продуктова категория
• Материал (бяло злато / жълто злато)
• Наличие и тип на инкрустации или скъпоценни камъни
• Други продуктови параметри, ако са включени в данните за поръчката

4. Данни за лоялната програма

• Участие в програмата
• Ниво/статус (ако е предоставено)
• Допълнителни атрибути на програмата

5. Наличност и активност на каналите

Сегментът може да бъде допълнително прецизиран въз основа на това дали клиентът:

• Има свързан конкретен канал
• Взаимодейства със съобщенията в този канал (напр. "чете Viber", ако този сигнал се проследява/записва)

Основната стойност тук е, че всички тези условия могат да бъдат комбинирани в рамките на един сегмент, тъй като всички данни — онлайн, офлайн, лоялност, канали — са консолидирани в един профил.

С този подход системата позволява изграждането на многоусловни сегменти без ръчен труд. Едни и същи критерии, които обикновено "живеят" в отделни системи и рядко се комбинират, тук се събират заедно — правейки възможно бързото дефиниране на прецизни аудитории въз основа на покупки, география, продуктови атрибути, данни за лоялност и активност в каналите.

Zolotyi Vik активно използва целия обхват от клиентски данни — някои сегменти, използвани за масови кампании, включват повече от 10 условия.

Препоръки и изкуствен интелект

Наличието на онлайн и офлайн продажби в един профил укрепва работата на препоръчващите механизми и AI моделите, тъй като системата работи не само с поведението на уебсайта или приложението, но и с данни за покупки във физически магазин.

В резултат:

• Моделите развиват по-добро разбиране на поведението на клиента — не само онлайн, а като цяло
• Изчисленията на вероятността за покупка стават по-точни, защото се базират на по-пълна история
• Алгоритмите за препоръки разполагат с повече данни, върху които да разчитат при предлагането на продукти, категории или оферти

Обогатяването на AI моделите с комбинирани офлайн и онлайн данни означава, че препоръките в съобщенията могат да бъдат по-релевантни — защото отчитат пълната история на покупки на клиента, а не само онлайн активността му.

Атрибуция

Проектът използва различна логика на атрибуция в зависимост от канала. За уебсайта се прилага стандартен подход, базиран на UTM; за мобилното приложение и офлайн се използва персонализирана логика в ситуации, в които конвенционалното тагиране не е налично.

Уебсайт: последен платен клик

Това е стандартният подход, подобен на Google Analytics:

• Източникът/каналът се определя чрез UTM параметри
• Системата идентифицира сесията, дошла от платен трафик
• Покупката се приписва на последния клик

Мобилно приложение: пост-клик / пост-четене

Мобилното приложение не използва UTM параметри в конвенционалния уеб смисъл, така че стандартната уеб атрибуция не се прилага. Вместо това се използва логика пост-клик или пост-четене.

Как работи пост-атрибуцията:

1. Информацията за поръчката се получава от системата
2. Системата проверява дали клиентът е взаимодействал с каквито и да е комуникации в рамките на определен период (прозорецът на атрибуция)
3. Ако е имало взаимодействие, покупката се приписва на съответната кампания

В зависимост от канала, това може да бъде:

• Пост-четене — съобщението е било прочетено
• Пост-клик — клик/преход от съобщението
• Доставено — използва се, когато "прочетено" не е налично, но доставката е потвърдена

Ако в рамките на прозореца на атрибуция е имало множество взаимодействия (напр. две прочитания от различни кампании), покупката се приписва на най-скорошното взаимодействие в рамките на този период.

Това прави възможно измерването на въздействието на комуникациите в среди, в които UTM параметри или стандартни уеб сесии не са налични.

Офлайн

Офлайн е по-сложно: клиент може да получи съобщение и след това да направи покупка в магазин без никакви "тагове" или прикачени онлайн сесии. Тук пост-атрибуцията е от съществено значение — тя позволява въздействието на комуникациите върху офлайн покупките да бъде изчислено чрез записаното взаимодействие.

Прилага се същият принцип:

1. Настъпва покупка (офлайн транзакция) и се предава в системата
2. Системата проверява взаимодействията на клиента с комуникациите в рамките на прозореца на атрибуция
3. Ако бъде намерено взаимодействие, покупката може да бъде приписана на кампания по правилото "последно взаимодействие"

Този подход прави възможно изграждането на последователна аналитика не само за уебсайта, но и за мобилното и офлайн приложение.

Мобилен push

Някои канали — като мобилния push — нямат статус на прочитане, но имат:

• Доставено
• Клик

В този проект за мобилния push беше избрана логика пост-доставено:

• Ако push съобщението е било доставено
• И е настъпила покупка в рамките на N дни от доставката
• Покупката може да бъде приписана на съответната кампания (при спазване на правилото "последно взаимодействие")

Това е практичен начин за осигуряване на атрибуция за push известията и офлайн покупките в единен подход, без да се разчита на UTM параметри.

Резултати

Подобрено качество на базата данни

Чрез консолидирането на данните под единен идентификатор на клиента беше изградена висококачествена "зашита" база данни, в която всеки контакт има един профил, независимо къде се е случило взаимодействието — офлайн или онлайн. Тези профили съдържат голям обем информация в контактната карта, включително:

• Покупки (офлайн и онлайн)
• Активност на уебсайта
• Активност в приложението
• Ангажираност в каналите

Общи резултати от унификацията на профилите:

• Унифицирани профили на клиенти: 1 672 543 от 1 971 754
• Покритие на зашитите профили: 84,82% от общата база данни

Високият дял на контакти с унифициран профил означава, че с по-голямата част от клиентите може да се комуникира персонализирано и с точно използване на данни от множество източници в рамките на един работен процес или сегмент.

Нови омниканални възможности

Профилът на контакта поддържа максимален омниканален обхват — системата позволява едновременно използване на множество канали в рамките на един профил на клиента.

Максимален брой канали на потребител: до 5

(имейл, web push, SMS, Viber, мобилен push)

Наличието на множество канали в рамките на един профил прави възможно проектирането на работни процеси така, че съобщението да достигне до клиента: ако доставката се провали в един канал, системата използва друг наличен канал и продължава комуникацията. Това помага за поддържане на последователно покритие в различните сегменти.

По-висока ефективност на масовите кампании

По-доброто събиране и унификация на данните позволи по-прецизна сегментация, което директно се отрази на ефективността на кампаниите. За три месеца през 2026 г. масовите кампании на Zolotyi Vik постигнаха CTR с 35,4% по-висок в сравнение с други компании в бижутерийната ниша.

По-висока ефективност на тригерните работни процеси

След настройването на автоматизирани тригерни работни процеси, ключовите работни процеси постигнаха силни проценти на конверсия по стъпките на процеса.

Изоставена количка

• 1-ви имейл: 30,16%
• 2-ри имейл: 27,40%

Изоставено разглеждане

• 1-ви имейл: 22,83%
• 2-ри имейл: 25,77%

Какво показват тези резултати:

• Стойностите на CR показват, че тригерните работни процеси ефективно "улавят" потребителите на етапа на намерение (разглеждане или количка) и ги довеждат до целево действие
• Стабилните стойности на CR по стъпките на работния процес показват, че автоматизациите функционират не като еднократни съобщения, а като ефективна последователност от допирни точки
• Тези работни процеси могат да бъдат мащабирани и обогатени със сегментация (по история на покупките, офлайн/онлайн активност, участие в лоялната програма), за да се повиши релевантността на комуникацията за различни групи от аудиторията

Заключение

Zolotyi Vik обедини офлайн и онлайн данните си в единна система, събирайки информация от множество източници — CRM, уебсайт, мобилно приложение, лоялна програма и офлайн продажби — и я консолидира под единен контакт чрез общ идентификатор. Клиентските данни вече не са разпръснати в отделни бази данни, а концентрирани в един профил.

Това се превърна в основата за работа с цялата аудитория като единна база. Екипът получи възможността да изгражда дълбока сегментация въз основа на история на поръчките, параметри на покупките, участие в лоялната програма и активност на клиентите в различните канали.

Унифицираната история на покупките също обогатява AI моделите: препоръките и предиктивното скориране — включително вероятността за покупка — могат да работят по-точно, защото отчитат както онлайн, така и офлайн поведението на клиента.

Еднакво важен резултат е възможността за конфигуриране на автоматизирани работни процеси и доставяне на комуникации през каналите, в които клиентите реално са ангажирани, независимо къде е настъпило задействащото събитие.

Накрая, единната логика на атрибуция в различните среди прави възможно измерването на приноса на директния маркетинг не само към онлайн продажбите, но и към офлайн продажбите.

Получете професионална експертиза